“如狼群中的羊”：刻画 Twitter 上的仇恨用户

在线社交网络（OSNs）中的仇恨言论是企业和政府面临的一项关键挑战，因为它影响用户与广告商，且若干国家对此类行为有严格立法。这推动了在推文、社交媒体帖子和评论中检测与刻画该现象的工作。然而，这些方法由于 OSN 数据的噪声、现象的低频性以及仇恨言论定义的主观性而面临若干不足。本工作呈现了以用户为中心的仇恨言论视角，为更好的检测方法与分析理解铺平道路。我们收集了一个包含 $100,386$ 名用户的 Twitter 数据集，以及通过基于随机游走的转发图爬虫从其时间线获取的至多 $200$ 条推文，并选取 $4,972$ 名用户的子样本通过众包手动标注为仇恨或非仇恨。我们考察了采样图中仇恨用户与普通用户之间在用户活动模式、传播内容以及网络中心性度量上的差异。我们的结果表明，仇恨用户的账户创建日期更近，且每日的状态数与关注数更多。此外，他们点赞更多推文、以更短间隔发推，并且在转发网络中更为中心，这与常与该行为关联的“孤狼”刻板印象相矛盾。仇恨用户更负面、更亵渎，并且更少使用与仇恨、恐怖主义、暴力和愤怒等话题相关的词汇。我们还识别出仇恨/普通用户与其 1-邻域之间的相似性，表明强烈的同质性。