Des chercheurs de l’université d’Indiana ont pour la première fois démontré que les bots jouent un rôle important dans la propagation d’informations trompeuses.
On entend dire depuis assez longtemps déjà que les bots, qui sont programmés pour diffuser des messages automatiques, jouent un rôle en vue dans la propagation virale de la désinformation. Des chercheurs du MIT ont désormais cartographié quantitativement cette propagation virale.
Dans ce but, ils ont utilisé une liste de 122 sites web qui diffusent régulièrement de fausses informations, notamment Infowars, Breitbart et The Onion (sans faire la distinction avec la satire, parce que les sites web qui propagent de fausses infos, qualifient aussi souvent leurs articles de ‘satires’).
Les chercheurs ont examiné comment 400.000 fausses nouvelles ont été diffusées par le biais de quatorze millions de comptes Twitter entre mai 2016 et mars 2017. Il en est ressorti que les comptes qui propageaient activement de la désinformation, étaient principalement des bots sociaux.
Cette période couvrait entre autres la campagne des élections présidentielles américaines. C’est ainsi que sur un visuel, on peut voir comme l’article ‘Spirit cooking’: Clinton campaign chairman practices bizarre occult ritual avait été diffusé à l’époque. Les sphères représentent les comptes Twitter et leur taille indique leur impact (mesuré en nombre de retweets). Plus elles sont rouges, plus grand est le risque s’il s’agisse d’un bot. Selon les chercheurs, cette fausse nouvelle a été partagée trente mille fois via Twitter, et les bots y ont joué un rôle essentiel.
Méthodologie
Les chercheurs sont arrivés à leurs conclusions sur base de deux plates-formes en ligne qu’ils avaient eux-mêmes développées. La première, Hoaxy, cartographie la diffusion de la fausse nouvelle. Et la seconde, Botometer, est un algorithme AI permettant en principe de déterminer si la maintenance d’un compte Twitter est l’apanage d’un humain ou d’un bot. La méthodologie ne semble cependant pas tout à fait au point. Pour le bot @DeepDrumpf bien connu, le Botometer a ainsi attribué un taux de probabilité d’à peine 47 pour cent qu’il s’agirait d’un bot. Et pour @TorfsBot, un bot qui par apprentissage machine génère des tweets dans le style de Rik Torfs bien connu en Flandre, il n’accorde que 42 pour cent. Un chercheur de l’université de Cambridge, qui a également observé la faible précision du Botometer, a récemment mis au point un meilleur algorithme, mais pour lequel il n’existe pas encore d’API.
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