✖


Jump to content

Твиттер-бот

(Перенаправлено с Twitterbot )

Бот Twitter (или X-бот ) — это тип программного бота , который управляет учетной записью Twitter Twitter через API . [1] Программное обеспечение социального бота может автономно выполнять такие действия, как твиты, ретвиты, лайки, подписки, отписки или прямые сообщения другим учетным записям. [2] Автоматизация учетных записей Twitter регулируется [3] набор правил автоматизации, определяющих правильное и неправильное использование автоматизации. [4] Правильное использование включает в себя трансляцию полезной информации, автоматическое создание интересного или творческого контента и автоматические ответы пользователям посредством прямых сообщений. [5] [6] [7] Ненадлежащее использование включает обход ограничений скорости API, нарушение конфиденциальности пользователей, рассылку спама, [8] и кукловодство . Боты Twitter могут быть частью более крупной бот-сети . Их можно использовать для влияния на выборы и в кампаниях по дезинформации .

Политика Твиттера разрешает использовать ботов, не допускающих оскорбительных действий, например, созданных в качестве безобидного хобби или в художественных целях. [9] или опубликовать полезную информацию, [10] хотя изменения цен на ранее бесплатный сервис API в июне 2023 года привели к закрытию многих таких аккаунтов. [11]

Типы

[ редактировать ]

Положительное влияние

[ редактировать ]
Бот @congressedits в Твиттере опубликовал сообщение, когда статьи Википедии были анонимно отредактированы с IP-адресов в пределах диапазонов, присвоенных Конгрессу США.

Многие невредоносные боты популярны из-за своей развлекательной ценности. Однако по мере совершенствования технологий и творчества создателей ботов растет и потенциал Twitter-ботов, удовлетворяющих социальные потребности. [12] [13] @tinycarebot — это бот Twitter, который призывает подписчиков практиковать заботу о себе , а бренды все чаще используют автоматизированных ботов Twitter для интерактивного взаимодействия с клиентами . [14] [15] Одна организация по борьбе с издевательствами создала @TheNiceBot, который пытается бороться с распространением злых твитов, автоматически отправляя в Твиттере добрые сообщения. [16]

В июне 2023 года Twitter начал взимать 100 долларов в месяц за базовый доступ к своему API, в результате чего многие развлекательные боты были приостановлены или удалены. [11]

Политический

[ редактировать ]
Дополнительная информация: вмешательство России в выборы в США в 2016 году.
Боты Твиттера публикуют аналогичные сообщения в поддержку Клинтон во время выборов в США в 2016 году.

Политические боты Твиттера вызывают обеспокоенность в связи с распространением вредоносного контента, усилением поляризации и распространением фейковых новостей . [17] [18] [19] Подмножество ботов Twitter, запрограммированных для выполнения социальных задач, сыграло важную роль на президентских выборах в США в 2016 году. [20] По оценкам исследователей, боты, поддерживающие Трампа , генерировали четыре твита для каждого автоматического аккаунта, поддерживающего Клинтон , и во время финальных дебатов превосходили ботов, поддерживающих Клинтон, по соответствующим хэштегам. Обманчивые боты Твиттера обманули кандидатов и сотрудников предвыборной кампании, заставив их ретвитнуть неправомерно присвоенные цитаты и аккаунты, связанные с зажигательными идеалами. [21] [22] [23] Также документально подтверждено, что боты Twitter влияют на онлайн-политику в Венесуэле . [24] Было обнаружено , что в 2019 году 20% мировых тенденций в Твиттере были созданы автоматически с использованием ботов из Турции. Сообщается, что 108 000 бот-аккаунтов массово публиковали твиты, чтобы продвигать 19 000 ключевых слов в главные тенденции в Турции, продвигать лозунги, такие как политические кампании, связанные с местными выборами в Турции в 2019 году . [25]

В ноябре 2022 года китайские боты скоординировано заполонили Твиттер мусорной информацией (например, рекламой азартных игр ), чтобы отвлечь внимание пользователей от протестов . [26] Эти боты, замаскированные под привлекательных девушек, отметили хэштегами крупные города Китая. [27]

Фейковые подписчики

[ редактировать ]

Большинство аккаунтов в Твиттере, подписанных на общественных деятелей и бренды, часто являются фейковыми или неактивными, поэтому количество подписчиков в Твиттере у знаменитостей является сложным показателем для оценки популярности. [28] Хотя с этим не всегда можно помочь, некоторых общественных деятелей, которые приобрели или потеряли огромное количество подписчиков за короткие периоды времени, обвиняют в скрытой оплате подписчиков в Твиттере. [29] [30] Например, аккаунты в Твиттере Шона Комбса , члена Палаты представителей Джареда Полиса (штат Колорадо), PepsiCo , Mercedes-Benz и 50 Cent подверглись тщательной проверке на предмет возможного участия в покупке и продаже подписчиков в Твиттере, что, по оценкам, составляет от бизнес с оборотом 40 и 360 миллионов долларов в год. [29] [30] Продавцы учетных записей могут взимать дополнительную плату за более реалистичные учетные записи, в которых есть изображения профиля и биографии Twitter, а также ретвитнуть учетные записи, на которые они подписаны. [30] Помимо повышения эго, общественные деятели могут получить более выгодные контракты на поддержку за счет завышенных показателей Twitter. [29] Однако для брендов превращение онлайн-шумихи и подписчиков в социальных сетях в продажи недавно оказалось под вопросом после того, как компания Coca-Cola сообщила, что корпоративное исследование показало, что ажиотаж в социальных сетях не вызывает всплеска краткосрочных продаж. [31] [32]

Идентификация

[ редактировать ]

Иногда желательно определить, когда учетная запись Twitter контролируется интернет-ботом . [33] После периода тестирования в феврале 2022 года Twitter развернул метки для идентификации учетных записей ботов и автоматических твитов. [34] [35]

Обнаружение пользователей Твиттера, не являющихся людьми, представляло интерес для ученых. [33] [36]

В статье 2012 года [1] Чу и др. предлагаю следующие критерии, указывающие на то, что аккаунт может быть ботом (проектировали автоматизированную систему):

  • «Периодическое и регулярное время» твитов;
  • Содержит ли содержимое твита известный спам ; и
  • Соотношение твитов с мобильных устройств и компьютеров по сравнению со средним пользователем Twitter.

Эмилио Феррара из Университета Южной Калифорнии использовал искусственный интеллект для выявления ботов в Твиттере. Он обнаружил, что люди отвечают на другие твиты в четыре или пять раз чаще, чем боты, и что боты со временем продолжают публиковать более длинные твиты. [37] Боты также публикуют сообщения через более регулярные промежутки времени, например, публикуя сообщения в Твиттере с 30-минутными или 60-минутными интервалами. [37]

Университет Индианы разработал бесплатный сервис под названием Botometer [38] (ранее BotOrNot), который оценивает дескрипторы Twitter на основе вероятности того, что они являются Twitter-ботом. [39] [40] [41]

Недавнее исследование EPFL показало, что классифицировать учетную запись Twitter как ботовую или нет не всегда возможно, поскольку хакеры захватывают человеческие учетные записи и используют их в качестве ботов временно или постоянно. [42] и параллельно владельцу аккаунта в некоторых случаях. [25]

См. Также: Профилирование авторов § Профилирование авторов и Интернет.

Примеры

[ редактировать ]
Твиттер-бот «Hourly Cosmos» в 2020 году

Существует множество различных типов ботов Twitter, и их цели различаются. Вот некоторые примеры:

  • @Betelgeuse_3 отправляет ответы в ответ на твиты, содержащие фразу «Битлджус, битлджус, битлджус». Твиты отправляются голосом главного героя из фильма «Битлджус» . [43]
  • @CongressEdits и @parliamentedits публикуют сообщения всякий раз, когда кто-то вносит изменения в Википедию с IP-адресов Конгресса США и Парламента Соединенного Королевства соответственно. [44] Работа @CongressEdits была приостановлена ​​в 2018 году, а @parliamentedits все еще работает.
  • @DBZNappa ответил: «ЧТО!? ДЕВЯТЬ ТЫСЯЧ?» всем в Твиттере, кто использовал фразу интернет-мема « более 9000 ». Счет был открыт в 2011 году и в конечном итоге был заблокирован в 2015 году. [45]
  • @DearAssistant отправляет твиты с автоответом, отвечая на сложные запросы на простом английском языке, используя Wolfram Alpha . [6]
  • @DeepDrumpf — рекуррентная нейронная сеть , созданная в Массачусетском технологическом институте , которая публикует твиты, имитирующие Дональда Трампа речевые модели . Он получил свое тезку от термина «Дональд Дрампф », популяризированного в сегменте « Дональд Трамп » из шоу « Сегодня вечером на прошлой неделе» с Джоном Оливером . [46]
  • @DroptheIBot пишет в Твиттере сообщение: «Люди не являются нелегалами. Попробуйте вместо этого сказать «нелегальный иммигрант» или «несанкционированный иммигрант»» пользователям Твиттера, которые отправили твит, содержащий фразу «нелегальный иммигрант». Его создали американские журналисты Fusion.net Хорхе Ривас и Патрик Хоган. [47]
  • @everyword написал в Твиттере каждое слово английского языка. Это началось в 2007 году и продолжалось каждые тридцать минут до 2014 года. [48]
  • @nyt_first_said пишет в Твиттере каждый раз, когда The New York Times впервые использует это слово. Его создал художник и инженер Макс Битткер в 2017 году. [49] [50]
  • @factbot1 был создан Эриком Драссом, чтобы проиллюстрировать то, что он считал распространенной проблемой: люди в Интернете верят в неподтвержденные факты, которые сопровождают изображения. [51]
  • @fuckeveryword писал в Твиттере каждое слово на английском языке, которому предшествовало слово «fuck», но Twitter приостановил его на полпути, потому что аккаунт написал «fuck niggers ». [52] @fckeveryword был создан кем-то другим после приостановки, чтобы возродить задачу, которую он выполнил в 2020 году. [53]
  • @Horse ebooks — бот, который завоевал популярность среди людей, которым его твиты показались поэтичными. Это вдохновило различных твиттер-ботов с суффиксом _ebooks, которые используют генераторы текста Маркова (или аналогичные методы ) для создания новых твитов путем объединения твитов их владельца. [54] Он стал неактивным после кратковременной рекламы Bear Stearns Bravo.
  • @infinite_scream пишет в Твиттере и автоматически отвечает криком из 2–39 символов. [55] По крайней мере частично он вдохновлен Эдварда Мунка » «Криком . [56] это привлекло внимание тех, кто был обеспокоен президентством Дональда Трампа [57] и плохие новости. [56]
  • @MetaphorMagnet — это бот с искусственным интеллектом, который генерирует метафорические идеи, используя свою базу знаний о стереотипных свойствах и нормах. Бот-компаньон @MetaphorMirror сочетает эти метафоры с новостными твитами. Другой бот-компаньон, @BestOfBotWorlds, использует метафоры для генерации ложных религиозных идей. [58]
  • @Pentametron находит твиты, случайно написанные пятистопным ямбом , с помощью словаря произношения CMU , объединяет их в куплеты с помощью словаря рифм и ретвитит их как куплеты в ленты подписчиков. [59]
  • @RedScareBot пишет в Твиттере от имени Джозефа Маккарти в ответ на сообщения в Твиттере, в которых упоминаются слова «социалист», «коммунист» или «коммунизм». [43]
  • @tinycarebot предлагает своим подписчикам простые действия по уходу за собой, например, не забывать отрываться от экранов, делать перерыв, выходить на улицу и пить больше воды. Он также отправит рекомендации по уходу за собой, если вы напишете прямо на него в Твиттере. [60]
  • @DisinfoNews Агрегатор новостей дезинформации автоматически ретвитит твиты, в которых публикуются новостные статьи или научные работы, связанные с дезинформацией, ботами или троллями от экспертов, имеющих отношение к этим темам. [61]

Распространенность

[ редактировать ]

По оценкам Sysomos , в 2009 году боты Твиттера создавали примерно 24% твитов в Твиттере. [62] По данным компании, в 2013 году в Твиттере было 20 миллионов, или менее 5%, мошеннических аккаунтов. [63] В 2013 году два итальянских исследователя подсчитали, что 10 процентов всех аккаунтов в Твиттере были «ботами», хотя по другим оценкам эта цифра еще выше. [64] По оценкам одного значительного научного исследования, проведенного в 2017 году, до 15% пользователей Твиттера имели учетные записи автоматизированных ботов. [65] [66] По оценкам на 2020 год, эта цифра составит 15% всех аккаунтов или около 48 миллионов аккаунтов. [67]

Исследование MIT 2023 года показало, что сторонние инструменты, используемые для обнаружения ботов, могут быть не столь точными, поскольку они обучены на сборе данных упрощенными способами, а каждый твит в этих обучающих наборах затем вручную помечается людьми как бот или человек. [68] Уже в 2019 году немецкие исследователи тщательно изучили исследования, в которых использовались Botswatch и Botometer, отвергнув их как фундаментально ошибочные и пришли к выводу, что (в отличие от спам-аккаунтов) нет никаких доказательств того, что «социальные боты» вообще существуют. [69]

Влияние

[ редактировать ]

Распространенность ботов в Твиттере в сочетании со способностью некоторых ботов давать, казалось бы, человеческие ответы позволили этим нечеловеческим аккаунтам получить широкое влияние. [70] [71] [22] [72] Согласно исследованию, опубликованному журналом ScienceDirect Journal, социальные последствия, которые потенциально могут оказать эти Twitter-боты на человеческое восприятие, значительны. Рассматривая парадигму «Компьютеры как социальные действующие лица» (CASA), журнал отмечает, что «люди демонстрируют замечательную социальную реакцию на компьютеры и другие средства массовой информации, обращаясь с ними так, как если бы они были реальными людьми или реальными местами». Исследование пришло к выводу, что боты Twitter считаются заслуживающими доверия и компетентными в общении и взаимодействии, что делает их подходящими для передачи информации в сфере социальных сетей. [73] Исследование, проведенное в 2023 году, показало, что сообщения будут восприниматься как созданные людьми или ботами, зависит от партийной принадлежности. [74]

См. также

[ редактировать ]

Ссылки

[ редактировать ]
  1. ^ Jump up to: а б Чу, Цзы; Джанвеккьо, Стивен; Ван, Хайнин; Яджодиа, Сушил (2012). «Обнаружение автоматизации учетных записей Twitter: вы человек, бот или киборг?» (PDF) . Транзакции IEEE для надежных и безопасных вычислений . 9 (6): 811–824. дои : 10.1109/TDSC.2012.75 . ISSN   1545-5971 . S2CID   351844 . Архивировано из оригинала (PDF) 28 марта 2018 года . Проверено 1 августа 2014 г.
  2. ^ Уттам, Анкур (2 августа 2019 г.). «Анкур Уттам» . Авторская группа . doi : 10.1287/ee25ecbf-2e8b-4a02-b9c6-c7fb0396fe69 . S2CID   240598332 . Проверено 14 июля 2023 г.
  3. ^ Уттам, Анкур (2 августа 2019 г.). «Анкур Уттам» . Авторская группа . doi : 10.1287/ee25ecbf-2e8b-4a02-b9c6-c7fb0396fe69 . S2CID   240598332 . Проверено 14 июля 2023 г.
  4. ^ «Правила автоматизации» . Справочный центр Твиттера . Архивировано из оригинала 5 декабря 2017 года . Проверено 22 апреля 2017 г.
  5. ^ Мартин Брайант (11 августа 2009 г.). «12 странных и замечательных ботов для ретвитов в Твиттере» . ТНВ . Архивировано из оригинала 10 августа 2018 года . Проверено 1 августа 2014 г.
  6. ^ Jump up to: а б Проталинский, Эмиль (8 марта 2013 г.). «Дорогой помощник: бот Твиттера, который использует Wolfram Alpha, чтобы отвечать на ваши животрепещущие вопросы» . The Next Web, Inc. Архивировано из оригинала 20 апреля 2019 года . Проверено 1 августа 2014 г.
  7. ^ Дэвид Доу (23 октября 2011 г.). «10 сервисов-ботов Twitter, которые упростят вашу жизнь» . ПКМир . Архивировано из оригинала 13 ноября 2017 года . Проверено 31 мая 2012 г.
  8. ^ "Twitter spam is out of control". The Verge. August 30, 2016. Archived from the original on July 31, 2018. Retrieved April 22, 2017.
  9. ^ "Platform manipulation and spam policy". April 2022. Archived from the original on May 31, 2022. Retrieved May 28, 2022.
  10. ^ Automation rules, November 3, 2017, archived from the original on December 5, 2017, retrieved May 28, 2022
  11. ^ Jump up to: a b Binder, Matt (June 24, 2023). "Twitter API changes crush @PossumEveryHour and other good bots". Mashable. Retrieved January 3, 2024.
  12. ^ "The best Twitter bots of 2015". Quartz. Archived from the original on January 14, 2019. Retrieved May 1, 2018.
  13. ^ "12 Weird, Excellent Twitter Bots Chosen by Twitter's Best Bot-Makers". November 9, 2015. Archived from the original on September 22, 2018. Retrieved February 21, 2020.
  14. ^ "50 Innovative Ways Brands Use Chatbots - TOPBOTS". October 20, 2016. Archived from the original on April 25, 2019. Retrieved April 18, 2017.
  15. ^ "This Self-Care Bot Makes Twitter a Healthier Place". Time. Archived from the original on October 5, 2018. Retrieved March 12, 2017.
  16. ^ "Anti-bullying bot built to say nice things to 300 million people on Twitter". Telegraph.co.uk. Archived from the original on June 26, 2018. Retrieved April 13, 2017.
  17. ^ Bessi, Alessandro; Ferrara, Emilio (November 3, 2016). "Social bots distort the 2016 U.S. Presidential election online discussion". First Monday. 21 (11). doi:10.5210/fm.v21i11.7090. S2CID 20990413. Archived from the original on October 5, 2018. Retrieved April 18, 2017 – via firstmonday.org.
  18. ^ Shao, Chengcheng; Giovanni Luca Ciampaglia; Onur Varol; Kaicheng Yang; Alessandro Flammini; Filippo Menczer (2018). "The spread of low-credibility content by social bots". Nature Communications. 9 (1): 4787. arXiv:1707.07592. Bibcode:2018NatCo...9.4787S. doi:10.1038/s41467-018-06930-7. PMC 6246561. PMID 30459415.
  19. ^ "As Twitter moves to purge fake accounts, conservatives say they are being targeted - The Boston Globe". The Boston Globe. Archived from the original on July 9, 2018. Retrieved April 4, 2018.
  20. ^ McGill, Andrew (June 2, 2016). "Have Twitter Bots Infiltrated the 2016 Election?". The Atlantic. Archived from the original on February 20, 2019. Retrieved April 18, 2017.
  21. ^ "Archived copy" (PDF). Archived from the original (PDF) on November 9, 2016. Retrieved April 18, 2017.{{cite web}}: CS1 maint: archived copy as title (link)
  22. ^ Jump up to: a b Pareene, Alex (February 28, 2016). "How We Fooled Donald Trump Into Retweeting Benito Mussolini". Archived from the original on June 27, 2016. Retrieved April 18, 2017.
  23. ^ "Um, Did Kellyanne Conway Just Tweet a Hidden Neo-Nazi Message To a White Nationalist?". The Daily Banter. February 14, 2017. Archived from the original on May 17, 2017. Retrieved April 18, 2017.
  24. ^ Morales, Juan S. (2020). "Perceived Popularity and Online Political Dissent: Evidence from Twitter in Venezuela". The International Journal of Press/Politics. 25: 5–27. doi:10.1177/1940161219872942. S2CID 203053725.
  25. ^ Jump up to: a b Elmas, Tuğrulcan; Overdorf, Rebekah; Özkalay, Ahmed Furkan; Aberer, Karl (2021). "Ephemeral Astroturfing Attacks: The Case of Fake Twitter Trends". 6th IEEE European Symposium on Security and Privacy. Virtual: IEEE. arXiv:1910.07783.
  26. ^ Davidson, Helen; Milmo, Dan (November 28, 2022). "Chinese bots flood Twitter in attempt to obscure Covid protests". TheGuardian.com. Archived from the original on November 28, 2022. Retrieved November 28, 2022.
  27. ^ BRZESKI, PATRICK; RAHMAN, ABID (November 28, 2022). "Chinese Bots Inundate Twitter With Pornographic Spam Amid COVID Protests". The Hollywood Reporter. Archived from the original on November 28, 2022. Retrieved November 28, 2022.
  28. ^ "Justin Bieber, Katy Perry, Rihanna, Taylor Swift and Lady Gaga: Who's faking it on Twitter?". Music Business Worldwide. January 31, 2015. Archived from the original on April 21, 2019. Retrieved April 13, 2017.
  29. ^ Jump up to: a b c Perlroth, Nicole (April 25, 2013). "Researchers Call Out Twitter Celebrities With Suspicious Followings". Bits Blog. Archived from the original on November 9, 2018. Retrieved April 13, 2017.
  30. ^ Jump up to: a b c Perlroth, Nicole (April 5, 2013). "Fake Twitter Followers Become Multimillion-Dollar Business". Bits Blog. Archived from the original on December 21, 2018. Retrieved April 13, 2017.
  31. ^ "Buzzkill: Coca-Cola Finds No Sales Lift from Online Chatter". Archived from the original on April 22, 2019. Retrieved April 18, 2017.
  32. ^ "Coca-Cola Says Social Media Buzz Does Not Boost Sales". Archived from the original on April 21, 2019. Retrieved April 18, 2017.
  33. ^ Jump up to: a b Ferrara, Emilio; Varol, Onur; Davis, Clayton; Menczer, Filippo; Flammini, Alessandro (2015). "The Rise of Social Bots". Communications of the ACM. 59 (7): 96–104. arXiv:1407.5225. doi:10.1145/2818717. S2CID 1914124. Archived from the original on October 18, 2017. Retrieved July 19, 2018.
  34. ^ Espósito, Filipe (September 9, 2021). "Twitter testing new labels to identify 'Good Bots' accounts and tweets". 9to5Mac. Archived from the original on September 27, 2022. Retrieved May 23, 2022.
  35. ^ Perez, Sarah (February 17, 2022). "Twitter officially launches labels to identify the 'good bots'". TechCrunch. Retrieved May 23, 2022.
  36. ^ Dewangan, Madhuri (2016). "SocialBot: Behavioral Analysis and Detection". Security in Computing and Communications. Communications in Computer and Information Science. Vol. 625. pp. 450–460. doi:10.1007/978-981-10-2738-3_39. ISBN 978-981-10-2737-6.
  37. ^ Jump up to: a b Lu, Donna (May 2, 2020). "AI can root out bots on Twitter". New Scientist. 246 (3280): 17. Bibcode:2020NewSc.246...17L. doi:10.1016/S0262-4079(20)30851-4. S2CID 219071467. Archived from the original on May 14, 2022. Retrieved May 14, 2022.
  38. ^ "Botometer". Archived from the original on May 26, 2020. Retrieved July 19, 2018.
  39. ^ Davis, Clayton A.; Onur Varol; Emilio Ferrara; Alessandro Flammini; Filippo Menczer (2016). "BotOrNot: A System to Evaluate Social Bots". Proc. WWW Developers Day Workshop. arXiv:1602.00975. doi:10.1145/2872518.2889302.
  40. ^ Chu, Zi; Gianvecchio, Steven; Wang, Haining; Jajodia, Sushil (December 6, 2010). "Who is tweeting on Twitter: Human, bot, or cyborg?". Proceedings of the 26th Annual Computer Security Applications Conference. ACM. pp. 21–30. doi:10.1145/1920261.1920265. ISBN 9781450301336. S2CID 6494787 – via dl.acm.org.
  41. ^ arXiv, Emerging Technology from the. "How to Spot a Social Bot on Twitter". Archived from the original on February 19, 2020. Retrieved April 18, 2017.
  42. ^ Elmas, Tuğrulcan; Overdorf, Rebekah; Aberer, Karl (2022). "Characterizing Retweet Bots: The Case of Black Market Accounts". Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media. 16. Atlanta, Georgia: AAAI: 171–182. arXiv:2112.02366. doi:10.1609/icwsm.v16i1.19282. S2CID 244908788.
  43. ^ Jump up to: a b Christine Erickson (July 22, 2012). "Don't Block These 10 Hilarious Twitter Bots". Mashable. Archived from the original on November 18, 2018. Retrieved December 28, 2012.
  44. ^ Mosendz, Polly (July 24, 2014). "Congressional IP Address Blocked from Making Edits to Wikipedia". Archived from the original on March 28, 2016. Retrieved August 1, 2014.
  45. ^ "The 8 best Twitter bots you aren't following". Digital Trends. August 2, 2013. Archived from the original on May 10, 2016. Retrieved May 24, 2016.
  46. ^ Bonnie Burton (March 4, 2016). "Drumpf Twitterbot learns to imitate Trump via deep-learning algorithm". CNET. CBS Interactive. Archived from the original on March 16, 2019. Retrieved March 4, 2016.
  47. ^ Judah, Sam; Ajala, Hannah (August 3, 2015). "The Twitter bot that 'corrects' people who say 'illegal immigrant'". BBC News. Archived from the original on February 13, 2019. Retrieved August 3, 2015.
  48. ^ Dubbin, Rob (November 14, 2013). "The Rise of Twitter Bots". The New Yorker. Archived from the original on July 1, 2014. Retrieved March 9, 2014.
  49. ^ Symonds, Alexandria (July 7, 2019). "When The Times First Says It, This Twitter Bot Tracks It". The New York Times. ISSN 0362-4331. Archived from the original on March 10, 2023. Retrieved March 10, 2023.
  50. ^ "Do You Speak New York Times?". The New Yorker. March 7, 2023. Archived from the original on March 10, 2023. Retrieved March 10, 2023.
  51. ^ Farrier, John. "Twitter Bot Pranks Gullible People with Hilariously Fake Facts". NeatoCMS. Archived from the original on May 17, 2018. Retrieved March 16, 2014.
  52. ^ "The bot that tweeted "fuck" in front of every word was doomed from the start". Archived from the original on September 17, 2021. Retrieved September 17, 2021.
  53. ^ "Fuck Every Word 2.0". Twitter. Archived from the original on March 15, 2022. Retrieved March 15, 2022.
  54. ^ Adrian Chen (February 23, 2012). "How I Found the Human Being Behind Horse_ebooks, The Internet's Favorite Spambot". Gawker. Archived from the original on April 17, 2013. Retrieved May 4, 2012.
  55. ^ Reed, Nora. "Cheap Bots, Done Quick!". cheapbotsdonequick.com. Archived from the original on October 3, 2017. Retrieved March 30, 2017.
  56. ^ Jump up to: a b Adkins, Ariel (February 26, 2017). "This Twitter Account Reacts To The Bad News In Your Timeline With an Infinite Scream". observer.com. New York Observer. Archived from the original on February 27, 2017.
  57. ^ Grant, Megan (February 2017). "15 Totally Legit Ways To Deal When All You Want To Do Is Scream". bustle.com. Bustle. Archived from the original on March 30, 2017.
  58. ^ Veale, Tony (2015). Game of Tropes: Exploring the Placebo Effect in Computational Creativity (PDF). ICCC-2015: Proceedings of the Sixth International Conference on Computational Creativity. Park City, Utah. Archived from the original (PDF) on August 13, 2015. Retrieved October 17, 2015.
  59. ^ Max Read (April 30, 2012). "Weird Internets: The Amazing Found-on-Twitter Sonnets of Pentametron". Gawker. Archived from the original on March 21, 2014. Retrieved March 9, 2016.
  60. ^ "This Self-Care Bot Makes Twitter a Healthier Place". Time. Archived from the original on October 5, 2018. Retrieved March 12, 2017.
  61. ^ "DisinfoNews". Archived from the original on December 6, 2022. Retrieved February 2, 2023.
  62. ^ Cashmore, Pete (August 6, 2009). "Twitter Zombies: 24% of Tweets Created by Bots". Mashable. Archived from the original on September 6, 2018. Retrieved March 19, 2014.
  63. ^ D'onfro, Jillian (October 4, 2013). "Twitter Admits 5% Of Its 'Users' Are Fake". Business Insider. Archived from the original on March 1, 2021. Retrieved May 15, 2014.
  64. ^ Woollacott, Emma. "Why fake Twitter accounts are a political problem". New Statesman. Archived from the original on February 25, 2021. Retrieved June 16, 2014.
  65. ^ Varol, Onur; Emilio Ferrara; Clayton A. Davis; Filippo Menczer; Alessandro Flammini (2017). "Online Human-Bot Interactions: Detection, Estimation, and Characterization". Proc. International AAAI Conf. on Web and Social Media (ICWSM). Archived from the original on August 28, 2018. Retrieved July 19, 2018.
  66. ^ Hill, Kashmir. "The Invasion of the Twitter Bots". Forbes. Archived from the original on February 12, 2019. Retrieved April 18, 2017.
  67. ^ Rodrıguez-Ruiz, Jorge; Mata-Sanchez, Javier Israel; Monroy, Raul; Loyola-Gonzalez, Octavio; Ĺopez-Cuevas, Armando (April 2020). "A one-class classification approach for bot detection on Twitter". Computers & Security. 91: 101715. doi:10.1016/j.cose.2020.101715. S2CID 212689495. Archived from the original on June 17, 2022. Retrieved June 17, 2022.
  68. ^ "Study finds bot detection software isn't as accurate as it seems | MIT Sloan". November 30, 2023.
  69. ^ https://background.tagesspiegel.de/digitalisierung/the-social-bot-fairy-tale
  70. ^ actually, this source does not seem to support neither the claim of "prevalence" nor the "widespread" influence; Jay Hathaway merely portrays one amusing example of a troll-baiting tool: "This Twitter bot tricks angry trolls into arguing with it for hours". The Daily Dot. October 7, 2016. Archived from the original on October 19, 2018. Retrieved April 18, 2017.
  71. ^ Collins, Ben (June 15, 2016). "A Twitter Bot Is Beating Trump Fans". The Daily Beast. Archived from the original on August 2, 2020. Retrieved July 8, 2018 – via www.thedailybeast.com.
  72. ^ K.A. 42Σ [@5thdimdreamz] (May 31, 2016). "@andrewmcgill 👽 perhaps 😏" (Tweet). Archived from the original on May 25, 2021. Retrieved April 8, 2022 – via Twitter.{{cite web}}: CS1 maint: numeric names: authors list (link)
  73. ^ Spence, P.R.; Shelton, Ashleigh; Edwards, Chad; Edwards, Autumn (2013). "Is that a bot running the social media feed? Testing the differences in perceptions of communication quality for a human agent and a bot agent on Twitter". Computers in Human Behavior. 33: 372–376. doi:10.1016/j.chb.2013.08.013.
  74. ^ "Is There a Bot Behind That Tweet?". June 2023.
[edit]
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Twitter_bot&oldid=1236714396"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 636daf93a8bd3c4054f9586874e1f7ce__1721960280
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/63/ce/636daf93a8bd3c4054f9586874e1f7ce.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Twitter bot - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)