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Manipify:An Automated Framework for Detecting manipulators in Twitter Trends

Journal of Social Computing 2023年第1期4卷 46-61页

作者： Soufia Kausar Bilal Tahir Muhammad Amir Mehmood Al-Khawarizmi Institute of Computer Science University of Engineering and Technology Lahore Pakistan

The rapid adoption of online social media platforms has transformed the way of communication and *** these platforms,discussions in the form of trending topics provide a glimpse of events happening around the world in ***,these trends are used for political campaigns,public awareness,and brand ***,these trends are sensitive to manipulation by malicious users who aim to mislead the mass *** this article,we identify and study the characteristics of users involved in the manipulation of Twitter trends in *** propose“Manipify”-a framework for automatic detection and analysis of malicious users in Twitter *** framework consists of three distinct modules:(1)user classifier,(2)hashtag classifier,and(3)trend *** user classifier module introduces a novel approach to automatically detect manipulators using tweet content and user behaviour ***,the module classifies human and bot ***,the hashtag classifier categorizes trending hashtags into six categories assisting in examining manipulators behaviour across different ***,the trend analyzer module examines users,hashtags,and tweets for hashtag reach,linguistic features,and user *** user classifier module achieves 0.92 and 0.98 accuracy in classifying manipulators and bots,*** further test Manipify on the dataset comprising 652 trending hashtags with 5.4 million tweets and 1.9 million *** analysis of trends reveals that the trending panel is mostly dominated by political *** addition,our results show a higher contribution of human accounts in trend manipulation as compared to bots.

关键词： trend manipulation bot classification user analysis text classification manipulator detection

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