211service.com
Kā pakalpojumā Twitter pamanīt sociālo robotu
2011. gadā komanda no Teksasas A&M universitātes veica kiberdzēlienu, lai notvertu Twitter lietotājus, kas nav cilvēki, kuri piesārņoja Twitter sfēru ar surogātpastu. Viņu pieeja bija izveidot Houspot kontus, kuros tika publicēts muļķīgs saturs, kas nevienu cilvēku nekad neinteresētu. Jebkuram kontam, kas retvītojis šo saturu vai sadraudzējies ar īpašnieku, noteikti ir jābūt lietotājam, kas nav cilvēks, kas pazīstams kā sociālais robots.
Komanda izveidoja 60 meduspodus un ieguva aptuveni 36 000 potenciālo sociālo robotu kontu. Rezultāts pārsteidza daudzus novērotājus, jo bija ļoti daudz aktīvo kontu, kas nav saistīti ar cilvēkiem. Šie robotprogrammatūras parasti nebija sarežģītas un vienkārši retvītoja vairāk vai mazāk jebkuru saturu, ar kuru tie saskārās.
Kopš tā laika sociālās robotprogrammatūras ir kļuvušas ievērojami attīstītākas. Viņi sociālajos tīklos meklē populārus un ietekmīgus cilvēkus, seko viņiem un piesaista viņu uzmanību, sūtot viņiem ziņas. Šīs robotprogrammatūras var identificēt atslēgvārdus un attiecīgi atrast saturu, un daži pat var atbildēt uz jautājumiem, izmantojot dabiskās valodas algoritmus.
Tas padara sociālo robotprogrammu identificēšanu daudz grūtāku. Taču šodien Emilio Ferrara un draugi no Indiānas universitātes Blūmingtonā saka, ka ir izstrādājuši veidu, kā pamanīt sarežģītus sociālos robotus un atšķirt tos no parastajiem lietotājiem.
Tehnika ir salīdzinoši vienkārša. Viņi vispirms savāca sociālo robotu komplektu no sākotnējās grupas, kas tika izlaista 2011. gadā. Viņi izvēlējās 15 000 no tiem un apkopoja savus 200 jaunākos tvītus, kā arī 100 jaunākos tvītus, kuros tie minēti. Tādējādi tika izveidota datu kopa ar aptuveni 2,6 miljoniem tvītu. Pēc tam komanda apkopoja līdzīgu datu kopu 16 000 cilvēku lietotājiem, kas sastāv no vairāk nekā 3 miljoniem tvītu.
Visbeidzot, pētnieki izveidoja algoritmu, ko sauc Bots vai nē ? lai iegūtu šos datus, meklējot būtiskas atšķirības starp cilvēku lietotāju un sociālo robotu īpašībām. Algoritms aplūkoja vairāk nekā 1000 ar šiem kontiem saistīto funkciju, piemēram, katra lietotāja ievietoto tvītu un retvītu skaitu, katra saņemto atbilžu, pieminējumu un retvītu skaitu, lietotājvārda garumu un pat konta vecumu.
Izrādās, ka pastāv būtiskas atšķirības starp cilvēku kontiem un robotu kontiem. Boti mēdz retvītīt daudz biežāk nekā cilvēki, un tiem ir arī garāki lietotājvārdi un jaunāki konti. Turpretim cilvēki saņem vairāk atbilžu, pieminējumu un retvītu.
Šie faktori kopā veido sava veida pirkstu nospiedumus, ko var izmantot, lai noteiktu robotprogrammatūras. Bots vai nē? sasniedz ļoti daudzsološu noteikšanas precizitāti, saka Ferrara un draugi.
Tomēr ir daži ierobežojumi. Pirmkārt, komanda izmantoja sociālos robotus, kas sākotnēji tika identificēti 2011. gadā, tāpēc ir pilnīgi iespējams, ka tagad ir uzlaboti roboti, kurus ir grūtāk noteikt.
Ir arī robežgadījumi, kuros ir ziņas gan no cilvēkiem, gan no sociālajiem robotiem, piemēram, kad cilvēki aizdod savus kontus robotprogrammatūrām vai kad kontus ir uzlauzuši roboti. Šo anomāliju noteikšana pašlaik nav iespējama, atzīst Ferrara un co.
Tomēr tas ir interesants sākums sociālo robotu identificēšanas procesā. Bet tas ir uzdevums, kas laika gaitā, visticamāk, kļūs grūtāks. Ar tikai 140 rakstzīmēm Twitter uzliek ievērojamus ierobežojumus iespējamās saziņas veidam. Tāpēc datoram ir daudz vieglāk atjaunot ļoti ierobežoto uzvedību, ko cilvēki demonstrē šajā telpā.
Tiem, kas interesējas, Ferrara un co ir izveidojuši savu Bots vai nē? pieejams algoritms šajā tīmekļa vietnē . Vienkārši ievadiet Twitter lietotāja segvārdu, un tas analizēs tā funkcijas un jaunākās ziņas, lai noteiktu, vai tas ir sociālais robots.
Rakstīšanas laikā tas nedarbojās, iespējams, tas bija aizskartas sociālās robotprogrammas upuris. Bet, ja tas darbojas tagad, izmēģiniet to un ievietojiet savas domas tālāk esošajā komentāru sadaļā.
Atsauce: http://arxiv.org/abs/1407.5225 : sociālo robotu uzplaukums