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隐性的国际互动:推特平台被删除账号的关系分析
被引量：
4
1
作者
何康
张洪忠
+1 位作者
贾全鑫
李阳阳
《西安交通大学学报（社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2022年第4期136-144,共9页
2018年,全球最大的社交媒体之一推特(Twitter)在其透明度报告中首次开放下载以国家(地区)为单位的数据,并发布了与删除账号相关的指标,成为分析国际关系的新型样本。基于此,以推特删除的社交账号数据为研究对象,分析被删除国家(地区)之...
2018年,全球最大的社交媒体之一推特(Twitter)在其透明度报告中首次开放下载以国家(地区)为单位的数据,并发布了与删除账号相关的指标,成为分析国际关系的新型样本。基于此,以推特删除的社交账号数据为研究对象,分析被删除国家(地区)之间的网络互动关系,并探讨传播学视野下国际关系研究的新路径。研究发现:(1)被删除的账号不是各自为阵式的独立存在,而是形成了盘综交错的巨大互动网络;(2)被删除账号中,网络社交强度的前三组国家依次是:厄瓜多尔与洪都拉斯、俄罗斯与塞尔维亚、俄罗斯与委内瑞拉;(3)高社交强度组中,最活跃的国家是伊朗;(4)网络社交强度与政治互访次数呈正相关关系,即被删除账号的网络社交关系越紧密,这些国家之间在现实中的互访往来次数也越多。结果表明,社交媒体空间在一定程度上成为现实国家关系的映射,这种关系可以通过社交媒体数据挖掘和社会网络分析方法进行多维度探究。
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关键词
社交媒体
国家关系
推特
社交强度
外交互访
关系网络
数字化
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职称材料
基于对抗多关系图神经网络的机器账号检测
被引量：
1
2
作者
杨英光
李阳阳
+2 位作者
彭浩
刘弋锋
谢海永
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第7期162-172,共11页
现有的机器账号检测方法或者依赖于对机器账号的先验知识,或者在检测时只关注单一账号的特征,忽略了与该账号有关系的其他账号所能带来的潜在表征,降低了所提检测方法的有效性。针对上述不足,该文提出了一种基于生成对抗网络的多关系图...
现有的机器账号检测方法或者依赖于对机器账号的先验知识,或者在检测时只关注单一账号的特征,忽略了与该账号有关系的其他账号所能带来的潜在表征,降低了所提检测方法的有效性。针对上述不足,该文提出了一种基于生成对抗网络的多关系图神经网络检测模型。从社交网络数据集中抽取不同关系,建立多关系图,采样节点,训练生成对抗网络,来动态改变关系图结构;将节点特征和图结构信息输入图神经网络,有选择的聚合邻居节点的特征,得到更加精确的图嵌入向量,将向量输入分类器进行检测。实验结果表明,相比于其他算法,该文所述算法在两个数据集中AUC分别最多提升了24%和9%,Recall值分别最多提升了13%和4%。
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关键词
机器账号检测
图神经网络
生成对抗网络
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职称材料
题名
隐性的国际互动:推特平台被删除账号的关系分析
被引量：
4
1
作者
何康
张洪忠
贾全鑫
李阳阳
机构
北京师范大学新闻传播学院
中国
电子科技
集团公司
电子
科学研究院
/
社会
安全
风险
感知与
防控大
数据
应用
国家
工程
实验室
出处
《西安交通大学学报（社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2022年第4期136-144,共9页
文摘
2018年,全球最大的社交媒体之一推特(Twitter)在其透明度报告中首次开放下载以国家(地区)为单位的数据,并发布了与删除账号相关的指标,成为分析国际关系的新型样本。基于此,以推特删除的社交账号数据为研究对象,分析被删除国家(地区)之间的网络互动关系,并探讨传播学视野下国际关系研究的新路径。研究发现:(1)被删除的账号不是各自为阵式的独立存在,而是形成了盘综交错的巨大互动网络;(2)被删除账号中,网络社交强度的前三组国家依次是:厄瓜多尔与洪都拉斯、俄罗斯与塞尔维亚、俄罗斯与委内瑞拉;(3)高社交强度组中,最活跃的国家是伊朗;(4)网络社交强度与政治互访次数呈正相关关系,即被删除账号的网络社交关系越紧密,这些国家之间在现实中的互访往来次数也越多。结果表明,社交媒体空间在一定程度上成为现实国家关系的映射,这种关系可以通过社交媒体数据挖掘和社会网络分析方法进行多维度探究。
关键词
社交媒体
国家关系
推特
社交强度
外交互访
关系网络
数字化
Keywords
social media
state relations
Twitter
social intensity
diplomatic exchange of visits
relationship network
digitization
分类号
D81 [政治法律—国际关系]
G206 [文化科学—传播学]
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职称材料
题名
基于对抗多关系图神经网络的机器账号检测
被引量：
1
2
作者
杨英光
李阳阳
彭浩
刘弋锋
谢海永
机构
中国
科学
技术大学网络空间
安全
学院
中国电子科技集团公司电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室
北京航空航天大学网络空间
安全
学院
网络文化内容认知与检测文化和旅游部重点
实验室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第7期162-172,共11页
基金
国家自然科学基金(U20B2053)
海南省重大科技计划(ZDKJ2019008)
重点研究与发展计划专项(SQ2021YFC3300088)。
文摘
现有的机器账号检测方法或者依赖于对机器账号的先验知识,或者在检测时只关注单一账号的特征,忽略了与该账号有关系的其他账号所能带来的潜在表征,降低了所提检测方法的有效性。针对上述不足,该文提出了一种基于生成对抗网络的多关系图神经网络检测模型。从社交网络数据集中抽取不同关系,建立多关系图,采样节点,训练生成对抗网络,来动态改变关系图结构;将节点特征和图结构信息输入图神经网络,有选择的聚合邻居节点的特征,得到更加精确的图嵌入向量,将向量输入分类器进行检测。实验结果表明,相比于其他算法,该文所述算法在两个数据集中AUC分别最多提升了24%和9%,Recall值分别最多提升了13%和4%。
关键词
机器账号检测
图神经网络
生成对抗网络
Keywords
bot account detection
graph neural network
generative adversarial network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
隐性的国际互动:推特平台被删除账号的关系分析
何康
张洪忠
贾全鑫
李阳阳
《西安交通大学学报（社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2022
4
在线阅读
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职称材料
2
基于对抗多关系图神经网络的机器账号检测
杨英光
李阳阳
彭浩
刘弋锋
谢海永
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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