[論文レビュー] Dissecting a Social Botnet: Growth, Content and Influence in Twitter

Norah Abokhodair, Daisy Yoo+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 13, 2016

Spam and Phishing Detection参考文献 17被引用数 168

ひとこと要約

本論文は、35週間にわたって ~3000 件のツイートを質的コード化することで、ツイッター上のシリアのソーシャルボットネットを分析し、成長、通常のユーザーと tweet 内容の違い、及び潜在的な影響を理解する。

ABSTRACT

Social botnets have become an important phenomenon on social media. There are many ways in which social bots can disrupt or influence online discourse, such as, spam hashtags, scam twitter users, and astroturfing. In this paper we considered one specific social botnet in Twitter to understand how it grows over time, how the content of tweets by the social botnet differ from regular users in the same dataset, and lastly, how the social botnet may have influenced the relevant discussions. Our analysis is based on a qualitative coding for approximately 3000 tweets in Arabic and English from the Syrian social bot that was active for 35 weeks on Twitter before it was shutdown. We find that the growth, behavior and content of this particular botnet did not specifically align with common conceptions of botnets. Further we identify interesting aspects of the botnet that distinguish it from regular users.

研究の動機と目的

• Twitter上でソーシャルボットネットが時間とともにどのように成長するかを理解する。
• 同じデータセット内の通常のユーザーと比べて、ボットネットのツイート内容がどのように異なるかを特徴づける。
• ボットネットがTwitter上の関連する議論に影響を及ぼしたかを評価する。
• 非ボットアカウントと比較して、ボットネットの行動と内容の特徴的な点を特定する。

提案手法

• 約3,000件のアラビア語と英語のツイートを質的コーディングする。
• シャットダウン前の35週間にわたり活動したシリアのソーシャルボットのケーススタディ。
• 同じデータセット内の通常のユーザーとの比較分析。
• 成長、内容の特徴、および議論への潜在的な影響に焦点を当てた分析。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Twitter上でソーシャルボットネットは時間とともにどのように成長するのか？
• RQ2 同じデータセット内の通常のユーザーの内容と比べて、ボットネットの内容はどのように異なるのか？
• RQ3 ボットネットはそのトピックに関連するTwitter上の関連議論に影響を与えたのか？
• RQ4 ボットネットの行動と内容を通常のユーザーの活動と区別する特徴は何か？

主な発見

• ボットネットの成長・行動・内容は、ボットネットの一般的な概念と明確には一致しなかった。
• ボットネットには通常のユーザーとは一線を画す特徴的な側面がある。
• 本研究は、調査対象のボットネットにおけるバイリンガル（アラビア語と英語）の内容と行動を強調している。
• 分析はシャットダウン前の35週間の活動期間をカバーし、討論への影響について質的な洞察を提供する。