Bist du ein Bot? #rp18
https://18.re-publica.com/en/session/bist-du-bot-automatisierung-unsere-kommunikation-verandert Short thesis Ich habe Tausende von Twitteraccounts gesammelt und ausgewertet. Nur einmal konnte ich deutschsprachige, politische Botaktivitäten feststellen. Ein kleines Spamnetzwerk, das Tweets zur Bundestagswahl geretweetet hat. Andere kamen zu ähnlichen Ergebnissen. Dennoch kommt häufig der Vorwurf ein Account sei ein Bot oder jemand würde Bots einzusetzen. Was ist ein Bot eigentlich? Wie erkennt man sie? Und was macht Automatisierung mit unserer Kommunikation? Description Automatisierung ist der Kern des Digitalen. Kommunikation wurde aber schon lange vor dem Internet automatisiert. Etwa durch Anrufbeantworter oder Postwurfsendungen. Warum stören wir uns so sehr an Bots? Ich versuche Automatisierung aufzuschlüsseln. Auf einer technischen Ebene von einfach (automatische Nachricht beim Folgen) bis komplex (Bewerten der Begriffe in einer Nachricht, um das zentrale Thema zu bestimmten und dazu passend das automatische Erstellen einer einzigartigen Antwort). Auf einer Transparenzebene: Accounts, die sich eindeutig deklarieren (@MagicRealismBot) und solche, die ihre Automatisierung verschleiern. Wie erkennt man Automatisierung? Neben sichtbaren Eigenschaften (Profilbild, Aktivität, Sprache, etc.) gibt es unterschiedliche Tools (botometer, botcheck, etc.), die bei der Erkennung helfen. Keinem sollte man blind vertrauen, sondern sie nur als Indizien betrachten. Der Vorwurf der Automatisierung um das Gegenüber zu diskreditieren. Wo liegt der Unterschied zwischen Nachrichten, die von Bots verbreitet werden und Nachrichten, die als Werbung verbreitet werden? Lenkt uns die Diskussion um Bots von wichtigeren, aber komplexeren Themen ab? Müssen wir uns darauf einstellen in Zukunft häufiger mit Maschinen zu kommunizieren? Und warum ist hier alles so grau?
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- 6. Selbständig Ohne Eingriffe der Autor_in. Agiert Folgt, favt, retweetet, twittert.
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- 14. #autesp #keinBot
- 15. nicht gefunden - Social-Bots - Politische Bots #keinBot
- 16. gefunden - Spambots - Fakeaccounts - Single-Issue-Accounts - Teilautomatisierte Accounts #keinBot
- 17. Menschen verhalten sich wie Bots (Menschen halten Menschen für Bots)
- 19. Politiker_innen werden plötzliche von einer große Anzahl an neuen Accounts gefolgt. Twitter schlägt Accounts vor bevor man das Profil ausfüllen kann. #keinBot
- 23. Accounts haben am Ende des Namens eine 8-stellige Nummer. Twitter schlägt 8-stellige Nummern vor, wenn der Name vergeben ist. #keinBot
- 25. Accounts veröffentlichen mehr als 50 Tweets am Tag. Tweets haben keine Mindestlänge. Retweets sind nur ein Klick. #keinBot
- 26. Accounts folgen / faven / retweeten viel innerhalb eines kurzen Zeitraums. Menschen wollen auch Aufmerksamkeit. #keinBot
- 27. “Social Bots und die Formalisierung von Sozialität auf Online-Plattformen” von Timo Kaerlein Leseempfehlung
- 28. Twitter tut nichts gegen Bots. Massenlöschungen. Verstecken verdächtiger Accounts (“show more”). Telefonverifizierung. #keinBot
- 31. Automatisierung Geplante Tweets. Tools. Auto-follow, -unfollow, -DM. Maschinengenerierte Texte.
- 35. Täuschung Normal klingender Name, fremde Accountfotos, zeitversetztes Followen. #keinBot
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- 41. Oxford Internet Institute: Bots veröffentlichen >50 Tweets pro Tag. Viele False Positives, vor allem an Ereignistagen.
- 42. Indiana University Network Science Institute: Botometer. Machine Learning über 35+ Eigenschaften. Kann nur Bots erkennen, die sich ähnlich wie bekannte Bots verhalten. Kulturproblem.
- 44. - Auswahl relevanter Eigenschaften Profilbild vorhanden, Tweets pro Zeitraum, Anzahl Tweets mit Hashtag,… - Sammeln von Trainingsdaten Tausende bekannte Bots sowie echte Accounts. - Computer erstellt daraus ein Modell Extrem vereinfacht: Kein Profilbild + viele Hashtags -> Bot Profilbild + keine Hashtags -> Bot Profilbild + 20-60% Hashtags -> kein Bot
- 46. Ebenfalls Machine Learning R-package botrnot: mikewk.shinyapps.io/botornot Kann nur Bots erkennen, die sich ähnlich wie bekannte Bots verhalten. Kulturproblem.
- 48. Mein teil-automatisierter Ansatz: accountanalysis.lucahammer.com Visualisierung Aktivität, Sprache, Interfaces, Tweetarten, meist-replied, -retweet, Hashtags, Hostnames.
- 52. “Real People Are Turning Their Accounts Into Bots On Instagram — And Cashing In” Alex Kantrowitz für buzzfeed.com Leseempfehlung
- 54. Russische Retweet-Spambots bei der Bundestagswahl 600 Accounts retweeteten Pro-AfD-Tweets “#toxischeNarrative”. uebermedien.de/20286/wie-russische-bots-fast-unbemerkt-im-d eutschen-wahlkampf-mitmischten
- 57. Spambots, die folgen, retweeten, faven und nur Spam-Links twittern. Meist über Spam-URLs identifizierbar. In Chargen erstellt.
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