Duomenų gavyba atskleidė anksčiau nežinomas Rusijos „Twitter“ trolių kampanijas

Telefono vaizdas Twitter prisijungimo puslapyje freestocks.org

Žmogaus veikla palieka įvairiausių pėdsakų, vieni ryškesni už kitus. Pavyzdžiui, žinutės, paskelbtos tokiose paslaugose kaip Twitter, yra akivaizdžiai matomos. Tačiau vartotojo tviterinių žinučių modelis laikui bėgant nėra toks akivaizdus.

Įvairūs tyrėjai pradėjo tyrinėti šiuos modelius ir nustatė, kad jie gali nustatyti tam tikrų tipų paskyras, ypač tas, kurios skelbia didelius kiekius. Pavyzdžiui, vargu ar žmonės valdys paskyras, kurios skelbia nuolat, 24 valandas per parą. Vietoj to, tai yra aiškus signalas, kad veikia kažkoks robotas.

Žmonės taip pat sukuria specifinius modelius, nors ir mažiau akivaizdžiai nei robotai. Visų pirma, paskyrose, kuriose skelbiama daug tviterinių žinučių, dažnai tai daroma pagal modelį, kurio unikali parašo kriminalistinė analizė gali nustatyti.

Vienas įdomių tviterinių žinučių korpusas apima žinutes, kurias paskelbė Rusijos troliai, bandantys paveikti 2016 m. JAV prezidento rinkimus. Dabar mokslininkai juos išanalizavo, kad ieškotų unikalių pirštų atspaudų. Idėja yra panaudoti šiuos pirštų atspaudus identifikuoti kitas tų pačių trolių dezinformacijos kampanijas, kurios liko nepastebėtos. Bet ar tai įmanoma?

Šiandien mes gauname atsakymą dėl Christopherio Griffino ir Brady Bickel darbo Pensilvanijos valstijos universitete. Šių vaikinų kriminalistinė analizė nustatė unikalų parašą šiuose tviteriuose ir panaudojo jį ieškant kitų dezinformacijos kampanijų įrodymų. Mes nustatome operaciją, kuri apima ne tik 2016 m. JAV rinkimus, bet ir Prancūzijos nacionalinius bei vietos ir nacionalinius Vokietijos rinkimus, sako Griffin ir Bickel.

Unikalius elgsenos pirštų atspaudus sunku atpažinti dėl didžiulio „Twitter“ duomenų kiekio. Daugeliui vartotojų būdingos panašios elgesio savybės, todėl jų negalima lengvai atskirti. Tačiau elgsenos parašas tampa ryškesnis, kai didėja pranešimų kiekis.

Štai kodėl Rusijos troliai yra atpažįstami tokiu būdu. Griffinas ir Bickelis atsisiuntė 200 000 Rusijos trolių tviterinių žinučių duomenų bazę, kurią surinko „Twitter“ ir gavo „NBC News“. Tada jie išanalizavo produktyviausių vartotojų – tų, kurie rinkimų laikotarpiu paskelbė daugiau nei 500 kartų – tviterius.

Tyrėjai ištyrė, kaip šie vartotojai laikui bėgant rašė Twitter ir kuo jie skyrėsi nuo kitų „Twitter“ vartotojų. Jie taip pat ieškojo bendruomenių duomenų bazėje ir tada sukūrė žodžių debesis savo tviteriuose, kuriuose buvo rodomi dažniausiai vartojami žodžiai.

Tai sukėlė staigmeną. Analizė atskleidė septynias bendruomenes, kurių kiekviena naudoja skirtingus žodžių debesis. Keturios iš šių bendruomenių aiškiai sutelkė dėmesį į tokias temas kaip JAV arbatos vakarėlio judėjimas ir afroamerikiečiai.

Tačiau du iš šių žodžių debesų sudarė tik žodžiai rusų ir vokiečių kalbomis. Griffin ir Bickel toliau išanalizavo juos, siekdami parodyti, kad tviterinių žinučių laikas padidėjo artėjant Vokietijos nacionaliniams rinkimams 2017 m. ir vietiniams Berlyno rinkimams 2016 m. Berlyno valstijos rinkimai buvo reikšmingi, nes kanclerės Merkel partija buvo nugalėta dešiniųjų. sparno populistai, teigia mokslininkai.

Komanda taip pat nustatė panašų aktyvumo šuolį rengiantis Prancūzijos nacionaliniams rinkimams 2017 m., nors tai apėmė tik 588 pranešimus. Tai per maža detaliai analizei, tačiau Griffin ir Bickel spėja, kad tai rodo, kad egzistuoja dar viena trolių grupė, kuri dar nenustatoma, kuri nusitaikė į Prancūziją.

Tai įdomus darbas, rodantis, kad Rusijos trolių veikla tarptautiniu mastu buvo daug ambicingesnė, nei manyta anksčiau. Jame taip pat siūlomas būdas pastebėti tokį kišimąsi, ieškant teismo medicinos pirštų atspaudų, kuriuos nustatė komanda.

Žinoma, trolių paieška yra katės ir pelės žaidimas. Organizacijoms, atsakingoms už Rusijos trolių veiklą, turėtų būti nesudėtinga pakeisti veiklos modelį taip, kad nebūtų sukurtas tas pats parašas.

Ir vis dėlto, jei ši kenkėjiška veikla turi būti reikšminga ir efektyvi, ji neišvengiamai vyks gana dideliu mastu ir taip sukurs kitokį parašą. Kyla klausimas, kaip tai pastebėti laiku, kad būtų galima imtis veiksmų. Ir taip žaidimas tęsiasi.

Nuoroda: arxiv.org/abs/1810.01466 : Neprižiūrimas mašininis atvirojo kodo rusiškų „Twitter“ duomenų mokymasis atskleidžia pasaulinę apimtį ir veikimo charakteristikas

paslėpti