211service.com
Hoe een sociale bot op Twitter te spotten
In 2011 voerde een team van de Texas A&M University een cyberaanval uit om niet-menselijke Twitter-gebruikers te vangen die de Twitter-sfeer vervuilen met spam. Hun aanpak was om honeypot-accounts op te zetten die onzinnige inhoud plaatsten waarin geen enkele menselijke gebruiker ooit geïnteresseerd zou zijn. Elk account dat deze inhoud heeft geretweet of bevriend is geraakt met de eigenaar, moet zeker een niet-menselijke gebruiker zijn die bekend staat als een sociale bot.
Het team zette 60 honeypots op en verzamelde zo'n 36.000 potentiële sociale bot-accounts. Het resultaat verraste veel waarnemers vanwege het grote aantal niet-menselijke accounts dat actief was. Deze bots waren over het algemeen ongecompliceerd en retweeten eenvoudigweg min of meer alle inhoud die ze tegenkwamen.
Sindsdien zijn sociale bots aanzienlijk geavanceerder geworden. Ze zoeken op sociale netwerken naar populaire en invloedrijke mensen, volgen ze en trekken hun aandacht door ze berichten te sturen. Deze bots kunnen trefwoorden identificeren en dienovereenkomstig inhoud vinden en sommige kunnen zelfs vragen beantwoorden met behulp van natuurlijke taalalgoritmen.
Dat maakt het identificeren van sociale bots veel moeilijker. Maar vandaag zeggen Emilio Ferrara en vrienden van de Indiana University in Bloomington dat ze een manier hebben ontwikkeld om geavanceerde sociale bots te herkennen en te onderscheiden van gewone menselijke gebruikers.
De techniek is relatief eenvoudig. Ze beginnen met het verzamelen van een reeks sociale bots van de oorspronkelijke groep die in 2011 werd uitgebracht. Ze kozen 15.000 hiervan en verzamelden hun 200 meest recente tweets evenals de 100 meest recente tweets waarin ze werden genoemd. Dat leverde een dataset op van zo'n 2,6 miljoen tweets. Het team verzamelde vervolgens een vergelijkbare dataset voor 16.000 menselijke gebruikers, bestaande uit meer dan 3 miljoen tweets.
Ten slotte creëerden de onderzoekers een algoritme genaamd Bot of niet ? om deze gegevens te ontginnen op zoek naar significante verschillen tussen de eigenschappen van menselijke gebruikers en sociale bots. Het algoritme keek naar meer dan 1.000 functies die aan deze accounts zijn gekoppeld, zoals het aantal tweets en retweets dat elke gebruiker heeft gepost, het aantal antwoorden, vermeldingen en retweets die elk heeft ontvangen, de lengte van de gebruikersnaam en zelfs de leeftijd van het account.
Het blijkt dat er aanzienlijke verschillen zijn tussen menselijke accounts en botaccounts. Bots hebben de neiging om veel vaker te retweeten dan mensen en ze hebben ook langere gebruikersnamen en jongere accounts. Daarentegen ontvangen mensen meer antwoorden, vermeldingen en retweets.
Samen creëren deze factoren een soort vingerafdruk waarmee bots kunnen worden gedetecteerd. Bot of niet? behaalt een veelbelovende detectienauwkeurigheid, zeggen Ferrara en vrienden.
Er zijn echter enkele beperkingen. Ten eerste nam het team sociale bots die oorspronkelijk in 2011 werden geïdentificeerd, dus het is heel goed mogelijk dat er nu geavanceerdere bots zijn die minder gemakkelijk te detecteren zijn.
En er zijn ook grensgevallen waarin berichten van zowel mensen als sociale bots voorkomen, bijvoorbeeld wanneer mensen hun accounts uitlenen aan bots of wanneer accounts door bots zijn gehackt. Het detecteren van deze anomalieën is momenteel onmogelijk, geven Ferrara en co toe.
Desalniettemin is dit een interessant begin in het proces van het identificeren van sociale bots. Maar het is een taak die waarschijnlijk moeilijker zal worden naarmate de tijd verstrijkt. Met slechts 140 tekens legt Twitter aanzienlijke beperkingen op aan het type communicatie dat mogelijk is. Het is daarom voor een computer veel gemakkelijker om het zeer beperkte gedrag dat mensen in deze ruimte vertonen, na te bootsen.
Voor de geïnteresseerden, Ferrara en co hebben hun Bot of niet? algoritme beschikbaar op deze website . Voer eenvoudig de schermnaam van de Twitter-gebruiker in en deze analyseert de functies en meest recente berichten om de waarschijnlijkheid te bepalen dat het een sociale bot is.
Het werkte niet op het moment van schrijven, misschien het slachtoffer van een benadeelde sociale bot. Maar als het nu werkt, probeer het dan eens en plaats uw mening in de opmerkingen hieronder.
Referentie: http://arxiv.org/abs/1407.5225 : De opkomst van sociale bots