2018-08-31

Antalet botar på Twitter ökar kraftigt inför valet

I en ny studie från FOI upptäckte forskarna att antalet automatiserade Twitterkonton, så kallade "botar", i det studerade materialet nästan fördubblades under perioden juli till augusti.

– Antalet politiska botar som diskuterar svensk politik och det svenska valet på Twitter har ökat markant under de senaste veckorna, konstaterar Johan Fernquist, forskare på FOI inom data science och projektledare för studien.

Botar kan användas för att sprida desinformation. Om innehåll får stor spridning via botar kan användare av sociala medier ledas att tro att detta innehåll är mer delat, mer allmänt accepterat eller mer mainstream än vad det faktiskt är.

6% av alla konton är botar
De botar som undersökts i studien är av tre typer. Dels sådana som styrs automatiskt av en mjukvara, dels sådana som kan hanteras av någon som är anställd för att sprida propaganda, eller av en privatperson som i hög omfattning kopierar eller retweetar innehåll.

I studien analyseras hur botarna skiljer sig från de genuina kontona, vad botarna länkar till, vilka budskap som sprids samt vilken spridning de politiska botarna har.

6 procent av alla aktiva konton klassificeras som botar, om även de av Twitter borttagna eller avstängda kontona räknas med utgör botar 17 procent av materialet.

Länkar till Fria tider
Botarna länkar procentuellt sett mer till de högerextremistiska sajterna Samhällsnytt och Fria Tider än vad genuina konton gör. Det är 40 procent vanligare att botarna uttrycker stöd för Sverigedemokraterna jämfört med vad de genuina kontona gör.

Majoriteten av de konton som blivit avstängda eller borttagna av Twitter är konton som enligt FOI uttrycker "traditionella, auktoritära och nationalistiska åsikter".

Tidigare forskning visar att påverkansförsök blir mer ineffektiva om individen är medveten om försöket.

– Förhoppningsvis bidrar denna studie till en större medvetenhet om möjliga effekter av botar, så att fler medborgare fattar sina beslut utan att påverkas av dem, avslutar Johan Fernquist.

Om studien
Metoden för att upptäcka automatiserade konton bygger på maskininlärning, där en datormodell tränas upp genom att använda data från kända automatiserade konton. Totalt används 140 olika egenskaper hos kontona för att skilja ut de automatiserade från de genuina.

FOI inhämtade data mellan den 5 mars och den 20 augusti 2018, och totalt har nästan 600 000 tweets från drygt 45 000 konton undersökts.


Leverantörer
Ändra marknad
Till toppen av sidan
Stäng