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Bist du ein Bot? #rp18

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https://18.re-publica.com/en/session/bist-du-bot-automatisierung-unsere-kommunikation-verandert

Short thesis
Ich habe Tausende von Twitteraccounts gesammelt und ausgewertet. Nur einmal konnte ich deutschsprachige, politische Botaktivitäten feststellen. Ein kleines Spamnetzwerk, das Tweets zur Bundestagswahl geretweetet hat. Andere kamen zu ähnlichen Ergebnissen. Dennoch kommt häufig der Vorwurf ein Account sei ein Bot oder jemand würde Bots einzusetzen. Was ist ein Bot eigentlich? Wie erkennt man sie? Und was macht Automatisierung mit unserer Kommunikation?
Description
Automatisierung ist der Kern des Digitalen. Kommunikation wurde aber schon lange vor dem Internet automatisiert. Etwa durch Anrufbeantworter oder Postwurfsendungen. Warum stören wir uns so sehr an Bots?

Ich versuche Automatisierung aufzuschlüsseln. Auf einer technischen Ebene von einfach (automatische Nachricht beim Folgen) bis komplex (Bewerten der Begriffe in einer Nachricht, um das zentrale Thema zu bestimmten und dazu passend das automatische Erstellen einer einzigartigen Antwort). Auf einer Transparenzebene: Accounts, die sich eindeutig deklarieren (@MagicRealismBot) und solche, die ihre Automatisierung verschleiern.

Wie erkennt man Automatisierung? Neben sichtbaren Eigenschaften (Profilbild, Aktivität, Sprache, etc.) gibt es unterschiedliche Tools (botometer, botcheck, etc.), die bei der Erkennung helfen. Keinem sollte man blind vertrauen, sondern sie nur als Indizien betrachten.

Der Vorwurf der Automatisierung um das Gegenüber zu diskreditieren. Wo liegt der Unterschied zwischen Nachrichten, die von Bots verbreitet werden und Nachrichten, die als Werbung verbreitet werden? Lenkt uns die Diskussion um Bots von wichtigeren, aber komplexeren Themen ab? Müssen wir uns darauf einstellen in Zukunft häufiger mit Maschinen zu kommunizieren? Und warum ist hier alles so grau?

Published in: Data & Analytics
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Bist du ein Bot? #rp18

  1. 1. Bist du ein Bot? Wie Automatisierung unsere Kommunikation verändert. Luca Hammer | re:publica 18 #keinBot
  2. 2. - Was ist ein Bot? - Es gibt keine Social Bots - Menschen verhalten sich wie Bots - Automatisierung und Täuschung - Schlechte, automatisierte Erkennung - Nervige, aber ungefährliche Spambots #keinBot
  3. 3. Was ist ein Bot?
  4. 4. “Bot” bezeichnet Account und Programm zugleich.
  5. 5. Ein Twitterbot ist ein Account, der selbständig auf der Plattform agiert.
  6. 6. Selbständig Ohne Eingriffe der Autor_in. Agiert Folgt, favt, retweetet, twittert.
  7. 7. Es gibt keine Social Bots (zumindest keine relevanten deutschen)
  8. 8. Social Bots Automatisierte Accounts, die nicht von Menschen unterscheidbar sind.
  9. 9. Social Bots sind mein schwarzer Schwan.
  10. 10. 100+ Twitteranalysen - Empörungswellen / Aktionen - Fernsehsendungen - Bundestagswahl - Fußballspiele - Parteitage lucahammer.at/spenden
  11. 11. #NichtOhneMeinKopftuch (72k Tweets) #keinBot
  12. 12. #wasfürmichdeutschist (6k Tweets) #keinBot
  13. 13. #thermilindner (2k Tweets) #keinBot
  14. 14. #autesp #keinBot
  15. 15. nicht gefunden - Social-Bots - Politische Bots #keinBot
  16. 16. gefunden - Spambots - Fakeaccounts - Single-Issue-Accounts - Teilautomatisierte Accounts #keinBot
  17. 17. Menschen verhalten sich wie Bots (Menschen halten Menschen für Bots)
  18. 18. Politiker_innen werden plötzliche von einer große Anzahl an neuen Accounts gefolgt. Twitter schlägt Accounts vor bevor man das Profil ausfüllen kann. #keinBot
  19. 19. Accounts haben am Ende des Namens eine 8-stellige Nummer. Twitter schlägt 8-stellige Nummern vor, wenn der Name vergeben ist. #keinBot
  20. 20. Accounts veröffentlichen mehr als 50 Tweets am Tag. Tweets haben keine Mindestlänge. Retweets sind nur ein Klick. #keinBot
  21. 21. Accounts folgen / faven / retweeten viel innerhalb eines kurzen Zeitraums. Menschen wollen auch Aufmerksamkeit. #keinBot
  22. 22. “Social Bots und die Formalisierung von Sozialität auf Online-Plattformen” von Timo Kaerlein Leseempfehlung
  23. 23. Twitter tut nichts gegen Bots. Massenlöschungen. Verstecken verdächtiger Accounts (“show more”). Telefonverifizierung. #keinBot
  24. 24. Automatisierung und Täuschung (Cyborgs)
  25. 25. Automatisierung Geplante Tweets. Tools. Auto-follow, -unfollow, -DM. Maschinengenerierte Texte.
  26. 26. Täuschung Normal klingender Name, fremde Accountfotos, zeitversetztes Followen. #keinBot
  27. 27. #keinBot
  28. 28. #keinBot https://www.zdf.de/politik/frontal-21/faketweets -entlarven-anleitung-100.html
  29. 29. Einteilung statt Bots (Annäherung)
  30. 30. Pseudonym Organisation Nicht Automatisiert Voll Automatisiert Täuschung Social Bots Klarnamen Trolle Spambots Servicebots Transparenz Novelty Bots
  31. 31. Automatisierte Erkennung funktioniert schlecht
  32. 32. Oxford Internet Institute: Bots veröffentlichen >50 Tweets pro Tag. Viele False Positives, vor allem an Ereignistagen.
  33. 33. Indiana University Network Science Institute: Botometer. Machine Learning über 35+ Eigenschaften. Kann nur Bots erkennen, die sich ähnlich wie bekannte Bots verhalten. Kulturproblem.
  34. 34. Exkurs: Machine Learning
  35. 35. - Auswahl relevanter Eigenschaften Profilbild vorhanden, Tweets pro Zeitraum, Anzahl Tweets mit Hashtag,… - Sammeln von Trainingsdaten Tausende bekannte Bots sowie echte Accounts. - Computer erstellt daraus ein Modell Extrem vereinfacht: Kein Profilbild + viele Hashtags -> Bot Profilbild + keine Hashtags -> Bot Profilbild + 20-60% Hashtags -> kein Bot
  36. 36. Ebenfalls Machine Learning R-package botrnot: mikewk.shinyapps.io/botornot Kann nur Bots erkennen, die sich ähnlich wie bekannte Bots verhalten. Kulturproblem.
  37. 37. Mein teil-automatisierter Ansatz: accountanalysis.lucahammer.com Visualisierung Aktivität, Sprache, Interfaces, Tweetarten, meist-replied, -retweet, Hashtags, Hostnames.
  38. 38. “Real People Are Turning Their Accounts Into Bots On Instagram — And Cashing In” Alex Kantrowitz für buzzfeed.com Leseempfehlung
  39. 39. Viele Spambots Wenige Politbots
  40. 40. Russische Retweet-Spambots bei der Bundestagswahl 600 Accounts retweeteten Pro-AfD-Tweets “#toxischeNarrative”. uebermedien.de/20286/wie-russische-bots-fast-unbemerkt-im-d eutschen-wahlkampf-mitmischten
  41. 41. Spambots, die folgen, retweeten, faven und nur Spam-Links twittern. Meist über Spam-URLs identifizierbar. In Chargen erstellt.
  42. 42. Spambots, die Spam-Hashtags pushen und sich gegenseitig faven. Über Hashtag identifizierbar.
  43. 43. Spambots, die retweeten. Auswahl der Accounts über die Anfangsbuchstaben des Usernamen. Über Phrasen identifizierbar. In Chargen erstellt.
  44. 44. “Social Bots, Fake News und Filterblasen” von Michael Kreil Vortragsempfehlung
  45. 45. Erin Gallagher beobachtet politische Bots in Honduras. @3r1nG auf Twitter. Followempfehlung
  46. 46. - Es gibt keine Social Bots - Einteilung über den Grad der Automatisierung und Täuschung - Statt automatisierter Erkennung Kontext und Spammyness beachten. #keinBot
  47. 47. Bist du ein Bot? Wie Automatisierung unsere Kommunikation verändert. Luca Hammer | re:publica 18 #keinBot

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