Schwäbische Zeitung (Leutkirch / Isny / Bad Wurzach)
Social Bots: Automatisierte Meinungsmache
In sozialen Netzwerken melden sich immer öfter auch Maschinen zu Wort
BERLIN (dpa/tmn) - Von Mensch zu Mensch – das war einmal: US-Forscher gehen davon aus, dass allein bei Twitter bis zu 15 Prozent der Accounts automatisch von Computersoftware mit Tweets beschickt werden. Diese Bots von Menschen aus Fleisch und Blut zu unterscheiden, ist inzwischen überraschend schwierig: Wenn sie nicht ganz plump programmiert sind, sehen viele Bot-Profile auf den ersten Blick wie ganz normale Nutzer aus. Erkennungsprogramme versagen. Was derzeit bleibt, sind der gesunde Menschenverstand und Indizien, die helfen können, Bots bei Facebook, Twitter & Co zu enttarnen.
Seriosität: Zunächst sollte man prüfen, wer dem angeblichen Account-Inhaber überhaupt folgt. Denn Bot und Bot gesellt sich gern. Hilfreich kann es auch sein, Profilbild und -beschreibung genauer unter die Lupe zu nehmen: Ein aus dem Netz kopiertes Foto ist ebenso verdächtig wie eine fehlende oder sinnlose Profilbeschreibung, informiert das von der Landesmedienanstalt Nordrhein-Westfalen mitgetragene Medienportal Handysektor.de.
Inhalte: Indizien für einen BotAccount können von Thema, Tenor oder Quellenverweis her immer ähnlich lautende Post sein. Bots posten zudem oft sehr viele Inhalte, führen aber kaum Dialoge oder stören solche gezielt, etwa mit Beleidigungen oder Provokationen. Verdächtig sind auch seltsamer Satzbau oder wiederkehrende Grammatikfehler.
Likes und Follower: Verteilt ein Account massenhaft Likes, kann das Handysektor.de zufolge ein weiteres Indiz für eine Bot-Tätigkeit sein. Umgekehrt ernten Bot-Posts oft kaum Likes oder Kommentare.
Aktivität: Mehrere Dutzend Posts am Tag – können die von einem einzigen Menschen stammen? Regelmäßig wird in diesem Zusammenhang die Zahl 50 genannt: Ab dieser Zahl Postings pro Tag soll man es wahrscheinlich mit einem Bot zu tun haben. „Das ist natürlich eine beliebige Definition. Es gibt auch Menschen, die so oft posten“, sagt der Wirtschaftsinformatiker Christian Grimme von der Uni Münster. „Daran allein kann man es nicht festmachen.“Auf der Suche nach Gewissheit könne man etwa auch schauen, ob der Account einen menschlichen Tag-Nacht-Zyklus verfolgt. „Aber selbst das reicht nicht aus.“
Reaktionszeit: Bots können rasend schnell reagieren, weil sie rund um die Uhr das jeweilige soziale Netzwerk nach den vom Programmierer vorgegebenen Schlüsselwörtern oder Hashtags durchsuchen. Ganz plakativ zeigt das auf Twitter etwa der bekannte Bot-Account Pfannkuchenpolizei. Schreibt jemand in einem Beitrag das Wort „Berliner“, meldet der Bot sich umgehend mit einem Hinweis, dass der Berliner in Berlin nun einmal Pfannkuchen heißt.
Weiterentwicklung: Es gibt aber längst Bots, deren Entwickler versuchen, bekannte Erkennungsmerkmale zu vermeiden. Einige haben echte Profilbilder, setzen absichtlich nicht zu viele und nicht zu wenige Nachrichten ab, folgen nicht beliebig oder simulieren in ihren Posts sogar menschliche Tagesabläufe, Denkpausen oder Nachtruhe, um nicht aufzufallen. Automatisch lassen sich diese Bots oft nicht zuverlässig erkennen, sagt Christian Grimme, der das Projekt Propstop leitet, das Propaganda-Angriffe über Onlinemedien untersucht.
Prüfseiten: Von Social-BotPrüfseiten à la Botometer (Indiana University) oder Debot (University of New Mexico), die per Mustererkennung arbeiten, hält Grimme nicht viel: Im Rahmen des Propstop-Projektes haben die Wissenschaftler „unauffällige“Bots gebaut und die Accounts zur Prüfung auf den Seiten angegeben. „Diese Verfahren haben auch bei unseren Bots weitgehend versagt“, fasst Grimme die Ergebnisse zusammen.
Die Erkennungsraten hätten bei rund 50 Prozent gelegen. „Mit dieser Information kann ich natürlich nichts anfangen, ich muss mich dann doch hinsetzen und mir den Account selber angucken“, sagt der Informatiker. Einfach gestrickte Bots identifizierten die Prüfseiten leicht. Das schaffen Menschen meist aber auch.
Bot-Armeen: „Von der technischen Seite ist es wichtig zu bedenken, dass diese Bots im Prinzip beliebig skalierbar sind: Wer ein Programm hat, mit dem sich ein Bot steuern lässt, kann damit auch eine ganze Armee von Bots lenken“, schreibt Simon Hegelich, Professor für Political Data Science an der TU München. Solche Bot-Heere sind im Netzwerk Twitter bereits entdeckt worden.