[论文解读] 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 19

一句话总结

本研究分析了来自990万名用户的1.525亿条推文，其中包括822个经证实的国家支持的‘网络水军’账号，以评估其在2016年美国总统大选期间的影响。基于包含930万个节点和1.699亿条边的大规模互动图谱，作者发现尽管水军参与了病毒式传播事件，但其作用微乎其微——仅有四个账号真正具有影响力——而真实用户才是信息传播的主要驱动力。

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.

研究动机与目标

• 量化国家支持的Twitter网络水军账号在2016年美国总统大选期间的影响。
• 确定这些水军账号是否显著操纵了公众舆论或塑造了病毒式信息传播。
• 利用经验证的外国关联账号数据集，识别并分析实时社交媒体动态中的水军行为。
• 评估真实用户与水军在Twitter上政治内容传播中的相对作用。

提出的方法

• 收集并分析了来自990万名用户（包括822个与俄罗斯、伊朗和委内瑞拉有关联的经验证水军账号）的1.525亿条推文。
• 构建了一个大规模的有向互动图谱，包含930万个节点（用户）和1.699亿条边（互动），以模拟信息传播。
• 利用图分析技术追踪并评估水军账号分享的网页和媒体内容的传播级联。
• 利用Twitter公开数据集识别出的8,275个国家支持的账号作为水军用户分类的基准标签。
• 追踪内容在网络中的传播路径，以区分来自水军与真实用户的影响力。

实验结果

研究问题

• RQ1 在2016年美国大选期间，国家支持的网络水军账号在多大程度上推动了Twitter上政治内容的病毒式传播？
• RQ2 水军账号是否是信息传播级联的主要来源，还是仅作为真实用户发起内容的放大器？
• RQ3 实际在网络中具有传播影响力的水军账号有多少？
• RQ4 在传播煽动性或误导性政治内容方面，真实用户与水军的相对贡献如何？

主要发现

• 水军账号虽参与了病毒式传播级联，但并未主导传播；真实用户才是信息传播的主要来源。
• 在822个水军账号中，仅有四个被发现真正具有在全网传播内容的影响力。
• 绝大多数高影响力传播级联源自非水军的真实用户，而非国家支持的账号。
• 互动图谱显示，尽管水军活跃，但其传播范围和影响力与真实用户驱动的自然病毒式传播相比极为有限。
• 数据显示，虚假信息和煽动性内容主要通过真实用户的参与传播，而非有组织的水军活动。
• 本研究提供了强有力的证据，表明国家支持的水军账号在Twitter更广泛的信息生态系统中结构影响力极小。