通过删除行为操纵Twitter
社会与信息网络
2022-03-30 v1 计算机与社会
摘要
关于Twitter上影响运动的研究主要依赖于通过公共API从获取的推文中识别恶意活动。这些API提供对未被删除的公共推文的访问。然而，恶意行为者可以策略性地删除内容以操纵系统。遗憾的是，基于公开可用Twitter数据的估计低估了真实的删除量。在此，我们提供了首个涉及超过1100万个账户逾十亿次删除的异常删除模式的详尽大规模分析。我们发现一小部分账户每天删除大量推文。我们还揭示了两种利用删除的滥用行为。首先，绕过了推文数量限制，使某些账户能够向网络 flooding 超过每天26000条推文。其次，协调的账户网络对最终被删除的内容进行重复的点赞与取消点赞，这可以操纵排序算法。这类滥用可被用来放大内容并虚抬人气，同时规避检测。我们的研究为平台和研究人员提供了识别社交媒体滥用的新方法。
引用
@article{arxiv.2203.13893,
title = {Manipulating Twitter Through Deletions},
author = {Christopher Torres-Lugo and Manita Pote and Alexander Nwala and Filippo Menczer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.13893},
year = {2022}
}