Le bot apprend à détecter via AI les comptes factices sur Twitter

© Getty Images
Michel van der Ven
Michel van der Ven Rédacteur chez Data News.

L’intelligence artificielle peut sur Twitter apprendre à distinguer les vrais comptes des faux sur base de modèles d’activités. Voilà ce qui ressort d’une analyse de plus de onze millions de tweets. Pour les utilisateurs bien réels, il existe une variation dans l’interactivité ou dans la longueur des tweets, mais pas chez les bots.

Des chercheurs de l’université de Californie du sud ont analysé 8,4 millions de tweets de 3.500 comptes réels et 3,4 millions de messages de 5.000 comptes factices (bots). Ils ont constaté que les utilisateurs humains de Twitter réagissaient quatre à cinq fois plus souvent que les bots à d’autres tweets, et qu’ils étaient aussi toujours plus interactifs lors d’une session d’une heure. De plus, leurs messages se réduisaient au fur et à mesure que la session avançait, sans doute à la suite d’une fatigue mentale.

Aucun changement

Pour ce qui est des bots par contre, les chercheurs n’ont pas décelé de changements dans l’interactivité ou dans la longueur des tweets. Forts de cette connaissance, les chercheurs ont formé Botometer, un algorithme existant qui détecte les bots. L’algorithme parvint alors à détecter plus souvent les faux comptes que lorsqu’il ne prenait pas en considération les modèles d’activités.

Selon les chercheurs, cet algorithme amélioré pourrait compléter avantageusement les outils qui détectent les bots sur base d’une analyse linguistique.

Vous avez repéré une erreur ou disposez de plus d’infos? Signalez-le ici

Contenu partenaire