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Social Bots: Eine Armee virtueller Schläferagenten

Londoner Forscher haben per Zufall ein riesiges Netzwerk automatisierter Twitterprofile entdeckt. Von wem sie erstellt wurden und was ihr Zweck ist, stellt Experten jedoch vor ein Rätsel.
Die oft verwendeten Begriffe realer Nutzer unterscheiden sich von denen des Botnetzes (schwarze Worte sind typisch für die Star Wars Saga).

Wissenschaftler des Londoner University College haben auf dem Kurznachrichtendienst Twitter mehr als 350 000 gefälschte Nutzerprofile entdeckt, die vermutlich ein einzelner Betreiber kontrolliert. Es ist eines der größten, wenn nicht sogar das größte bisher enttarnte Netzwerk so genannter Social Bots, das dazu genutzt werden könnte, Meinungen in dem sozialen Netzwerk zu manipulieren. Das Botnetz ruht zwar zurzeit – die automatisierten Profile versenden keine Nachrichten. Aber es könnte jederzeit reaktiviert werden, vermuten die Forscher.

Auf Twitter können Nutzer bis zu 140 Zeichen lange Kurztexte veröffentlichen. Diese Tweets werden an andere Nutzer geschickt, die dem Absender "folgen", also sein Profil abonniert haben. Tweets sind oft aber auch für Außenstehende sichtbar, die etwa über eine Suchmaschine auf einem Nutzerprofil landen: Twitterprofile sind in der Regel öffentlich. Dem US-Unternehmen zufolge gibt es weltweit mehr als 310 Millionen aktive Twitterkonten, die pro Tag insgesamt etwa 500 Millionen Tweets absetzen.

Juan Echeverria und Shi Zhou entdeckten das Botnetz eher zufällig. Die Londoner Informatiker wollten eigentlich den systematischen Messfehler erforschen, den viele auf Twitterdaten basierende Studien aufweisen. Die meisten dieser Studien arbeiten mit einer Stichprobe, die Forscher über eine Schnittstelle von der Twittersoftware erhalten – eine zufällige Auswahl beispielsweise eines Prozents aller Tweets, die gerade abgesetzt wurden. Oder Studienautoren definieren eine Nutzergruppe, beispielsweise Studenten einer bestimmten Universität, und werten deren Tweets aus ...

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  • Quellen

Bessi, A., Ferrara, E.: Social Bots Distort the 2016 U.S. Presidential Election Online Discussion. In: First Monday 11, 7. November 2016

Echevarría, J., Zhou, S.: Discovery, Retrieval, and Analysis of "Star Wars" Botnet in Twitter. In: arXiv: 1701.02405v2 [cs.SI], 2017

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