1. Новости
Заметки пользователей
15.03.2017 08:00
PDF
971
0

Каждый десятый пользователь Twitter - бот

В англоязычном сегменте Twitter насчитывается от 28,7 до 47,8 миллиона ботов. Это составляет 9-15 процентов от всей говорящей на английском языке аудитории социальной сети.

Социальные сети упрощают управление учетными записями с помощью гибридных или автоматизированных подходов к созданию контента и взаимодействию с другими аккаунтами. Совместный проект Университетов Южной Калифорнии и Индианы был направлен на выявление этих ботов. Такая задача может стать первым шагом к изучению способов коммуникации между различными классами объектов в социальных сетях.

Ученые представили схему обнаружения ботов в Twitter, которая работает по принципу машинного обучения, извлекая более тысячи свойств в шести различных классах: мета-данные пользователей и друзей, твиты и эмодзи, сетевые шаблоны и временные ряды активности. Анализ полученных данных показал, что, что метаданные и контент пользователя являются двумя наиболее ценными источниками данных для обнаружения простых ботов.

Каждый десятый пользователь Twitter - бот

Категории и параметры, по которым производилась оценка ботов

Кроме того, исследователи оценили долю ботов в активной англоязычной аудитории Twitter. Были проанализированы почти 14 миллионов аккаунтов и выведены оптимальные пороговые значения, которые разделяют учетные записи человека и бота. Оценки количества ботов в соответствии с разными полярными моделями колеблются от девяти до 15 процентов, то есть численность компьютеризированных пользователей составляет от 28,7 до 47,8 миллиона. В собственном отчёте Twitter указаны другие показатели (5-8,5 процента).

Каждый десятый пользователь Twitter - бот

Оценка численности ботов по разным моделям

Достаточно большая разница между верхним и нижним значениями количества "нелюдей" объясняется трудностями в определении сложных ботов. Это указывает на важность отслеживания аккаунтов, все более изощрённо подстраивающихся под реальных пользователей и совершенствования моделей их идентификации, поскольку технологии обмана и обнаружения находятся в нескончаемой гонке.

Социальные боты могут загрязнять онлайн-обсуждение, предоставляя ложную достоверность своим сообщениям и влияя на других пользователей. Недавние исследования показывают, насколько сильно автоматизированные системы могут доминировать в обсуждениях по различным темам, начиная от электронных сигарет и заканчивая выборами и другими политическими процессами. Большие коллективы социальных ботов, также известных как бот-сети (бот-нет), контролируются ботмастерами и используются для скоординированных действий. Но есть у этого явления и светлая сторона – боты могут эффективно применяться для распространения общественно важных данных, например, информировать о чрезвычайных ситуациях.

0 комментариев
Оставлять комментарии могут только авторизованные пользователи