德克萨斯理工大学的研究人员最近向arXiv提交了一篇新论文，其中概述了他们创建的一个新预测模型，该模型可以高度预测X（Twitter前身）上的账户是否是传播假信息的俄罗斯网络巨魔。
研究人员萨奇思-达萨纳亚卡（SachithDassanayaka）、奥里-斯德（OriSwed）和迪米特里-沃尔琴科夫（DimitriVolchenkov）表示，他们的机器学习模型可以准确检测出俄罗斯巨魔账户，准确率高达88%，而且他们的技术还可以应用于其他社交媒体网络。
为了确保他们的模型能在不同的数据集上发挥作用，研究人员在两个不同的俄罗斯巨魔帖子数据集上进行了尝试，结果第一个数据集的准确率达到了90.7%，第二个数据集的准确率达到了90.5%。论文作者认为，社交网络可以利用他们的模型实时追踪巨魔，这将有助于减少选举前后的错误信息传播。
在研究过程中，研究人员发现有八种特征最能帮助剔除巨魔，其中包括发帖数、转帖数、追随者数、关注数、回复数、点赞数、被提及的用户数和标签数。论文认为，粉丝数、标签数和推文数是识别巨魔最有效的方法。
研究人员的模型不仅能检测出巨魔，还能将其分为四类。这四类分别是假新闻、组织、政治联盟和个人。
假新闻集团涉及的账户以合法新闻机构的名义发布信息，以提高可信度为目标，从而传播虚假信息并获得读者的信任。
组织账户通常表现得像是非政府组织、慈善机构或社区团体。它们旨在建立信任并影响围绕政治和社会问题的对话。这些组织能够推动某些议程，同时又看起来像是草根运动。
政治联盟公开自己的政治观点。研究人员说，它们本质上并无恶意，但如果这些账号宣扬极端观点、传播宣传或操纵政治言论，就会产生问题。它们有能力挑拨离间，影响政治对话。
最后是个人账户。这些账户是最常见的"巨魔"，他们将自己描绘成拥有真实个人资料和兴趣爱好的普通用户。这些账户会参与对话、分享内容、建立网络，同时推动自己的议程。研究人员说，发现这些账户很有难度，但这样做很重要，因为这些账户会造成一种假象，即人们普遍支持他们的议题。
研究人员表示，他们的模型可用于检测其他影响力网络，而不仅仅是俄罗斯的网络。他们认为，这项研究可以用来改进现有的检测工具，从而改善普通用户的社交媒体体验，减少假新闻的出现。
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