Allt fler bevis tyder på att en växande mängd innehåll i sociala medier genereras av självständiga enheter som kallas sociala bots. I detta arbete presenterar vi ett ramverk för att upptäcka sådana enheter på Twitter. Vi utnyttjar mer än tusen funktioner som utvunnits ur offentliga data och meta-data om användare: vänner, tweetinnehåll och känslor, nätverksmönster och aktivitetstidsserier. Vi jämför klassificeringsramen genom att använda en allmänt tillgänglig datauppsättning av Twitter bots. Denna träningsdata berikas av en manuellt kommenterad samling av aktiva Twitter-användare som inkluderar både människor och bots av varierande sofistikering. Våra modeller ger hög noggrannhet och överenskommelser med varandra och kan upptäcka robotar av olika slag. Våra beräkningar tyder på att mellan 9% och 15% av aktiva Twitter-konton är bots. Karakteriserande band mellan konton, Vi observerar att enkla bots tenderar att interagera med bots som uppvisar mer mänskliga-liknande beteenden. Analys av innehållsflöden avslöjar retweet och nämna strategier som antagits av bots för att interagera med olika målgrupper. Med hjälp av klusteranalys karakteriserar vi flera underklasser av konton, inklusive spammare, egenutvecklare och konton som postar innehåll från anslutna applikationer.
Varol och al. REF extraherade 1150 funktioner från offentliga data och metadata om användare, vänner, tweet innehåll och känslor, nätverksmönster, och aktivitetstidsserier och använde slumpmässiga skogen, AdaBoost, logistisk regression, och beslut träd klassificering för att upptäcka sociala bots.
Human-Bot Interactions : Detection , Estimation , and Characterization