利用大语言模型检测社交媒体中的影响运动
社会与信息网络
2023-11-15 v1 人工智能
摘要
社交媒体影响运动对公共话语和民主构成重大挑战。由于社交媒体的复杂性和动态性，传统检测方法存在不足。为此，我们提出一种使用大语言模型（LLMs）的新型检测方法，该方法同时结合用户元数据和网络结构。通过将这些元素转换为文本格式，我们的方法能有效处理多语言内容，并适应恶意运动行为者不断变化的策略。我们在多个数据集上通过严格测试验证模型，展示了其在识别影响活动方面的优越性能。本研究不仅为检测影响运动提供了有力工具，也为未来改进以跟上基于社交媒体的影响策略的快速演变奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2311.07816,
title = {Leveraging Large Language Models to Detect Influence Campaigns in Social Media},
author = {Luca Luceri and Eric Boniardi and Emilio Ferrara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.07816},
year = {2023}
}