检测早期的说服签名信息瀑布(DESPIC)

despicDESPIC项目旨在设计一个系统检测说服活动在《盗梦空间》的早期阶段,在在线社交媒体。这个开放的问题是挑战由于这一事实,在早期阶段的生成这些劝说运动(如策划错误信息、谣言、和病毒式广告广告)的可观测的内容是稀疏的,信息扩散网络还小,没有大瀑布模因(例如给定标签在Twitter)发生了。这种活动是工具性的早期识别理解他们的流行蔓延整个网络,之前他们成为区别任何基层,合法的主题。

这个项目的里程碑包括:

  • 发展先进的聚类和分类技术早期检测和总主题,同时利用了基于内容的特性(例如,文本或情感)和基于网络的模式(如扩散网络),从社交媒体数据流。
  • 结合复杂网络分析与机器学习内容和时间序列挖掘的框架来自动检测,在近实时、协调说服活动。
  • 应用这些技术社会机器人的检测

更新:我们的DESPIC团队排名第三的美国国防部高级研究计划局机器人探测的挑战。读DARPA的推特机器人如何威胁用一只手在它的背后麻省理工学院技术评论

IU原则调查人员

桑德罗Flammini
桑德罗Flammini
费尔Menczerπ
费尔Menczer

国际单位研究小组

埃米利奥
埃米利奥费拉拉
会偏向Varol
会偏向Varol
Prashant Shiralkar
Prashant Shiralkar

校友

Kim Dae
Kim Dae钟旭
Mohsen JafariAsbagh
Mohsen JafariAsbagh

DESPIC项目合作Qiaozhu梅密歇根大学谢尔盖Malinchik在洛克希德·马丁公司先进技术实验室。

出版物

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支持

本项目部分由美国国防部高级研究计划局(SMISC项目奖w911nf - 12 - 1 - 0037)。任何意见、发现和结论或建议用这种材料的作者(年代),不一定反映美国国防部高级研究计划局的观点。