Pourquoi il est si difficile de compter les bots Twitter

Pourquoi il est si difficile de compter les bots Twitter

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Les comptes automatisés sont devenus plus sophistiqués et complexes ces dernières années. De nombreux faux comptes sont exploités en partie par des humains ainsi que par des machines, ou amplifient simplement des messages écrits par de vraies personnes (ce que Menczer appelle des «comptes cyborg»). D’autres comptes utilisent des astuces conçues pour échapper à la détection humaine et algorithmique, comme aimer et ne pas aimer rapidement les tweets ou publier et supprimer des tweets. Et, bien sûr, il existe de nombreux comptes automatisés ou semi-automatisés, comme ceux gérés par de nombreuses entreprises, qui ne sont pas réellement dangereux.

L’algorithme Botometer utilise l’apprentissage automatique pour évaluer un large éventail de données publiques liées à un compte, pas seulement le contenu des tweets, mais aussi le moment où les messages sont envoyés, qui suit un compte, etc., pour déterminer la probabilité qu’il s’agisse d’un bot. . Bien que l’algorithme soit à la pointe de la technologie, déclare Menczer, « de nombreux comptes se situent désormais dans la plage où l’algorithme n’est fondamentalement pas très sécurisé ».

Menczer et d’autres disent que la détection des bots est un jeu du chat et de la souris. Mais ils ajoutent que cela pourrait devenir beaucoup plus difficile à l’avenir, car les spammeurs utilisent des algorithmes capables de générer un texte plus convaincant et de maintenir la cohérence des conversations.

Twitter lui-même est mieux équipé pour détecter les robots utilisant l’apprentissage automatique car il a accès à beaucoup plus de données sur chaque compte. Cela inclut l’historique complet des activités d’un utilisateur, ainsi que les différentes adresses IP et appareils qu’il utilise. Mais Delip Rao, un expert en apprentissage automatique qui a travaillé sur la détection de spam sur Twitter de 2011 à 2013, affirme que l’entreprise pourrait ne pas être en mesure de révéler comment cela fonctionne, car cela pourrait révéler des données personnelles ou des informations qui pourraient être utilisées pour manipuler la plate-forme de spam. recommandation. système.

Cette semaine, Musk a également discuté avec Parag Agrawal, PDG de Twitter, de la facilité avec laquelle l’entreprise pourrait révéler sa méthodologie pour trouver des bots. Lundi, Agrawal a posté un sujet expliquant à quel point le défi demeure complexe. Il a noté que les données privées dont dispose Twitter peuvent modifier les estimations du nombre de bots sur le service. « FirstnameBunchOfNumbers sans photo de profil et des tweets étranges peuvent vous ressembler à un bot ou à un spam, mais dans les coulisses, nous voyons souvent plusieurs indicateurs indiquant qu’il s’agit d’une personne réelle », a-t-il écrit dans le fil. Agrawal a également déclaré que Twitter ne pouvait pas révéler les détails de ces évaluations.

Si Twitter ne peut pas ou ne veut pas révéler sa méthodologie et que Musk dit qu’il ne procédera pas sans détails, l’accord pourrait rester dans les limbes. Bien sûr, Musk pourrait utiliser le problème comme levier pour négocier le prix à la baisse.

Pour l’instant, Musk semble insatisfait des efforts de Twitter pour expliquer pourquoi trouver des bots n’est pas aussi facile qu’il le pense. Il a répondu au long fil d’Agrawal lundi avec un message simple cela semblait beaucoup plus approprié pour un bot qu’un acheteur potentiel de Twitter : un seul emoji caca souriant.



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