Como identificar o comportamento de um bot? - Central Pegabot
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Uma vez que os bots são utilizados para infinitas tarefas, como dar likes em fotos, aumentar número de seguidores, operar em transações de compra e venda em bolsas de valores ou alavancar hashtags nos Trending Topics do Twitter, não existe uma receita pronta para identificá-los. Mas avanços em estudos e técnicas de detecção permitiram desenvolver critérios para identificar padrões de comportamento automatizado, com o objetivo de compreender o "quão bot" é um perfil.
Vamos compreender alguns destes critérios:
Atividade: o perfil é analisado pelas características de sua atividade, bem como os tipos de interações da conta. Características suspeitas são: um histórico de atividade repetitiva, com publicações realizadas em intervalos curtos de tempo ou em horários específicos do dia. Pesquisadores do Oxford Internet Institute assumem que uma quantidade superior a 50 tuítes/dia pode configurar um comportamento automatizado.
Frequência: frequência, intervalo e tipo de postagens. Intervalos muito pequenos (segundos ou milissegundos), volume muito alto de postagens e atividade muito repetitiva (normalmente, uma conta que dá muitos retweets) indicam alta probabilidade de automação.
Nome do usuário (sua @): quando o nome do usuário, handle ou arroba (@) possui uma combinação entre dígitos e números, existe maior possibilidade desse usuário ter sido gerado de forma automatizada.
Anonimidade: Presença ou ausência de uma foto de perfil e tipo de imagem utilizada. Perfis que utilizam avatares ganham pontuação mais elevada na análise da probabilidade de automação.
2. Amplificação de conteúdos: conteúdos que apresentam alto número de compartilhamentos, mesmo que os perfis tenham poucos seguidores indicam alta probabilidade de automação.
3. Sucesso: contas que possuem postagens com grande número de likes e retweets, apesar da quantidade de seguidores ser muito baixa indicam alta probabilidade de automação.
4. Conteúdo postado:
A análise de sentimentos também costuma entrar na fórmula, geralmente realizando a análise a partir de um conjunto dos tuítes postados.
É uma análise linguística realizada a partir de inteligência artificial para identificar padrões de linguagem.
5. Rede: é feita uma análise do fluxo das informações para entender como perfis estão conectados e como disseminam conteúdo entre si, com foco nas interações entre as contas.
A lista é extensa e pode variar conforme as tecnologias avançam. Iniciativas como o Pegabot possibilitam a identificação da existência de comportamento automatizado de forma simples e rápida. O algoritmo da ferramenta Pegabot foi desenvolvido para considerar todos os critérios acima e fornecer como resultado uma análise final (que vai de 0 a 100) sobre a probabilidade de perfis no Twitter serem ou não bots. Contudo, a fim de reprovar ou validar a análise, é imprescindível uma avaliação humana.