[論文レビュー] Fake it till you make it: Fishing for Catfishes

Walid Magdy, Yehia Elkhatib+3 more|arXiv (Cornell University)|May 18, 2017

Sexuality, Behavior, and Technology参考文献 22被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、検証済みのユーザー・プロフィールを用いて分類器をトレーニングし、真の年齢と性別を予測することで、成人向けソーシャル・ネットワークにおけるネトウヨ（猫撲）の自動検出手法を提案する。その後、予測値から著しく逸脱する未検証プロフィールを特定する。その結果、未検証プロフィールの38％が年齢を偽っていると予測され、25％が性別を偽っていることが判明。女性は男性よりもネトウヨの傾向が顕著で、特に人気を得るために若い女性を装う傾向が見られた。

ABSTRACT

Many adult content websites incorporate social networking features. Although these are popular, they raise significant challenges, including the potential for users to "catfish", i.e., to create fake profiles to deceive other users. This paper takes an initial step towards automated catfish detection. We explore the characteristics of the different age and gender groups, identifying a number of distinctions. Through this, we train models based on user profiles and comments, via the ground truth of specially verified profiles. Applying our models for age and gender estimation of unverified profiles, we identify 38% of profiles who are likely lying about their age, and 25% who are likely lying about their gender. We find that women have a greater propensity to catfish than men. Further, whereas women catfish select from a wide age range, men consistently lie about being younger. Our work has notable implications on operators of such online social networks, as well as users who may worry about interacting with catfishes.

研究の動機と目的

• 成人向けオンラインソーシャル・ネットワークにおけるネトウヨ（主に年齢および性別の偽り）の広がりを調査すること。
• 検証済みプロフィールの特徴を用いて、機械学習モデルを構築し、真のユーザーのデモグラフィック要因（年齢および性別）を予測すること。
• 予測されたデモグラフィック要因から著しく逸脱する未検証プロフィールを特定し、潜在的なネトウヨとすること。
• 検出されたネトウヨと誠実なユーザーとの間で、行動様式および人気のパターンに差があるかを分析すること。
• ユーザー活動およびネットワーク指標の違いを検討することで、ネトウヨの背後にある動機を解明すること。

提案手法

• 本研究では、PornHubからクロールした99,727件のユーザー・プロフィールのデータセットを用い、正確なデモグラフィック要因を示す手動検証済みプロフィールを基準として用いる。
• テキスト的コンテンツ、プロフィールメタデータ、および友達数やプロフィール閲覧数などの行動的信号を特徴量として用い、最先端の技術を用いて年齢および性別を予測する教師あり分類器をトレーニングする。
• 特徴量には、テキスト的コンテンツ、プロフィールメタデータ、および友達数やプロフィール閲覧数などの行動的信号が含まれる。
• 報告されたデモグラフィック要因がモデルの予測値から著しく逸脱する場合、そのプロフィールはネトウヨと分類される。
• 本手法では、検証済みプロフィールは真実であると仮定し、未検証プロフィールのデモグラフィック分布は検証済みプロフィールと類似していると仮定する。
• 友達数やプロフィール閲覧数などの人気指標を分析し、ネトウヨと誠実なユーザーの間で比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 成人向けソーシャル・ネットワーク上でのユーザーが、年齢および性別についてどれほど偽っているのか。
• RQ2 検証済みプロフィールを用いてトレーニングされた機械学習モデルは、未検証ユーザーの真の年齢および性別を正確に予測できるか。
• RQ3 ネトウヨは誠実なユーザーと比較して、行動様式および人気のパターンでどのように異なるか。
• RQ4 特に年齢および性別偽りに関連して、ユーザーがネトウヨを行う動機は何か。
• RQ5 ネトウヨ行動にデモグラフィックパターンがあるか、例えば男性と女性に差があるか。

主な発見

• 未検証プロフィールの38％が、年齢を偽っていると予測されており、プラットフォーム上での年齢偽りの広がりが顕著であることが示された。
• 未検証プロフィールの25％が、性別を偽っていると予測されており、女性は男性よりも著しくネトウヨの傾向が強いことが判明した。
• 男性ネトウヨ（男性が女性を装う者）は、真の女性ユーザーと同等の人気を得ており、平均して16,590回のプロフィール閲覧と314人の友達を獲得した。
• 女性ネトウヨ（女性が男性を装う者）は、誠実な男性プロフィールに比べて著しく低い閲覧数（8,719回）と友達数（151人）を獲得しており、偽りの成功は限定的であると考えられる。
• 男性ネトウヨ、特に30〜55歳の男性は、偽りによる利益が最も大きく、真実の男性プロフィール（平均6,098回の閲覧、195人の友達）に比べてより多くの友達と閲覧数を得ていた。
• 本研究では、男性が女性を装う場合、通常は若い年齢を選択するのに対し、女性が男性を装う場合、より広い年齢範囲を選択することが観察され、ターゲットオーディエンスに応じた戦略的偽りであることが示された。