Tesis
AgentBotSpotter : a multi-agent system for online Twitter bot detection
Fecha
2021-12-26Registro en:
ABREU, Jefferson Viana Fonseca. AgentBotSpotter: a multi-agent system for online Twitter bot detection. 2021. 80 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021.
Autor
Abreu, Jefferson Viana Fonseca
Institución
Resumen
Redes sociais online como o Twitter fornecem um novo canal para permitir a interação entre seres humanos. Porém, seu sucesso atraiu o interesse em ataques e exploração por meio de uma ampla gama de atividades antiéticas, como ações maliciosas para manipular usuários. Um dos métodos para realizar esses abusos é o uso de robôs no Twitter. Tal comportamento necessita de investigação com o objetivo de diminuir seus efeitos. Recen- temente, classificadores com aprendizado de máquina para distinguir entre contas reais e de robô têm avanços comprovados. Neste trabalho, explorou-se esta técnica através da construção de um sistema multiagentes capaz de fazer a detecção do robô do Twit- ter de forma autônoma. Este sistema é baseado na classificação supervisionada com três algoritmos de aprendizado de máquina e um conjunto reduzido de features descoberto e publicado em um trabalho anterior. Quando testado offline, este sistema multiagentes obteve bom desempenho com uma média de AUC igual a 0,9856 e um desvio padrão de 0,0199. Ao usá-lo para detecção de robôs online em uma prova de conceito, resultados sugerem que 88,19% dos robôs detectados foram rotulados corretamente. Em um exper- imento mais abrangente, mais de 780 mil tuítes foram capturados e analisados. Dentre esses, 1597 eram provenientes de perfis classificados como robôs (678 perfis únicos), indi- cando que a abordagem usada é viável e prática para o problema de detecção de robô em tempo real.