Sociala medier utsätter miljontals användare varje dag för informationskampanjer - vissa växer fram organiskt från gräsrotsverksamhet, andra drivs av reklam eller andra samordnade insatser. Dessa kampanjer bidrar till utformningen av kollektiva åsikter. Även om de flesta informationskampanjer är välvilliga, kan vissa sättas in för skändliga ändamål, däribland terroristpropaganda, politisk astroturf och manipulation av finansmarknaderna. Det är därför viktigt att kunna upptäcka om ett meme främjas på konstgjord väg i samma ögonblick som det blir vilt populärt. Detta problem har viktiga sociala konsekvenser och innebär många tekniska utmaningar. Som ett första steg fokuserar vi här på att skilja mellan trendiga memer som antingen är organiska eller marknadsförs genom reklam. Klassificeringen är inte trivial: annonser orsakar utbrott av uppmärksamhet som lätt kan misstas för dem av organiska trender. Vi designade ett ramverk för maskininlärning för att klassificera memes som har märkts som trending på Twitter. Efter utvecklingen kan vi förlita oss på en stor mängd aktivitetsdata. Tidig upptäckt, som sker omedelbart vid utvecklingstidpunkten, är ett mer utmanande problem på grund av den minimala volymen aktivitetsdata som är tillgänglig innan trenden. Vår övervakade inlärningsram utnyttjar hundratals tidsvarierande funktioner för att fånga upp föränderliga nätverks- och spridningsmönster, innehålls- och känsloinformation, tidssignaler och användarmetadata. Vi utforskar olika metoder för kodning av funktionstidsserier. Med hjälp av miljontals tweets som innehåller trendiga hashtaggar uppnår vi 75% AUC-poäng för tidig upptäckt, vilket ökar till över 95% efter trender. Vi utvärderar algoritmernas robusthet genom att införa slumpmässiga temporalskift på trendtidsserien. Feature urvalsanalys visar att innehållssignaler ger konsekvent användbara signaler; användarfunktioner är mer informativa för tidig upptäckt, medan nätverks- och timing funktioner är mer användbara när fler data är tillgängliga.
Slutligen, Varol et al. REF syftar till att identifiera memes som blir populära på grund av samordnade insatser, och uppnå 75% AUC-poäng innan memes blir trendiga och 95% AUC-poäng efteråt.
Early detection of promoted campaigns on social media
{'venue': 'EPJ Data Science', 'journal': 'EPJ Data Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}