Las cuentas de Twitter de 'celebridades', aquellas con más de 10 millones de seguidores, muestran un comportamiento más parecido a un bot que los usuarios con menos seguidores, según una nueva investigación.
Los investigadores, de la Universidad de Cambridge, utilizaron datos de Twitter para determinar si los bots pueden detectarse con precisión, cómo se comportan y cómo afectan la actividad de Twitter.
Dividieron las cuentas en categorías según el número total de seguidores y descubrieron que las cuentas con más de 10 millones de seguidores tienden a retuitear a tasas similares a las de los bots. Sin embargo, en las cuentas con menos seguidores, los bots tienden a retuitear mucho más que los humanos. EstosLas cuentas de celebridades también tuitean aproximadamente al mismo ritmo que los bots con un número de seguidores similar, mientras que en las cuentas más pequeñas, los bots tuitean mucho más que los humanos. Sus resultados se presentarán en la Conferencia Internacional IEEE / ACM sobre Avances en el Análisis y Minería de Redes Sociales.ASONAM en Sydney, Australia.
Los bots, como las personas, pueden ser maliciosos o benignos. El término 'bot' a menudo se asocia con spam, contenido ofensivo o infiltración política, pero muchas de las organizaciones más reputadas del mundo también dependen de los bots para sus canales de redes sociales.Por ejemplo, las principales organizaciones de noticias, como la CNN o la BBC, que producen cientos de piezas de contenido diariamente, dependen de la automatización para compartir las noticias de la manera más eficiente. Estas cuentas, aunque clasificadas como bots, son consideradas por los usuarios como confiables.fuentes de información.
"Un usuario de Twitter puede ser un humano y seguir siendo un spammer, y una cuenta puede ser operada por un bot y seguir siendo benigna", dijo Zafar Gilani, estudiante de doctorado en el Laboratorio de Computación de Cambridge, quien dirigió la investigación.está interesado en ver qué tan eficazmente podemos detectar cuentas automatizadas y qué efectos tienen ".
Los bots han estado en Twitter durante la mayor parte de la existencia de la red social; se estima que entre el 40 y el 60% de todas las cuentas de Twitter son bots. Algunos bots tienen decenas de millones de seguidores, aunque la gran mayoría tiene menos demil: las cuentas humanas tienen una distribución similar.
Para detectar bots de manera confiable, los investigadores utilizaron por primera vez la herramienta en línea BotOrNot que pasó a llamarse BotOMeter, que es una de las únicas herramientas de detección de bots en línea disponibles. Sin embargo, sus resultados iniciales mostraron altos niveles de inexactitud. BotOrNot mostró baja precisiónen la detección de bots que tenían características similares a bot en su nombre de cuenta, información de perfil, frecuencia de tweets de contenido y, especialmente, redirección a fuentes externas. Gilani y sus colegas decidieron entonces adoptar un enfoque manual para la detección de bot.
Se reclutaron cuatro estudiantes de pregrado para inspeccionar manualmente las cuentas y determinar si eran bots. Esto se hizo mediante una herramienta que presentaba automáticamente los perfiles de Twitter y permitía a los estudiantes clasificar el perfil y tomar notas. Cada cuenta se revisó colectivamente antes de unase tomó una decisión.
Para determinar si una cuenta era un bot o no, los estudiantes observaron diferentes características de cada cuenta. Estas incluían la fecha de creación de la cuenta, la frecuencia promedio de tweets, el contenido publicado, la descripción de la cuenta, si el usuario responde a los tweets, me gusta o favoritos recibidos y la proporción de seguidores a amigos. Se analizaron un total de 3.535 cuentas: 1.525 fueron clasificadas como bots y 2010 como humanos.
Los estudiantes mostraron niveles muy altos de acuerdo sobre si las cuentas individuales eran bots. Sin embargo, mostraron niveles significativamente más bajos de acuerdo con la herramienta BotOrNot.
El algoritmo de detección de bots que desarrollaron posteriormente logró aproximadamente un 86% de precisión en la detección de bots en Twitter. El algoritmo utiliza un tipo de clasificador conocido como Random Forests, que utiliza 21 funciones diferentes para detectar bots, y el clasificador en sí está entrenado por el originalconjunto de datos anotado por los anotadores humanos.
Los investigadores descubrieron que las cuentas de bots difieren de las de los humanos en varios aspectos clave. En general, las cuentas de bot generan más tweets que las cuentas de humanos. También retuitean con mucha más frecuencia y redireccionan a los usuarios a sitios web externos con mucha más frecuencia que los humanos. La única excepcióna esto fue en cuentas con más de 10 millones de seguidores, donde bots y humanos mostraron mucha más similitud en términos de volumen de tweets y retweets.
"Creemos que esto se debe probablemente a que los bots no son tan buenos para crear contenido original de Twitter, por lo que dependen mucho más de los retweets y de la redirección de seguidores a sitios web externos", dijo Gilani. "Mientras que los bots son cada vez más sofisticados, todavía son bastante malos en las conversaciones de Twitter uno a uno, por ejemplo; la mayoría de las veces, una conversación con un bot será principalmente un galimatías ".
A pesar del gran volumen de Tweets producidos por bots, los humanos todavía tienen tweets de mejor calidad y más atractivos: los tweets de cuentas humanas reciben en promedio 19 veces más me gusta y 10 veces más retweets que los tweets de cuentas de bot. Los bots también pasan menos tiempoMe gusta los tweets de otros usuarios.
"Mucha gente tiende a pensar que los bots son nefastos o malvados, pero eso no es cierto", dijo Gilani. "Pueden ser cualquier cosa, como una persona. Algunos de ellos no son exactamente legales o morales, pero muchos de ellosson completamente inofensivos. Lo que voy a hacer a continuación es modelar el costo social de estos bots: ¿cómo están cambiando la naturaleza y la calidad de las conversaciones en línea? Sin embargo, lo que está claro es que los bots llegaron para quedarse ".
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Materiales proporcionado por Universidad de Cambridge . La historia original tiene la licencia a Licencia Creative Commons . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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