Combating online misinformation by detecting organized groups on social media
Notice bibliographique
Résumé
Coordinated misinformation campaign -the malicious and coordinated use of online social media for manipulation has become a pressing global problem.It aims to distort information space to confuse and distract the public, disseminate propaganda and disinformation to foster divisions, and paralyze the decision making abilities of individuals.The ultimate goals or motives of such coordinated misinformation campaigns might be hard to interpret, but their negative influence on public opinion, democracy and elections is significant.We propose algorithmic solutions that aim to detect coordinated misinformation campaign on social media, and conduct case studies on real-world Twitter data.Specifically, we propose the Embed-Cluster-Rank framework, a three-stage algorithmic pipeline that learns low-dimensional representations for each user on a social network, clusters these representations into user clusters, and finally ranks these clusters in terms of the suspiciousness of engaging in coordinated information campaigns.We then propose three instantiations of the Embed-Cluster-Rank framework based on different embedding components -joint autoencoder, linear projection and aggregation, and tensor decomposition.We report experimental results on synthetic data, real-world Twitter data related to the 2019 Canadian Federal Election, and case studies that reveal interesting and important findings on the information landscape as well as suspicious user groups impacting the political dialog.i
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».