ソーシャルメディアにおける攻撃伝搬のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Terizi Chrysoula; Chatzakou Despoina; Pitoura Evaggelia; Tsaparas Panayiotis; Kourtellis Nicolas

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209544684672 整理番号：21P0025109

ソーシャルメディアにおける攻撃伝搬のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling Aggression Propagation on Social Media

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発行年： 2020年02月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年06月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

様々な文脈とオンラインソーシャルプラットフォームにおいて,サイバグレッションを研究し,この挙動の自動検出とブロッキングを可能にする最先端の機械と深層学習アルゴリズムを用いて,異なるデータでモデル化した。ユーザは,自分自身の(オンライン)社会的サークルにおいて,毒性と攻撃性の上昇のため,攻撃的または水疱性他者にも作用できる。効果において,この挙動は1つのユーザと近隣からもう1つに伝播し,従ってネットワークに広がる。興味深いことに,著者らの知る限りでは,攻撃的挙動のネットワークダイナミックスをモデル化した研究はない。本論文では,意見動力学を用いてソーシャルメディア上の攻撃の伝播を研究することにより,この方向に向けて最初のステップを取り上げる。著者らは,どのユーザが他の攻撃的または規則的ユーザに接続されるかに依存して,攻撃が1つのユーザからもう1つに伝搬するかをモデル化する方法を提案した。Twitterデータに関する大規模なシミュレーションを通して,著者らは,攻撃的挙動がネットワークにおいて伝播する可能性を研究した。著者らは,最大80%のAUCに達する,クローリングと注釈付きのグランドトルースデータによって,著者らのモデルを検証して,著者らの研究結果と含意について議論した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

データ保護 , 計算機網

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