社交网络中全球机器人动态生物地理学概览

社交生物地理学是通过社交关系在数字生物领域中产生的空间。社交媒体生态系统中的沟通不仅是由于人类互动，还受到由算法控制的机器人代理的推动。大多数研究未曾考察机器人的社交生物地理学，因为它们关注单一国家内的机器人活动。由于制作机器人使用通用编程技术，机器人在全球范围内分布如何广泛？为量化全球范围内的机器人活动，我们对2021年新冠疫情期间从 X 收集的大型社交数据集进行多语言和地理空间分析。该疫情影响了世界大多数地区，因此成为常见的讨论话题。我们的数据集包含约1亿条由约3100万用户生成的帖子。大多数机器人研究仅关注英语国家，因为大多数机器人检测算法是为英语语言构建的。然而，仅有47%的机器人使用英语语言。为适应多语言环境，我们构建了 Multilingual BotBuster—a一种多语言机器人检测算法，用于识别这一多样化数据集中的机器人。我们还创建了一个地理位置识别器，用于快速识别用户描述中所属的国家。我们的结果显示，机器人似乎可以从一个国家移动到另一个国家，但其所使用的语言保持相对恒定。机器人在与其自声明国家关联相关的特定主题上分发叙事。最终，尽管机器人位置在世界各地分布多样化，但每个国家的机器人比例约为20%。我们的工作强调了统一分析生物与物理领域的重要性，我们将两者结合，用于清点社交媒体机器人的语言和位置，并理解沟通策略。