Abstract-Vi presenterar ett ramverk för maskininlärning som utnyttjar en blandning av metadata, nätverk och tidsfunktioner för att upptäcka extremistiska användare, och förutsäga innehållsanvändare och interaktion i sociala medier. Vi utnyttjar en unik datauppsättning som innehåller miljontals tweets som genereras av mer än 25 tusen användare som har blivit manuellt identifierade, rapporterade och avstängda av Twitter på grund av deras engagemang i extremistiska kampanjer. Vi utnyttjar också miljontals tweets som genereras av ett slumpmässigt urval av 25 tusen vanliga användare som exponerats för, eller konsumeras, extremistiskt innehåll. Vi utför tre prognosuppgifter, i) för att upptäcka extremistiska användare, ii) för att bedöma om vanliga användare kommer att anta extremistiskt innehåll, och slutligen iii) för att förutsäga om användare kommer att återgälda kontakter som initierats av extremister. Alla prognosuppgifter fastställs i två scenarier: en post hoc- (tidsmässigt oberoende) förutsägelseuppgift om aggregerade data och en simulerad realtidsförutsägelseuppgift. Resultatet av vårt ramverk är mycket lovande, vilket ger i de olika prognosscenarierna upp till 93% AUC för extremistanvändare upptäckt, upp till 80% AUC för innehåll antagande förutsägelse, och slutligen upp till 72% AUC för interaktion ömsesidiga prognoser. Vi avslutar med att tillhandahålla en grundlig funktionsanalys som hjälper till att avgöra vilka som är de framväxande signalerna som ger prediktiv kraft i olika scenarier.
Ett ramverk för maskininlärning som utforskar en blandning av nätverk, metadata och tidsfunktioner för att upptäcka extremistiska användare, förutsäga innehållsanvändare och interaktions ömsesidighet i sociala medier presenterades i REF.
Predicting online extremism, content adopters, and interaction reciprocity
{'venue': 'International Conference on Social Informatics (pp. 22-39). Springer. 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}