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社交媒體機器人試圖影響德國大選

   日期:2017-09-22     來源:科學(xué)網(wǎng)    作者:dc136     評論:0    
標(biāo)簽: 機器人 社交媒體
 社交媒體機器人試圖影響德國大選
       近日,德國總理安吉拉·默克爾和她的主要競爭對手馬丁·舒爾茨展開了競選辯論。許多觀眾認為相比這場對抗,社交媒體的“決斗”反而更熱烈。
 
  例如,推特上用戶開始使用“#verr?terduel”的標(biāo)簽,即“叛徒的決斗”,這反映了右翼黨派德國新選擇黨的說法,即默克爾的主流基督教民主聯(lián)盟和Schulz的社會民主黨都“背叛”了這個國家。
 
  然而,研究人員說,這些四處亂噴的“毒液”也能并非來自憤怒的選民。相反這民可能是機器人的手筆,或者是看起來與人類用戶很像的假冒社交媒體配置文件,但實際上卻是由算法驅(qū)動的。
 
  隨著德國人將在9月24日投票選出新議會,專家們也正在密切關(guān)注社交網(wǎng)絡(luò)上的自動宣傳跡象。但到目前為止,在德國選舉中,機器人似乎不像在法國和美國選舉中那樣活躍。
 
  不過,這讓德國成為一個實驗室,以便科學(xué)家研究如何識別機器人和檢測其效果。
 
  大多數(shù)研究人員都集中在Twitter上,因為該軟件并不禁止自動賬戶。這個平臺還可以通過編程接口免費獲得1%的Tweets,并且如果收費的話,它還可開放10%。
 
  在分析了來自全球1400萬用戶的Twitter之后,美國洛杉磯南加州信息科學(xué)研究所計算機科學(xué)家Emilio Ferrara估計,多達15%的Twitter用戶(數(shù)量高達5000萬)是機器人。而且,大多數(shù)是政治的衍生品。
 
  Ferrara說:“在機器人關(guān)注的幾個話題中,政治無疑是最突出的。”
 
  機器人可以通過在社交網(wǎng)絡(luò)中提供海量虛假新聞和操縱Twitter貨幣來夸大話題的重要性或損害對手名譽,例如贊和分享、關(guān)注和轉(zhuǎn)發(fā)。
 
  不過,德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)巴伐利亞公共政策學(xué)院政治科學(xué)家Simon Hegelich表示,這是如何轉(zhuǎn)化為選票的,目前還不清楚。他認為,機器人不太可能改變選民的偏好,但它們可能會影響他們決定是否進行投票。“很難用一種科學(xué)嚴謹?shù)姆绞綑z驗這一點。”他說。
 
  德國似乎是一個實驗的好地方。德國議會的官網(wǎng)曾在2015年被黑客入侵,人們擔(dān)心被竊取的電子郵件可能會被公布,從而在戰(zhàn)略上影響選舉。今年春天的法國總統(tǒng)大選中,機器人就將人們的注意力吸引到偷竊以及偽造的文件上。去年10月,默克爾就敦促各政黨不要使用社交機器人,除新選擇黨外,所有主要政黨都表示同意。
 
  現(xiàn)在,許多研究小組正在搜羅數(shù)以千萬計的與德國大選有關(guān)的推文,以表明機器人正在發(fā)揮影響力。英國牛津大學(xué)計算機宣傳項目的Lisa-Maria Neudert 將目前的機器人活動與去年2月德國總統(tǒng)大選期間的模式進行了比較。Neudert說,在那次選舉中,一個名為“聯(lián)邦議會”的政治機構(gòu)進行了投票而不是公眾,而且,機器人在政治推文中占了一小部分。她預(yù)計在即將到來的選舉中會有更多機器人活躍在其中。
 
  在日益發(fā)展的政治領(lǐng)域中,機器人是最大的挑戰(zhàn)之一。Neudert承認,自己的衡量標(biāo)準(zhǔn)十分粗糙:她將一天發(fā)表了50所條使用了政治標(biāo)簽的推文的賬戶標(biāo)記成一個機器人。
 
  但Hegelich認為,這是錯誤的。一些人類用戶發(fā)的推文可能更多,而一些機器人的推文要少得多。但Neudert表示,該方法非常善于發(fā)現(xiàn)機器人。
 
  早期版本的社交機器人很容易被識別,因為許多機器人日夜不停地發(fā)布信息,但在機器人和探測器之間的軍備競賽中,它們變得更難識別了。例如,一些機器人為了應(yīng)對Neudert的規(guī)則,將推文發(fā)布數(shù)量控制在50以下。“你無法100%確定誰是機器人。”Hegelich說。
 
  為了在默克爾與舒爾茨的辯論中發(fā)現(xiàn)機器人留下的“指紋”,PropStop項目科學(xué)家決定采用其他方法。他們發(fā)現(xiàn),使用#verr?terduell標(biāo)簽的賬戶往往是新用戶,并且比其他賬戶更頻繁地轉(zhuǎn)發(fā)現(xiàn)有信息。
 
  此外,許多研究人員正轉(zhuǎn)向機器學(xué)習(xí)技術(shù),以區(qū)分真假用戶。例如,F(xiàn)errara利用經(jīng)過驗證的人類用戶和機器人發(fā)布的數(shù)百萬條推文開發(fā)了一種算法。它能追蹤數(shù)以百計的特征,包括用戶的年齡和使用的表情符等。
 
  而Hegelich正在調(diào)查即將到來的選舉投票率和機器人活動之間的關(guān)系,他研究了一些因素,比如“感嘆號”的分布,以確定哪些用戶機器人。“大多數(shù)機器人要么使用大量的感嘆號,要么從不使用。”他說。
 
  但即使是最復(fù)雜的模型也可能會漏掉許多機器人,F(xiàn)errara說,“我們在檢測簡單機器人方面做得很好,但對于那些基于人工智能的更復(fù)雜和先進的機器人,我們很可能錯過了它們中的大多數(shù)。”
 
  也許最緊迫的問題是,誰是機器人的幕后推手。Ferrara追蹤了去年美國總統(tǒng)大選中部署的機器人。在唐納德·特朗普勝利之后,“這些賬戶沉寂下來了。”Ferrara說,但在法國大選前夕,一些賬戶重新“回歸”,推動了法國極右翼候選人馬琳·勒龐的競選。甚至許多賬號的語言被轉(zhuǎn)換為法語。Ferrara目前正在調(diào)查是否德國也有同樣的機器人。
 
 
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