Il y a beaucoup de robots sur Twitter. Certains tentent de vendre des choses, d'autres sont une étape d'une escroquerie élaborée, et d'autres sont dirigées par des agences de renseignement internationales pour un certain nombre de raisons.

Repérer ces bots n'est pas forcément difficile: faites défiler la chronologie pour voir si leur activité ressemble à celle d'un humain. Conversent-ils avec des amis, comme le font les humains, ou disent-ils simplement des choses à des utilisateurs qui ne répondent jamais? Ont-ils divers intérêts, comme les humains, ou sont-ils liés à un sujet? Gardez ces choses à l'esprit et vous pouvez avoir une idée de si quelque chose est un bot.

Cependant, pour ces moments, vous ne pouvez pas dire si vous regardez un bot ou une personne, Botometer peut vous aider. Cet outil, de l'Université de l'Indiana et de la Northeastern University, prend en compte plus de 1000 facteurs, et vous donne ensuite la probabilité qu'un utilisateur Twitter donné soit ou non un bot. Ce n'est pas parfait, parce que c'est un problème difficile à résoudre, mais Botometer est un excellent outil.

Pour commencer, connectez-vous à Botometer avec votre compte Twitter, puis commencez à ajouter un nom d'utilisateur Curieux a propos de. Vous verrez le résultat rapidement:

Qu'est-ce que cela signifie? Plus le pourcentage sur le "Bot score" est élevé, plus un utilisateur donné est susceptible d'être un bot. Selon la page FAQ du Botomètre:

En gros, on peut interpréter un score bot comme une probabilité que l'utilisateur soit un bot. En tant que tel, les scores de bot plus proches des valeurs extrêmes de 0% et 100% sont des assertions plus confiantes de la bot-ness du compte.

Dans ce cas, Botometer pense qu'il y a seulement 16% de chances que mon collègue Harry soit un bot . C'est une conclusion raisonnable. J'ai travaillé avec Harry pendant des années, et je suspecte toujours qu'il n'est pas réel - mais seulement 16% du temps.

Il y a quelques choses que nous pouvons creuser en utilisant le lien "Détails" à droite du résultats. Par exemple, nous pouvons voir une chronologie du moment où l'utilisateur a été mentionné en dernier et retweeté.

Vous pouvez également voir une ventilation des types de sentiments par défaut de l'utilisateur, et une ventilation de l'utilisation des mots (nom / verbe / adjectif / etc.) Ce ne sont là que quelques-uns des facteurs utilisés par le service, mais plonger dedans peut s'avérer fascinant.

J'ai couru cela par quelques robots connus, et quelques personnes dont je suis raisonnablement certain sont des humains. Les pourcentages précis variaient, mais pour la plupart, j'ai trouvé les résultats fiables. Les exceptions principales ont tendance à être des comptes Twitter dirigés par plusieurs personnes, y compris ceux des politiciens et des marques. Cela a du sens pour moi, car de tels comptes se comportent souvent de la même manière que les robots: ils ont tendance à se concentrer sur des sujets uniques et souvent à ne pas dialoguer comme le font les utilisateurs normaux.

Si un compte est un bot Tient @ing, apprend à bloquer un compte Twitter et envisage de le signaler.

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