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Cómo detectar un bot social en Twitter
En 2011, un equipo de la Universidad de Texas A&M llevó a cabo un ataque cibernético para atrapar a usuarios no humanos de Twitter que estaban contaminando la Twittersphere con spam. Su enfoque consistía en configurar cuentas de honeypot que publicaran contenido sin sentido que ningún usuario humano estaría interesado. Cualquier cuenta que retuiteara este contenido, o se hiciera amigo del propietario, seguramente debe ser un usuario no humano conocido como un bot social.
El equipo instaló 60 honeypots y cosechó unas 36.000 cuentas potenciales de bots sociales. El resultado sorprendió a muchos observadores debido a la gran cantidad de relatos no humanos que estaban activos. Estos bots eran generalmente poco sofisticados y simplemente retuiteaban más o menos cualquier contenido que encontraban.
Desde entonces, los bots sociales se han vuelto significativamente más avanzados. Buscan en las redes sociales personas populares e influyentes, las siguen y captan su atención enviándoles mensajes. Estos bots pueden identificar palabras clave y encontrar contenido en consecuencia y algunos incluso pueden responder consultas utilizando algoritmos de lenguaje natural.
Eso hace que la identificación de los bots sociales sea mucho más difícil. Pero hoy, Emilio Ferrara y sus amigos de la Universidad de Indiana en Bloomington, dicen que han desarrollado una forma de detectar bots sociales sofisticados y distinguirlos de los usuarios humanos comunes.
La técnica es relativamente sencilla. Empiezan por reunir un conjunto de bots sociales del grupo original que salió a la luz en 2011. Eligieron 15.000 de estos y recopilaron sus 200 tweets más recientes, así como los 100 tweets más recientes que los mencionaban. Eso produjo un conjunto de datos de unos 2,6 millones de tweets. Luego, el equipo recopiló un conjunto de datos similar para 16,000 usuarios humanos que consta de más de 3 millones de tweets.
Finalmente, los investigadores crearon un algoritmo llamado Bot o no ? para extraer estos datos en busca de diferencias significativas entre las propiedades de los usuarios humanos y los bots sociales. El algoritmo analizó más de 1,000 características asociadas con estas cuentas, como la cantidad de tweets y retweets que publicó cada usuario, la cantidad de respuestas, menciones y retweets que recibió cada uno, la longitud del nombre de usuario e incluso la antigüedad de la cuenta.
Resulta que existen diferencias significativas entre las cuentas humanas y las cuentas de bot. Los bots tienden a retuitear con mucha más frecuencia que los humanos y también tienen nombres de usuario más largos y cuentas más jóvenes. Por el contrario, los humanos reciben más respuestas, menciones y retuits.
Juntos, estos factores crean una especie de huella digital que se puede utilizar para detectar bots. ¿Bot o no? logra una precisión de detección muy prometedora, dicen Ferrara y sus amigos.
Sin embargo, existen algunas limitaciones. Primero, el equipo tomó los bots sociales identificados originalmente en 2011, por lo que es muy posible que ahora haya bots más avanzados que sean menos fáciles de detectar.
Y también hay casos límite que contienen publicaciones tanto de humanos como de bots sociales, por ejemplo, cuando los humanos prestan sus cuentas a bots o cuando las cuentas han sido pirateadas por bots. Detectar estas anomalías es actualmente imposible, admiten Ferrara y compañía.
Sin embargo, este es un comienzo interesante en el proceso de identificación de bots sociales. Pero es una tarea que probablemente se volverá más difícil con el paso del tiempo. Con solo 140 caracteres, Twitter impone restricciones significativas sobre el tipo de comunicación que es posible. Por lo tanto, es mucho más fácil para una computadora recrear el comportamiento muy limitado que los humanos demuestran en este espacio.
Para aquellos interesados, Ferrara y compañía han hecho su ¿Bot o no? algoritmo disponible en este sitio web . Simplemente ingrese el nombre de pantalla del usuario de Twitter y analizará sus características y publicaciones más recientes para determinar la probabilidad de que sea un bot social.
No estaba funcionando en el momento de escribir este artículo, tal vez fuera víctima de un robot social agraviado. Pero si está funcionando ahora, pruébelo y publique sus pensamientos en la sección de comentarios a continuación.
Ref: http://arxiv.org/abs/1407.5225 : El auge de los Social Bots