Такмичење великог броја система у детекцији ботова на Твитеру, које је покренула Агенција за развој напредних истраживачких пројеката, успело је да укаже на кључне критеријуме за препознавање лажних налога
Текст: Ђорђе Петровић
Учесници такмичења опремили су своје системе тако да идентификују лажне налоге користећи пет главних тачака при обради података. Системи које су добили као резултат далеко су од савршених, будући да је најбољи функционисао само 40 одсто времена, али ипак откривају најбоље начине за уочавање бота на Твитеру. Њихов закључак је да би успешну детекцију требало да гарантује ослањање на следеће тачке:
1. Кориснички налог
Најједноставнији начин да сазнате да ли је неки налог лажан јесте да проверите профил, будући да најрудиментарнијим ботовима недостаје слика, линк или било каква биографска информација. Софистициранији бот ће можда користити слику коју је украо са мреже или неко корисничко име које је већ аутоматски генерисано.
2. Синтакса твита
Машинама је и даље невероватно тешко да употребљавају људски језик. Твитови неког бота могу разоткрити његову алгоритамску логику, будући да су углавном неоригинални и репетитивни, или користе одговоре који су уобичајени за такозване chatbot програме. Неразумевање очигледне шале и брза промена теме понекад су наговештаји лажног налога (нажалост, они су такође уобичајени и међу људским корисницима Твитера).
3. Семантика твита
Ботови се углавном праве са специфичном сврхом на уму, па могу бити превише опседнути неком посебном темом. Рецимо, могу да објављују исти линк изнова и изнова или твитују о мало чему другом.
4. Понашање током времена
Посматрање твитова током времена може такође да води до разоткривања ботова. Уколико неки налог твитује невероватним темпом, у неуобичајено време, или чак превише редовно, то може бити добар знак да је у питању лажњак. Истраживачи су, такође, уочили да лажни налози често одају неконзистентан став према темама током времена.
5. Одлике мреже
Динамика мреже није видљива већини корисника, али може открити доста о неком налогу. Ботови могу пратити само неколико налога или могу бити праћени од стране многих других ботова. Тоналитет твитова неког бота такође може бити неподударан са оним твитовима са којиме је повезан, што само указује да не постоји права друштвена интеракција.
Твитер је недавно предузео драстичне мере гашења више од два милиона аутоматских налога или ботова, као део покушаја да успори ширење дезинформација кроз сопствену платформу. Али, угасио је само оне најозлоглашеније и очигледне преступнике. Међутим, прерушавање лажних корисника у праве сигурно ће се наставити и даље, будући да се од оних који у томе учествују може очекивати да подигну игру на још виши ниво.
У извештају објављеном у Прегледу Технолошког института у Масачусетсу наводи се да напредак који је остварен на пољу машинског учења указује на то на које све начине ботови могу постати више налик људима. Истраживачи ИБМ-а недавно су представили систем који је способан да се упусти у разумну и кохерентну расправу “рударећи” по тексту. И Гуглов софтвер Duplex такође је показао како системи вештачке интелигенције могу научити да подражавају нијансе људског разговора.