Telegram機器人大規模研究
arXiv - Computers and SocietyTaro Tsuchiya, Haoxiang Yu, Tina Marjanov, Alice Hutchings, Nicolas Christin, Alejandro Cuevas
本文首次以大規模資料集系統化分析Telegram機器人功能、分類與社群特徵，揭示其正面應用與潛在惡意用途。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
機器人功能自動提取與分類系統
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此系統能在大規模資料中快速辨識並分類機器人，為後續安全評估與功能優化提供基礎，對教育科技平台的內容治理極具價值。
AI 重點 2
惡意機器人作為支付閘道與推薦系統的角色
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揭示其在金融詐騙與地下服務中的核心位置，提示平台需加強交易監控與使用者保護，對教育領域的金融安全具有警示意義。
核心研究發現
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透過雪崩抽樣，建立包含67,000+頻道、4.92億訊息與32,000個機器人的最大通用訊息與機器人資料集。
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開發自動互動系統，能以機器人描述、對話回覆與頻道關聯，準確提取並分類機器人功能至多個領域。
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分析機器人服務的社群，發現多語言使用、使用持續時間與重複率差異，並描繪其網絡拓撲結構。
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研究揭示正面應用如眾包與協作，但亦辨識出金融詐騙、地下服務等惡意機器人，並指出其作為支付閘道與推薦系統的角色。
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透過功能與社群分析，提供機器人治理與安全監測的實證依據，為平台管理與政策制定提供參考。
對教育工作者的啟發
教育科技工作者可借此研究方法建立自動化機器人監測工具，辨識潛在惡意機器人；平台可設計多語言過濾與使用行為監控；政策制定者可參考功能分類制定針對性規範，提升使用者安全與內容品質。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- A Large-Scale Study of Telegram Bots
- 作者：
- Taro Tsuchiya, Haoxiang Yu, Tina Marjanov, Alice Hutchings, Nicolas Christin, Alejandro Cuevas
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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