IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/scn/wnewec/y2020i2p44-50.html
   My bibliography  Save this article

Выявление ботов в социальных сетях на примере LiveJournal // Identifying Bots in Social Networks Using the Example of LiveJournal

Author

Listed:
  • A. Kochkarov A.

    (Finance University)

  • N. Kalashnikov V.

    (Finance University)

  • R. Kochkarov A.

    (Finance University)

  • А. Кочкаров А.

    (Финансовый университет)

  • Н. Калашников В.

    (Финансовый университет)

  • Р. Кочкаров А.

    (Финансовый университет)

Abstract

Social networks have firmly entered the lives of billions of global Internet users worldwide. They communicate in social networks, play online games, make purchases, organise online events — exchange content from all walks of life [1, 2]. The most popular and well-known services in Russia are Vkontakte (vk.com), Youtube.com, Facebook.com, Odnoklassniki (Ok.ru), etc. The interfaces of such platforms allo — fake accounts. In this paper, we propose an approach to detect bots using the LiveJournal social network as an example. For this, we investigated the characteristics of the user’s egograph and performed a comparative analysis of the results of the classification algorithms. Социальные сети прочно вошли в жизнь миллиардов пользователей Интернета по всему миру. В социальных сетях общаются, играют в онлайн-игры, совершают покупки, организуют онлайн-мероприятия — обмениваются контентом из всех сфер жизни [1, 2]. Наиболее популярные и известные в России сервисы — Вконтакте (vk.com), Youtube. com, Facebook.com, Одноклассники (Ok.ru) и др. Интерфейсы подобных платформ позволяют создавать специальные приложения (боты), выполняющие действия в роли псевдопользователей — фейковых аккаунтов. В данной работе авторы предлагают подход к выявлению ботов на примере социальной сети LiveJournal. Для этого исследуются характеристики эгографа пользователя. Также в статье проведен сравнительный анализ результатов работы алгоритмов классификации.

Suggested Citation

  • A. Kochkarov A. & N. Kalashnikov V. & R. Kochkarov A. & А. Кочкаров А. & Н. Калашников В. & Р. Кочкаров А., 2020. "Выявление ботов в социальных сетях на примере LiveJournal // Identifying Bots in Social Networks Using the Example of LiveJournal," Мир новой экономики // The world of new economy, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации // Financial University under The Governtment оf The Russian Federation, vol. 14(2), pages 44-50.
    • Handle: RePEc:scn:wnewec:y:2020:i:2:p:44-50
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://wne.fa.ru/jour/article/viewFile/269/259.pdf
    Download Restriction: no
    ---><---

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:wnewec:y:2020:i:2:p:44-50. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Алексей Скалабан (email available below). General contact details of provider: http://worldneweconomy.elpub.ru .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.