通过多网络社区视角理解信息生态系统
摘要
Web 由众多网络社区、新闻来源与服务构成，它们常被各类实体利用以传播虚假信息。然而，我们缺乏有效追踪信息在多个异构社区间传播并建模其间相互作用与影响的工具与技术。同时，我们也不了解 Web 上新兴社区与服务的角色与影响，以及此类社区如何被传播虚假与武器化信息的恶意行为者所利用。在本文中，我们通过提出一个包含各类虚假信息、涉及行为者及其可能动机的类型学来研究 Web 上的信息生态系统。随后，我们采用数据驱动的跨平台量化方法，分析来自 Twitter、Reddit、4chan 的 /pol/ 与 Gab 的数十亿帖子，以阐明：1）新闻与迷因如何从一个网络社区传播至另一社区，以及我们如何建模与量化网络社区间的影响；2）通过研究 Gab 与两种网络归档服务（即 Wayback Machine 与 archive.is）来刻画新兴网络社区与服务的角色；3）受欢迎的网络社区如何被国家支持的行为者利用以传播虚假信息。我们的分析揭示，像 4chan 的 /pol/ 与 The_Donald 子版块这样的边缘网络社区在新闻与迷因传播方面对 Twitter 等主流社区具有不成比例的影响。我们发现 Gab 充当了另类右翼社区的新枢纽，而对于网络归档服务，我们发现它们可能被滥用以削减与其意识形态冲突的新闻来源的广告收入。最后，在研究国家支持的行为者时，我们发现他们在 Twitter 与 Reddit 等热门社区传播新闻方面尤其具有影响力。
引用
@article{arxiv.1911.10517,
title = {Towards Understanding the Information Ecosystem Through the Lens of Multiple Web Communities},
author = {Savvas Zannettou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.10517},
year = {2019}
}
备注
PhD thesis. Overlaps with arXiv:1804.03461, arXiv:1705.06947, arXiv:1805.12512, arXiv:1802.05287, arXiv:1801.10396, arXiv:1801.09288, arXiv:1811.03130