Bots and Gender Profiling on Twitter using Sociolinguistic Features

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Lamentablemente, en las redes sociales, los bots son cada vez más comunes porque las personas malintencionadas han visto su utilidad para difundir mensajes falsos, propagar rumores e incluso manipular la opinión pública. Aunque el texto generado por los usuarios en las redes sociales es una gran fuente de información que puede utilizarse para identificar diferentes aspectos de sus autores, el hecho de no poder reconocer qué usuarios son realmente humanos y cuáles no, es un gran inconveniente. En este trabajo, describimos las características de nuestro modelo de clasificación multilingüe presentado para el PAN2019 que es capaz de reconocer a los bots de los humanos, y a las mujeres de los hombres. En esta solución extrajimos 18 características de los mensajes de los usuarios y aplicamos un algoritmo de aprendizaje supervisado obteniendo resultados prometedores.

Cita Bibliográfica: PAN at CLEF 2019, 10th International Conference and Labs of the Evauation Forum.

Autores:  Puertas, Edwin | Moreno Sandoval, L. Gabriel| Plaza del Arco, Flor Miriam | Pomares Quimbaya, Alexandra |Ureña López, L. Alfonso

URL: http://ceur-ws.org/Vol-2380/paper_173.pdf

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