面向微博中的自动审查检测

社交媒体是一个用户经常经历审查的区域，审查手段多种多样，例如限制搜索词或主动及追溯性地删除消息。在本文中，我们研究了自动检测微博审查的可行性。我们使用网络增长模型来模拟微博关注网络上的讨论，并比较两种审查策略以模拟不同程度的消息删除。利用从结果图中提取的拓扑特征，训练一个分类器来检测给定的通信图是否已被审查。结果表明，在经验测量的消息删除程度下，审查检测是可行的。所提出的框架能够实现自动化的审查测量与追踪，当其与汇总的公民审查报告相结合时，可允许用户对在线交流习惯做出明智的决策。