机器行为特征建构: 传播学视野下社交机器人识别方法研究
G206; 社交机器人已经成为传播学研究的重要议题,对其进行识别是相关研究开展的前提.当前基于账号特征、信息特征等指标的众包识别、社会网络信息识别、机器学习识别等方法正面临全新挑战.为了应对这些挑战,新的社交机器人识别体系应当包含账号的社交行为、集群行为和情感行为等指标,并借助不同账号间的协同行为、账号互动能力等网络行为特征对社交机器人进行识别.从传播学角度而言,虽然社交机器人的网络行为实际上反映的是技术背后人的意志,但社交机器人呈现的行为特征与人类用户有本质区别,尤其在形成回音室效应、舆论博弈中,社交机器人的网络行为结构特征都会更加凸显....
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| Veröffentlicht in: | 苏州大学学报（社会科学版） 2022, Vol.43 (2), p.174-182 |
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| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| Zusammenfassung: | G206; 社交机器人已经成为传播学研究的重要议题,对其进行识别是相关研究开展的前提.当前基于账号特征、信息特征等指标的众包识别、社会网络信息识别、机器学习识别等方法正面临全新挑战.为了应对这些挑战,新的社交机器人识别体系应当包含账号的社交行为、集群行为和情感行为等指标,并借助不同账号间的协同行为、账号互动能力等网络行为特征对社交机器人进行识别.从传播学角度而言,虽然社交机器人的网络行为实际上反映的是技术背后人的意志,但社交机器人呈现的行为特征与人类用户有本质区别,尤其在形成回音室效应、舆论博弈中,社交机器人的网络行为结构特征都会更加凸显. |
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| ISSN: | 1001-4403 |
| DOI: | 10.19563/j.cnki.sdzs.2022.02.018 |