✖


Jump to content

Социальный бот

Социальный бот , также называемый социальным искусственным интеллектом или социальным алгоритмом , представляет собой программный агент , который автономно общается в социальных сетях . Сообщения (например, твиты ), которые он распространяет, могут быть простыми и работать в группах и различных конфигурациях с частичным контролем человека (гибридным) с помощью алгоритма . Социальные боты также могут использовать искусственный интеллект и машинное обучение для выражения сообщений в более естественном человеческом диалоге. [ нужна ссылка ]

Использует [ править ]

  • Чтобы убедить людей, например, рекламировать продукт, поддержать политическую кампанию или повысить активность в социальных сетях. [1]
  • Предложить доступные агенты по обслуживанию клиентов.
  • Предоставлять автоматические ответы на часто задаваемые вопросы в социальных сетях, таких как Discord.

Лутц Фингер выделяет пять непосредственных применений социальных ботов: [2] [ нужны разъяснения ]

Некоторые другие примеры, такие как:

  • Алгоритмическое курирование : курирование (организация и поддержание коллекции) онлайн-СМИ с использованием компьютерных алгоритмов. Эта форма курирования изменила то, как создатели и компании могут обойти алгоритмы социальных сетей, чтобы охватить потребителей.
  • Алгоритмическая радикализация : пользователи склоняются к все более экстремальному контенту, создавая поляризующие СМИ и самоутверждая радикальные политические взгляды.
  • Влияние по найму . Термин «экономика влияния» относится к покупке и продаже влияния на платформах социальных сетей.
  • Призрачные подписчики : пользователи социальных сетей, которые не взаимодействуют посредством лайков, комментариев, сообщений или публикаций, считаются неактивными.
  • Предвзятость социального влияния : это относится к явлению, когда пользователи склонны чрезмерно компенсировать отрицательные оценки, усиливая при этом положительные.

История [ править ]

Боты сосуществуют с компьютерными технологиями с момента их создания. Таким образом, популярность социальных ботов выросла одновременно с развитием социальных сетей. Социальные боты, помимо способности (повторно) создавать или повторно использовать сообщения автономно, также имеют много общих черт со спам-ботами, касающихся их склонности проникать в большие группы пользователей. [4]

Искусственный интеллект социальных сетей (ASNI) относится к применению искусственного интеллекта в службах социальных сетей и платформах социальных сетей. Он включает в себя различные технологии и методы, используемые для автоматизации, персонализации, улучшения, улучшения и синхронизации взаимодействия и опыта пользователей в социальных сетях. Ожидается, что ASNI будет быстро развиваться, влияя на то, как мы взаимодействуем в Интернете, и формируя их цифровой опыт. Прозрачность, этические соображения, предвзятость влияния средств массовой информации и контроль пользователей над данными будут иметь решающее значение для обеспечения ответственного развития и положительного воздействия.

Твиттер-боты уже являются хорошо известными примерами, но соответствующие автономные агенты в Facebook также наблюдались и других местах. В настоящее время социальные боты оснащены или могут создавать убедительных интернет-персонажей , которые вполне способны влиять на реальных людей.

Использование социальных ботов противоречит условиям обслуживания многих платформ, таких как Twitter и Instagram , хотя в некоторой степени разрешено другими, такими как Reddit и Discord . Даже для платформ социальных сетей, которые ограничивают использование социальных ботов, определенная степень автоматизации, конечно, предназначена для обеспечения доступности API социальных сетей . Платформы социальных сетей также разработали свои собственные автоматизированные инструменты для фильтрации сообщений, поступающих от ботов, хотя они недостаточно развиты, чтобы обнаруживать все сообщения ботов. [5]

Тема правового регулирования социальных ботов становится все более актуальной для политиков во многих странах, однако из-за сложности распознавания социальных ботов и отделения их от «приемлемой» автоматизации через API социальных сетей в настоящее время неясно, как это можно сделать. выполнено, а также возможно ли его обеспечить. В любом случае ожидается, что социальные боты сыграют роль в будущем формировании общественного мнения , автономно выступая в роли непрерывного и неутомимого источника влияния . К настоящему времени влияние социальных ботов выросло настолько, что теперь они влияют на общество через социальные сети, манипулируя общественным мнением (особенно в политическом смысле, который считается подкатегорией социальных ботов, называемых политическими ботами). ), манипулирование фондовым рынком, скрытая реклама и злонамеренное вымогательство и попытки целевого фишинга , поэтому возникла необходимость срочного проведения дополнительных исследований, политик и обнаружения ботов на многих платформах, на которые они влияют. [6]

Обнаружение [ править ]

Ботов первого поколения иногда можно было отличить от реальных пользователей по их зачастую сверхчеловеческим способностям публиковать сообщения круглосуточно (и с огромной скоростью). Более поздние разработки позволили запечатлеть больше «человеческих» моделей активности и поведения в агенте . При наличии достаточного количества ботов возможно даже будет достигнуто искусственное социальное доказательство . Чтобы однозначно определить социальных ботов такими, какие они есть, необходимо использовать множество критериев. [7] должны применяться вместе с использованием методов обнаружения закономерностей , некоторые из которых: [8]

Социальных ботов становится все труднее обнаружить и понять. К числу самых серьезных проблем обнаружения ботов относятся: большие социальные данные социальных ботов , современные наборы данных , обнаружение человекоподобного поведения ботов в дикой природе, постоянно меняющееся поведение боты, отсутствие соответствующих инструментов визуализации и огромное количество ботов, охватывающих каждую платформу. [12]

Ботометр [13] (ранее BotOrNot) — это общедоступный веб-сервис, который проверяет активность учетной записи Twitter и присваивает ей оценку на основе вероятности того, что эта учетная запись является ботом. Система использует более тысячи функций. [14] [15] Активным методом, который хорошо работал при обнаружении первых спам-ботов, было создание учетных записей- приманок , в которых размещался очевидный бессмысленный контент, а затем тупо репостился (ретвитнулся) ботами. [16] Однако недавние исследования [17] показывают, что боты быстро развиваются и методы обнаружения приходится постоянно обновлять, иначе через несколько лет они могут стать бесполезными.

Один из методов, который все еще находится в разработке, но уже подает надежды, — это использование закона Бенфорда для прогнозирования частотного распределения значимых начальных цифр для обнаружения вредоносных ботов в Интернете. Это исследование было впервые представлено в Университете Претории в 2020 году и прошло успешные испытания на местах. [18]

Еще один метод, который также оказался весьма успешным в исследованиях и на практике, — это обнаружение с помощью искусственного интеллекта, которое, проще говоря, уравнивает правила игры, когда искусственный интеллект противопоставляется самому себе. Некоторыми из наиболее популярных подкатегорий этого типа обнаружения являются цикл активного обучения , разработка функций , обучение без учителя и идентификация выбросов, обучение с учителем , обнаружение корреляций и адаптивность системы . [12]

Важным режимом работы ботов является совместная синхронизированная работа. Например, ИГИЛ использовало Твиттер для распространения своего исламского контента с помощью многочисленных организованных аккаунтов, которые еще больше продвигали статью в список новостей «Горячего списка». [19] тем самым дополнительно донося избранные новости до более широкой аудитории. [20] Этот режим синхронизации аккаунтов ботов является эффективным методом дальнейшего распространения нужных новостей, а также используется как современный инструмент пропаганды и манипуляций на фондовых рынках. [21]

Исследования и разработки по обнаружению вредоносных ботов продолжают оставаться важной темой во всем мире технологий. Сайты социальных сетей, такие как Twitter , которые являются одними из наиболее пострадавших: по данным CNBC, в 2017 году до 48 миллионов из 319 миллионов пользователей (примерно 15%) были ботами, продолжают бороться с распространением дезинформации, мошенничества и других вредоносных действий на своих сайтах. платформы. [22]

Платформы [ править ]

Инстаграм [ править ]

В июне 2018 года Instagram достиг миллиарда активных пользователей в месяц. [23] но из этого 1 миллиарда активных пользователей, по оценкам, до 10% управлялись автоматическими социальными ботами. Уникальная платформа Instagram для обмена фотографиями и видео делает ее одной из крупнейших мишеней для вредоносных атак социальных ботов, особенно учетных записей порноботов. [24] потому что образы находят отклик у пользователей платформы больше, чем простые слова на таких платформах, как Twitter. [25] Хотя боты, публикующие вредоносную пропаганду, по-прежнему популярны, многие отдельные пользователи используют ботов для вовлечения, чтобы добиться ложной виральности, что делает их более популярными в приложении. Эти боты для взаимодействия могут делать все: лайкать, смотреть, подписываться и комментировать сообщения пользователей. [26] Примерно в то же время, когда платформа достигла планки в 1 миллиард пользователей в месяц, Facebook (материнская компания Instagram и WhatsApp ) планировал нанять 10 000 человек для обеспечения дополнительной безопасности своих платформ, включая борьбу с растущим числом ботов и вредоносных сообщений. на платформах. [25] Из-за повышенной безопасности платформы и улучшенных методов обнаружения со стороны Instagram некоторые бот-компании сообщают о проблемах со своими услугами, поскольку Instagram устанавливает пороговые значения ограничения взаимодействия на основе прошлого и текущего использования приложений, а многие платежные платформы и платформы электронной почты отказывают компаниям в доступе к их услугам. лишая потенциальных клиентов возможности их приобрести. [27]

Твиттер [ править ]

Основная статья: Твиттер-бот

Проблема с ботами Twitter вызвана простотой их создания и поддержки. Для создания учетной записи у вас должен быть номер телефона, адрес электронной почты и распознавание CAPTCHA. Простота создания учетной записи и множество API-интерфейсов, которые позволяют полностью автоматизировать учетные записи, приводят к тому, что чрезмерное количество организаций и частных лиц используют эти инструменты для удовлетворения своих собственных потребностей. [22] [28] CNBC утверждает, что около 15% из 319 миллионов пользователей Twitter в 2017 году были ботами, точное число — 48 миллионов. [22] По состоянию на 7 июля 2022 года Twitter утверждает, что ежедневно удаляет со своей платформы 1 миллион спам-ботов. [29] Не все боты Твиттера вредоносны: некоторые боты используются для автоматизации запланированных твитов, загрузки видео, установки напоминаний и даже отправки предупреждений о стихийных бедствиях. [30] Twitter Это примеры учетных записей ботов, но API позволяет реальным учетным записям (частным лицам или организациям) использовать определенные уровни автоматизации ботов в своих учетных записях и даже поощряет их использование для улучшения пользовательского опыта и взаимодействия. [31]

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ «Влияние социальных ботов» . www.akademische-gesellschaft.com . Проверено 1 марта 2022 г.
  2. ^ Лутц Фингер (17 февраля 2015 г.). «Делайте зло — бизнес ботов в социальных сетях» . Forbes.com .
  3. ^ Фредерик, Кара (2019). «Новая война идей: уроки борьбы с терроризмом для борьбы с цифровой дезинформацией» . Центр новой американской безопасности. {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )
  4. ^ Феррара, Эмилио; Варол, Онур; Дэвис, Клейтон; Менцер, Филиппо; Фламмини, Алессандро (24 июня 2016 г.). «Рост социальных ботов» . Коммуникации АКМ . 59 (7): 96–104. arXiv : 1407.5225 . дои : 10.1145/2818717 . ISSN   0001-0782 . S2CID   1914124 .
  5. ^ Эфтимион, Филипп; Пейн, Скотт; Проферес, Николас (20 июля 2018 г.). «Методы обнаружения ботов с использованием машинного обучения для идентификации ботов в социальных сетях Twitter» . Обзор науки о данных SMU . 1 (2).
  6. ^ Горва, Роберт; Гильбо, Дуглас (июнь 2020 г.). «Распаковка бота для социальных сетей: типология для руководства исследованиями и политикой» . Политика и Интернет . 12 (2): 225–248. arXiv : 1801.06863 . дои : 10.1002/poi3.184 . ISSN   1944-2866 . S2CID   51877148 .
  7. ^ Деванган, Мадхури; Ришаб Каушал (2016). «SocialBot: поведенческий анализ и обнаружение» . Международный симпозиум по безопасности в вычислительной технике и связи . дои : 10.1007/978-981-10-2738-3_39 .
  8. ^ Феррара, Эмилио; Варол, Онур; Дэвис, Клейтон; Менцер, Филиппо; Фламмини, Алессандро (2016). «Восстание социальных ботов» . Коммуникации АКМ . 59 (7): 96–104. arXiv : 1407.5225 . дои : 10.1145/2818717 . S2CID   1914124 .
  9. ^ Мацца, Мишель; Стефано Креши; Марко Аввенути; Уолтер Кватрочокки; Маурицио Тескони (2019). «RTbust: использование временных паттернов для обнаружения ботнетов в Твиттере». В материалах 10-й конференции ACM по веб-науке (WebSci '19) . arXiv : 1902.04506 . дои : 10.1145/3292522.3326015 .
  10. ^ «Как найти и удалить фейковых подписчиков в Twitter и Instagram: Social Media Examiner» .
  11. ^ Вейшампель, Энтони; Стаику, Ана-Мария; Рэнд, Уильям (1 марта 2023 г.). «Классификация пользователей социальных сетей с помощью обобщенного функционального анализа данных» . Вычислительная статистика и анализ данных . 179 : 107647. дои : 10.1016/j.csda.2022.107647 . ISSN   0167-9473 . S2CID   253359560 .
  12. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Заго, Маттиа; Несполи, Панталеоне; Папамарциванос, Димитриос; Перес, Мануэль Хиль; Мармол, Феликс Гомес; Камбуракис, Георгиос; Перес, Грегорио Мартинес (август 2019 г.). «Отсеивание вмешательства социальных ботов: есть ли серебряные пули?» . Журнал коммуникаций IEEE . 57 (8): 98–104. дои : 10.1109/MCOM.2019.1800520 . ISSN   1558-1896 . S2CID   201623201 .
  13. ^ «Ботометр» .
  14. ^ Дэвис, Клейтон А.; Онур Варол; Эмилио Феррара; Алессандро Фламмини; Филиппо Менцер (2016). «BotOrNot: система оценки социальных ботов». Учеб. Семинар ко Дню разработчиков WWW . arXiv : 1602.00975 . дои : 10.1145/2872518.2889302 .
  15. ^ Варол, Онур; Эмилио Феррара; Клейтон А. Дэвис; Филиппо Менцер; Алессандро Фламмини (2017). «Онлайн-взаимодействия человека и бота: обнаружение, оценка и характеристика» . Учеб. Международная конференция AAAI. в Интернете и социальных сетях (ICWSM) .
  16. ^ «Как распознать социального бота в Твиттере» . Technologyreview.com. 28 июля 2014 г. Социальные боты отправляют значительный объем информации через Twitterсферу. Теперь есть инструмент, который поможет их идентифицировать
  17. ^ Гримме, Кристиан; Пройсс, Майк; Адам, Лена; Траутманн, Хайке (2017). «Социальные боты: человекоподобные посредством человеческого контроля?». Большие данные . 5 (4): 279–293. arXiv : 1706.07624 . дои : 10.1089/big.2017.0044 . ПМИД   29235915 . S2CID   10464463 .
  18. ^ Мбона, Иннокентий; Элофф, Ян Х.П. (1 января 2022 г.). «Выбор функций с использованием закона Бенфорда для обнаружения вредоносных ботов в социальных сетях» . Информационные науки . 582 : 369–381. дои : 10.1016/j.ins.2021.09.038 . hdl : 2263/82899 . ISSN   0020-0255 . S2CID   240508186 .
  19. ^ Гиуммол, Федерика; Орландо, Сальваторе; Толомей, Габриэле (2013). «Актуальные темы в Твиттере улучшают прогнозирование горячих запросов Google» . 2013 Международная конференция по социальным вычислениям . IEEE. стр. 39–44. дои : 10.1109/socialcom.2013.12 . ISBN  978-0-7695-5137-1 . S2CID   15657978 .
  20. ^ Бадави, Адам; Феррара, Эмилио (3 апреля 2018 г.). «Рост джихадистской пропаганды в социальных сетях» . Журнал вычислительной социальной науки . 1 (2): 453–470. arXiv : 1702.02263 . дои : 10.1007/s42001-018-0015-z . ISSN   2432-2717 . S2CID   13122114 .
  21. ^ Села, Алон; Мило, Орит; Каган, Юджин; Бен-Гал, Ирад (15 ноября 2019 г.). «Улучшение распространения информации группами распространения» . Интернет-обзор информации . 44 (1): 24–42. doi : 10.1108/oir-08-2018-0245 . ISSN   1468-4527 . S2CID   211051143 .
  22. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с Ньюберг, Майкл (10 марта 2017 г.). «Порядка 48 миллионов аккаунтов в Твиттере не являются людьми, говорится в исследовании» . CNBC . Проверено 22 ноября 2022 г.
  23. ^ Констин, Джош (20 июня 2018 г.). «Instagram насчитывает 1 миллиард пользователей в месяц по сравнению с 800 миллионами в сентябре» . ТехКранч . Проверено 24 ноября 2022 г.
  24. ^ Наранг, Сатнам (1 января 2019 г.). «Эволюция порно-ботов Instagram» . Компьютерное мошенничество и безопасность . 2019 (9): 20. doi : 10.1016/S1361-3723(19)30099-5 . ISSN   1361-3723 . S2CID   204107862 .
  25. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б «Проблема растущих ботов в Instagram» . Информация . 18 июля 2018 г. Проверено 24 ноября 2022 г.
  26. ^ «Сервис продвижения Instagram (реальный маркетинг) – UseViral» . 15 августа 2021 г. . Проверено 24 ноября 2022 г.
  27. ^ Моралес, Эдуардо (8 марта 2022 г.). «Инстаграм-боты в 2021 году — все, что вам нужно знать» . Середина . Проверено 24 ноября 2022 г.
  28. ^ Гилани, Зафар; Фарахбахш, Реза; Кроукрофт, Джон (3 апреля 2017 г.). «Влияют ли боты на активность в Твиттере?» . Материалы 26-й Международной конференции по World Wide Web Companion — WWW '17 Companion . Республика и кантон Женева, CHE: Руководящий комитет международных конференций по Всемирной паутине. стр. 781–782. дои : 10.1145/3041021.3054255 . ISBN  978-1-4503-4914-7 . S2CID   33003478 .
  29. ^ Черт, Шейла; Пол, Кэти (7 июля 2022 г.). «Twitter утверждает, что ежедневно удаляет более 1 миллиона спам-аккаунтов» . Рейтер . Проверено 23 ноября 2022 г.
  30. ^ Ответ: Хузайфа Азхар 2 месяца назад. «10 лучших ботов Твиттера, за которыми стоит следить в 2022 году — TechPP» . techpp.com . Проверено 24 ноября 2022 г. {{cite web}}: CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
  31. ^ «Правила разработки автоматизации Twitter | Помощь Twitter» . help.twitter.com . Проверено 24 ноября 2022 г.

Внешние ссылки [ править ]

Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Social_bot&oldid=1213813710"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: c3900020486e119624f594e9637e9539__1710478500
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/c3/39/c3900020486e119624f594e9637e9539.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Social 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.)