ツイッターの有害な行動を調査する
ある研究がTwitterの有害なユーザーを分析して、モデレーションの取り組みに役立ててる。
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ソーシャルメディアプラットフォーム、特にTwitterは、有毒な行動のせいで問題を抱えてるんだ。この問題は、小数のユーザーが大量の有害なコンテンツを生み出すって形で広がってる。こういうユーザーを研究するのが大事で、その行動やオンラインディスカッションへの影響を理解することが必要なんだ。
Twitterの有毒性
Twitterの有毒性は大きな問題だよ。ほとんどの有害コンテンツは、ほんの少数のユーザーから来てる。こういう「有毒なプロフィール」を理解することが、プラットフォーム改善のために重要なんだ。これまでの研究は、特定の出来事や個々のツイートを見てたけど、ユーザープロフィールを時間をかけて見ようとするのが必要だね。
研究の概要
この研究では、143,000のTwitterプロフィールを調べて、最も有毒なコンテンツを生み出す上位1%のユーザーを分析するよ。ユーザープロフィールとその活動を時間をかけてフォーカスして、ツイート習慣、コンテンツの種類、全体的な行動を明らかにすることを目指してるんだ。
データ収集
この研究では、いろんなソースからデータを集めて、過去に研究されたデータセットも活用して、これらのユーザーのツイートタイムラインを集めたよ。それから専門的なツールを使って有毒性を分析したんだ。
方法論
2007年から2021年までのツイートを見て、293百万以上のツイートを分析したよ。上位1%の有毒プロフィールのツイートパターン、頻度、内容の性質を評価したんだ。これで、彼らが一般のTwitterユーザーとどう違うかを知ることができたよ。
主要な発見
プロフィールの特徴
上位1%の有毒ユーザーは、ツイートの性質が一貫してた。彼らは少ないけど、もっとまとまった焦点を絞ったツイートをしてた。彼らのコンテンツは特定のテーマに偏ってて、似たようなハッシュタグやURLを使ってた。
ツイート行動
有毒プロフィールは、一般ユーザーに比べて独自のツイートは少ないけど、ツイート自体は一貫してた。全体のツイート数は多いけど、繰り返しが多かった。平均して、有毒プロフィールは短いメッセージを共有し、挑発的な言葉を使うことが多かったよ。
コンテンツ分析
分析の結果、有毒プロフィールは主に露骨または攻撃的なコンテンツを共有してた。彼らのツイートは「挑発的」や「侮辱」の指標で高いスコアを持ってて、ネガティブな反応を引き起こす傾向があった。対照的に、一般のTwitterプロフィールはもっと多様なトピックを扱って、コミュニケーションは一般的に有害ではなかったよ。
URLやハッシュタグとの関わり
有毒プロフィールはユニークなURLやハッシュタグをあまり使わなかった。彼らが共有してたURLは主にポルノやニュースなど特定のカテゴリーを指してた。それに対して、一般プロフィールは多くのトピックにわたって多様なコンテンツと関わってたよ。
発見の影響
こういう有毒プロフィールの行動を理解することで、Twitterのモデレーションツールをより良くデザインする手助けになるんだ。こういう有害なアカウントを特定することで、Twitterはプラットフォームで有害コンテンツを減らすためのアクションが取れるようになる。そうすることで、より安全なディスカッションの場を作れるんだ。
結論
この研究は、Twitterでの有毒行動を分析する際に、ユーザープロフィールを時間をかけて見ることの重要性を強調してるよ。個々のツイートからユーザーの全体的な活動に視点を移すことで、今後のソーシャルメディアの有毒性を減らすための戦略に役立つ貴重な洞察を得られるんだ。発見から、継続的なモニタリングとオンラインの悪行に対抗するための積極的な対策が必要だってことがわかるね。
タイトル: A longitudinal study of the top 1% toxic Twitter profiles
概要: Toxicity is endemic to online social networks including Twitter. It follows a Pareto like distribution where most of the toxicity is generated by a very small number of profiles and as such, analyzing and characterizing these toxic profiles is critical. Prior research has largely focused on sporadic, event centric toxic content to characterize toxicity on the platform. Instead, we approach the problem of characterizing toxic content from a profile centric point of view. We study 143K Twitter profiles and focus on the behavior of the top 1 percent producers of toxic content on Twitter, based on toxicity scores of their tweets availed by Perspective API. With a total of 293M tweets, spanning 16 years of activity, the longitudinal data allow us to reconstruct the timelines of all profiles involved. We use these timelines to gauge the behavior of the most toxic Twitter profiles compared to the rest of the Twitter population. We study the pattern of tweet posting from highly toxic accounts, based on the frequency and how prolific they are, the nature of hashtags and URLs, profile metadata, and Botometer scores. We find that the highly toxic profiles post coherent and well articulated content, their tweets keep to a narrow theme with lower diversity in hashtags, URLs, and domains, they are thematically similar to each other, and have a high likelihood of bot like behavior, likely to have progenitors with intentions to influence, based on high fake followers score. Our work contributes insight into the top 1 percent of toxic profiles on Twitter and establishes the profile centric approach to investigate toxicity on Twitter to be beneficial.
著者: Hina Qayyum, Benjamin Zi Hao Zhao, Ian D. Wood, Muhammad Ikram, Mohamed Ali Kaafar, Nicolas Kourtellis
最終更新: 2023-03-25 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2303.14603
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2303.14603
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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