受美国海军研究署等资助，卡内基梅隆大学的研究人员使用机器人检测与社交网络分析方法识别了历史虚假信息，可应用于虚假信息检测、互联网信息分析等。

　　随着社交网络的不断发展，操控、虚假信息传播已成为一种新型认知战手段。研究人员使用社交网络分析、机器人检测等方法，研究了俄罗斯反派阿列克谢·纳瓦尔尼的案例。首先，使用Python twarc包搜索推特存档以获得网络上相关的推特数据；然后，利用BotHunter分层监督机器学习方法进行机器人识别，通过设置变量表征推文内容和用户元数据，生成用户为机器人的概率；最后，通过Louvain社区检测方法判断网络用户是否为超级传播者。分析结果表明，针对阿列克谢·纳瓦尔尼的负面信息中，机器人以及水军发布的消息占大多数，这些信息可能会对不熟悉俄罗斯局势的公众产生影响，使其易被扭曲的论点说服。

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