[论文解读] Do Social Bots Dream of Electric Sheep? A Categorisation of Social Media Bot Accounts

Stefan Stieglitz, Florian Brachten+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 11, 2017

Spam and Phishing Detection参考文献 34被引用 108

一句话总结

该论文进行了系统的文献综述，以在社交媒体上定义社交机器人，并提出基于“模仿人类行为”和“意图”的二维分类方案。

ABSTRACT

So-called 'social bots' have garnered a lot of attention lately. Previous research showed that they attempted to influence political events such as the Brexit referendum and the US presidential elections. It remains, however, somewhat unclear what exactly can be understood by the term 'social bot'. This paper addresses the need to better understand the intentions of bots on social media and to develop a shared understanding of how 'social' bots differ from other types of bots. We thus describe a systematic review of publications that researched bot accounts on social media. Based on the results of this literature review, we propose a scheme for categorising bot accounts on social media sites. Our scheme groups bot accounts by two dimensions - Imitation of human behaviour and Intent.

研究动机与目标

• 澄清在社交媒体平台上构成社交机器人的标准。
• 总结现有研究以区分社交机器人与其他类型的机器人。
• 制定一个共享的、实用的机器人账户分类框架。
• 强调机器人行为与意图如何影响社交媒体动态的操控。

提出的方法

• 对研究社交媒体机器人账户的出版物进行系统性文献综述。
• 提取并综合用于描述社交机器人的共同维度。
• 提出一个沿两个维度组织的分类方案：模仿人类行为和意图。

实验结果

研究问题

• RQ1 相较于其他机器人，社交媒体上的社交机器人具备哪些特征？
• RQ2 如何基于行为的模仿和潜在意图区分社交机器人？
• RQ3 可以用什么先验分类方案来覆盖文献中发现的机器人账户的变异？

主要发现

• 社交媒体上的机器人账户在仿人行为水平和显性与隐性意图方面存在差异。
• 一个二维框架在“模仿（人类行为的程度）”和“意图（行动背后的目的）”上有效区分机器人账户。
• 现有研究表明机器人可以影响在线话语，这强化了对分类共识的需求。