fonte:visionari.org

Profili falsi riescono a polarizzare le opinioni pubbliche, ed individuarli è davvero difficile.

Il 3 settembre, mentre la cancelliera tedesca Angela Merkel e il suo principale avversario Martin Schulz si trovavano di fronte a un dibattito elettorale che molti telespettatori hanno considerato più un duetto che un duello, sui social media il dibattito era incandescente. La gente su Twitter ha iniziato a usare l’hashtag #verräterduell, che si traduce come “duello dei traditori” e rispecchia l’affermazione del partito di destra Alternative für Deutschland che sia i democristiani che i socialdemocratici di Schulz hanno “tradito” il paese.

Tuttavia, non sono stati solo gli elettori arrabbiati ad aver sputato tanto veleno, dicono i ricercatori. Sembra piuttosto un lavoro da bot, o falsi profili sui social media che sembrano essere collegati ad utenti umani, ma che in realtà sono guidati da algoritmi.

Il 24 settembre è il giorno delle elezioni tedesche per il nuovo parlamento, e gli esperti hanno seguito da vicino i segnali di una propaganda automatizzata sui social network. Finora, i bot sembrano stati meno attivi di quanto non abbiano fatto durante le recenti elezioni presidenziali in Francia e negli Stati Uniti, dove alcuni commentatori ritengono che la Russia abbia tentato di dare impulso ai candidati di destra. Ma i ricercatori sensibilizzati dalle passate elezioni stanno facendo dello scenario tedesco un laboratorio per studiare come riconoscere i bot e tracciarne gli effetti.

La maggior parte dei ricercatori si concentrano su Twitter, che non vieta account automatizzati. La piattaforma mette inoltre a disposizione gratuitamente l’1% dei tweet attraverso un’interfaccia di programmazione e, a pagamento, apre al 10%. Dopo aver analizzato i tweet di 14 milioni di utenti in tutto il mondo, Emilio Ferrara, uno scienziato informatico dell’Information Sciences Institute dell’Università della California del Sud di Los Angeles, ha stimato che fino al 15% dei profili Twitter, ovvero 50 milioni di profili, sono bot. E la maggior parte sono creature della politica.

“Tra i pochi argomenti su cui i bot si concentrano”, dice Ferrara, “la politica è certamente uno dei più importanti, se non il più importante”.

I bot possono gonfiare l’importanza di un argomento o offuscare la reputazione di un altro, inondando i social network con notizie false e manipolando la valuta di Twitter: like e condivisioni, follow e retweet. Non è chiaro come questo si traduca in voti, dice Simon Hegelich, scienziato politico della Scuola bavarese di Politica Pubblica dell’Università Tecnica di Monaco di Baviera in Germania. I bot difficilmente cambieranno le preferenze degli elettori, ritiene, ma potrebbero influenzare le decisioni sull’opportunità di votare. “È difficile provarlo modo scientificamente rigoroso”, dice.

La Germania sembra un buon posto per fare qualche esperimento. La rete del parlamento tedesco è stata hackerata nel 2015 — si dice che la Russia sia il principale sospetto— e si è temuto che le e-mail rubate avrebbero potuto essere pubblicate strategicamente per influenzare le elezioni. (Nelle elezioni presidenziali francesi di questa primavera, i bot hanno richiamato l’attenzione su documenti rubati e falsificati). Lo scorso ottobre, la Merkel ha esortato i partiti politici ad astenersi dall’utilizzare i bot social; tutti i principali partiti, eccetto Alternative für Deutschland, si sono accordati.

Ora, i gruppi di ricerca stanno a pescando decine di milioni di tweet relativi alle elezioni tedesche per capire se i bot abbiano influenzato l’opinione degli elettori. Lisa-Maria Neudert del Progetto Propaganda computazionale presso l’Università di Oxford nel Regno Unito sta confrontando l’attuale attività dei bot con i modelli osservati durante le elezioni presidenziali in Germania lo scorso febbraio. In quell’elezione, in cui era un organo politico chiamato Assemblea federale a votare al posto dei cittadini, i bot rappresentavano una piccola frazione dei tweet politici, afferma Neudert. Si aspetta più attività di bot nelle ultime elezioni, dove era in gioco l’opinione pubblica.

Il bot-spotting è una delle sfide più impegnative nel settore in espansione. La metrica di Neudert è grossolana, riconosce lei stessa: etichetta come bot qualsiasi account che pubblichi più di 50 tweet al giorno usando certi hashtag politici. “Questo è sbagliato in entrambe le direzioni”, dice Hegelich. Alcuni utenti umani pubblicano di più, e alcuni bot molto meno. Ma Neudert dice che il metodo è stato sorprendentemente valido a individuare bot.

Le versioni precedenti dei social bot erano facili da identificare perché molti hanno postato continuamente giorno e notte, ma nella corsa agli armamenti tra botmakers e bot-detector, i bot sono diventati più difficili da identificare. Ci sono addirittura segnali che i botmakers si sono adattati alla regola di Neudert, rimanendo appena sotto i 50 tweets. “Non si può mai essere sicuri al 100% se un profilo è un bot”, dice Hegelich. Per rilevare le impronte digitali dei bot durante il dibattito Merkel-Schulz, gli scienziati di un progetto chiamato PropStop si sono basati su altre misure di comportamento. Hanno scoperto che gli account che usano l’ hashtag #verräterduell tendono ad essere profili più recenti e ritweettano i loro messaggi più spesso di altri account.

Molti ricercatori si stanno rivolgendo a tecniche di machine-learning per distinguere utenti reali da quelli falsi. Ferrara, ad esempio, è arrivato alla sua stima dei bot usando un algoritmo che ha addestrato su milioni di tweet provenienti da utenti umani e bot verificati. Traccia centinaia di caratteristiche, tra cui l’età di un account e l’uso di emoticon. Hegelich, che sta verificando le correlazioni tra l’affluenza alle urne nelle prossime elezioni e l’attività dei bot, esamina fattori come la distribuzione dei punti esclamativi per individuare i bot. Gli esseri umani sono incoerenti, dice. “La maggior parte dei bot o usa molti punti esclamativi oppure non li usa proprio”.

Ma anche i modelli più sofisticati probabilmente non riescono a trovare molti bot, dice Ferrara. “Facciamo un ottimo lavoro per individuare i bot semplici, ma per quelli più complessi e avanzati [basati su intelligenza artificiale] abbiamo solo pochi esempi, e probabilmente non vedremo la maggior parte di loro in questi giorni”.

Forse la domanda più urgente è chi si nasconde dietro ai bot. Ferrara ha monitorato i bot che sono stati schierati nelle elezioni presidenziali americane dell’anno scorso. Dopo la vittoria di Donald Trump, “questi account sono stati oscurati”, dice Ferrara. Alcuni sono tornati in vita ad aprile, alla vigilia delle elezioni francesi, spingendo Marine Le Pen, il candidato di estrema destra alle elezioni francesi, dice. Un determinato numero ha iniziato a twittare in francese.

Ferrara sta ora studiando se gli stessi bot sono attivi in Germania. Se è così, una manciata di malintenzionati potrebbe essere alla guida di un vero e proprio esercito di social media bot, cercando di influenzare le elezioni paese dopo paese.


Tradotto in Italiano. Articolo originale: Science


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