Openbots
计算机与社会
2019-02-20 v2 机器学习
摘要
社交机器人在社交媒体平台上操纵舆论的背景下近来受到关注。尽管大量研究工作已投入于此类（半）自动化程序的分类与检测，但这类机器人实际有多复杂、它们针对哪些平台以及源自何处仍不清楚。为回答这些问题，我们收集了开源协作平台的仓库数据，以识别公开可用机器人代码的现状与趋势。我们的发现表明，协作平台上的大多数代码具有辅助性质，提供自动化模块而非完整的社交机器人程序。因此，以话题特定操纵为目的构建社交机器人的成本（就额外编程工作而言）高于预期，且机器学习或深度学习语境下的方法目前仅起次要作用。然而，我们的方法可作为一种多面知识发现框架，用于监测公开机器人代码演进中的趋势，以检测新进展与动向。
引用
@article{arxiv.1902.06691,
title = {Openbots},
author = {Dennis Assenmacher and Lena Adam and Lena Frischlich and Heike Trautmann and Christian Grimme},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.06691},
year = {2019}
}
备注
Fixed typos