Социальный бот

Социальный бот , также называемый социальным искусственным интеллектом или социальным алгоритмом , представляет собой программный агент , который автономно общается в социальных сетях . Сообщения (например, твиты ), которые он распространяет, могут быть простыми и работать в группах и различных конфигурациях с частичным контролем человека (гибридным) с помощью алгоритма . Социальные боты также могут использовать искусственный интеллект и машинное обучение для выражения сообщений в более естественном человеческом диалоге.

Использование

Вот некоторые варианты использования социальных ботов:

Чтобы убедить людей, например, рекламировать продукт, поддержать политическую кампанию или повысить активность в социальных сетях. ^[1] Сообщения схожего содержания могут влиять на причуды и тенденции . ^[2]
Предлагать доступных агентов по обслуживанию клиентов или автоматические ответы на часто задаваемые вопросы в социальных сетях, таких как Discord .

Имитация реального успеха с помощью фальшивых подписчиков .
Спам или реклама.
Для фишинга паролей или других личных данных .

Другим примером является то, что боты могут использоваться для алгоритмического курирования , алгоритмической радикализации и/или найма влияния — термин, который относится к продаже аккаунта на платформах социальных сетей.

История

Боты сосуществуют с компьютерными технологиями с момента их создания. Таким образом, популярность социальных ботов выросла одновременно с развитием социальных сетей. Социальные боты, помимо способности (повторно) создавать или повторно использовать сообщения автономно, также имеют много общих черт со спам-ботами, касающихся их склонности проникать в большие группы пользователей. ^[3] Искусственный интеллект социальных сетей (ASNI) относится к применению искусственного интеллекта в службах социальных сетей и платформах социальных сетей. Ожидается, что ASNI будет быстро развиваться.

Твиттер-боты уже являются хорошо известными примерами, но соответствующие автономные агенты в Facebook также наблюдались и других местах. Использование социальных ботов противоречит условиям обслуживания многих платформ, таких как Twitter и Instagram , хотя в некоторой степени разрешено другими, такими как Reddit и Discord . Даже для платформ социальных сетей, которые ограничивают использование социальных ботов, предусмотрена определенная степень автоматизации путем предоставления API-интерфейсов социальных сетей . Платформы социальных сетей также разработали свои собственные автоматизированные инструменты для фильтрации сообщений, поступающих от ботов, хотя они не могут обнаружить все сообщения ботов. ^[4]

Из-за сложности распознавания социальных ботов и отделения их от «подходящей» автоматизации через API социальных сетей неясно, как можно обеспечить соблюдение правового регулирования. Ожидается, что социальные боты будут играть роль в будущем формировании общественного мнения, автономно действуя в качестве постоянных источников влияния . Некоторые социальные боты манипулируют общественным мнением (особенно в политическом смысле), манипулируют фондовым рынком, рекламой и злонамеренным вымогательством с помощью попыток целевого фишинга . ^[5]

Обнаружение

Ботов первого поколения иногда можно было отличить от реальных пользователей по их зачастую сверхчеловеческим способностям публиковать сообщения. Более поздние разработки позволили запечатлеть больше «человеческих» моделей активности и поведения в агенте . При наличии достаточного количества ботов возможно даже будет достигнуто искусственное социальное доказательство . Чтобы однозначно определить социальных ботов такими, какие они есть, необходимо использовать множество критериев. ^[6] должны применяться вместе с использованием методов обнаружения закономерностей , некоторые из которых: ^[7]

Мультяшные фигурки в качестве изображений пользователя
иногда также фиксируются случайные фотографии реальных пользователей ( мошенничество с личными данными )
процент репостов
временные закономерности ^[8]
выражение настроений
соотношение подписчиков и друзей ^[9]
длина имен пользователей
изменчивость (повторно) опубликованных сообщений
уровень вовлеченности ( лайк / количество подписчиков )
анализ временных рядов постов в социальных сетях ^[10]

Социальных ботов становится все труднее обнаружить и понять. Человекоподобное поведение ботов, постоянно меняющееся поведение ботов и огромное количество ботов, охватывающих каждую платформу, возможно, были факторами, затрудняющими их удаление. ^[11] Сайты социальных сетей, такие как Twitter , являются одними из наиболее пострадавших: CNBC сообщает, что в 2017 году до 48 миллионов из 319 миллионов пользователей (примерно 15%) были ботами. ^[12]

Ботометр ^[13] (ранее BotOrNot) — это общедоступный веб-сервис , который проверяет активность учетной записи Twitter и присваивает ей оценку на основе вероятности того, что эта учетная запись является ботом. Система использует более тысячи функций. ^[14]^[15] Активным методом обнаружения первых спам-ботов было создание учетных записей- приманок , которые публиковали бессмысленный контент, который боты могли репостить (ретвитнуть). ^[16] Однако боты быстро развиваются, и методы обнаружения приходится постоянно обновлять, иначе через несколько лет они могут стать бесполезными. ^[17] Одним из методов является использование закона Бенфорда для прогнозирования частотного распределения значимых начальных цифр для обнаружения вредоносных ботов в Интернете. Это исследование было впервые представлено в Университете Претории в 2020 году. ^[18] Другой метод — обнаружение с помощью искусственного интеллекта. Некоторыми из подкатегорий этого типа обнаружения могут быть активного обучения цикл , разработка функций , обучение без учителя , обучение с учителем и обнаружение корреляций. ^[11]

Некоторые операции ботов работают синхронно. Например, ИГИЛ использовало Твиттер для распространения своего исламского контента с помощью многочисленных организованных аккаунтов, которые еще больше продвигали статью в список новостей «Горячего списка». ^[19] тем самым дополнительно донося избранные новости до более широкой аудитории. ^[20] Этот режим синхронизации аккаунтов ботов может использоваться как инструмент пропаганды , а также манипуляций на фондовых рынках. ^[21]

Платформы

Инстаграм

В июне 2018 года Instagram достиг миллиарда активных пользователей в месяц. ^[22] но из этого 1 миллиарда активных пользователей, по оценкам, до 10% управлялись автоматическими социальными ботами. Хотя боты, публикующие вредоносную пропаганду, по-прежнему популярны, многие отдельные пользователи используют ботов для вовлечения, чтобы добиться ложной виральности, что делает их более популярными в приложении. Эти боты могут лайкать, смотреть, подписываться и комментировать сообщения пользователей. ^[23]

Примерно в то же время платформа достигла планки в 1 миллиард пользователей в месяц. Facebook (материнская компания Instagram и WhatsApp ) планировала нанять 10 000 человек для обеспечения дополнительной безопасности своих платформ; это будет включать борьбу с растущим числом ботов и вредоносных сообщений на платформах. ^[24] Из-за повышенной безопасности платформы и методов обнаружения, используемых Instagram, некоторые бот-компании сообщают о проблемах со своими услугами, поскольку Instagram устанавливает пороговые значения ограничения взаимодействия на основе прошлого и текущего использования приложений, а многие платежные платформы и платформы электронной почты отказывают компаниям в доступе к их услуг, что лишает потенциальных клиентов возможности их приобрести. ^[25]

Твиттер

Проблема ботов Twitter вызвана простотой их создания и поддержки. Простота создания учетной записи и множество API-интерфейсов, которые позволяют полностью автоматизировать учетные записи, приводят к тому, что чрезмерное количество организаций и частных лиц используют эти инструменты для удовлетворения своих собственных потребностей. ^[12]^[26] CNBC заявил, что около 15% из 319 миллионов пользователей Twitter в 2017 году были ботами; точное число составляет 48 миллионов. ^[12] По состоянию на 7 июля 2022 года Twitter утверждает, что ежедневно удаляет со своей платформы 1 миллион спам-ботов. ^[27]

Некоторые боты используются для автоматизации запланированных твитов, загрузки видео, установки напоминаний и отправки предупреждений о стихийных бедствиях. ^[28] Twitter Это примеры учетных записей ботов, но API позволяет реальным учетным записям (частным лицам или организациям) использовать определенные уровни автоматизации ботов в своих учетных записях и даже поощряет их использование для улучшения пользовательского опыта и взаимодействия. ^[29]

См. также

Ссылки

^ «Влияние социальных ботов» . www.akademische-gesellschaft.com . Проверено 1 марта 2022 г.
^ Фредерик, Кара (2019). «Новая война идей: уроки борьбы с терроризмом для борьбы с цифровой дезинформацией» . Центр новой американской безопасности. {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )
^ Феррара, Эмилио; Варол, Онур; Дэвис, Клейтон; Менцер, Филиппо; Фламмини, Алессандро (24 июня 2016 г.). «Рост социальных ботов» . Коммуникации АКМ . 59 (7): 96–104. arXiv : 1407.5225 . дои : 10.1145/2818717 . ISSN 0001-0782 . S2CID 1914124 .
^ Эфтимион, Филипп; Пейн, Скотт; Проферес, Николас (20 июля 2018 г.). «Методы обнаружения ботов с использованием машинного обучения для идентификации ботов в социальных сетях Twitter» . Обзор науки о данных SMU . 1 (2).
^ Горва, Роберт; Гильбо, Дуглас (июнь 2020 г.). «Распаковка бота для социальных сетей: типология для руководства исследованиями и политикой» . Политика и Интернет . 12 (2): 225–248. arXiv : 1801.06863 . дои : 10.1002/poi3.184 . ISSN 1944-2866 . S2CID 51877148 .
^ Деванган, Мадхури; Ришаб Каушал (2016). «SocialBot: поведенческий анализ и обнаружение» . Международный симпозиум по безопасности в вычислительной технике и связи . дои : 10.1007/978-981-10-2738-3_39 .
^ Феррара, Эмилио; Варол, Онур; Дэвис, Клейтон; Менцер, Филиппо; Фламмини, Алессандро (2016). «Восстание социальных ботов» . Коммуникации АКМ . 59 (7): 96–104. arXiv : 1407.5225 . дои : 10.1145/2818717 . S2CID 1914124 .
^ Мацца, Мишель; Стефано Креши; Марко Аввенути; Уолтер Кватрочокки; Маурицио Тескони (2019). «RTbust: использование временных паттернов для обнаружения ботнетов в Твиттере». В материалах 10-й конференции ACM по веб-науке (WebSci '19) . arXiv : 1902.04506 . дои : 10.1145/3292522.3326015 .
^ «Как найти и удалить фейковых подписчиков в Twitter и Instagram: Social Media Examiner» .
^ Вейшампель, Энтони; Стаику, Ана-Мария; Рэнд, Уильям (1 марта 2023 г.). «Классификация пользователей социальных сетей с помощью обобщенного функционального анализа данных» . Вычислительная статистика и анализ данных . 179 : 107647. дои : 10.1016/j.csda.2022.107647 . ISSN 0167-9473 . S2CID 253359560 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Заго, Маттиа; Несполи, Панталеоне; Папамарциванос, Димитриос; Перес, Мануэль Хиль; Мармол, Феликс Гомес; Камбуракис, Георгиос; Перес, Грегорио Мартинес (август 2019 г.). «Отсеивание вмешательства социальных ботов: есть ли серебряные пули?» . Журнал коммуникаций IEEE . 57 (8): 98–104. дои : 10.1109/MCOM.2019.1800520 . ISSN 1558-1896 . S2CID 201623201 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Ньюберг, Майкл (10 марта 2017 г.). «Порядка 48 миллионов аккаунтов в Твиттере не являются людьми, говорится в исследовании» . CNBC . Проверено 22 ноября 2022 г.
^ «Ботометр» .
^ Дэвис, Клейтон А.; Онур Варол; Эмилио Феррара; Алессандро Фламмини; Филиппо Менцер (2016). «BotOrNot: система оценки социальных ботов». Учеб. Семинар ко Дню разработчиков WWW . arXiv : 1602.00975 . дои : 10.1145/2872518.2889302 .
^ Варол, Онур; Эмилио Феррара; Клейтон А. Дэвис; Филиппо Менцер; Алессандро Фламмини (2017). «Онлайн-взаимодействия человека и бота: обнаружение, оценка и характеристика» . Учеб. Международная конференция AAAI. в Интернете и социальных сетях (ICWSM) .
^ «Как распознать социального бота в Твиттере» . Technologyreview.com. 28 июля 2014 г. Социальные боты отправляют значительный объем информации через Twitterсферу. Теперь есть инструмент, который поможет их идентифицировать
^ Гримме, Кристиан; Пройсс, Майк; Адам, Лена; Траутманн, Хайке (2017). «Социальные боты: человекоподобные посредством человеческого контроля?». Большие данные . 5 (4): 279–293. arXiv : 1706.07624 . дои : 10.1089/big.2017.0044 . ПМИД 29235915 . S2CID 10464463 .
^ Мбона, Иннокентий; Элофф, Ян Х.П. (1 января 2022 г.). «Выбор функций с использованием закона Бенфорда для обнаружения вредоносных ботов в социальных сетях» . Информационные науки . 582 : 369–381. дои : 10.1016/j.ins.2021.09.038 . hdl : 2263/82899 . ISSN 0020-0255 . S2CID 240508186 .
^ Гиуммол, Федерика; Орландо, Сальваторе; Толомей, Габриэле (2013). «Актуальные темы в Твиттере улучшают прогнозирование горячих запросов Google» . 2013 Международная конференция по социальным вычислениям . IEEE. стр. 39–44. дои : 10.1109/socialcom.2013.12 . ISBN 978-0-7695-5137-1 . S2CID 15657978 .
^ Бадави, Адам; Феррара, Эмилио (3 апреля 2018 г.). «Рост джихадистской пропаганды в социальных сетях» . Журнал вычислительной социальной науки . 1 (2): 453–470. arXiv : 1702.02263 . дои : 10.1007/s42001-018-0015-z . ISSN 2432-2717 . S2CID 13122114 .
^ Села, Алон; Мило, Орит; Каган, Юджин; Бен-Гал, Ирад (15 ноября 2019 г.). «Улучшение распространения информации группами распространения» . Интернет-обзор информации . 44 (1): 24–42. doi : 10.1108/oir-08-2018-0245 . ISSN 1468-4527 . S2CID 211051143 .
^ Констин, Джош (20 июня 2018 г.). «Instagram насчитывает 1 миллиард пользователей в месяц по сравнению с 800 миллионами в сентябре» . ТехКранч . Проверено 24 ноября 2022 г.
^ «Сервис продвижения Instagram (реальный маркетинг) – UseViral» . 15 августа 2021 г. . Проверено 24 ноября 2022 г.
^ «Проблема растущих ботов в Instagram» . Информация . 18 июля 2018 г. Проверено 24 ноября 2022 г.
^ Моралес, Эдуардо (8 марта 2022 г.). «Инстаграм-боты в 2021 году — все, что вам нужно знать» . Середина . Проверено 24 ноября 2022 г.
^ Гилани, Зафар; Фарахбахш, Реза; Кроукрофт, Джон (3 апреля 2017 г.). «Влияют ли боты на активность в Твиттере?» . Материалы 26-й Международной конференции по World Wide Web Companion — WWW '17 Companion . Республика и кантон Женева, CHE: Руководящий комитет международных конференций по Всемирной паутине. стр. 781–782. дои : 10.1145/3041021.3054255 . ISBN 978-1-4503-4914-7 . S2CID 33003478 .
^ Черт, Шейла; Пол, Кэти (7 июля 2022 г.). «Twitter утверждает, что ежедневно удаляет более 1 миллиона спам-аккаунтов» . Рейтер . Проверено 23 ноября 2022 г.
^ Азхар, Хузайфа (10 декабря 2021 г.). «10 лучших ботов Твиттера, за которыми стоит следить в 2022 году — TechPP» . techpp.com . Проверено 24 ноября 2022 г.
^ «Правила разработки автоматизации Twitter | Помощь Twitter» . help.twitter.com . Проверено 24 ноября 2022 г.

Внешние ссылки

Проект исследования вычислительной пропаганды Оксфордского университета
Что такое бот для социальных сетей? | Определение бота для социальных сетей Cloudflare

[1] «Влияние социальных ботов» . www.akademische-gesellschaft.com . Проверено 1 марта 2022 г.

[2] Фредерик, Кара (2019). «Новая война идей: уроки борьбы с терроризмом для борьбы с цифровой дезинформацией» . Центр новой американской безопасности. {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )

[3] Феррара, Эмилио; Варол, Онур; Дэвис, Клейтон; Менцер, Филиппо; Фламмини, Алессандро (24 июня 2016 г.). «Рост социальных ботов» . Коммуникации АКМ . 59 (7): 96–104. arXiv : 1407.5225 . дои : 10.1145/2818717 . ISSN 0001-0782 . S2CID 1914124 .

[4] Эфтимион, Филипп; Пейн, Скотт; Проферес, Николас (20 июля 2018 г.). «Методы обнаружения ботов с использованием машинного обучения для идентификации ботов в социальных сетях Twitter» . Обзор науки о данных SMU . 1 (2).

[5] Горва, Роберт; Гильбо, Дуглас (июнь 2020 г.). «Распаковка бота для социальных сетей: типология для руководства исследованиями и политикой» . Политика и Интернет . 12 (2): 225–248. arXiv : 1801.06863 . дои : 10.1002/poi3.184 . ISSN 1944-2866 . S2CID 51877148 .

[6] Деванган, Мадхури; Ришаб Каушал (2016). «SocialBot: поведенческий анализ и обнаружение» . Международный симпозиум по безопасности в вычислительной технике и связи . дои : 10.1007/978-981-10-2738-3_39 .

[RiseOfSocialBots-7] Феррара, Эмилио; Варол, Онур; Дэвис, Клейтон; Менцер, Филиппо; Фламмини, Алессандро (2016). «Восстание социальных ботов» . Коммуникации АКМ . 59 (7): 96–104. arXiv : 1407.5225 . дои : 10.1145/2818717 . S2CID 1914124 .

[8] Мацца, Мишель; Стефано Креши; Марко Аввенути; Уолтер Кватрочокки; Маурицио Тескони (2019). «RTbust: использование временных паттернов для обнаружения ботнетов в Твиттере». В материалах 10-й конференции ACM по веб-науке (WebSci '19) . arXiv : 1902.04506 . дои : 10.1145/3292522.3326015 .

[9] «Как найти и удалить фейковых подписчиков в Twitter и Instagram: Social Media Examiner» .

[10] Вейшампель, Энтони; Стаику, Ана-Мария; Рэнд, Уильям (1 марта 2023 г.). «Классификация пользователей социальных сетей с помощью обобщенного функционального анализа данных» . Вычислительная статистика и анализ данных . 179 : 107647. дои : 10.1016/j.csda.2022.107647 . ISSN 0167-9473 . S2CID 253359560 .

[:22-11] Перейти обратно: ^а ^б Заго, Маттиа; Несполи, Панталеоне; Папамарциванос, Димитриос; Перес, Мануэль Хиль; Мармол, Феликс Гомес; Камбуракис, Георгиос; Перес, Грегорио Мартинес (август 2019 г.). «Отсеивание вмешательства социальных ботов: есть ли серебряные пули?» . Журнал коммуникаций IEEE . 57 (8): 98–104. дои : 10.1109/MCOM.2019.1800520 . ISSN 1558-1896 . S2CID 201623201 .

[:12-12] Перейти обратно: ^а ^б ^с Ньюберг, Майкл (10 марта 2017 г.). «Порядка 48 миллионов аккаунтов в Твиттере не являются людьми, говорится в исследовании» . CNBC . Проверено 22 ноября 2022 г.

[13] «Ботометр» .

[14] Дэвис, Клейтон А.; Онур Варол; Эмилио Феррара; Алессандро Фламмини; Филиппо Менцер (2016). «BotOrNot: система оценки социальных ботов». Учеб. Семинар ко Дню разработчиков WWW . arXiv : 1602.00975 . дои : 10.1145/2872518.2889302 .

[bot_estimation-15] Варол, Онур; Эмилио Феррара; Клейтон А. Дэвис; Филиппо Менцер; Алессандро Фламмини (2017). «Онлайн-взаимодействия человека и бота: обнаружение, оценка и характеристика» . Учеб. Международная конференция AAAI. в Интернете и социальных сетях (ICWSM) .

[16] «Как распознать социального бота в Твиттере» . Technologyreview.com. 28 июля 2014 г. Социальные боты отправляют значительный объем информации через Twitterсферу. Теперь есть инструмент, который поможет их идентифицировать

[:0-17] Гримме, Кристиан; Пройсс, Майк; Адам, Лена; Траутманн, Хайке (2017). «Социальные боты: человекоподобные посредством человеческого контроля?». Большие данные . 5 (4): 279–293. arXiv : 1706.07624 . дои : 10.1089/big.2017.0044 . ПМИД 29235915 . S2CID 10464463 .

[18] Мбона, Иннокентий; Элофф, Ян Х.П. (1 января 2022 г.). «Выбор функций с использованием закона Бенфорда для обнаружения вредоносных ботов в социальных сетях» . Информационные науки . 582 : 369–381. дои : 10.1016/j.ins.2021.09.038 . hdl : 2263/82899 . ISSN 0020-0255 . S2CID 240508186 .

[19] Гиуммол, Федерика; Орландо, Сальваторе; Толомей, Габриэле (2013). «Актуальные темы в Твиттере улучшают прогнозирование горячих запросов Google» . 2013 Международная конференция по социальным вычислениям . IEEE. стр. 39–44. дои : 10.1109/socialcom.2013.12 . ISBN 978-0-7695-5137-1 . S2CID 15657978 .

[20] Бадави, Адам; Феррара, Эмилио (3 апреля 2018 г.). «Рост джихадистской пропаганды в социальных сетях» . Журнал вычислительной социальной науки . 1 (2): 453–470. arXiv : 1702.02263 . дои : 10.1007/s42001-018-0015-z . ISSN 2432-2717 . S2CID 13122114 .

[21] Села, Алон; Мило, Орит; Каган, Юджин; Бен-Гал, Ирад (15 ноября 2019 г.). «Улучшение распространения информации группами распространения» . Интернет-обзор информации . 44 (1): 24–42. doi : 10.1108/oir-08-2018-0245 . ISSN 1468-4527 . S2CID 211051143 .

[22] Констин, Джош (20 июня 2018 г.). «Instagram насчитывает 1 миллиард пользователей в месяц по сравнению с 800 миллионами в сентябре» . ТехКранч . Проверено 24 ноября 2022 г.

[23] «Сервис продвижения Instagram (реальный маркетинг) – UseViral» . 15 августа 2021 г. . Проверено 24 ноября 2022 г.

[:3-24] «Проблема растущих ботов в Instagram» . Информация . 18 июля 2018 г. Проверено 24 ноября 2022 г.

[25] Моралес, Эдуардо (8 марта 2022 г.). «Инстаграм-боты в 2021 году — все, что вам нужно знать» . Середина . Проверено 24 ноября 2022 г.

[26] Гилани, Зафар; Фарахбахш, Реза; Кроукрофт, Джон (3 апреля 2017 г.). «Влияют ли боты на активность в Твиттере?» . Материалы 26-й Международной конференции по World Wide Web Companion — WWW '17 Companion . Республика и кантон Женева, CHE: Руководящий комитет международных конференций по Всемирной паутине. стр. 781–782. дои : 10.1145/3041021.3054255 . ISBN 978-1-4503-4914-7 . S2CID 33003478 .

[27] Черт, Шейла; Пол, Кэти (7 июля 2022 г.). «Twitter утверждает, что ежедневно удаляет более 1 миллиона спам-аккаунтов» . Рейтер . Проверено 23 ноября 2022 г.

[28] Азхар, Хузайфа (10 декабря 2021 г.). «10 лучших ботов Твиттера, за которыми стоит следить в 2022 году — TechPP» . techpp.com . Проверено 24 ноября 2022 г.

[29] «Правила разработки автоматизации Twitter | Помощь Twitter» . help.twitter.com . Проверено 24 ноября 2022 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]

[25]

[26]

[27]

[28]

[29]

v т и СМИ и человеческий фактор
Cognitive psychology Externality Evolutionary psychology Behavioral modernity Cognition Mismatch Media psychology Media studies Social psychology
Media practices	Betteridge's law of headlines Gatekeeping "If it bleeds, it leads" Infotainment Human-interest story Junk food news Least objectionable program Soft media Media bias Media manipulation Pink-slime journalism Propaganda Public relations Missing white woman syndrome News values Sensationalism Hot take Spiking Tabloid television Yellow journalism
Attention	Attention economy Attention inequality Attention management Attention span Chumbox Clickbait Cognitive miser Low information voter Digital zombie Phubbing Doomscrolling Human multitasking Media multitasking Mobile phones and driving safety Smartphones and pedestrian safety Texting while driving Influence-for-hire Infodemic Information explosion Information overload Information pollution Information–action ratio One weird trick Rage farming Screen time Binge-watching Television consumption Sticky content
Cognitive bias/ Conformity	Availability cascade Availability heuristic Bandwagon effect Confirmation bias Crowd psychology Mobbing Moral panic Mean world syndrome Negativity bias Peer pressure Social-desirability bias Social influence bias Spiral of silence
Digital divide/ Political polarization	Algorithmic radicalization Youth Echo chamber Fake news website Post-truth politics United States Filter bubble Knowledge divide Knowledge gap hypothesis Political polarization in the United States Social media use in politics United States 2016 U.S. presidential election 2020 U.S. presidential election
Related topics	Computer rage Criticism of Facebook 2021 Facebook company files leak Facebook–Cambridge Analytica data scandal Criticism of Netflix Cultural impact of TikTok Digital media use and mental health Effects of violence in mass media Fascination with death Griefer Mass shooting contagion Psychological effects of Internet use Sealioning Social aspects of television Social bot Social impact of YouTube Technophilia Neophile Technophobia Violence and video games