Mapping the Russian Internet Troll Network on Twitter using a Predictive Model

📄 arXiv: 2409.08305v1 📥 PDF

作者: Sachith Dassanayaka, Ori Swed, Dimitri Volchenkov

分类: cs.SI, cs.LG

发布日期: 2024-09-11

备注: 17 pages, 08 figures, and 04 tables. Further, the paper is published in https://www.lhscientificpublishing.com/Journals/articles/DOI-10.5890-JVTSD.2023.06.001.aspx

期刊: Journal of Vibration Testing and System Dynamics 7(2) (2023) 113--128

DOI: 10.5890/JVTSD.2023.06.001

💡 一句话要点

提出一种预测模型，用于识别和绘制Twitter上俄罗斯网络水军的活动图谱。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 网络水军 虚假信息 社交媒体 预测模型 行为分析 Twitter 影响力网络

📋 核心要点

  1. 社交媒体上俄罗斯网络水军活动日益猖獗，现有方法难以有效识别和追踪其传播虚假信息的影响。
  2. 本文提出一种预测模型，通过分析Twitter账户的行为模式，识别并分类俄罗斯网络水军，从而绘制其活动图谱。
  3. 实验结果表明，该模型在识别网络水军方面具有较高的准确率和相似度，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

俄罗斯网络水军通过虚假身份在多个社交媒体平台上传播虚假信息。鉴于这种威胁在社交媒体平台上日益频繁，了解这些活动对于打击其影响至关重要。本文利用被识别为俄罗斯影响力网络一部分的Twitter内容，创建了一个预测模型来绘制该网络的操作图谱。通过引入逻辑类别并训练预测模型来识别网络中类似的行为模式，我们对账户子样本的真实性进行分类。我们的模型在测试集上达到了88%的预测准确率。通过与包含300万条俄罗斯水军推文的数据集进行相似性比较来验证模型，结果表明两个数据集之间存在90.7%的相似性。此外，我们将我们的模型预测与俄罗斯推文数据集进行比较，结果表明预测类别与实际类别之间存在90.5%的对应关系。预测和验证结果表明，我们的预测模型可以协助绘制此类网络中的参与者。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在解决识别和绘制Twitter上俄罗斯网络水军的问题。现有方法在准确性和效率方面存在不足，难以有效应对大规模的网络水军活动。这些水军通过伪造身份和传播虚假信息来影响舆论，对社会稳定构成威胁。因此，需要一种能够自动识别和分类这些账户，并绘制其活动网络的方法。

核心思路：论文的核心思路是利用机器学习技术，通过分析Twitter账户的行为模式来预测其是否属于俄罗斯网络水军。该方法首先对一部分账户进行人工标注，然后训练一个预测模型来识别类似的行为模式。通过这种方式，可以自动识别和分类大量的Twitter账户，并绘制出网络水军的活动图谱。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 数据收集：收集被识别为俄罗斯影响力网络一部分的Twitter内容。2) 特征提取：提取Twitter账户的行为特征，例如发帖频率、内容主题、关注者数量等。3) 模型训练：使用人工标注的数据训练一个预测模型，例如分类器。4) 模型预测：使用训练好的模型对未标注的Twitter账户进行预测，判断其是否属于俄罗斯网络水军。5) 网络绘制：根据预测结果，绘制网络水军的活动图谱。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于行为模式的预测模型，可以自动识别和分类Twitter上的俄罗斯网络水军。与传统方法相比，该方法具有更高的准确性和效率，可以有效应对大规模的网络水军活动。此外，该方法还可以用于分析网络水军的活动模式，从而更好地了解其运作机制。

关键设计：在模型训练阶段，论文引入了逻辑类别来对账户的真实性进行分类。具体的模型结构和参数设置未知，但根据描述，该模型在测试集上达到了88%的预测准确率。此外，论文还使用了包含300万条俄罗斯水军推文的数据集来验证模型的有效性，结果表明两个数据集之间存在90.7%的相似性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究提出的预测模型在测试集上达到了88%的预测准确率，并且与包含300万条俄罗斯水军推文的数据集进行比较，相似度高达90.7%。此外，模型预测结果与实际类别之间也存在90.5%的对应关系，这些数据表明该模型在识别俄罗斯网络水军方面具有较高的准确性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体平台的内容审核、舆情监控和网络安全等领域。通过识别和追踪网络水军，可以有效遏制虚假信息的传播，维护网络空间的健康和安全。此外，该方法还可以用于分析网络水军的活动模式，从而更好地了解其运作机制，为制定更有针对性的应对策略提供支持。

📄 摘要（原文）

Russian Internet Trolls use fake personas to spread disinformation through multiple social media streams. Given the increased frequency of this threat across social media platforms, understanding those operations is paramount in combating their influence. Using Twitter content identified as part of the Russian influence network, we created a predictive model to map the network operations. We classify accounts type based on their authenticity function for a sub-sample of accounts by introducing logical categories and training a predictive model to identify similar behavior patterns across the network. Our model attains 88% prediction accuracy for the test set. Validation is done by comparing the similarities with the 3 million Russian troll tweets dataset. The result indicates a 90.7% similarity between the two datasets. Furthermore, we compare our model predictions on a Russian tweets dataset, and the results state that there is 90.5% correspondence between the predictions and the actual categories. The prediction and validation results suggest that our predictive model can assist with mapping the actors in such networks.