[논문 리뷰] #IStandWithPutin versus #IStandWithUkraine: The interaction of bots and humans in discussion of the Russia/Ukraine war

Bridget Smart, Joshua Watt외 3명|arXiv (Cornell University)|2022. 08. 15.

Misinformation and Its Impacts인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 2022년 2월 23일부터 3월 8일까지의 트위터 데이터를 활용하여 러시아-우크라이나 전쟁 초기 단계 동안 봇 및 인간 계정이 온라인 논의에 어떻게 영향을 미치는지 분석한다. 정서 분석, 언어적 프로파일링(LIWC), 정보 흐름 모델링을 조합하여, 프로러시아 비봇 계정이 총합에서 가장 영향력이 크며, 봇 활동이 불안과 소통에 대한 논의를 크게 확대하고 있으며, 봇 활동과 정서 간에 상호 영향 관계가 있음을 밝혀낸다.

ABSTRACT

The 2022 Russian invasion of Ukraine emphasises the role social media plays in modern-day warfare, with conflict occurring in both the physical and information environments. There is a large body of work on identifying malicious cyber-activity, but less focusing on the effect this activity has on the overall conversation, especially with regards to the Russia/Ukraine Conflict. Here, we employ a variety of techniques including information theoretic measures, sentiment and linguistic analysis, and time series techniques to understand how bot activity influences wider online discourse. By aggregating account groups we find significant information flows from bot-like accounts to non-bot accounts with behaviour differing between sides. Pro-Russian non-bot accounts are most influential overall, with information flows to a variety of other account groups. No significant outward flows exist from pro-Ukrainian non-bot accounts, with significant flows from pro-Ukrainian bot accounts into pro-Ukrainian non-bot accounts. We find that bot activity drives an increase in conversations surrounding angst (with p = 2.450 x 1e-4) as well as those surrounding work/governance (with p = 3.803 x 1e-18). Bot activity also shows a significant relationship with non-bot sentiment (with p = 3.76 x 1e-4), where we find the relationship holds in both directions. This work extends and combines existing techniques to quantify how bots are influencing people in the online conversation around the Russia/Ukraine invasion. It opens up avenues for researchers to understand quantitatively how these malicious campaigns operate, and what makes them impactful.

연구 동기 및 목표

• 소셜 미디어에서 러시아-우크라이나 전쟁 기간 동안 봇처럼 행동하는 계정이 인간의 논의에 어떻게 영향을 미치는지 이해하기 위해.
• 프로러시아 및 프로우크라이나 커뮤니티 간에 봇 및 비봇 계정 간의 정보 흐름 패턴을 정량화하기 위해.
• 봇 활동이 온라인 논의의 정서 및 언어적 콘텐츠에 미치는 영향을 조사하기 위해.
• 악성 영향 캠페인이 지정학적 갈등 기간 동안 공적 논의를 효과적으로 형성하는지 평가하기 위해.
• 언어학적, 정서적, 시간적 시리즈 기법을 활용하여 공유 가능한 협동적 위성 정보 캠페인 분석 프레임워크를 개발하기 위해.

제안 방법

• 2022년 2월 23일부터 3월 8일까지 프로러시아 및 프로우크라이나 입장을 반영하는 특정 해시태그를 포함한 520만 건의 트윗을 수집하였다.
• Botometer를 사용하여 계정을 봇처럼 행동하는(이하 봇 유형) 및 비봇 그룹으로 분류하였으며, 국적 성향(프로러시아, 프로우크라이나, 균형 잡힘)에 따라 추가 분류하였다.
• 트윗 콘텐츠에서 언어적 특징과 정서 점수를 추출하기 위해 LIWC와 VADER를 적용하였다.
• 지연 효과를 측정하기 위해 시간 시리즈 분석과 그랜저 인과관계 분석을 사용하였다.
• 집계된 계정 그룹 간의 순 정보 흐름을 정량화하기 위해 정보 이론적 측정 기법을 사용하였다.
• 방향성 효과를 검증하기 위해 48시간 지연 기간 동안 봇 비율과 LIWC 카테고리 간의 상관관계 분석을 실시하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 봇처럼 행동하는 계정은 러시아-우크라이나 전쟁 주변 온라인 논의에서 비봇 계정의 정서 및 언어적 콘텐츠에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 봇과 비봇 계정 간의 정보 흐름 패턴은 무엇이며, 프로러시아 및 프로우크라이나 커뮤니티 간에 어떻게 다를까?
• RQ3 어느 언어적 및 정서적 카테고리가 봇 활동에 의해 가장 크게 영향을 받는가? 그리고 그 영향의 시간 지연은 어떻게 되는가?
• RQ4 비봇 논의에서 봇 활동과 정서 간에 상호 작용 관계가 존재하는가?
• RQ5 국적 성향 및 봇 상태에 따라 집계된 계정 그룹 간에 자기 엔트로피와 영향력 능력은 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 프로러시아 비봇 계정이 총합에서 가장 영향력이 크며, 여러 다른 계정 그룹으로 상당한 순 정보 흐름을 유도한다.
• 프로우크라이나 비봇 계정에서 외부로 유의미한 정보 흐름이 발생하지는 않지만, 프로우크라이나 봇에서 비봇으로 강한 내부 유입 정보 흐름이 존재한다.
• 봇 활동은 불안(p = 2.450 × 10⁻⁴)과 일/소통(p = 3.803 × 10⁻¹⁸) 주제에 대해 논의를 크게 증가시키며, 효과가 3~10시간 지연 후 나타난다.
• 봇 활동과 비봇 정서 간에 상호 작용 관계가 존재한다(p = 3.76 × 10⁻⁴), 즉 상호 영향 관계가 있음을 시사한다.
• 자기 선언한 봇 계정이 '일' 카테고리(예: '정부', '지도자')에 가장 강력한 영향을 미치며, 48시간 동안 지속적인 영향을 미친다.
• 불안 및 '채움' 카테고리에 대한 영향은 24시간 이내에 감소하지만, '기능' 및 '일' 카테고리에 대한 영향은 최대 48시간 동안 지속된다.