描述和测量在线角色自然度的分析

摘要

导言目前，全球40%的人口，约30亿用户，正在使用网络空间进行从工作到娱乐的一切活动。虽然这一媒体带来了许多好处，但互联网也并非没有风险。在这篇案例研究文章中，我们特别关注虚假（或非自然）网络身份的挑战，例如用于诈骗人员和组织的身份，目的是探索一种检测方法。案例描述特别是，通过我们的方法和案例研究，我们概述并实验了新的分析方法，用于描述和测量在线人物角色或身份的自然性；这种自然性被定义为该角色具有与在线可比角色相似的特征的程度。我们的案例场景涉及两种类型的参与者，我们在这个阶段的目标是使用我们的方法来正确描述这两种类型，然后区分它们。讨论和评估为了简要介绍我们的案例研究结果，我们发现我们对个人完整在线状态进行概念化的方法非常成功。毫无疑问，这与它对网络空间的典型使用方式的详细考虑有关，同时也建立在我们现有的身份模型之上，该模型被用于协助执法部门完成身份识别任务。然而，在开发有效的自然度分析方面，需要改进我们的方法（例如，选择的特征和细微差别的指标）。此外，该研究将受益于更大的样本量，以更好地识别自然角色之间的共同方面。结论总的来说，该案例研究使我们能够探索一种表征自然性的新技术，并检验其在检测非自然人物方面的实用性。我们现在的目标是在研究结果的基础上，以几个关键的方式进行研究。具体来说，我们的目标是对定义自然性的标准进行进一步评估，并完善我们的分析和组合来衡量人物角色的自然性。我们还将探索基于完整在线角色的聚类方法，作为对大型数据集中自然出现的角色类型识别的补充。