Contaminación de la información por bots sociales.
Xiaodan Lou, Alessandro Flammini, Filippo MenczerArXiv
Las redes sociales son vulnerables a los robots sociales engañosos, que pueden hacerse pasar por humanos para amplificar la información errónea y manipular las opiniones. Poco se sabe acerca de las consecuencias a gran escala de tales operaciones de contaminación. Aquí presentamos un modelo de información basado en agentes con preferencia de calidad y atención individual limitada para evaluar el impacto de diferentes estrategias que los robots pueden explotar para contaminar la red y degradar la calidad general del ecosistema de información. Descubrimos que penetrar en una fracción crítica de la red es más importante que generar contenido que llame la atención y que apuntar a usuarios aleatorios es más dañino que apuntar a nodos centrales. El modelo es capaz de reproducir patrones empíricos sobre la amplificación de la exposición y la viralidad de la información de baja calidad. Discutimos las ideas proporcionadas por nuestro análisis, con un enfoque en el desarrollo de contramedidas para aumentar la resistencia de los usuarios de las redes sociales a la manipulación.
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