德州理工大學的研究人員最近向arXiv 提交了一篇新論文，其中概述了他們創建的一個新預測模型，該模型可以高度預測X（Twitter前身）上的帳戶是否是傳播假訊息的俄羅斯網路巨魔。

研究人員薩奇思-達薩納亞卡（Sachith Dassanayaka）、奧裡-斯德（Ori Swed）和迪米特里-沃爾琴科夫（Dimitri Volchenkov）表示，他們的機器學習模型可以準確檢測出俄羅斯巨魔帳戶，準確率高達88%，而且他們的技術還可以應用於其他社群媒體網路。

為了確保他們的模型能在不同的數據集上發揮作用，研究人員在兩個不同的俄羅斯巨魔帖子數據集上進行了嘗試，結果第一個數據集的準確率達到了90.7%，第二個數據集的準確率達到了90.5%。論文作者認為，社群網路可以利用他們的模型即時追蹤巨魔，這將有助於減少選舉前後的錯誤訊息傳播。

在研究過程中，研究人員發現有八種特徵最能幫助剔除巨魔，其中包括發文數、轉文數、追蹤者數、追蹤數、回覆數、按讚數、被提及的用戶數和標籤數。論文認為，粉絲數、標籤數和推文數是識別巨魔最有效的方法。

研究人員的模型不僅能偵測出巨魔，還能將其分為四類。這四類分別是假新聞、組織、政治聯盟和個人。

• 假新聞集團涉及的帳戶以合法新聞機構的名義發布訊息，以提高可信度為目標，從而傳播虛假訊息並獲得讀者的信任。
• 組織帳戶通常表現得像是非政府組織、慈善機構或社區團體。它們旨在建立信任並影響圍繞政治和社會問題的對話。這些組織能夠推動某些議程，同時看起來像是草根運動。
• 政治聯盟公開自己的政治觀點。研究人員說，它們本質上並無惡意，但如果這些帳號宣揚極端觀點、傳播宣傳或操縱政治言論，就會產生問題。它們有能力挑撥離間，影響政治對話。
• 最後是個人帳戶。這些帳號是最常見的”巨魔”，他們將自己描繪成擁有真實個人資料和興趣愛好的普通用戶。這些帳戶會參與對話、分享內容、建立網絡，同時推動自己的議程。研究人員說，發現這些帳戶很有難度，但這樣做很重要，因為這些帳戶會造成一種假象，即人們普遍支持他們的議題。

研究人員表示，他們的模型可用於檢測其他影響力網絡，而不僅僅是俄羅斯的網絡。他們認為，這項研究可以用來改善現有的檢測工具，進而改善一般用戶的社群媒體體驗，減少假新聞的出現。