Zwischen 9 und 15 Prozent aller aktiven und englischsprachigen Twitter-Konten sind einer Studie zufolge so genannte Social Bots, die automatisiert Inhalte posten und weiter verbreiten. Forscher der Universitäten von Indiana und Southern California in den USA entwickelten ein Vorgehen zum Erkennen solcher Bots und veröffentlichen ihre Ergebnisse nun in einer Studie (pdf).
Dazu schnitten sie 10 Prozent der öffentlich zugänglichen Tweets über einen Zeitraum von drei Monaten mit und analysierten die Handlungen von aktiven und englischsprachigen Konten. Per Analyse der Metadaten und Inhalte dieser Konten wurden über 1000 verschiedene Faktoren ermittelt. Zudem wurden 3000 Konten manuell gesichtet und mit Anmerkungen versehen. In die Analyse aller Konten floss außerdem ein Wechselwirkungsindikator ein, also eine Messung, wie viele der von den Accounts abonnierten Nutzer ihnen zurückfolgen.
Den Forschern fiel auf, dass Menschen eher anderen Menschen folgen und Bots eher anderen Bots. Man kann auf der von den Forschern eingerichteten Seite BotOrNot Twitter-Konten analysieren lassen, muss dazu jedoch Zugang zu dem eigenen Konto geben.
Empirische Grundlage geschaffen
Zu ihrer Intention bezüglich der Studie halten die Forscher sich bedeckt und erklären lediglich die wissenschaftliche Grundlage zum Erkennen von Bots. Sie erwähnen unter anderem aber automatisierte Bots, die eine Graswurzelbewegung vortäuschen sollen. Wie die Forscher klarstellen, fallen in ihre Botkategorie jedoch auch einfache Programme, die wie der Twitter-Account @netzpolitik_org automatisiert Inhalte von Nachrichtenseiten teilen.
Social Bots und ihre vermutete Gefahr für die Demokratie sind auch Thema im Bundestag geworden. Vor wenigen Wochen warnten Experten jedoch vor übersteigerter Panik gegenüber dem derzeitigen Einfluss von Social Bots und kritisierten, dass es nicht genügend empirische Daten zur tatsächlichen Bedeutung des Phänomens gäbe. Mit dem entwickelten Rahmenkonzept könnten Bots nun leichter als solche erkannt werden.