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Hernández PeÑaloza, Gustavo AdolfoAutor o CoautorMartin-Gutierrez DAutor (correspondencia)Belmonte-Hernández AAutor o CoautorAlvarez FAutor o Coautor

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6 de abril de 2021
Publicaciones
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Artículo

A Deep Learning Approach for Robust Detection of Bots in Twitter using Transformers

Publicado en: Ieee Access. 9 54591-54601 - 2021-01-01 9(), DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3068659

Autores:

Martin-Gutierrez, David; Hernandez-Penaloza, Gustavo; Belmonte Hernandez, Alberto; Lozano-Diez, Alicia; Alvarez, Federico
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Afiliaciones

Univ Autonoma Madrid, AUDIAS Audio Data Intelligence & Speech, Madrid 28049, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Signals Syst & Radio Commun SSR Dept, Visual Telecommun Applicat Grp, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
Universidad Autónoma de Madrid - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
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Resumen

During the last decades, the volume of multimedia content posted in social networks has grown exponentially and such information is immediately propagated and consumed by a significant number of users. In this scenario, the disruption of fake news providers and bot accounts for spreading propaganda information as well as sensitive content throughout the network has fostered applied research to automatically measure the reliability of social networks accounts via Artificial Intelligence (AI). In this paper, we present a multilingual approach for addressing the bot identification task in Twitter via Deep learning (DL) approaches to support end-users when checking the credibility of a certain Twitter account. To do so, several experiments were conducted using state-of-the-art Multilingual Language Models to generate an encoding of the text-based features of the user account that are later on concatenated with the rest of the metadata to build a potential input vector on top of a Dense Network denoted as Bot-DenseNet. Consequently, this paper assesses the language constraint from previous studies where the encoding of the user account only considered either the metadata information or the metadata information together with some basic semantic text features. Moreover, the Bot-DenseNet produces a low-dimensional representation of the user account which can be used for any application within the Information Retrieval (IR) framework.
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Palabras clave

Artificial intelligenceBlogsBot detectorDeep learningEncodingFeature extractionFeature representationLanguage modelsMetadataMisinformation detectionSocial media miningSocial networking (online)Task analysisTransfer learningTransformers

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Ieee Access debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2021, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Engineering (Miscellaneous).

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 2.41. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 4.08 (fuente consultada: FECYT Mar 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-12-19, el siguiente número de citas:

  • WoS: 33
  • Scopus: 60
  • Google Scholar: 62
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-12-19:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 132.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 136 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 3.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 3 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/79043/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 257
  • Descargas: 87
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (MARTIN GUTIERREZ, DAVID) y Último Autor (ALVAREZ GARCIA, FEDERICO).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido MARTIN GUTIERREZ, DAVID.

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