信任与相信——我们该信吗？评估 Twitter 用户可信度的研究
社会与信息网络
2022-10-28 v1 机器学习
摘要
Twitter 等社交网络与微博客服务在数字信息分享中扮演着重要角色。尽管社交媒体广受欢迎且十分有用，却时常被恶意用户滥用。其中一种有害活动便是所谓的虚假新闻——一种借助社交媒体平台提供的温床而迅速蔓延的“病毒”。虚假新闻的广泛传播正成为一个重大问题，对个人和社会都产生深远的负面影响。因此，识别社交媒体上的虚假新闻是一个至关重要的课题，不仅吸引了研究界的关注，也引起了业界（如 Facebook）和社会界（如政党）等双方主要参与者的兴趣。本工作构建了一个模型，期望能够提供一种在社交网络社区中建立信任的解决方案。我们的模型分析了 Twitter 上 50,000 名政治人物的行为，并基于若干收集和分析的特征与属性，为每位被评估用户赋予一个影响力评分。随后，我们使用随机森林和支持向量机分类器，将政治类 Twitter 用户分类为可信或不可信。我们采用了一个主动学习模型，对数据集中未标记的模糊记录进行分类。最后，为衡量所提模型的性能，我们使用准确率作为主要评估指标。
引用
@article{arxiv.2210.15214,
title = {Trust and Believe -- Should We? Evaluating the Trustworthiness of Twitter Users},
author = {Tanveer Khan and Antonis Michalas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.15214},
year = {2022}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2107.08027