En juin dernier, nous étions revenus sur une étude passionnante publiée par les chercheurs de l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne. Au terme d’une recherche d’envergure, ils ont noté que 20 % des tendances mondiales sur Twitter étaient créées de toutes pièces par des bots. Ils ont repéré jusqu’à 108 000 faux comptes impliqués dans ces opérations.
Repérer un bot peut s’avérer très difficile
Le problème est d’autant plus grave que ces profils permettent de faire émerger des apps de phishing, servent dans le cadre de campagne de désinformation, et amplifient des discours de haine. Ils influencent aussi les journalistes qui ont souvent l’œil rivé sur les dernières tendances en cours sur les réseaux sociaux.
Distinguer les utilisateurs humains des bots semble donc primordial et c’est justement l’objet d’une recherche menée par des scientifiques de l’université de Pennsylvanie et de l’université de Stony Brook dans le comté de New York. Les chercheurs ont appliqué des méthodes d’apprentissage automatique et de langage naturel sur un corpus de trois millions de tweets rédigés par trois mille comptes de bots et un même nombre de profils authentiques.
Ils ont ensuite procédé à une analyse des comptes à travers 17 caractéristiques distinctifs parmi lesquels l’âge, le sexe, et cinq traits de personnalité et émotion : joie, peur, colère etc. Un constat s’impose d’emblée : il est très difficile pour un observateur humain de distinguer un vrai profil d’un faux, si ce dernier est pris de manière individuelle.
En revanche, lorsque l’on prend l’ensemble du groupe des bots et que l’on procède à une analyse globale, leur côté artificiel ressort. Ils se ressemblent énormément les uns aux autres dans ce qu’ils cherchent à renvoyer au public en matière d’âge, de sexe, et de caractère. On pourrait donc à terme imaginer la création d’un système capable de repérer dans la masse, ces similitudes entre les comptes et ainsi de mieux repérer les bots sur les réseaux sociaux.
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