I social bot sono indistinguibili dagli utenti reali su Twitter

I brogli e la disinformazione politica in rete non sono rari, soprattutto prima delle elezioni o di altri eventi politici. I social bot sono programmi software che fingono la presenza umana in rete. Un recente studio di Ema Kušen e Mark Strembeck, dell'Istituto per i sistemi informativi e i nuovi media della WU, mostra quanto siano bravi a farlo. Utilizzando 4,4 milioni di tweet, i due ricercatori hanno studiato come i social bot influenzano l'umore in rete e come cambiano il loro comportamento quando comunicano direttamente con altri utenti.

I risultati mostrano che gli utenti umani tendono generalmente a seguire l'umore di base di una discussione nei loro tweet, mentre i social bot cercano di invertire l'umore con emozioni opposte. (Esempio: per l'evento positivo del Giorno del Ringraziamento, un social bot twitta: "Sissy Mitt Romney signed Massachusetts gun ban #thanksgiving #Trump #MAGA").

In occasione di eventi controversi (come le elezioni), i social bot inviano in particolare messaggi emotivamente polarizzanti, cercando così di influenzare l'opinione pubblica. (Nel contesto delle elezioni presidenziali statunitensi, ad esempio: "ObamaFail Sarò così felice di vedere questo scherzo uscire dalla Casa Bianca!!!! #VoteTrumpPence16")

È emerso chiaramente che i social bot intercalano a questo scopo anche messaggi polarizzanti in discussioni non correlate dal punto di vista tematico. Nella comunicazione diretta con gli utenti umani, tuttavia, questo comportamento cambia: se i social bot indirizzano i loro messaggi direttamente agli utenti di Twitter (con l'indirizzo @TwitterUser), si adattano anche all'umore generale. Strembeck spiega: "I social bot non si distinguono più dagli esseri umani nella comunicazione diretta in base alle emozioni che inviano".

Nella loro analisi, Strembeck e Kusen sono riusciti anche a identificare una serie di modelli statisticamente significativi, i cosiddetti "motivi di scambio di emozioni", tipici della comunicazione diretta con gli utenti umani. I nuovi modelli per otto diverse emozioni rappresentano un passo importante nella ricerca. "In occasione delle attuali elezioni europee, ad esempio, sono stati lanciati avvertimenti sul fatto che vari gruppi di interesse avrebbero potuto cercare di influenzare le elezioni sui social network. Tra le altre cose, i risultati possono aiutare a identificare i social bot in modo più affidabile in futuro. In vari studi di follow-up, sarà ora necessario chiarire perché il comportamento dei social bot quando inviano messaggi broadcast differisce dal comportamento durante la comunicazione diretta", afferma l'autore dello studio Strembeck.