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Comment repérer un robot Twitter?

Les comptes Bot sont un problème persistant sur Twitter, où ils peuvent être utilisés pour faire des courriers indésirables et influencer les politiques de façon plus générale. Mais à mesure que les entreprises et les groupes tiers ont essayé de repousser les campagnes de robots, il suffit d’identifier les comptes qui se sont révélés très difficiles.

Un nouveau système appelé Botomètre, construit par des chercheurs de l’Université d’Indiana et de l’Université du Nord-Est, est l’exemple parfait de pourquoi. Le système examine plus de 1000 facteurs, allant des tweets eux-mêmes (y compris les métadonnées sur la façon et l’endroit où ils ont été postés) à la composition des adeptes. «Nous utilisons une large gamme de signaux pour calculer les scores», a déclaré Onur Varel, un chercheur de l’Université du Nord-Est qui a travaillé sur le projet. « Selon le comportement de l’utilisateur, différents types d’entités peuvent être révélateurs. »

Les premiers résultats ont été alarmants. Lorsque j’ai couru quelques comptes plus tôt cette semaine, je suis parti avec un score de 27% – alors que notre estimé rédacteur en chef pesait à 40%. C’est seulement 3 pour cent inférieur à celui de @Arguetron, l’infâme botte de contre-troll de Sarah Nyberg. (Le score de Nilay est tombé dans les jours depuis, vraisemblablement le résultat d’un twittage plus humain et émotionnel.)

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En théorie, tout ce qui est inférieur à 40 pour cent est fondamentalement une recherche humaine, alors je n’ai pas encore besoin de commencer à questionner mon humanité. Et crucialement, Varel ne prétend pas que le système est suffisamment précis pour juger fermement. Le système est encore en cours, et l’équipe sollicite activement plus de données pour le dépôt de systèmes du robot.

Dans le même temps, Varel dit que les robots eux-mêmes deviennent plus sophistiqués, devenant de plus en plus difficiles à repérer depuis qu’il a commencé à les étudier en 2011. Le résultat pourrait être de mauvaises nouvelles pour les gouvernements, les réseaux sociaux et ceux qui souhaitent réprimer le spam. On s’améliore pour repérer les robots, mais pas assez vite pour rattraper les robots eux-mêmes.

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