Evaluando la Credibilidad de Usuarios en Redes Sociales

Las redes sociales en línea como Facebook y Twitter son plataformas enormes donde las noticias, tanto reales como falsas, se difunden rápidamente. Muchos usuarios comparten contenido dañino sin darse cuenta. Esto incluye noticias falsas y rumores, especialmente en áreas como política y negocios. Debido a esto, muchos investigadores están tratando de encontrar formas de evaluar cuán confiables son los usuarios en estas redes.

La mayoría de los métodos actuales para comprobar si un usuario es creíble solo los clasifican como reales o falsos. Sin embargo, en la vida real, es mejor mirar diferentes niveles de credibilidad en lugar de solo dos. Muchos usuarios, que pueden no tener la intención de difundir información falsa, aún pueden compartir contenido dañino. Por eso es importante evaluar la credibilidad del usuario en varios niveles en lugar de solo etiquetarlos como falsos o genuinos.

Otro problema con los métodos existentes es que a menudo solo utilizan un número reducido de factores importantes para determinar la credibilidad. Esto limita su efectividad. Para abordar estos problemas, primero necesitamos recopilar los datos adecuados que nos permitan medir la credibilidad del usuario en múltiples niveles.

Para cerrar esta brecha, creamos un nuevo modelo llamado MultiCred. Este modelo evalúa la credibilidad del usuario en base a una amplia gama de características, que provienen de sus perfiles, tweets y comentarios. MultiCred emplea modelos de lenguaje avanzados para analizar datos de texto y utiliza aprendizaje profundo para evaluar características no textuales.

Realizamos pruebas exhaustivas y encontramos que MultiCred funciona significativamente mejor que los métodos anteriores al medir la credibilidad del usuario con precisión.

El rápido aumento de las redes sociales en línea las ha convertido en un lugar ideal para compartir noticias. Desafortunadamente, esto también ha llevado a la difusión de información falsa y comportamientos que pueden perjudicar a los usuarios. Cuando la gente comparte información no verificada, esto puede tener serias consecuencias. Por lo tanto, es crucial tener un método sólido para evaluar la credibilidad del usuario.

Actualmente, muchos métodos para evaluar la credibilidad del usuario utilizan una variedad de características. Algunos se enfocan en Características textuales, mientras que otros utilizan características no textuales, y muchos combinan ambas. Los mejores métodos suelen emplear herramientas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para analizar estas características y determinar la credibilidad.

Desafortunadamente, muchos métodos existentes solo consideran un número limitado de características, lo que puede perjudicar su rendimiento. La mayoría también solo clasifica a los usuarios como falsos o reales. Sin embargo, muchos usuarios genuinos podrían involuntariamente compartir información engañosa o enlaces dañinos. Al categorizar a los usuarios en diferentes niveles de credibilidad, podemos ofrecer una imagen más clara de los comportamientos de los usuarios en las redes sociales.

Además, no ha habido un conjunto de datos adecuado disponible para evaluar la credibilidad del usuario a través de múltiples niveles. Como no pudimos encontrar un conjunto de datos apropiado, decidimos crear el nuestro recogiendo datos de Twitter.

Nuestro primer paso fue crear una forma de recopilar estos datos, apuntando a un sistema de clasificación que permita múltiples niveles de credibilidad. Utilizamos la plataforma de Twitter para recopilar esta información.

Luego, construimos un modelo para evaluar la credibilidad del usuario. Nuestro método, MultiCred, clasifica a cada usuario en uno de varios niveles de credibilidad, utilizando un conjunto rico de características basadas en sus perfiles, contenido publicado y comentarios de otros. Dado que las características que usamos son bastante diversas, aplicamos diferentes métodos para analizar y procesar cada tipo de característica.

Para asegurarnos de que nuestro modelo sea efectivo, lo probamos en el conjunto de datos que recopilamos. Los resultados muestran que MultiCred es mucho mejor para evaluar la credibilidad del usuario en múltiples niveles en comparación con los métodos existentes.

#Trabajo Relacionado

En los últimos diez años, las redes sociales han ganado una enorme popularidad en todo el mundo. Sin embargo, los investigadores creen que no todas las cuentas de usuario son legítimas; muchas son falsas y existen para propósitos específicos. Los investigadores han empleado diversas técnicas avanzadas para detectar estas cuentas falsas. Generalmente, los métodos para detectar cuentas falsas pueden caer en tres categorías principales: aquellos que se centran en características del perfil, aquellos que se concentran en el contenido textual y aquellos que combinan ambos tipos.

#Métodos Basados en Características del Perfil del Usuario

Algunos investigadores han explorado características del perfil del usuario para identificar cuentas falsas. Por ejemplo, han encontrado que el número promedio de seguidores puede indicar si un perfil es falso. Descubrieron que si un usuario tiene más de un cierto número de seguidores, su cuenta probablemente sea real. Además, encontraron que las cuentas falsas a menudo tienen ciertas características comunes como rangos de edad específicos y fotos de perfil genéricas.

Otros desarrollaron sistemas que analizan las emociones expresadas en las publicaciones de los usuarios para determinar la autenticidad. Notaron que los perfiles falsos suelen recurrir a emociones más negativas en sus publicaciones en comparación con los usuarios genuinos.

Otro enfoque ha involucrado analizar datos de cuentas políticas. Los investigadores recopilaron información de los perfiles de redes sociales de políticos para detectar cuentas falsas y bots políticos. Algunos modelos utilizan técnicas avanzadas de aprendizaje automático para comparar imágenes de perfil y identificar la legitimidad.

#Métodos Basados en Características Textuales

Otros métodos se centran exclusivamente en analizar texto. Algunos sistemas han creado listas negras basadas en la extracción de palabras clave para dirigir cuentas falsas sin requerir información adicional del perfil. Otros han utilizado procesamiento de lenguaje natural para distinguir entre usuarios humanos y cuentas automatizadas.

En contextos relacionados con la salud, algunos investigadores recopilaron millones de tweets para separar expertos genuinos de spammers. Al usar un enfoque basado en enlaces, categorizaron a los usuarios según su credibilidad.

Además, algunos sistemas han analizado cuentas comprometidas basándose en el historial de tweets para determinar si están en riesgo de ser falsas o maliciosas.

#Métodos que Combinan Características Textuales y No Textuales

Un número significativo de métodos utiliza una combinación de ambos tipos de características. Algunos han investigado características generales como palabras sospechosas y predeterminados de imágenes de perfil para clasificar cuentas como spam o no.

Otros han creado modelos que mezclan características gráficas y basadas en contenido para separar cuentas de spam de las reales. Algunos investigadores han recopilado un gran conjunto de datos de Twitter para confiar en características estadísticas específicas para identificar spamers frente a usuarios regulares.

#Recopilación de Datos

La mayoría de los Conjuntos de datos disponibles sobre noticias falsas y tareas de identificación de usuarios generalmente tienen dos etiquetas: falsas o reales. Algunos utilizan tres o cinco etiquetas, pero principalmente se enfocan en la clasificación binaria. Esto significa que muchas características potenciales que podrían mejorar su rendimiento están ausentes.

Para superar estas limitaciones, desarrollamos nuestro propio conjunto de datos. Nos enfocamos en recopilar datos de Twitter, etiquetando cuentas de usuario según puntuaciones de una organización que revisa sitios web de noticias. El proceso de puntuación implica que revisores experimentados examinen el contenido de las noticias basándose en varios criterios. Cada cuenta de usuario recibe una puntuación entre 0 y 100, con puntuaciones más bajas indicando menor credibilidad.

La recopilación de datos comenzó identificando sitios web de noticias creíbles revisados por esta organización. Luego verificamos si estos sitios web tenían cuentas de Twitter y obtuvimos sus nombres de usuario. Después de esto, recopilamos información del usuario a través de la API de Twitter en varias fases, recogiendo detalles relacionados con perfiles de usuario, tweets y comentarios.

#Método Propuesto

Nuestro método para evaluar la credibilidad incorpora varios pasos. Primero, necesitábamos analizar los datos y seleccionar las características adecuadas para nuestro modelo. Utilizamos una variedad de características recopiladas de perfiles de usuario, tweets y comentarios.

#Características No Textuales

Para las características no textuales, las utilizamos en su forma cruda sin algoritmos de selección. Solo aplicamos normalización para asegurar que los puntos de datos se alinearan en una escala comparable.

#Características Textuales

Para las características textuales, convertimos cada texto en vectores numéricos. Este proceso involucró varios pasos de preprocesamiento como convertir el texto a minúsculas, eliminar enlaces y hashtags, y eliminar palabras de parada comunes.

Para vectorizar los textos de los tweets, empleamos modelos de lenguaje avanzados que generan representaciones numéricas de los textos. El desafío es manejar los datos de alta dimensión que resultan de esta vectorización. Para resolver esto, utilizamos técnicas de reducción de dimensionalidad que ayudan a simplificar la complejidad de nuestros datos mientras se mantiene la información esencial.

Nuestro modelo también incluye comentarios de usuarios, que son analizados por su sentimiento. Usamos un modelo de análisis de sentimientos para categorizar los comentarios basándonos en varias emociones. El objetivo aquí es captar las opiniones que otros usuarios tienen sobre un usuario específico, lo que puede servir como características valiosas para evaluar la credibilidad.

Una vez que preparamos los textos y las características no textuales, los combinamos en un solo vector que representa a cada usuario. Esto significa que creamos un vector de perfil para cada usuario, incorporando ambos tipos de características.

#Abordando el Desbalance de Clase

Cuando recopilamos datos, notamos que las clases de usuarios estaban desbalanceadas. Algunas clases tenían muchos más ejemplos que otras, lo que podría llevar a un rendimiento sesgado de nuestro modelo. Para abordar esto, utilizamos un método llamado SMOTE. Esta técnica ayuda a crear más ejemplos para clases subrepresentadas generando nuevos puntos de datos artificiales basados en datos existentes.

#Fase de Clasificación y Entrenamiento

Después de preparar las características, llegó el momento de centrarnos en la clasificación. Podemos utilizar varios algoritmos de aprendizaje automático, pero decidimos usar una red neuronal multicapa para esta tarea.

Durante el entrenamiento, dividimos nuestro conjunto de datos en partes para entrenamiento, prueba y validación. El proceso de entrenamiento implicó alimentar lotes de puntos de datos en la red neuronal y ajustar parámetros para optimización.

#Resultados Empíricos

Para medir cuán bien funcionó nuestro modelo MultiCred, lo comparamos con métodos existentes. Se utilizaron varias métricas de evaluación como recall, precisión y F1-score para medir el rendimiento.

Los resultados mostraron que MultiCred supera significativamente a los métodos existentes en todas las configuraciones probadas. La ventaja de MultiCred proviene principalmente de considerar una amplia variedad de características. Incorpora opiniones de usuarios y representaciones de tweets en el vector final del usuario, lo que lleva a una mayor precisión en las evaluaciones.

Un hallazgo interesante fue que, aunque el rendimiento generalmente disminuyó a medida que aumentaba el número de clases, MultiCred aún mantenía una ventaja sobre otros métodos. Esto indica que nuestro modelo logra reflejar la credibilidad del usuario con mayor precisión al considerar múltiples niveles.

#Conclusión y Trabajo Futuro

En resumen, abordamos el importante tema de evaluar la credibilidad del usuario en varios niveles en las redes sociales. Al recopilar datos adecuados y desarrollar el modelo MultiCred, podemos categorizar a los usuarios en base a un conjunto diverso de características, lo que resulta en una visión más matizada de la credibilidad en línea.

De cara al futuro, planeamos explorar más tipos de características que no incluimos en esta investigación, como contenido multimedia y gráficos sociales, que podrían proporcionar aún más información sobre las actividades de los usuarios.