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

Francisca Andrade

31 jan 2023 08:12

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.