Trollslayer：推特中滥用账号的众包收集与特征刻画

时至今日，滥用行为是在线社交网络（OSN）参与者与管理员面临的一个紧迫问题。推特中的滥用行为可能源于为影响政治选举结果而引发的争论、使用机器人自动传播虚假信息，以及广义上否认、破坏、降级或欺骗其他参与者和/或网络的活动。鉴于在推特平台上难以找到并获取足够大规模的滥用真值样本，我们构建并部署了一个定制爬虫，用以审慎地从推特平台收集新数据集，旨在刻画真实环境中滥用用户（亦称 abusive birds）的性质。我们提供了一套基于用户属性以及社交图元数据的综合特征。前者包含账户本身的元数据，后者由每条消息发送方与接收方之间的社交图计算得出。基于属性的特征有助于刻画 OSN 中用户账户，而基于图的特征可揭示信息在网络中的传播动态。特别地，我们导出 Jaccard 指数作为揭示推特中定向消息良性或恶意性质的关键特征。据我们所知，我们首次提出以此类相似性度量来刻画推特中的滥用行为。