La ciència descobreix com es pot distingir un bot d’un humà: la constància
Els usuaris reals a Twitter són més ineficaços amb el temps en tasques rutinàries
Els fets de la setmana passada, quan uns bots –comptes de xarxes socials controlats per software–, van interactuar amb la pàgina de Facebook del Ministeri de Sanitat, no es tracta ni de bon tros del primer cas en què aquesta mena d’usuaris artificials interfereixen en qüestions polítiques. Però es poden detectar, si bé amb el pas del temps cada cop són més sofisticats.
Una nova investigació publicada a Frontiers in Physics ha trobat una “firma humana” en el comportament d’usuaris a Twitter que podria servir per discriminar més bé entre usuaris ficticis i usuaris reals, amb la consegüent capacitat de desenvolupar estratègies de detecció més sofisticades.
“Les persones es cansen quan fan la mateixa tasca, i els seus comportaments canvien en el transcurs d’una sessió d’activitat [en una xarxa social]. Això és el que ens fa humans, i nosaltres hem utilitzat l’aparició d’aquestes limitacions cognitives al nostre favor per detectar més bé les sessions d’activitat humana i separar-les dels bots”, explica Emilio Ferrara, professor a la Universitat del Sud de Califòrnia (EUA).
Juntament amb Iacopo Pozzana, doctorand a la Universitat de Londres (Regne Unit), es van proposar d’estudiar la dinàmica del comportament dels bots i veure si difereixen de l’estil humà i de quina manera.
Per això els autors partien d’una col·lecció de més de 16 milions de tuits, publicats per uns dos milions d’usuaris en el context de les eleccions presidencials franceses del 2017, quan gairebé un 20% de comptes de bots van distribuir propaganda contra Emmanuel
Macron.
El programa gratuït Botometer API5 els va permetre de classificar 19.000 d’aquests comptes com gestionats per robots, i 290.000 per persones. En conjunt van ser responsables de prop de 12 milions de tuits del total. Els autors van fer servir un segon grup de dades procedents d’un altre estudi que incloïa 3,4 milions de tuits escrits per 5.000 bots i 8,4 milions de tuits publicats en 3.500 comptes reals.
Els autors van trobar que els comptes gestionats per persones presentaven una certa tendència de comportament a curt termini, una evolució temporal no present en els bots i, per tant, diferent.
Per poder arribar a aquesta conclusió van mesurar una sèrie de variables que indicaven la propensió per participar en interaccions socials, com per exemple els retuits, i la quantitat de contingut produït mesurada a través de la longitud dels tuits.
En el cas dels retuits van observar que aquests van augmentar i després van disminuir durant cada sessió. Els bots no van tenir aquest increment, sinó que van presentar un patró de comportament més constant. El contingut generat pels usuaris de carn i ossos baixava a mesura que avançava la sessió, un fenomen que no va passar en els comptes falsos.
“Estudis recents demostren com els bots impulsats per intel·ligència
El volum d’interaccions i de contingut generat per persones físiques disminueix a curt termini
artificial poden imitar el tema d’interès i el sentiment dels humans. Sempre és emocionant trobar una dimensió de comportament nova que pugui ser exclusiva dels humans i que encara no hagi estat replicada per robots més sofisticats”, diu Ferrara.
Amb els descobriments i mitjançant algoritmes d’aprenentatge automàtic els investigadors van codificar un classificador que diferenciés entre tuits de bots i tuits d’humans. El resultat va ser positiu. De fet, superava el rendiment dels detectors de bots, cosa que suposa, segons els autors, que els patrons de comportament a curt termini es poden fer servir de manera efectiva per a aquest objectiu.
“Hi ha una gran quantitat d’estudis sobre ciències cognitives que demostren el deteriorament del rendiment i l’esgotament cognitiu dels humans quan fem tasques repetitives, per exemple, a causa del cansament o l’avorriment. El nostre estudi demostra com podem aprofitar aquest aspecte de la cognició humana per distingir-nos dels bots”, conclou Ferrara.