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O Hamilton 68 Dashboard, organizado pela Aliança para Salvaguardas da Democracia, segue Influência russa Operações do Twitter O documento a seguir explica exatamente o que o Painel mostra e qual metodologia foi usada para criá-lo. Apresentação do painel

O painel de controle monitora a atividade de 600 contas do Twitter relacionadas a influências on-line da Rússia. As contas foram selecionadas por sua clara ligação com a influência russa, mas nem todas as contas são controladas diretamente pela Rússia. O método se concentra no comportamento da rede agregada e não no comportamento de usuários individuais.

O registro é entendido corretamente como uma rede de contas que se relacionam e participam de usuários Influência russa Campanhas.


Tipos de participação incluem participação consciente e inconsciente. A composição da lista é explicada em mais detalhes abaixo.

Embora os usuários de rede sejam normalmente usados ​​para promover tópicos de influência russa, o conteúdo da rede é complexo e precisa ser entendido de maneira diferenciada. Existem três categorias principais de conteúdo documentadas pelo painel:

• Conteúdo reforçado para refletir russo Influenciar nos tópicos. Esse conteúdo é geralmente produzido por terceiros, incluindo, mas não limitado a, mídia tradicional, sites hiperpartidários e os chamados sites “falsos”. Às vezes, o conteúdo de terceiros é aumentado porque complementa o conteúdo russo Influenciar nos tópicos. Em outras ocasiões, ele é ampliado pelo motivo oposto, o que significa que os usuários da rede estão tentando atacar ou desacreditar o conteúdo.

No momento, não podemos dividir a quantidade relativa de conteúdo em nenhuma dessas categorias, embora possamos rastrear essa questão em uma análise futura. No entanto, existem três ressalvas importantes a serem enfatizadas na descrição acima:

• Com base nos dois pontos acima, enfatizamos que NÃO está OK se referir às páginas vinculadas a essa rede como páginas de propaganda russa. Não alegamos que os produtores de conteúdo afiliados a essa rede sejam sites de propaganda russa. Pelo contrário, o conteúdo é vinculado por esta rede É RELEVANTE para tópicos de mensagens russas.

A lista de observação é baseada em uma análise que foi conduzida em aproximadamente três anos, com as redes específicas identificadas no ano passado. As redes foram revisadas, atualizadas e concluídas no verão de 2017. As três redes baseiam-se nos seguintes critérios:

• Procuramos campanhas de desinformação sincronizadas com propaganda russa, como Sputnik e RT (Russia Today). Analisamos as redes sociais de usuários que elogiaram essa informação errônea para identificar usuários que estavam envolvidos centralmente e remover usuários que twittaram casualmente com desinformação após a reunião on-line.

• Identificamos um grupo de usuários on-line que afirmou abertamente ser pró-russo e twittar, principalmente para apoiar as políticas e questões do governo russo. Analisamos os assinantes dessas contas para identificar uma rede social grande e interconectada que twittou os mesmos tópicos e conteúdos.

Cada uma das redes acima consistia em milhares de contas. Para identificar as contas mais relevantes para cada uma delas, usamos técnicas de análise de redes sociais, a maioria das quais foi desenvolvida por J. M. Berger e Jonathon Morgan. Estas técnicas já foram publicadas, com uma descrição detalhada dos métodos relevantes nos seguintes documentos, ambos disponíveis online gratuitamente:

Segue um breve resumo dos métodos. Depois de identificar uma rede com base nos critérios acima (por exemplo, “contas que tweetaram uma desinformação específica”), os usuários foram analisados ​​usando métricas ponderadas. Cada uma dessas métricas é uma pontuação que corresponde a uma conta na rede com as contas que definem a rede. As métricas foram testadas codificando amplamente os resultados, conforme descrito nos artigos relacionados acima. Os indicadores usados ​​para produzir as listas de observação incluíram os seguintes critérios:

• In-Groupness ou IQI: trata-se de uma métrica avançada que examina interações e relacionamentos dentro da rede com pessoas de fora da rede para identificar as contas de interesse de rede mais relevantes. , Em outras palavras, as contas com um alto nível de agregação são mais semelhantes às contas usadas para “inicializar” a coleção da rede.

Além das medidas acima, que são descritas em detalhes nos artigos relacionados, também usamos uma métrica Fast In-Groupness / IQI desenvolvida por Morgan e Berger como resultado de publicações anteriores. Como o IQI completo requer muita análise e coleta de dados (semanas e às vezes meses), usamos um algoritmo de aprendizado automático com base nos valores IQI existentes e nos resultados codificados. A métrica resultante pode ser calculada em muito menos tempo. O IQI rápido foi amplamente testado em relação ao IQI completo e obteve resultados muito semelhantes.

Além das ações descritas aqui, revisamos manualmente a lista final para eliminar qualquer ruído. Como parte desta revisão, removemos as contas usando um aplicativo de mídia social específico para o tweet automático. Na nossa classificação esta rede requer um estudo mais aprofundado antes de iniciar sua relação com Influência russa Operações. análise bot

A identificação de bots e cyborgs (robôs que envolvem intervenção humana periódica) é um processo em evolução. Existem muitos tipos diferentes de bots. Algumas são relativamente simples, outras são mais exigentes. Nenhuma abordagem única é suficiente para identificar todos os tipos diferentes.

Nós identificamos bots nesta rede com uma nova métrica outlier de influenza recentemente desenvolvida por Berger. Nas redes de influência russas, muitas vezes observamos contas que estavam desproporcionalmente ocupadas com outras contas na rede em comparação com seus seguidores. Por exemplo, um usuário com 5.000 ou 10.000 inscritos pode ser considerado entre os 10 principais influenciadores da rede, além de contas com 100.000 ou milhões de inscritos.

Uma fórmula foi desenvolvida para isolar as contas que inicialmente suspeitamos serem aumentadas por retweets enviados por robôs. [i] Em uma inspeção mais próxima, descobrimos que isso é verdade, mas também descobrimos que muitos desses outliers eram bots, com tweets centenas de vezes por dia, principalmente retweets de seus seguidores. Diversas variações da Influence Metric foram usadas para classificar as contagens de robôs de outras redes relacionadas à influência russa, depois os bots foram usados ​​para semear uma rede que foi anotada usando a métrica IQI rápida. , Identificação adicional de usuários

• Como mencionado acima, nossas métricas são muito precisas, mas não são 100% precisas. Assumimos que a lista de observação é pelo menos 98% correta com base nas ações descritas acima e na revisão manual subsequente. No entanto, isso deixa até 12 contas que podem não ser relevantes. Não estamos prontos para atribuir incorretamente uma conta específica incorretamente.