Sociala medier, som en gång hyllades som ett verktyg för demokratisering och främjande av positiva sociala förändringar över hela världen, attackeras för att bli ett verktyg för politisk manipulation och spridning av desinformation. Ett exempel på detta är Rysslands påstådda användning av troll för att sprida skadligt innehåll i valen i väst. Detta dokument undersöker den ryska inblandningskampanjen i 2016 års amerikanska presidentval på Twitter. Vårt mål är tvåfaldigt: för det första testar vi om det är möjligt att förutsäga användare som sprider trolls innehåll för att få insikt i hur de ska begränsa sitt inflytande i framtiden; för det andra identifierar vi funktioner som är mest prediktiva för användare som antingen avsiktligt eller oavsiktligt spelar en viktig roll för att sprida detta skadliga innehåll. Vi samlade in ett dataset med över 43 miljoner valrelaterade inlägg som delades på Twitter mellan den 16 september och den 9 november 2016, med cirka 5,7 miljoner användare. Detta dataset innehåller konton knutna till de ryska troll som identifierats av den amerikanska kongressen. Föreslagna modeller kan mycket exakt identifiera användare som sprider trollens innehåll (genomsnittlig AUC-poäng på 96 % med hjälp av 10-faldig validering). Vi visar att politisk ideologi, botsannolikhet poäng, och vissa aktivitetsrelaterade kontometadata är de mest prediktiva funktioner av om en användare sprider troll innehåll eller inte.
På samma sätt föreslog arbetet REF en modell som använde sig av de politiska ideologierna hos användare, botsannolikhet och aktivitetsrelaterade kontometadata för att förutsäga användare som sprider trollens innehåll.
Who Falls for Online Political Manipulation?
{'venue': "WWW '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}