[論文レビュー] Commenter Behavior Characterization on YouTube Channels

Shadi Shajari, Nitin Agarwal+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 16, 2023

Misinformation and Its Impacts被引用数 10

ひとこと要約

この論文は、YouTubeのコメント者のモブを検出するための社会ネットワーク分析ベースの手法を提示し、疑わしいコメント行為によってチャンネルを特徴づけ、チャンネル間の協調を識別し、大規模なYouTubeデータセットで検証しています。

ABSTRACT

YouTube is the second most visited website in the world and receives comments from millions of commenters daily. The comments section acts as a space for discussions among commenters, but it could also be a breeding ground for problematic behavior. In particular, the presence of suspicious commenters who engage in activities that deviate from the norms of constructive and respectful discourse can negatively impact the community and the quality of the online experience. This paper presents a social network analysis-based methodology for detecting commenter mobs on YouTube. These mobs of commenters collaborate to boost engagement on certain videos. The method provides a way to characterize channels based on the level of suspicious commenter behavior and detect coordination among channels. To evaluate our model, we analyzed 20 YouTube channels, 7,782 videos, 294,199 commenters, and 596,982 comments that propagated false views about the U.S. Military. The analysis concluded with evidence of commenter mob activities, possible coordinated suspicious behavior on the channels, and an explanation of the behavior of co-commenter communities.

研究の動機と目的

• YouTubeコメントにおける不審なコメントの蔓延と、それがディスコース品質に及ぼす影響を動機づけとする。
• コメント者モブを検出し、チャンネルレベルで不審な挙動を定量化する方法論的フレームワークを構築する。
• 不審なコメント者活動のレベルに基づいてチャンネルを特徴づける。
• 共コメント者ネットワークを通じたチャンネル間の協調を検出する。
• 大規模なYouTubeデータセットにおけるモブ活動と共コメント者コミュニティの実証的証拠を提供する。

提案手法

• コメント者モブを特定するためのソーシャルネットワーク分析ベースの方法論を提案する。
• 不審なコメント者挙動のレベルでチャンネルを特徴づける。
• コメント者間の相互作用の分析を通じてチャンネル間の協調を検出する。
• 20チャンネル、7,782本の動画、294,199人のコメント者、596,982件のコメントを含むデータセットにモデルを適用する。
• モブが米国の軍事に関する虚偽の見解を伝播するかを評価し、共コメント者コミュニティを分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソーシャルネットワーク分析を用いて、YouTubeチャンネル上でコメント者モブを検出できるか？
• RQ2 不審なコメント者活動のレベルによってチャンネルをどのように特徴づけることができるか？
• RQ3 共コメント者の相互作用を通じたチャンネル間の協調の証拠はあるか？
• RQ4 特定の話題に関する虚偽の見解の伝播に関連した共コメント者コミュニティのパターンとダイナミクスは何か？

主な発見

• 分析対象のチャンネル全体におけるコメント者モブ活動の証拠。
• チャンネル間での協調的な不審な挙動の可能性を示唆。
• 議論されたトピックを取り巻く共コメント者コミュニティの挙動に関する洞察。
• 大規模データセット分析は、モブと協調を検出するための方法論的枠組みを裏付ける。