Bewertung der Benutzerzuverlässigkeit in sozialen Netzwerken

Online soziale Netzwerke wie Facebook und Twitter sind riesige Plattformen, wo Nachrichten, sowohl echt als auch fake, super schnell verbreitet werden. Viele Nutzer teilen schädliche Inhalte, ohne es zu merken. Dazu gehören Fake News und Gerüchte, besonders in Bereichen wie Politik und Wirtschaft. Deswegen versuchen viele Forscher, Wege zu finden, wie man die Vertrauenswürdigkeit von Nutzern in diesen Netzwerken einschätzen kann.

Die meisten aktuellen Methoden, um zu checken, ob ein Nutzer glaubwürdig ist, klassifizieren ihn nur als echt oder fake. Aber im echten Leben ist es besser, verschiedene Glaubwürdigkeitsebenen anzuschauen, anstatt nur zwei. Viele Nutzer, die vielleicht nicht absichtlich falsche Informationen verbreiten, können trotzdem schädliche Inhalte teilen. Deshalb ist es wichtig, die Glaubwürdigkeit von Nutzern auf mehreren Ebenen zu bewerten, anstatt sie nur als fake oder echt zu kennzeichnen.

Ein weiteres Problem bei bestehenden Methoden ist, dass sie oft nur eine kleine Anzahl wichtiger Faktoren nutzen, um die Glaubwürdigkeit zu bestimmen. Das schränkt ihre Effektivität ein. Um diese Probleme anzugehen, müssen wir zuerst die richtigen Daten sammeln, die es uns ermöglichen, die Nutzer-Glaubwürdigkeit auf mehreren Ebenen zu messen.

Um diese Lücke zu füllen, haben wir ein neues Modell namens MultiCred entwickelt. Dieses Modell bewertet die Glaubwürdigkeit von Nutzern anhand einer breiten Palette von Merkmalen, die aus ihren Profilen, Tweets und Kommentaren stammen. MultiCred verwendet fortschrittliche Sprachmodelle, um Textdaten zu analysieren und nutzt Deep Learning, um Nicht-Textmerkmale zu bewerten.

Wir haben gründliche Tests durchgeführt und herausgefunden, dass MultiCred deutlich besser abschneidet als frühere Methoden, wenn es darum geht, die Nutzer-Glaubwürdigkeit genau zu messen.

Der schnelle Anstieg von Online-Social-Netzwerken hat sie zu einem beliebten Ort für das Teilen von Nachrichten gemacht. Leider hat das auch zur Verbreitung von falschen Informationen und Verhaltensweisen geführt, die Nutzern schaden können. Wenn Leute unbestätigte Informationen teilen, kann das ernsthafte Konsequenzen haben. Daher ist es entscheidend, eine solide Methode zur Bewertung der Nutzer-Glaubwürdigkeit zu haben.

Aktuell nutzen viele Methoden zur Bewertung der Nutzer-Glaubwürdigkeit eine Vielzahl von Merkmalen. Einige konzentrieren sich auf Textmerkmale, während andere nicht-textliche Merkmale verwenden und viele kombinieren beides. Die besten Methoden nutzen oft maschinelles Lernen und Deep Learning-Tools, um diese Merkmale zu analysieren und die Glaubwürdigkeit zu bestimmen.

Leider berücksichtigen viele bestehende Methoden nur eine begrenzte Anzahl von Merkmalen, was ihre Leistung beeinträchtigen kann. Die meisten klassifizieren Nutzer auch nur als fake oder echt. Viele echte Nutzer könnten jedoch unwissentlich in die Verbreitung von irreführenden Informationen oder schädlichen Links verwickelt sein. Indem wir Nutzer in verschiedene Glaubwürdigkeitsstufen kategorisieren, können wir ein klareres Bild von Nutzerverhalten in sozialen Netzwerken vermitteln.

Ausserdem gab es bisher keinen geeigneten Datensatz zur Bewertung der Nutzer-Glaubwürdigkeit über mehrere Ebenen hinweg. Da wir keinen passenden Datensatz finden konnten, haben wir beschlossen, unseren eigenen zu erstellen, indem wir Daten von Twitter gesammelt haben.

Unser erster Schritt war, eine Methode zur Datensammlung zu entwickeln, die ein Klassifikationssystem ermöglicht, das mehrere Stufen der Glaubwürdigkeit zulässt. Wir haben die Twitter-Plattform genutzt, um diese Informationen zu sammeln.

Als nächstes haben wir ein Modell entwickelt, um die Nutzer-Glaubwürdigkeit zu bewerten. Unsere Methode, MultiCred, klassifiziert jeden Nutzer in eine der mehreren Glaubwürdigkeitsstufen, indem sie eine reiche Menge von Merkmalen basierend auf ihren Profilen, veröffentlichten Inhalten und Rückmeldungen von anderen verwendet. Da die verwendeten Merkmale ziemlich vielfältig sind, haben wir verschiedene Methoden angewendet, um jeden Typ von Merkmal zu analysieren und zu verarbeiten.

Um sicherzustellen, dass unser Modell effektiv ist, haben wir es an dem Datensatz getestet, den wir gesammelt haben. Die Ergebnisse zeigen, dass MultiCred viel besser darin ist, die Nutzer-Glaubwürdigkeit auf mehreren Ebenen im Vergleich zu bestehenden Methoden zu bewerten.

#Verwandte Arbeiten

In den letzten zehn Jahren haben soziale Netzwerke weltweit massive Beliebtheit gewonnen. Dennoch glauben Forscher, dass nicht jedes Nutzerkonto legitim ist; viele sind fake und existieren für bestimmte Zwecke. Forscher haben verschiedene fortschrittliche Techniken eingesetzt, um diese Fake-Accounts zu entdecken. Generell können die Methoden zur Erkennung fake Accounts in drei Hauptkategorien fallen: solche, die sich auf Profilmerkmale konzentrieren, solche, die sich auf Textinhalte konzentrieren, und solche, die beides mischen.

#Methoden basierend auf Nutzerprofilmerkmalen

Einige Forscher haben Nutzerprofilmerkmale untersucht, um fake Accounts zu identifizieren. Sie fanden heraus, dass die durchschnittliche Anzahl an Followern darauf hinweisen kann, ob ein Profil fake ist. Sie entdeckten, dass, wenn ein Nutzer mehr als eine bestimmte Anzahl von Followern hat, sein Konto wahrscheinlich echt ist. Ausserdem fanden sie heraus, dass fake Accounts oft bestimmte gemeinsame Merkmale wie spezifische Altersgruppen und generische Profilbilder haben.

Andere entwickelten Systeme, die Emotionen analysieren, die in Nutzerposts ausgedrückt werden, um die Authentizität zu bestimmen. Sie stellten fest, dass fake Profile in ihren Posts normalerweise zu negativere Emotionen neigen als echte Nutzer.

Ein weiterer Ansatz bestand darin, Daten von politischen Accounts zu analysieren. Forscher sammelten Informationen aus den Social-Media-Profilen von Politikern, um fake Accounts und politische Bots zu erkennen. Einige Modelle verwenden fortschrittliche Techniken aus dem maschinellen Lernen, um Profilbilder zu vergleichen und die Legitimität zu bestimmen.

#Methoden basierend auf Textmerkmalen

Andere Methoden konzentrieren sich ausschliesslich auf die Analyse von Text. Einige Systeme haben Blacklists auf Grundlage von Schlüsselwortextraktion geschaffen, um fake Accounts gezielt anzuvisieren, ohne zusätzliche Profilinformationen zu benötigen. Andere haben natürliche Sprachverarbeitung eingesetzt, um zwischen menschlichen Nutzern und automatisierten Accounts zu unterscheiden.

In gesundheitsbezogenen Kontexten sammelten einige Forscher Millionen von Tweets, um echte Experten von Spam-Absendern zu trennen. Sie verwendeten einen linkbasierten Ansatz, um Nutzer basierend auf ihrer Glaubwürdigkeit zu kategorisieren.

Zusätzlich haben einige Systeme kompromittierte Accounts basierend auf der Tweet-Historie analysiert, um zu bestimmen, ob sie Gefahr laufen, fake oder bösartig zu sein.

#Methoden, die sowohl textliche als auch nicht-textliche Merkmale kombinieren

Eine erhebliche Anzahl von Methoden nutzt eine Kombination beider Merkmale. Einige haben sich allgemeine Eigenschaften wie verdächtige Wörter und Standard-Profilbilder angesehen, um Konten als Spam oder nicht zu klassifizieren.

Andere haben Modelle erstellt, die grafische und contentbasierte Merkmale mischen, um Spam-Accounts von echten zu trennen. Einige Forscher haben einen grossen Datensatz von Twitter genutzt, um spezifische statistische Merkmale zur Identifizierung von Spammern im Vergleich zu regulären Nutzern zu verwenden.

#Datensatz-Sammlung

Die meisten Datensätze, die für Fake News und Nutzeridentifikationsaufgaben verfügbar sind, haben in der Regel zwei Labels: fake oder echt. Einige verwenden drei oder fünf Labels, konzentrieren sich jedoch hauptsächlich auf eine binäre Klassifikation. Das bedeutet, dass viele potenzielle Merkmale, die ihre Leistung verbessern könnten, fehlen.

Um diese Einschränkungen zu überwinden, haben wir unseren eigenen Datensatz entwickelt. Wir haben uns darauf konzentriert, Daten von Twitter zu sammeln und Nutzerkonten basierend auf Bewertungen von einer Organisation zu kennzeichnen, die Nachrichtenwebsites überprüft. Der Bewertungsprozess beinhaltet erfahrene Prüfer, die Nachrichteninhalte nach mehreren Kriterien untersuchen. Jedes Nutzerkonto erhält eine Punktzahl zwischen 0 und 100, wobei niedrigere Punktzahlen niedrigere Glaubwürdigkeit anzeigen.

Die Datensammlung begann damit, glaubwürdige Nachrichtenwebsites zu identifizieren, die von dieser Organisation überprüft wurden. Dann haben wir geprüft, ob diese Websites Twitter-Accounts hatten und ihre Benutzernamen erhalten. Danach haben wir Nutzerinformationen über die Twitter-API in mehreren Phasen gesammelt, wobei wir Details zu Nutzerprofilen, Tweets und Kommentaren erhoben haben.

#Vorgeschlagene Methode

Unsere Methode zur Bewertung der Glaubwürdigkeit umfasst mehrere Schritte. Zuerst mussten wir die Daten analysieren und die richtigen Merkmale für unser Modell auswählen. Wir haben eine Vielzahl von Merkmalen gesammelt, die aus Nutzerprofilen, Tweets und Kommentaren stammen.

#Nicht-textliche Merkmale

Für nicht-textliche Merkmale haben wir sie in ihrer Rohform verwendet, ohne Auswahlalgorithmen. Wir haben nur Normalisierung angewandt, um sicherzustellen, dass die Datenpunkte auf einem vergleichbaren Massstab ausgerichtet sind.

#Textuelle Merkmale

Für textuelle Merkmale haben wir jeden Text in numerische Vektoren umgewandelt. Dieser Prozess beinhaltete mehrere Vorverarbeitungsschritte wie das Umwandeln von Text in Kleinbuchstaben, das Entfernen von Links und Hashtags und das Eliminieren gängiger Stopwörter.

Um die Tweet-Texte zu vektorisieren, haben wir fortschrittliche Sprachmodelle eingesetzt, die numerische Darstellungen der Texte generieren. Die Herausforderung besteht darin, die hochdimensionalen Daten zu managen, die aus dieser Vektorisierung resultieren. Um dies zu lösen, haben wir Techniken zur Dimensionsreduktion verwendet, die helfen, die Komplexität unserer Daten zu vereinfachen und dabei wesentliche Informationen zu behalten.

Unser Modell umfasst auch Nutzerkommentare, die auf Sentiment analysiert werden. Wir haben ein Sentiment-Analyse-Modell verwendet, um Kommentare nach verschiedenen Emotionen zu kategorisieren. Das Ziel hier ist es, die Meinungen anderer Nutzer über einen bestimmten Nutzer zu erfassen, die als aufschlussreiche Merkmale zur Bewertung der Glaubwürdigkeit dienen können.

Nachdem wir die textlichen und nicht-textlichen Merkmale vorbereitet hatten, haben wir sie in einen einzigen Vektor kombiniert, der jeden Nutzer repräsentiert. Das bedeutet, wir haben für jeden Nutzer einen Profilvektor erstellt, der beide Arten von Merkmalen umfasst.

#Umgang mit Klassenungleichgewicht

Als wir die Daten sammelten, fiel uns auf, dass die Nutzerklassen unausgewogen waren. Einige Klassen hatten viel mehr Beispiele als andere, was zu einer verzerrten Leistung unseres Modells führen könnte. Um dem entgegenzuwirken, haben wir eine Methode namens SMOTE verwendet. Diese Technik hilft dabei, mehr Beispiele für unterrepräsentierte Klassen zu erstellen, indem sie neue, künstliche Datenpunkte auf Basis bestehender Daten generiert.

#Klassifikationsphase und Training

Nachdem wir die Merkmale vorbereitet hatten, war es an der Zeit, uns auf die Klassifikation zu konzentrieren. Wir können verschiedene maschinelle Lernalgorithmen verwenden, aber wir haben uns entschieden, ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk für diese Aufgabe zu verwenden.

Während des Trainings haben wir unseren Datensatz in Teile für Training, Test und Validierung unterteilt. Der Trainingsprozess bestand darin, Batch von Datenpunkten in das neuronale Netzwerk zu speisen und Parameter zur Optimierung anzupassen.

#Empirische Ergebnisse

Um zu messen, wie gut unser MultiCred-Modell funktioniert, haben wir es mit bestehenden Methoden verglichen. Verschiedene Bewertungsmetriken wie Recall, Precision und F1-Score wurden verwendet, um die Leistung zu bewerten.

Die Ergebnisse zeigten, dass MultiCred bestehende Methoden in allen getesteten Einstellungen deutlich übertrifft. Der Vorteil von MultiCred resultiert hauptsächlich aus der Berücksichtigung einer breiten Palette von Merkmalen. Es integriert Nutzermeinungen und Tweet-Repräsentationen in den finalen Nutzer-Vektor, was zu einer höheren Genauigkeit bei den Bewertungen führt.

Eine interessante Erkenntnis war, dass, obwohl die Leistung im Allgemeinen abnahm, als die Anzahl der Klassen zunahm, MultiCred trotzdem einen Vorteil gegenüber anderen Methoden behielt. Das deutet darauf hin, dass unser Modell in der Lage ist, die Nutzer-Glaubwürdigkeit genauer abzubilden, indem es mehrere Ebenen berücksichtigt.

#Fazit und zukünftige Arbeiten

Zusammenfassend haben wir das wichtige Thema der Bewertung der Nutzer-Glaubwürdigkeit auf verschiedenen Ebenen in sozialen Netzwerken angegangen. Durch das Sammeln passender Daten und die Entwicklung des MultiCred-Modells können wir Nutzer basierend auf einer Vielzahl von Merkmalen kategorisieren, was zu einer nuancierteren Sicht auf die Online-Glaubwürdigkeit führt.

In Zukunft planen wir, weitere Arten von Merkmalen zu erkunden, die wir in dieser Forschung nicht einbezogen haben, wie multimediale Inhalte und soziale Graphen, die noch tiefere Einblicke in die Nutzeraktivitäten bieten könnten.