Qual é o impacto dos bots no Twitter? Este projeto usa machine learning para encontrar uma resposta

By | 31/01/2023

Spot A Bot recorre a um sistema de machine learning que analisa tendências no Twitter, estimando a probabilidade das contas analisadas serem, ou não, bots. O objetivo é contribuir para as investigações científicas realizadas na área, ajudando a compreender o impacto deste fenómeno.

Apesar das medidas tomadas pelas plataformas online, os bots continuam a ser uma preocupação. O combate a este fenómeno tem sido uma das “bandeiras” da administração do Twitter liderada por Elon Musk, mas qual é o verdadeiro impacto dos bots na plataforma? Esta é uma das perguntas-chave a que o projeto Spot A Bot ambiciona responder.

Criado por uma equipa de estudantes de mestrado da Salzburg University of Applied Sciences, na Áustria, o projeto recorre a um sistema de machine learning que analisa tendências na rede social e estima a probabilidade de contas serem, ou não, bots.

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Os criadores realçam que, para o comum dos internautas, nem sempre é fácil detetar publicações feitas por bots. O uso de bots em redes sociais como o Twitter pode ter sérias consequências: da manipulação da opinião pública à disseminação de desinformação ou de esquemas fraudulentos.

Ao navegar pelo website do Spot A Bot poderá analisar um conjunto de tópicos em tendência em três países em específico: Reino Unido, Estados Unidos e Alemanha. Em cada um deles verá uma distribuição de contas organizadas pela probabilidade de serem bots.

Em destaque está também uma secção dedicada a um histórico de tendências nos três países ao longo dos últimos 30 dias, com um gráfico que demonstra as percentagens de bots detectados ao longo do período em análise.

É certo que os projetos de deteção de bots em redes sociais ou plataformas online não são uma novidade, mas a equipa de estudantes pretende que o Spot A Bot se afirme como uma contribuição para as investigações científicas realizadas nesta área, de modo a que seja possível compreender de uma melhor forma o impacto deste fenómeno.

 

Os dados acerca do modo de funcionamento do sistema de machine learning utilizado pela equipa de estudantes podem ser consultados ao detalhe através do website do projeto.

(Teksapo)