妥协的合法帐户是将恶意内容传播到在线社交网络（OSN）中的大型用户基础的一种方式。由于这些报告对用户以及OSN上其他用户造成了很多损害，因此早期检测非常重要。本文提出了一种基于作者身份验证的新方法，以识别受损的Twitter帐户。由于该方法仅使用从上一个用户的帖子中提取的功能，因此有助于尽早检测以控制损坏。结果，可以以令人满意的精度检测到没有用户配置文件的恶意消息。实验是使用Twitter上折衷帐户的现实世界数据集构建的。结果表明该模型适用于由于达到89％的精度而适用于检测。

近年来，已经出现了许多巨魔帐户来操纵社交媒体的意见。对于社交网络平台而言，检测和消除巨魔是一个关键问题，因为企业，滥用者和民族国家赞助的巨魔农场使用虚假和自动化的帐户。 NLP技术用于从社交网络文本中提取数据，例如Twitter推文。在许多文本处理应用程序中，诸如BERT之类的单词嵌入表示方法的执行效果要好于先前的NLP技术，从而为各种任务提供了新颖的突破，以精确理解和分类社交网络工作信息。本文实施并比较了九个基于深度学习的巨魔推文检测体系结构，每个bert，elmo和手套词嵌入模型的三个模型。精度，召回，F1分数，AUC和分类精度用于评估每个体系结构。从实验结果中，大多数使用BERT模型的架构改进了巨魔推文检测。具有GRU分类器的基于自定义的基于ELMO的体系结构具有检测巨魔消息的最高AUC。所提出的体系结构可以由各种基于社会的系统用于未来检测巨魔消息。

假新闻的迅速增加，这对社会造成重大损害，触发了许多假新闻相关研究，包括开发假新闻检测和事实验证技术。这些研究的资源主要是从Web数据中获取的公共数据集。我们通过三个观点调查了与假新闻研究相关的118个数据集：（1）假新闻检测，（2）事实验证，（3）其他任务;例如，假新闻和讽刺检测分析。我们还详细描述了他们的利用任务及其特征。最后，我们突出了假新闻数据集建设中的挑战以及解决这些挑战的一些研究机会。我们的调查通过帮助研究人员找到合适的数据集来促进假新闻研究，而无需重新发明轮子，从而提高了深度的假新闻研究。

The detection of state-sponsored trolls acting in information operations is an unsolved and critical challenge for the research community, with repercussions that go beyond the online realm. In this paper, we propose a novel AI-based solution for the detection of state-sponsored troll accounts, which consists of two steps. The first step aims at classifying trajectories of accounts' online activities as belonging to either a state-sponsored troll or to an organic user account. In the second step, we exploit the classified trajectories to compute a metric, namely "troll score", which allows us to quantify the extent to which an account behaves like a state-sponsored troll. As a study case, we consider the troll accounts involved in the Russian interference campaign during the 2016 US Presidential election, identified as Russian trolls by the US Congress. Experimental results show that our approach identifies accounts' trajectories with an AUC close to 99\% and, accordingly, classify Russian trolls and organic users with an AUC of 97\%. Finally, we evaluate whether the proposed solution can be generalized to different contexts (e.g., discussions about Covid-19) and generic misbehaving users, showing promising results that will be further expanded in our future endeavors.

假新闻是制作作为真实的信息，有意欺骗读者。最近，依靠社交媒体的人民币为新闻消费的人数显着增加。由于这种快速增加，错误信息的不利影响会影响更广泛的受众。由于人们对这种欺骗性的假新闻的脆弱性增加，在早期阶段检测错误信息的可靠技术是必要的。因此，作者提出了一种基于图形的基于图形的框架社会图，其具有多头关注和发布者信息和新闻统计网络（SOMPS-Net），包括两个组件 - 社交交互图（SIG）和发布者和新闻统计信息（PNS）。假设模型在HealthStory DataSet上进行了实验，并在包括癌症，阿尔茨海默，妇产科和营养等各种医疗主题上推广。 Somps-Net明显优于其他基于现实的图表的模型，在HealthStory上实验17.1％。此外，早期检测的实验表明，Somps-Net预测的假新闻文章在其广播仅需8小时内为79％确定。因此，这项工作的贡献奠定了在早期阶段捕获多种医疗主题的假健康新闻的基础。

Twitter是吸引数百万用户最受欢迎的社交网络之一，而捕获了相当大的在线话语。它提供了一种简单的使用框架，具有短消息和有效的应用程序编程接口（API），使研究界能够学习和分析这一社交网络的几个方面。但是，Twitter使用简单可能会导致各种机器人的恶意处理。恶意处理现象在线话语中扩大，特别是在选举期间，除了用于传播和通信目的的合法机床之外，目标是操纵舆论和选民走向某个方向，特定意识形态或政党。本文侧重于基于标记的Twitter数据来识别Twitter机器的新系统的设计。为此，使用极端梯度升压（XGBoost）算法采用了监督机器学习（ML）框架，其中通过交叉验证调整超参数。我们的研究还通过计算特征重要性，使用基于游戏理论为基础的福价来解释ML模型预测的福利添加剂解释（Shap）。与最近最先进的Twitter机器人检测方法相比，不同的Twitter数据集的实验评估证明了我们的方法的优越性。

社交媒体的自杀意图检测是一种不断发展的研究，挑战了巨大的挑战。许多有自杀倾向的人通过社交媒体平台分享他们的思想和意见。作为许多研究的一部分，观察到社交媒体的公开职位包含有价值的标准，以有效地检测有自杀思想的个人。防止自杀的最困难的部分是检测和理解可能导致自杀的复杂风险因素和警告标志。这可以通过自动识别用户行为的突然变化来实现。自然语言处理技术可用于收集社交媒体交互的行为和文本特征，这些功能可以传递给特殊设计的框架，以检测人类交互中的异常，这是自杀意图指标。我们可以使用深度学习和/或基于机器学习的分类方法来实现快速检测自杀式思想。出于这种目的，我们可以采用LSTM和CNN模型的组合来检测来自用户的帖子的这种情绪。为了提高准确性，一些方法可以使用更多数据进行培训，使用注意模型提高现有模型等的效率。本文提出了一种LSTM-Incription-CNN组合模型，用于分析社交媒体提交，以检测任何潜在的自杀意图。在评估期间，所提出的模型的准确性为90.3％，F1分数为92.6％，其大于基线模型。

在过去十年中，假新闻和错误信息变成了一个主要问题，影响了我们生活的不同方面，包括政治和公共卫生。灵感来自自然人类行为，我们提出了一种自动检测假新闻的方法。自然人行为是通过可靠的来源交叉检查新信息。我们使用自然语言处理（NLP）并构建机器学习（ML）模型，可自动执行与一组预定义的可靠源进行交叉检查新信息的过程。我们为Twitter实施了此功能，并构建标记假推送的模型。具体而言，对于给定的推文，我们使用其文本来查找来自可靠的新闻机构的相关新闻。然后，我们培训一个随机森林模型，检查推文的文本内容是否与可信新闻对齐。如果不是，则推文被归类为假。这种方法通常可以应用于任何类型的信息，并且不限于特定的新闻故事或信息类别。我们的实施此方法提供了70美元的$ 70 \％$准确性，这优于其他通用假新闻分类模型。这些结果为假新闻检测提供了更明智和自然的方法。

Covid-19影响了世界各地，尽管对爆发的错误信息的传播速度比病毒更快。错误的信息通过在线社交网络（OSN）传播，通常会误导人们遵循正确的医疗实践。特别是，OSN机器人一直是传播虚假信息和发起网络宣传的主要来源。现有工作忽略了机器人的存在，这些机器人在传播中充当催化剂，并专注于“帖子中共享的文章”而不是帖子（文本）内容中的假新闻检测。大多数关于错误信息检测的工作都使用手动标记的数据集，这些数据集很难扩展以构建其预测模型。在这项研究中，我们通过在Twitter数据集上使用经过验证的事实检查的陈述来标记数据来克服这一数据稀缺性挑战。此外，我们将文本功能与用户级功能（例如关注者计数和朋友计数）和推文级功能（例如Tweet中的提及，主题标签和URL）结合起来，以充当检测错误信息的其他指标。此外，我们分析了推文中机器人的存在，并表明机器人随着时间的流逝改变了其行为，并且在错误信息中最活跃。我们收集了1022万个Covid-19相关推文，并使用我们的注释模型来构建一个广泛的原始地面真实数据集以进行分类。我们利用各种机器学习模型来准确检测错误信息，我们的最佳分类模型达到了精度（82％），召回（96％）和假阳性率（3.58％）。此外，我们的机器人分析表明，机器人约为错误信息推文的10％。我们的方法可以实质性地暴露于虚假信息，从而改善了通过社交媒体平台传播的信息的可信度。

本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片（Sota）。它填补了空白，因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面，目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性：动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播，友谊的形成，友谊的形成等，另一方面，可以捕获各种复杂关系，提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。

In this paper, we explore the relationship between an individual's writing style and the risk that they will engage in online harmful behaviors (such as cyberbullying). In particular, we consider whether measurable differences in writing style relate to different personality types, as modeled by the Big-Five personality traits and the Dark Triad traits, and can differentiate between users who do or do not engage in harmful behaviors. We study messages from nearly 2,500 users from two online communities (Twitter and Reddit) and find that we can measure significant personality differences between regular and harmful users from the writing style of as few as 100 tweets or 40 Reddit posts, aggregate these values to distinguish between healthy and harmful communities, and also use style attributes to predict which users will engage in harmful behaviors.

讽刺可以被定义为说或写讽刺与一个人真正想表达的相反，通常是为了侮辱，刺激或娱乐某人。由于文本数据中讽刺性的性质晦涩难懂，因此检测到情感分析研究社区的困难和非常感兴趣。尽管讽刺检测的研究跨越了十多年，但最近已经取得了一些重大进步，包括在多模式环境中采用了无监督的预训练的预训练的变压器，并整合了环境以识别讽刺。在这项研究中，我们旨在简要概述英语计算讽刺研究的最新进步和趋势。我们描述了与讽刺有关的相关数据集，方法，趋势，问题，挑战和任务，这些数据集，趋势，问题，挑战和任务是无法检测到的。我们的研究提供了讽刺数据集，讽刺特征及其提取方法以及各种方法的性能分析，这些表可以帮助相关领域的研究人员了解当前的讽刺检测中最新实践。

在线新闻和信息来源是方便且可访问的方法来了解当前问题。例如，超过3亿人在全球Twitter上参与帖子，这提供了传播误导信息的可能性。在许多情况下，由于虚假新闻，已经犯了暴力犯罪。这项研究介绍了Covidmis20数据集（Covid-19误导2020数据集），该数据集由2月至2020年7月收集的1,375,592条推文组成。Covidmis20可以自动更新以获取最新新闻，并在以下网址公开，网址为：HTTPPS://GITHUB.COM./github.com./github.com。/一切guy/covidmis20。这项研究是使用BI-LSTM深度学习和合奏CNN+BI-GRU进行假新闻检测进行的。结果表明，测试精度分别为92.23％和90.56％，集合CNN+BI-GRU模型始终提供了比BI-LSTM模型更高的精度。

通过使信息生产和复制民主化的技术，社交媒体中每日互动的很大一部分被谣言感染了。尽管对谣言检测和验证进行了广泛的研究，但到目前为止，尚未考虑计算谣言传播力量的问题。为了解决这一研究差距，本研究寻求一个模型来计算谣言（SPR）作为基于内容特征的功能的两类功能：虚假谣言（FR）和真实谣言（TR）。为此，将采用Allport和Postman的理论，它声称重要性和歧义是谣言和谣言的力量的关键变量。引入了两个类别的“重要性”（28个功能）和“歧义”（14个功能）的42个内容功能以计算SPR。提出的模型将在两个数据集（Twitter和Telegram）上进行评估。结果表明，（i）虚假谣言文件的传播力量很少不仅仅是真正的谣言。 （ii）两组虚假谣言和真实谣言的SPR平均值之间存在显着差异。 （iii）SPR作为标准可以对区分虚假谣言和真实谣言产生积极影响。

T\"urkiye is located on a fault line; earthquakes often occur on a large and small scale. There is a need for effective solutions for gathering current information during disasters. We can use social media to get insight into public opinion. This insight can be used in public relations and disaster management. In this study, Twitter posts on Izmir Earthquake that took place on October 2020 are analyzed. We question if this analysis can be used to make social inferences on time. Data mining and natural language processing (NLP) methods are used for this analysis. NLP is used for sentiment analysis and topic modelling. The latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm is used for topic modelling. We used the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model working with Transformers architecture for sentiment analysis. It is shown that the users shared their goodwill wishes and aimed to contribute to the initiated aid activities after the earthquake. The users desired to make their voices heard by competent institutions and organizations. The proposed methods work effectively. Future studies are also discussed.

在锁定时期，由于第三名封闭，越来越多的人对社交媒体平台表达了自己的感受，学术研究人员目睹了心理保健和社交媒体帖子之间的密切联系。短时间内的压力可能会导致临床凹陷，而普遍抑郁症的长期特征可能会以自杀念头作为可能的结果来威胁生命。对自杀案件数量增加的越来越关注是因为它是过早但可预防死亡的主要原因之一。最近的研究表明，采矿社交媒体数据有助于量化有风险的用户的自杀趋势。这种潜在的手稿阐明了心理保健的分类法，并强调了最近的一些尝试，以研究量化社交媒体数据上的自杀趋势的潜力。该手稿介绍了社交媒体数据和处理功能向量表示的异质特征的分类。旨在确定机器学习开发（ML）和基于深度学习（DL）模型的新研究方向和进步，对与压力，抑郁症相关的77多个潜在的研究文章进行了定量合成和定性审查从2013年到2021年的自杀风险。

检测假新闻对于确保信息的真实性和维持新闻生态系统的可靠性至关重要。最近，由于最近的社交媒体和伪造的内容生成技术（例如Deep Fake）的扩散，假新闻内容的增加了。假新闻检测的大多数现有方式都集中在基于内容的方法上。但是，这些技术中的大多数无法处理生成模型生产的超现实合成媒体。我们最近的研究发现，真实和虚假新闻的传播特征是可以区分的，无论其方式如何。在这方面，我们已经根据社会环境调查了辅助信息，以检测假新闻。本文通过基于混合图神经网络的方法分析了假新闻检测的社会背景。该混合模型基于将图形神经网络集成到新闻内容上的新闻和BI定向编码器表示的传播中，以了解文本功能。因此，这种提出的方​​法可以学习内容以及上下文特征，因此能够在Politifact上以F1分别为0.91和0.93的基线模型和八西八角数据集的基线模型，分别超过了基线模型，分别在八西八学数据集中胜过0.93

人格检测是心理学和自动人格预测（或感知）（APP）的一个古老话题，是对不同类型的人类生成/交换内容（例如文本，语音，图像，视频，视频）对个性的自动化（计算）预测。这项研究的主要目的是自2010年以来对应用程序的自然语言处理方法进行浅（总体）审查。随着深度学习的出现并遵循NLP的转移学习和预先培训的模型，应用程序研究领域已经成为一个热门话题，因此在这篇评论中，方法分为三个；预先训练的独立，预训练的基于模型的多模式方法。此外，为了获得全面的比较，数据集为报告的结果提供了信息。

在线社交网络由于其在低质量信息的传播中的作用而积极参与删除恶意社交机器人。但是，大多数现有的机器人检测器都是监督分类器，无法捕获复杂机器人的不断发展的行为。在这里，我们提出了Mulbot，这是一种基于多元时间序列（MTS）的无监督的机器人检测器。我们第一次利用从用户时间表中提取的多维时间功能。我们使用LSTM AutoCododer管理多维性，该模块将MTS投射在合适的潜在空间中。然后，我们对此编码表示形式执行聚类步骤，以识别非常相似用户的密集组 - 一种已知的自动化迹象。最后，我们执行一项二进制分类任务，以达到F1得分$ = 0.99 $，表现优于最先进的方法（F1分数$ \ le 0.97 $）。 Mulbot不仅在二进制分类任务中取得了出色的成果，而且我们还在一项新颖且实际上相关的任务中证明了它的优势：检测和分离不同的僵尸网络。在此多级分类任务中，我们实现了F1得分$ = 0.96 $。我们通过估计模型中使用的不同特征的重要性，并通过评估Mulbot推广到新看不见的机器人的能力，从而提出了解决监督机器人探测器的概括性缺陷的解决方案。

为了防止青年自杀，社交媒体平台受到了研究人员的广泛关注。一些研究应用机器学习或基于深度学习的文本分类方法来对包含自杀风险的社交媒体帖子进行分类。本文复制了基于社交媒体的自杀性检测/预测模型。我们评估了使用多个数据集和不同最先进的深度学习模型（RNN-，CNN-和基于注意力的模型）检测自杀构想的可行性。使用两个自杀性评估数据集，我们通过定量和定性方式评估了28种输入嵌入的组合和4种常用的深度学习模型和5种预处理的语言模型。我们的复制研究证实，深度学习总体上可以很好地适用于基于社交媒体的自杀性检测，但这在很大程度上取决于数据集的质量。