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在当今的网络环境中,识别网络喷子和传播虚假信息的“有害行为者”比以往任何时候都更加困难。
传统方法通常关注用户说了什么或他们与谁有联系,但这存在局限性,最新的研究表明,通过分析用户的行为模式,而非仅仅关注他们的言论,可以更有效地识别这些用户。
在ACM网络会议上,研究人员介绍了一种使用逆强化学习(IRL)的技术,分析人们在线上的互动方式,并获得了最佳论文奖。
这种方法能够追踪行为模式,理解用户如何参与在线讨论,而不仅仅是查看他们发布的帖子内容。
研究人员在研究中分析了Reddit上超过590万次的互动,这些数据涵盖了六年的时间,他们基于用户的行为发现了五种不同类型的用户。
其中,一个特别引人注目的群体是“不同意者”(disagreers),他们的主要目的就是不同意其他人的观点。
这些用户专门寻找机会发布对立的观点,然后不等待回复就离开继续前进,这种用户在政治相关的子版块(如r/news、r/politics和r/worldnews)中最为常见。
研究还揭示了意想不到的联系,讨论完全不同话题的用户有时会表现出非常相似的行为模式,例如,讨论足球(r/soccer)和电子竞技(r/leagueoflegends)的用户行为几乎相同。
尽管他们讨论的主题完全不同,但这两个社区的粉丝都强烈支持自己的队伍,密切关注比赛,讨论策略,并批评对手。
这项研究对社交媒体平台来说可能非常有用,与传统的专注于检测内容的审核方法不同,这种基于行为的方法更难被欺骗或规避。
用户改变措辞很容易,但改变他们的互动方式则需要更多的努力,管理员可以利用这项研究早期识别有问题的用户,甚至在他们开始发布大量有害内容之前。