Immer noch aktiv: Modellierung und Identifizierung russischer Trollkonten auf Twitter

Es gibt Hinweise darauf, dass die Internet Research Agency Russlands versucht hat, bei der U.S.-Wahl 2016 zu intervenieren, indem sie falsche Konten auf Twitter betrieb – oft als „russische Trolls“ bezeichnet. In dieser Arbeit: 1) entwickeln wir maschinelle Lernmodelle, die vorhersagen, ob ein Twitter-Konto ein russischer Troll innerhalb eines Satzes von 170K Kontrollkonten ist; und 2) demonstrieren wir, dass es möglich ist, dieses Modell zu nutzen, um aktive Konten auf Twitter zu finden, die wahrscheinlich weiterhin im Auftrag des russischen Staates agieren. Anhand sowohl verhaltensbasierter als auch linguistischer Merkmale zeigen wir, dass es möglich ist, zwischen einem Troll und einem Nicht-Troll mit einer Präzision von 78,5% und einer AUC von 98,9% unter Kreuzvalidierung zu unterscheiden. Bei der Anwendung des Modells auf nicht im Sample enthaltene Konten, die heute noch aktiv sind, stellen wir fest, dass bis zu 2,6% der Erwähnungen von führenden Journalisten von russischen Trolls besetzt sind. Diese Erkenntnisse implizieren, dass die russischen Trolls sehr wahrscheinlich auch heute noch aktiv sind. Zusätzliche Analysen zeigen, dass sie nicht nur softwaregesteuerte Bots sind, sondern ihre Online-Identitäten auf verschiedene komplexe Weise verwalten. Schließlich argumentieren wir, dass, wenn es möglich ist, diese Konten mithilfe von extern zugänglichen Daten zu entdecken, die Plattformen – mit Zugang zu einer Vielzahl von internen privaten Signalen – ähnliche oder bessere Erfolgsquoten erzielen sollten.