Выявление ботов в социальных сетях на примере LiveJournal // Identifying Bots in Social Networks Using the Example of LiveJournal

A. Kochkarov A., N. Kalashnikov V., R. Kochkarov A., А. Кочкаров А., Н. Калашников В. and Р. Кочкаров А.
Additional contact information
A. Kochkarov A.: Finance University
N. Kalashnikov V.: Finance University
R. Kochkarov A.: Finance University
А. Кочкаров А.: Финансовый университет
Н. Калашников В.: Финансовый университет
Р. Кочкаров А.: Финансовый университет

Мир новой экономики // The world of new economy, 2020, vol. 14, issue 2, 44-50

Abstract:

Social networks have firmly entered the lives of billions of global Internet users worldwide. They communicate in social networks, play online games, make purchases, organise online events — exchange content from all walks of life [1, 2]. The most popular and well-known services in Russia are Vkontakte (vk.com), Youtube.com, Facebook.com, Odnoklassniki (Ok.ru), etc. The interfaces of such platforms allo — fake accounts. In this paper, we propose an approach to detect bots using the LiveJournal social network as an example. For this, we investigated the characteristics of the user’s egograph and performed a comparative analysis of the results of the classification algorithms.

Социальные сети прочно вошли в жизнь миллиардов пользователей Интернета по всему миру. В социальных сетях общаются, играют в онлайн-игры, совершают покупки, организуют онлайн-мероприятия — обмениваются контентом из всех сфер жизни [1, 2]. Наиболее популярные и известные в России сервисы — Вконтакте (vk.com), Youtube. com, Facebook.com, Одноклассники (Ok.ru) и др. Интерфейсы подобных платформ позволяют создавать специальные приложения (боты), выполняющие действия в роли псевдопользователей — фейковых аккаунтов. В данной работе авторы предлагают подход к выявлению ботов на примере социальной сети LiveJournal. Для этого исследуются характеристики эгографа пользователя. Также в статье проведен сравнительный анализ результатов работы алгоритмов классификации.

Keywords: bots identification; egograph structure analysis; users classification; social network; community identification; выявление ботов; анализ структуры эгографа; классификация пользователей; социальная сеть; выявление сообществ (search for similar items in EconPapers)
Date: 2020-10-30
References: Add references at CitEc
Citations: View citations in EconPapers (2)

Downloads: (external link)
https://wne.fa.ru/jour/article/viewFile/269/259.pdf (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:wnewec:y:2020:i:2:p:44-50

Access Statistics for this article

More articles in Мир новой экономики // The world of new economy from Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации // Financial University under The Governtment оf The Russian Federation
Bibliographic data for series maintained by Алексей Скалабан ().