[논문 리뷰] Dissecting a Social Botnet: Growth, Content and Influence in Twitter

Norah Abokhodair, Daisy Yoo외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 04. 13.

Spam and Phishing Detection참고 문헌 17인용 수 168

한 줄 요약

이 논문은 ~3000개의 트윗을 35주에 걸쳐 질적 코딩하여, 시리아 소셜 봇넷이 트위터에서 어떻게 성장하는지, 봇넷의 트윗 내용이 일반 사용자와 어떻게 다른지, 그리고 잠재적 영향력을 이해하기 위한 연구이다.

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.

연구 동기 및 목표

• 트위터에서 소셜 봇넷이 시간이 지남에 따라 어떻게 성장하는지 이해한다.
• 동일 데이터셋 내 일반 사용자와 비교해 봇넷의 트윗 내용이 어떻게 다른지 특징화한다.
• 봇넷이 트위터의 관련 토론에 영향을 미쳤는지 평가한다.
• 비봇 계정과 비교한 봇넷의 행동과 내용의 특징적 측면을 식별한다.

제안 방법

• 아랍어와 영어로 된 약 ~3,000개의 트윗에 대한 질적 코딩.
• 종료되기 전 35주 동안 활동한 시리아 소셜 봇의 사례 연구.
• 동일 데이터셋 내 일반 사용자와의 비교 분석.
• 성장, 콘텐츠 특성, 그리고 담론에 대한 잠재적 영향에 초점을 맞춘 분석.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 트위터에서 소셜 봇넷은 시간이 지남에 따라 어떻게 성장합니까?
• RQ2 동일 데이터셋에서 봇넷의 콘텐츠가 일반 사용자의 콘텐츠와 어떤 차이가 있습니까?
• RQ3 해당 주제와 관련된 트위터 토론에 봇넷이 영향을 미쳤습니까?
• RQ4 봇넷의 행동과 콘텐츠를 일반 사용자 활동과 구별하는 특징은 무엇입니까?

주요 결과

• 봇넷의 성장, 행동 및 콘텐츠가 일반적인 봇넷 개념과 명확히 일치하지 않았다.
• 봇넷에 일반 사용자와 차별화되는 특징적인 측면이 있다.
• 연구는 검토된 봇넷에서 이중언어(아랍어와 영어) 콘텐츠와 행동을 강조한다.
• 분석은 종료 전에 35주 간의 활동 기간을 다루며 담론에 미친 영향에 대한 질적 통찰을 제공한다.