As contas automatizadas tornaram-se mais sofisticadas e complexas nos últimos anos. Muitas contas falsas são parcialmente operadas por humanos, bem como por máquinas, ou apenas amplificam mensagens escritas por pessoas reais (o que Menczer chama de “contas ciborgues”). Outras contas usam truques projetados para evitar a detecção humana e algorítmica, como curtir e descurtir rapidamente tweets ou postar e excluir tweets. E é claro que existem muitas contas automatizadas ou semiautomatizadas, como as administradas por muitas empresas, que não são realmente prejudiciais.
O algoritmo Botometer u.s.a. aprendizado de máquina para avaliar uma ampla gama de dados públicos vinculados a uma conta – não apenas o conteúdo dos tweets, mas quando as mensagens são enviadas, quem segue uma conta e assim por diante – para determinar a probabilidade de ser um bot . Embora o algoritmo seja de última geração, diz Menczer, “muitas contas agora caem na faixa em que o algoritmo basicamente não tem muita certeza”.
Menczer e outros dizem que detectar bots é um jogo de gato e rato. Mas eles acrescentam que isso pode se tornar significativamente mais desafiador no futuro, já que os spammers usam algoritmos que são mais capazes de gerar textos convincentes e manter conversas coerentes.
O próprio Twitter está mais bem equipado para detectar bots usando aprendizado de máquina porque tem acesso a muito mais dados sobre cada conta. Isso inclui o histórico completo de atividades de um usuário, bem como os diferentes endereços IP e dispositivos que eles usam. Mas Delip Rao, especialista em aprendizado de máquina que trabalhou na detecção de unsolicited mail no Twitter de 2011 a 2013, diz que a empresa pode não ser capaz de revelar como isso funciona porque isso poderia divulgar dados pessoais ou informações que poderiam ser usadas para manipular a recomendação da plataforma. sistema.
Esta semana, Musk também brigou com Parag Agrawal, CEO do Twitter, sobre a facilidade com que a empresa poderia divulgar sua metodologia para encontrar bots. Na segunda-feira, Agrawal postou um tópico explicando o quão complexo o desafio ainda é. Ele observou que os dados privados que o Twitter detém podem alterar os cálculos em torno do número de bots no serviço. “FirstnameBunchOfNumbers sem foto de perfil e tweets estranhos podem parecer um bot ou unsolicited mail para você, mas nos bastidores muitas vezes vemos vários indicadores de que é uma pessoa actual”, escreveu ele no tópico. Agrawal também disse que o Twitter não poderia divulgar detalhes dessas avaliações.
Se o Twitter não puder, ou não quiser, revelar sua metodologia e Musk disser que não prosseguirá sem detalhes, o acordo pode permanecer no limbo. Claro, Musk está usando a questão como alavanca para negociar o preço para baixo.
Por enquanto, Musk parece insatisfeito com os esforços do Twitter para explicar por que encontrar bots não é tão fácil quanto ele pensa. Ele respondeu ao longo tópico de Agrawal na segunda-feira com uma mensagem simples isso parecia muito mais adequado para um bot do que para um possível comprador do Twitter: um único emoji de cocô sorridente.
.
Fonte da Notícia: www.stressed.com
