Twitter Bot Detection Using Relational Graph Convolutional Networks and Convolutional Neural Networks

محتوى المقالة الرئيسي

Hind Mohammed

الملخص

تزايد أعداد الحسابات الوهمية والبوتات على تويتر يشكّل تهديدًا للأمن السيبراني، وسلامة المعلومات، والنقاش العام. تعتمد الأساليب الحديثة لاكتشاف البوتات وحظرها بشكل أساسي على البيانات الوصفية لمعلومات المستخدم، والمحتوى، والخصائص السلوكية (heuristics)، إلا أنها أثبتت عدم فعاليتها أمام البوتات الأكثر تطورًا التي تحاكي سلوك المستخدم الحقيقي.


يمكن أن تساعد الشبكات العصبية الرسومية (Graph Neural Networks - GNNs) في هذا المجال. إذ يمكن نمذجة تفاعلات المستخدمين ووسائل التواصل الاجتماعي على شكل رسم بياني (Graph)، حيث يُمثَّل المستخدمون كعُقد (Nodes) وتمثل تفاعلاتهم كروابط (Edges)، وتستطيع شبكات GNN دمج البيانات الفردية والعلائقية في كيان واحد متكامل.


تقوم هذه الورقة بتحليل هذه الحسابات من منظورين منهجيين مختلفين، هما: الشبكات العصبية الالتفافية التقليدية (CNNs) وشبكات الالتفاف البياني العلائقي (Relational Graph Convolutional Networks - R-GCNs). ورغم أن نماذج CNN أظهرت كفاءة عالية في التعرف على المؤشرات اللغوية والبيانات الوصفية، فإن اعتمادها على الخصائص السطحية حدَّ من قدرتها على التعامل مع النصوص والبيانات المصممة لمحاكاة السلوك البشري بدقة.


أما بنية نموذج R-GCN فقد كانت الأكثر تميزًا، حيث تفوقت على جميع النماذج، لا سيما من حيث مقاييس F1 وROC-AUC، وذلك بفضل قدرتها على التقاط أنماط العلاقات المختلفة مثل المتابعة (Follow)، وإعادة التغريد (Retweet)، والإشارة (Mention).


يوضح هذا العمل إمكانات وحدود أنظمة الكشف الحالية، ويقترح مسارات واعدة مستقبلية تشمل التفسير الآلي، ودمج الوسائط المتعددة، والتكيّف عبر المنصات المختلفة.

تفاصيل المقالة

القسم

Computer Science

كيفية الاقتباس

Twitter Bot Detection Using Relational Graph Convolutional Networks and Convolutional Neural Networks. (2026). مجلة الكاظم لعلوم الحاسوب, 4(2), 16-28. https://doi.org/10.61710/jfmaxm44

المراجع

[1] Mishkhal, I., Abdullah, N., Ruhaiyem, N. I. R., & Hassan, F. H. (2025). Facial Swap Detection Based on Deep Learning: Comprehensive Analysis and Evaluation. Iraqi Journal for Computer Science and Mathematics, 6(1), 8. https://doi.org/10.52866/2788-7421.1229.

[2] Aljabri, M., Zagrouba, R., Shaahid, A., Alnasser, F., Saleh, A., & Alomari, D. M. (2023). Machine learning-based social media bot detection: a comprehensive literature review. Social Network Analysis and Mining, 13(1), 20. https://doi.org/10.1007/s13278-022-01020-5.

[3] Duan, J., Wu, S., Li, W., Bai, Q., Nguyen, M., & Jiang, J. (2025). BotDMM: Dual-channel Multi-Modal Learning for LLM-driven Bot Detection on Social Media. Information Fusion, 103758. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2025.103758.

[4] Mohammed, S. S., Alsaadi, I., Ibrahim, H., Abdulkareem, S. A., & Maizan, H. (2025, June). Mitigating Bias in Artificial Intelligence: Methods and Challenges. In Proceedings of International Conference on Applied Innovation in IT (Vol. 13, No. 2, pp. 93-102). Anhalt University of Applied Sciences. [Online]. .Available: https://icaiit.org/proceedings/13th_ICAIIT_2/1-10-ICAIIT_2025_13 (2).pdf.

[5] Nsaif, W. S., Salih, H. M., Saleh, H. H., & Al-Nuaimi, B. T. (2024). Chatbot development: Framework, platform, and assessment metrics. The Eurasia Proceedings of Science Technology Engineering and Mathematics, 27, 50-62. https://doi.org/10.55549/epstem.1518314.

[6] Arazzi, M., Cotogni, M., Nocera, A., & Virgili, L. (2023, June). Predicting tweet engagement with graph neural networks. In Proceedings of the 2023 ACM international conference on multimedia retrieval (pp. 172-180). [Online]. .Available: https://arxiv.org/pdf/2305.10103.

[7] Ng, L. H. X., & Carley, K. M. (2025). A global comparison of social media bot and human characteristics. Scientific Reports, 15(1), 10973. https://doi.org/10.1038/s41598-025-96372-1.

[8] Feng, S., Wan, H., Wang, N., Li, J., & Luo, M. (2021, October). Twibot-20: A comprehensive twitter bot detection benchmark. In Proceedings of the 30th ACM international conference on information & knowledge management (pp. 4485-4494). https://dl.acm.org/doi/epdf/10.1145/3459637.3482019

[9] Narayan, N. (2021, September). Twitter bot detection using machine learning algorithms. In 2021 fourth international conference on electrical, computer and communication technologies (ICECCT) (pp. 1-4). IEEE.

[10] Cresci, S. (2020). A decade of social bot detection. Communications of the ACM, 63(10), 72-83. https://doi.org/10.1145/3409116.

[11] Kudugunta, S., & Ferrara, E. (2018). Deep neural networks for bot detection. Information Sciences, 467, 312-322. https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.08.019.

[12] Feng, S., Wan, H., Wang, N., & Luo, M. (2021, November). BotRGCN: Twitter bot detection with relational graph convolutional networks. In Proceedings of the 2021 IEEE/ACM international conference on advances in social networks analysis and mining (pp. 236-239). [Online]. .Available: https://arxiv.org/pdf/2106.13092.

[13] Gangireddy, S. C. R., P, D., Long, C., & Chakraborty, T. (2020, July). Unsupervised fake news detection: A graph-based approach. In Proceedings of the 31st ACM conference on hypertext and social media (pp. 75-83). [Online]. .Available: https://pureadmin.qub.ac.uk/ws/files/212663108/ht20_crc.pdf

[14] Chinnaiah, V., Dhayanithi, M., Patturaj, S., Ranganathan, R., & Mohan, V. B. (2023, November). Fake Trend Detection in Twitter Using Machine Learning. In International Conference on Computing and Communication Networks (pp. 1-11). Singapore: Springer Nature Singapore. [Online]. .Available: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-97-2671-4_1#citeas

[15] Arin, E., & Kutlu, M. (2023). Deep learning based social bot detection on twitter. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 18, 1763-1772.

[16] Fu, C., Shi, S., Zhang, Y., Zhang, Y., Chen, J., Yan, B., & Qiao, K. (2023). Squeezegcn: adaptive neighborhood aggregation with squeeze module for twitter bot detection based on gcn. Electronics, 13(1), 56. https://doi.org/10.3390/electronics13010056.

[17] Tzoumanekas, G., Chatzianastasis, M., Ilias, L., Kiokes, G., Psarras, J., & Askounis, D. (2024). A graph neural architecture search approach for identifying bots in social media. Frontiers in Artificial Intelligence, 7, 1509179. https://doi.org/10.3389/frai.2024.1509179.

[18] Wang, X., Chen, K., Wang, K., Wang, Z., Zheng, K., & Zhang, J. (2024). FedKG: A knowledge distillation-based federated graph method for social bot detection. Sensors, 24(11), 3481. https://doi.org/10.3390/s24113481.

[19] Zeng, K., Li, Z., & Wang, X. (2025). Emoji-driven sentiment analysis for social bot detection with relational graph convolutional networks. Sensors, 25(13), 4179. https://doi.org/10.3390/s25134179.

[20] Ilias, L., Kazelidis, I. M., & Askounis, D. (2024). Multimodal detection of bots on x (Twitter) using transformers. IEEE Transactions on Information Forensics and Security. [Online]. .Available: https://arxiv.org/pdf/2308.14484

[21] Jadhav, K., Potikas, P., Pollett, C., & Potika, K. (2025, July). Multirelational Twitter Bot Detection Using Graph Neural Networks. In 2025 IEEE 11th International Conference on Big Data Computing Service and Machine Learning Applications (BigDataService) (pp. 147-154). IEEE. [Online]. .Available:

https://ieeexplore.ieee.org/document/11129504.

[22] Zhang, S., Tong, H., Xu, J., & Maciejewski, R. (2019). Graph convolutional networks: a comprehensive review. Computational Social Networks, 6(1), 1-23. https://doi.org/10.1186/s40649-019-0069-y.

[23] Jarrahi, A., Mousa, R., & Safari, L. (2023). SLCNN: Sentence-level convolutional neural network for text classification. arXiv preprint arXiv:2301.11696. https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.11696.

[24] Soni, S., Chouhan, S. S., & Rathore, S. S. (2023). TextConvoNet: a convolutional neural network based architecture for text classification. Applied Intelligence, 53(11), 14249-14268. https://doi.org/10.1007/s10489-022-04221-9

[25] Anwer, S. (2025). Deep Neural Network and Transformer Models for Emotion Recognition. Bilad Alrafidain Journal for Engineering Science and Technology, 4(1), 100-112. https://doi.org/10.56990/bajest/2025.04.

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.