본 논문은 소셜 미디어에서 유해한 발언을 확산하는 소셜 봇을 탐지하는 새로운 방법을 제안합니다. 기존의 봇 탐지 방법들이 높은 신뢰도의 결과를 제공하는 데 어려움을 겪는다는 점을 고려하여, 본 논문에서는 결과의 신뢰도를 나타내는 불확실성을 정량화하는 방법을 제시합니다. 제안된 BotUmc는 LLM을 사용하여 트윗에서 정보를 추출하고, 추출된 정보, 사용자 정보, 사용자 관계를 기반으로 그래프를 구성합니다. 인과적 간섭을 통해 그래프의 여러 관점을 생성하고, 불확실성 손실 함수를 사용하여 모델이 결과의 불확실성을 정량화하도록 유도합니다. 마지막으로 불확실성이 낮은 한 관점의 결과를 최종 결정으로 선택합니다. 실험 결과, 제안된 방법의 우수성을 보여줍니다.
