Kommentarsplattformar, såsom Disqus, har framträtt som en stor online kommunikationsplattform med miljontals användare och inlägg. Deras popularitet har också lockat parasitiska och skadliga beteenden, såsom trolling och spamming. Det har gjorts relativt lite forskning om modellering och skydd av dessa plattformar. Som vårt viktigaste bidrag, utvecklar vi en systematisk strategi för att upptäcka skadliga användare på kommentera plattformar. Vårt arbete ger två viktiga nyheter: a) vi ger en finkornig klassificering av skadliga beteenden, och b) vi använder en omfattande uppsättning av 73 funktioner som spänner över fyra dimensioner av information. Vi använder 7 miljoner kommentarer under en niomånadersperiod, och vi visar att våra klassificeringsmetoder kan skilja mellan godartade, och skadliga roller (spammers, trollers, och fanatiker) med en 0,904 AUC. Vårt arbete är ett stabilt steg mot att se till att kommentera plattformar är ett säkert och behagligt medium för utbyte av idéer.
Liknande att upptäcka skadliga användare på kommentera plattformar har gjorts på REF.
TrollSpot: Detecting misbehavior in commenting platforms
{'venue': "ASONAM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}