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Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour dénicher des «  pods '' souterrains d'Instagram

Rappel automatisé à un membre d'un groupe de pods leur disant de continuer à échanger les messages des autres membres. Crédit: NYU Tandon School of Engineering

Les likes, les partages, les followers et les commentaires sont la devise des réseaux sociaux en ligne. Les publications avec des niveaux élevés d'engagement sont priorisées par des algorithmes de curation de contenu, permettant aux «influenceurs» des réseaux sociaux de monétiser la taille et la fidélité de leur public.

Pourtant, tous les engagements ne sont pas organiques, selon une équipe de chercheurs de la New York University Tandon School of Engineering et de la Drexel University, qui ont publié la première analyse d'un écosystème souterrain robuste de «pods». Ces groupes d'utilisateurs manipulent des algorithmes de curation et augmentent artificiellement la popularité du contenu – que ce soit pour augmenter la portée du contenu promu ou amplifier la rhétorique – grâce à une tactique appelée «abus de réciprocité», par laquelle chaque membre interagit réciproquement avec le contenu publié par d'autres membres du groupe.

Les chercheurs ont également développé un outil d'apprentissage automatique pour détecter les publications ayant une forte probabilité d'avoir gagné en popularité grâce à l'engagement des pods. Cet outil pourrait être déployé dans le cadre d'algorithmes de curation de contenu.

"L'une des découvertes les plus surprenantes a été l'efficacité de l'abus de réciprocité non seulement pour augmenter la visibilité d'un poste, mais aussi pour accroître l'engagement réel et organique", a déclaré Rachel Greenstadt, professeur agrégé d'informatique et d'ingénierie à NYU Tandon et auteur principal. du document "The Pod People: Understanding… ia Reciprocity Abuse", publié dans les Actes de la Conférence mondiale. L'équipe comprenait le professeur NYU Tandon d'informatique et d'ingénierie Damon McCoy, Ph.D. l'étudiante Janith Weerasinghe et les chercheurs de l'Université Drexel Bailey Flanigan et Aviel Stein.

Première caractérisation des caractéristiques distinctives, des modèles d'utilisation et des règles de fonctionnement d'une partie de l'écosystème des pods, le projet a impliqué l'analyse de 1,8 million de publications Instagram appartenant à 111 455 comptes Instagram uniques, publiées sur plus de 400 pods Instagram hébergés sur Twitter instantanément. service de messagerie Télégramme.

L'équipe a collecté des métadonnées à partir de groupes de pods, collecté des données Instagram associées à la fois aux pods et aux postes de contrôle pour former un classificateur – une fonction d'apprentissage automatique utilisée pour attribuer des étiquettes à des points de données particuliers – pour détecter l'engagement des pods, puis a analysé l'efficacité des pods pour découvrir si l'utilisation de gousses augmente l'interaction organique.

Les chercheurs ont utilisé un modèle d'apprentissage automatique pour prédire avec un haut degré de précision si une publication Instagram faisait ou non partie d'un module, quels que soient les niveaux d'interaction et d'engagement. En explorant la façon dont les interactions avec une publication ont changé au fil du temps dans les profils des utilisateurs, ils ont constaté que la publication dans des modules a stimulé l'interaction organique des publications.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour dénicher des `` pods '' souterrains d'Instagram

Un chat en ligne appartenant à un pod de médias sociaux dictant les règles du groupe. Crédit: NYU Tandon School of Engineering

"L'observation clé qui a conduit notre exploration était que les pods sont souvent annoncés sur les babillards électroniques d'autres pods, ce qui nous permet de rechercher des babillards électroniques pour découvrir de nouveaux pods", a déclaré Greenstadt. "Il y a probablement un certain nombre de modules que nous n'avons pas observés qui se concentrent sur des sujets d'intérêt particulier tels que la mode, la photographie ou l'entrepreneuriat, ainsi que des modules avec des conditions d'entrée basées sur le nombre de followers."

Les chercheurs ont constaté que:

  • Soixante-dix pour cent des utilisateurs ont connu une augmentation de deux fois ou plus du niveau d'interaction sur les postes de contrôle après avoir commencé à publier dans des pods, et en moyenne, ces utilisateurs ont vu le nombre de commentaires multiplié par cinq
  • Lorsque les utilisateurs qui n'avaient jamais posté dans des pods ont commencé à publier 50% de leurs publications dans des pods, ils ont vu une augmentation de plus de cinq fois plus forte de l'interaction organique avec les publications qu'ils n'avaient pas publiées dans des pods.
  • Chaque module comptait, en moyenne, environ 900 utilisateurs, bien que certains comptaient jusqu'à 17 000 utilisateurs
  • La barrière à l'entrée est faible: seulement 4% des pods découverts exigeaient que les utilisateurs aient un nombre minimum de followers avant de rejoindre
  • Les pods très actifs ont reçu plus de 4000 messages par jour

"La plupart des tentatives de jeu sur le système ont impliqué des techniques telles que des robots automatisés et des scripts, et les sociétés de médias sociaux ont mieux réussi à atténuer ces attaques", a déclaré Weerasinghe. "Les pods, cependant, impliquent que les humains agissent manuellement, ils sont donc plus difficiles à détecter." Il a souligné que l'équipe était en mesure de détecter les messages qui avaient été amplifiés par les interactions des modules par le style des commentaires et le moment de l'interaction, et pas seulement par le niveau d'engagement.

Weerasinghe a expliqué que même si l'approche des chercheurs était aussi précise que leur ensemble de données limité le permettrait, une application commerciale plus large de leurs méthodes devrait être beaucoup plus précise.

"Nous l'avons fait avec des données limitées, mais les sociétés de médias sociaux, parce qu'elles ont un ensemble de données beaucoup plus riche, peuvent utiliser une approche similaire et créer des modèles encore meilleurs", a-t-il déclaré.

Selon Weerasinghe, la facilité avec laquelle l'équipe a pu découvrir des pods via la recherche Google, la faible barrière à leur jonction et leur cohérence structurelle augmentent le potentiel d'adoption rapide de ces groupes. "Il existe déjà des preuves d'une adoption récente de cette stratégie: les gousses que nous avons découvertes ont émergé à un rythme accéléré au cours des deux dernières années."


Les pods autonomes SWARM ensemble comme des abeilles dans une première démonstration mondiale


Plus d'information:
Actes de la conférence World Wide Web, DOI: 10.1145 / 3366423.3380256

Fourni par
                                                                                                    École d'ingénierie de NYU Tandon


Citation:
                                                 Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour dénicher des «  pods '' souterrains d'Instagram (2020, 28 avril)
                                                 récupéré le 28 avril 2020
                                                 depuis https://techxplore.com/news/2020-04-machine-unearth-underground-instagram-pods.html

Ce document est soumis au droit d'auteur. Hormis toute utilisation équitable aux fins d'études ou de recherches privées, aucun
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