SNSにおける影響力工作の特定に向けたツイート位置推定の試み

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2023-10-23
• タイトル: SNSにおける影響力工作の特定に向けたツイート位置推定の試み
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Attempt to Predict the Location of Tweets for Identifying Influence Operations
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ソーシャルメディア，Twitter，影響力工作
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 明治大学大学院
• 著者所属: 明治大学大学院
• 著者所属: 明治大学大学院
• 著者所属: 明治大学／レンジフォース株式会社
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Meiji University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Meiji University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Meiji University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Meiji University / Rangeforce, Inc.
• 著者名: 林, 尚弘; 村澤, 広之; 市野, 雅暉; 齋藤, 孝道
• 著者名(英): Takahiro, Hayashi; Hiroyuki, Murasawa; Masaki, Ichino; Takamichi, Saito
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 影響力工作にSNSを悪用する事例が度々報告されており，Twitterを用いて海外から工作活動を行った事例も存在する．しかしながら，Twitterにおいて位置情報が付与されているツイートは全体の1%から2%であるので，投稿時の位置を特定することは困難である．本論文では，位置情報が付与されていないツイートに対し，ツイートされた際の位置が，日本国内と海外どちらであるか推定する二値分類モデルの作成を試みた．そして，Twitterでトレンドとなったツイートをデータセットとし，各ツイートに対して位置推定，および推定結果をもとにした比較，分析を行った．結果，政治的なトレンドでは，その他の話題よりも海外からのツイートと判定される割合が高かった．また，海外と判定されたツイートは，ハッシュタグを使い回すといった規則的な行動パターンがみられた．最後に，実験結果に基づき，影響力工作の特定に焦点を当てて考察を行った．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Cases of abuse of social networking services for influence operations have been reported frequently, and some of these operations were conducted from overseas. However, it is difficult to determine the location of tweets because only 1 to 2 percent of tweets have location information attached to them. In this paper, we attempted to create a binary classification model to predict the location of tweets without location information, whether they are in Japan or overseas. We used a dataset of trending tweets on Twitter, predicted the location of each tweet, and compared and analyzed the predicted results. The results showed that the percentage of tweets judged to be from overseas was higher for political trends than for other topics. The tweets judged to be from abroad showed a regular behavior pattern, such as the use of hashtags. Finally, based on the experimental results, we focused on the identification of influence operations.
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2023論文集; p. 232-239, 発行日 2023-10-23
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会