[논문 리뷰] Strategies and Influence of Social Bots in a 2017 German state election - A case study on Twitter

Florian Brachten, Stefan Stieglitz외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 10. 20.

Spam and Phishing Detection참고 문헌 15인용 수 22

한 줄 요약

이 연구는 2017년 독일 연방의회 선거 기간 동안 독일어 트위터 데이터를 분석하여 사회적 봇의 역할을 조사한다. 봇 탐지 히وري스틱과 네트워크 분석을 사용하여, 조율된 정치 전략을 취하지 않았고 영향력이 낮은 61개의 봇을 식별하였으며, 이는 국지적이고 언어에 특화된 맥락에서 영향이 제한적임을 시사한다.

ABSTRACT

As social media has permeated large parts of the population it simultaneously has become a way to reach many people e.g. with political messages. One way to efficiently reach those people is the application of automated computer programs that aim to simulate human behaviour - so called social bots. These bots are thought to be able to potentially influence users' opinion about a topic. To gain insight in the use of these bots in the run-up to the German Bundestag elections, we collected a dataset from Twitter consisting of tweets regarding a German state election in May 2017. The strategies and influence of social bots were analysed based on relevant features and network visualization. 61 social bots were identified. Possibly due to the concentration on German language as well as the elections regionality, identified bots showed no signs of collective political strategies and low to none influence. Implications are discussed.

연구 동기 및 목표

• 2017년 독일 연방의회 선거 기간 동안 사회적 봇의 존재와 행동을 조사하기 위해.
• 국지적이고 독일어 사용 환경에서의 정치적 논의에 영향을 미치는 봇 전략과 그 영향력을 분석하기 위해.
• 봇이 조율된 정치 캠페인에 참여했는지 또는 여론에 측정 가능한 영향을 미쳤는지 평가하기 위해.
• 봇 탐지 및 네트워크 분석의 효과성을 평가하여 선거 관련 논의에서 자동화된 영향력을 식별하기 위해.

제안 방법

• 2017년 독일 연방의회 선거와 관련된 독일어 콘텐츠에 중점을 두고 트위터 트윗 데이터셋을 수집하였다.
• 행동 및 네트워크 특성 기반의 봇 탐지 히وري스틱을 적용하여 자동화된 계정을 식별하였다.
• 상호작용을 맵핑하고 봇 조율 패턴을 탐지하기 위해 네트워크 시각화 및 분석을 수행하였다.
• 재트윗 빈도, 팔로워 수, 시간적 게재 패턴과 같은 지표를 통해 봇의 영향력을 평가하였다.
• 언어적, 구조적, 시간적 특성을 조합하여 봇과 인간 사용자를 구분하였다.
• 언어 및 지리적 특수성의 영향을 평가하기 위해 단일 지역 선거에 집중하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지역적 독일어 선거 기간 동안 트위터에서 사회적 봇은 어떤 전략을 사용하는가?
• RQ2 국지적이고 독일어 중심의 맥락에서 사회적 봇은 정치적 논의에 얼마나 영향을 미치는가?
• RQ3 식별된 봇은 조율되거나 집단적인 정치적 행동의 흔적을 보이는가?
• RQ4 선거 기간 동안 봇 네트워크와 인간 네트워크는 도달 범위와 참여도 측면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 독일어 선거 관련 트윗 데이터셋에서 총 61개의 사회적 봇이 식별되었다.
• 식별된 봇은 조율된 정치 전략이나 집단 행동의 증거를 보이지 않았다.
• 봇의 영향력은 낮거나 없었으며, 네트워크 내에서 도달 범위와 참여도가 최소 수준이었다.
• 선거의 국지성과 독일어 사용의 전면적 적용은 봇 캠페인의 확장성과 효과성에 제한을 둔 것으로 보인다.
• 네트워크 분석 결과, 봇은 정보 확산 네트워크의 중심에 있지 않아, 확산 능력이 제한됨을 시사한다.
• 이 연구는 언어에 특화되고 지역에 집중된 선거는 다국어 다각적 정치 이벤트에 비해 사회적 봇의 영향을 줄일 수 있음을 시사한다.