[論文レビュー] On the Influence of Twitter Trolls during the 2016 US Presidential Election

Nikos Salamanos, Michael J. Jensen+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 1, 2019

Misinformation and Its Impacts参考文献 17被引用数 19

ひとこと要約

本研究では、2016年米国大統領選挙期における影響を評価するために、990万人のユーザーから1億5250万件のツイートを分析し、ロシア、イラン、ベネズエラにリンクする822件の国家支援「トロール」アカウントを含む。930万ノードおよび1億6990万エッジを有する大規模な相互作用グラフを用いて、トロールがウイルス的拡散に参加したものの、実質的な影響力は最小限にとどまり、真の影響力を持つのはわずか4アカウントにとどまった。情報拡散の主な駆動要因は、実在ユーザーであった。

ABSTRACT

It is a widely accepted fact that state–sponsored Twitter ac- counts operated during the 2016 US presidential election spreading millions of tweets with misinformation and inflam- matory political content. Whether these social media cam- paigns of the so–called “troll” accounts were able to manipulate public opinion is still in question. Here we aim to quantify the influence of troll accounts and the impact they had on Twitter by analyzing 152.5 million tweets from 9.9 million users, includ- ing 822 troll accounts. The data collected during the US elec- tion campaign, contain original troll tweets before they were deleted by Twitter. From these data, we constructed a very large interaction graph; a directed graph of 9.3 million nodes and 169.9 million edges. Recently, Twitter released datasets on the misinformation campaigns of 8,275 state–sponsored accounts linked to Russia, Iran and Venezuela as part of the investigation on the foreign interference in the 2016 US election. These data serve as ground–truth identifier of troll users in our dataset. Us- ing graph analysis techniques we qualify the diffusion cascades of web and media context that have been shared by the troll accounts. We present strong evidence that authentic users were the source of the viral cascades. Although the trolls were par- ticipating in the viral cascades, they did not have a leading role in them and only four troll accounts were truly influential.

研究の動機と目的

• 2016年米国大統領選挙期における国家支援ツイッター・トロールアカウントの影響力を定量化すること。
• これらのトロールアカウントが、世論を著しく操作したり、ウイルス的情報拡散を形成したりしたかどうかを特定すること。
• 外国関連アカウントの検証済みデータセットを活用し、リアルタイムのソーシャルメディアダイナミクスにおけるトロール行動を特定・分析すること。
• ツイッターにおける政治的コンテンツ拡散における、真のユーザーとトロールの役割を評価すること。

提案手法

• ロシア、イラン、ベネズエラにリンクする822件の検証済みトロールアカウントを含む、990万人のユーザーから1億5250万件のツイートを収集・分析。
• 930万ノード（ユーザー）および1億6990万エッジ（相互作用）を有する大規模な有向相互作用グラフを構築し、情報拡散をモデル化。
• グラフ解析技術を用いて、トロールアカウントが共有したウェブおよびメディアコンテンツの拡散カスケードを追跡・評価。
• 8,275件の国家支援アカウントを特定するTwitterの公開データセットを、トロールユーザー分類の基準としての真のラベルとして活用。
• ネットワーク内でのコンテンツ伝播を追跡し、トロール由来の影響と真のユーザー由来の影響を区別。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2016年米国大統領選挙期における国家支援トロールアカウントが、ツイッター上での政治的コンテンツのウイルス的拡散に、どの程度の影響を及えたか。
• RQ2 トロールアカウントが情報カスケードの主な発信元であったのか、それとも真のユーザーが開始したコンテンツを単に拡散したにとどまったのか。
• RQ3 実際にネットワーク全体にコンテンツを広めた影響力を持つトロールアカウントは、何アカウント存在したか。
• RQ4 誹謾的または誤解を招く政治的コンテンツの拡散において、真のユーザーとトロールの相対的貢献度はどの程度であったか。

主な発見

• トロールアカウントはウイルス的カスケードに参加したが、それらを主導したわけではない。情報拡散の主な要因は真のユーザーであった。
• 822件のトロールアカウントのうち、ネットワーク全体にコンテンツを広めた真の影響力を持つのはわずか4件にとどまった。
• 大部分の高影響カスケードは、トロールでない真のユーザーが発信したものであり、国家支援アカウント由来ではなかった。
• 相互作用グラフの分析から、トロールは活発に活動していたが、自然発生的なユーザー主導のウイルス的拡散と比較して、その影響範囲と影響力は限定的であった。
• データは、誤情報および誹謾的コンテンツが、主に真のユーザーの関与によって広がったことを示しており、調整されたトロールキャンペーンによるものではなかった。
• 本研究は、国家支援トロールアカウントが、ツイッターにおける広範な情報エコシステムにおいて、最小限の構造的影響力しか持たなかったことを強く裏付ける証拠を提供している。