{rfName}
Pr

Indexat a

Llicència i ús

Citacions

46

Altmetrics

Article has an altmetric score of 1

Grant support

Funding This work was supported by the Spanish Government grants FPU18/00304 and RYC-2015-18210, co-funded by the Euro-pean Social Fund.

Anàlisi d'autories institucional

-Galindo, Javier PastorAutor (correspondència)

Compartir

Publicacions
>
Article

Profiling users and bots in Twitter through social media analysis

Publicat a:Information Sciences. 613 161-183 - 2022-09-21 613(), DOI: 10.1016/j.ins.2022.09.046

Autors: -Galindo, Javier Pastor; Marmol, Felix Gomez; Perez, Gregorio Martinez

Afiliacions

Resum

Social networks were designed to connect people online but have also been exploited to launch influence operations for manipulating society. The deployment of social bots has proven to be one of the most effective enablers to polarize and destabilize platforms. While automatic tools have been developed for their detection, the way to characterize these accounts and measure their impact is heterogeneous in the literature. In this work, we select metrics and algorithms from existing efforts to ensemble a data-driven methodology to profile groups of users and bots of Twitter from seven perspectives. We apply the framework to a dataset of Twitter retweets before the 10 November 2019 Spanish elections to characterize potential interferences. In this case study, Likely Bots (fully automated accounts) and Likely Semi-Bots (partially automated accounts) interacted with the same tendencies as Likely Humans (non-automated users), generating similar virality (information cascades) over time and without compromising the network connectivity. However, Likely Bots particularly stood out as close, visible, and reachable to other users. Likely Semi-Bots attracted particular attention, created proportionally more retweets, and were placed in strategically key positions in the core of the network. Results suggest that semi-automated accounts would be more threatening than fully automated ones. (c) 2022 The Author(s). Published by Elsevier Inc. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).

Paraules clau

Automatic toolsAutomationBotnetComparative analysiComparative analysisComparative analyzesData drivenFully automatedNetwork sciencePolarisPotential interferencesSocial botsSocial media analysisSocial networkSocial networking (online)Social networksUser profile

Indicis de qualitat

Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió

El treball ha estat publicat a la revista Information Sciences a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència WoS (JCR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2022, es trobava a la posició 13/158, aconseguint així situar-se com a revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoria Computer Science, Information Systems. Destacable, igualment, el fet que la revista està posicionada per sobre del Percentil 90.

Des d'una perspectiva relativa, i tenint en compte l'indicador de impacte normalitzat calculat a partir de les Citacions Mundials proporcionades per WoS (ESI, Clarivate), proporciona un valor per a la normalització de citacions relatives a la taxa de citació esperada de: 1.04. Això indica que, comparat amb treballs en la mateixa disciplina i en el mateix any de publicació, el situa com un treball citat per sobre de la mitjana. (font consultada: ESI 14 Nov 2024)

Aquesta informació es reforça amb altres indicadors del mateix tipus, que encara que dinàmics en el temps i dependents del conjunt de citacions mitjanes mundials en el moment del seu càlcul, coincideixen a posicionar en algun moment el treball, entre el 50% més citats dins de la seva temàtica:

  • Field Citation Ratio (FCR) de la font Dimensions: 6.79 (font consultada: Dimensions Jun 2025)

Concretament, i atenent a les diferents agències d'indexació, aquest treball ha acumulat, fins a la data 2025-06-01, el següent nombre de cites:

  • WoS: 9
  • Scopus: 12
  • Google Scholar: 25
  • OpenCitations: 8

Impacte i visibilitat social

Des de la dimensió d'influència o adopció social, i prenent com a base les mètriques associades a les mencions i interaccions proporcionades per agències especialitzades en el càlcul de les denominades "Mètriques Alternatives o Socials", podem destacar a data 2025-06-01:

  • L'ús, des de l'àmbit acadèmic evidenciat per l'indicador de l'agència Altmetric referit com a agregacions realitzades pel gestor bibliogràfic personal Mendeley, ens dona un total de: 68.
  • L'ús d'aquesta aportació en marcadors, bifurcacions de codi, afegits a llistes de favorits per a una lectura recurrent, així com visualitzacions generals, indica que algú està fent servir la publicació com a base del seu treball actual. Això pot ser un indicador destacat de futures cites més formals i acadèmiques. Aquesta afirmació està avalada pel resultat de l'indicador "Capture", que aporta un total de: 67 (PlumX).

Amb una intenció més de divulgació i orientada a audiències més generals, podem observar altres puntuacions més globals com:

  • El Puntuació total de Altmetric: 1.
  • El nombre de mencions a la xarxa social X (abans Twitter): 1 (Altmetric).

Anàlisi del lideratge dels autors institucionals

Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Primer Autor (PASTOR GALINDO, JAVIER) .

l'autor responsable d'establir les tasques de correspondència ha estat PASTOR GALINDO, JAVIER.