Social Bots no Social Media Week - SP.

1. A Inteligência Artifical está criando falsos
fãs e falsos haters: como identificá-los?
Fabrício Benevenuto
fabricio@dcc.ufmg.br

2. Quando os estudos sobre redes sociais começaram?
Em 1978 já existia uma revista
científica no tema.
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3. Redes small worldExperimento de Milgram (1967):
Dado um indivíduo em Boston, passe a mensagem para uma pessoa que você conhece que é a
mais próxima do alvo até que a mensagem atinja o alvo.
Princípio dos 6 graus de separação

4. Redes small world
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5. 5
Influência Social e Propagação de Informação
• Nosso grupo iniciou uma série de esforços para se medir
influência social
– Medição e validação de teorias sociais
– Criação de novos algoritmos e modelos
– Criação de novos sistemas e aplicações

6. Coleta do Twitter
• Crawlers sujeitos a limite de 150 requisições/hora
– Twitter nos deu uma lista branca em 58 máquinas
– Taxa de 20.000 requisições/hora
• Todos os IDs foram inspecionados, coletando-se
– Informação do perfil dos usuários
– Lista de seguidores e seguidos
– Todos os tweets postados
• Dados coletados até julho de 2009
– 54,981,152 usuários, 1,963,263,821 links, e 1,755,925,520 tweets
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7. Quão importante é o papel da
propagação na audiência?
• Mais popular: 426.820 espalhadores e audiência de 28M
de usuários
• Resposta: Pelo menos 2 ordens de grandeza
• Ter muitos seguidores não necessariamente implica em
propagação 7

8. 8
Impacto na mídia

9. É possível manipular métricas de
Influência?
• Troca de links entre usuários desconhecidos
– Para ganhar influência baseado em conectividade
Alice
Bob
Charlie
David
Influência baseada na
conectividade aumenta
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10. Link Farming
• Construção de uma coleção de spammers
(contas banidas do Twitter)
• Link farmers são seguidores de spammers
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11. Quem são os top link farmers?
1. Barack Obama
2. Britney Spears
3. NPR Politics
4. UK Prime Minister
5. JetBlue Airways
Link farmers incluem usuários populares e organizações
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12. 12
O que motiva os link farmers?
• Interessados em promover conteúdo ou algum tipo de
negócio
Link Farmers Usuários aleatórios

13. O que motiva os link farmers?
• Uma explicação:
– Link farmers têm os mesmos incentivos dos
spammers
– Visam aumentar influência na rede
• “Me segue que eu te sigo”
• Link farmers deixam os spammers entrar no
sistema e se tornarem influentes
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14. • Exemplo
• Spam-followers são pernalizados e fazem com que seus seguidores sejam
penalizados
– Pode implicar na perda de seguidores
– Incentivo para não se envolver com link-farming
Collusionrank
Alice
Bob
Charlie
David
-1
-0.5
-0.5
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15. É possível criar um bot influente?
Podemos criar entidades de
inteligência artificial que se
passam por humanos no
Twitter?
É possível criar um socialbot que
imita o comportamento de um
link farmer?

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Um robô influente
• Perfil falso: jornalista, bonita, carioca
• Só postava mensagens com hashtags sobre temas e notícias populares
• Seguia e deixava de seguir quem não a seguiu de volta
• Copiava tweets de outros usuários, retweetava, e também mencionava
• Dormia 8 horas por noite

17. 17
Um robô influente

18. 18

19. • 20% dos tweets relacionados às eleições americanas foram
gerados por possíveis bots
• Ataque a movimentos políticos e twittaços
• Resposta automática a determinados temas
• Chatbots
Uso de bots atualmente

20. Fabrício Benevenuto
e-mail: fabricio@dcc.ufmg.br
http://www.dcc.ufmg.br/~fabricio
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