社交媒体上攻击性行为的传播建模
社会与信息网络
2021-06-28 v3 计算机与社会
摘要
网络攻击性已在多种情境与在线社交平台中被研究，并基于不同数据使用前沿机器与深度学习算法建模，以实现该行为的自动检测与拦截。用户可能因自身（在线）社交圈中升高的毒害性与攻击性而影响去做出攻击性举动甚至欺凌他人。实际上，该行为可从一用户及邻域传播至另一用户及邻域，从而在网络中扩散。有趣的是，据我们所知，尚无工作对攻击性行为的网络动力学进行建模。本文朝此方向迈出第一步，利用观点动力学研究社交媒体上攻击性的传播。我们提出若干建模方法，刻画攻击性如何依据各用户与其他攻击性或普通用户的连接关系从一个用户传播至另一用户。通过在 Twitter 数据上的大量模拟，我们研究攻击性行为在网络中可能的传播方式。我们用爬取并标注的 ground truth 数据验证模型，AUC 达 80%，并讨论了结果及其意义。
引用
@article{arxiv.2002.10131,
title = {Modeling Aggression Propagation on Social Media},
author = {Chrysoula Terizi and Despoina Chatzakou and Evaggelia Pitoura and Panayiotis Tsaparas and Nicolas Kourtellis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.10131},
year = {2021}
}
备注
13 pages, 5 figures, 3 tables