Fake People – Social Bots erkennen

Vor Kurzem folgte mir ein neuer Twitterer. Er gab an aus Kalifornien zu sein, beschrieb sich als liebender Familienvater und Ehemann, bezeichnete sich als sensibel und weltoffen. Sein Profilbild zeigte einen sympathisch lächelnden Mann Anfang 50, sein Header ein Bild von einer Landschaft, vielleicht einer kalifornischen. Das einzige Problem, das ich mit ihm hatte: Er war nicht echt, sondern ein Social Bot. Wie bin ich darauf gekommen?

Social Bots zu erkennen ist nicht einfach

Ein Social Bot lässt sich relativ leicht programmieren. Manchmal reichen schon 15 Zeilen Code aus, um ihm die wesentlichen Funktionen beizubringen: relevante Nachrichten anhand von Hashtags erkennen und weiterverbreiten. Innerhalb eines Botnetzes funktioniert das sehr erfolgreich. Für die Macher von Social Bots ist es allerdings wichtig, dass echte Nutzer mit den Meinungsrobotern interagieren. Deshalb ahmen Social Bots echte User zunehmend gekonnt nach. Die Fake People bekommen Profilbilder (oft aus dem Netz geklaut), eine eigene Bio (Nutzerbeschreibung) und tweeten unter Umständen auch eigene Meldungen. Es wird deshalb für echte Nutzer von sozialen Netzwerken immer schwerer, Bots zu erkennen.

Hilfreich für das Aufspüren von Bots ist, zu verstehen, was sie tun und warum. Das kann man im Beitrag „Fake People – Den Einfluss von Social Bots verstehen“ nachlesen. Dort gibt es auch Links zu weiteren Informationen. Die folgende Checkliste gibt zusätzliche Unterstützung. Die hier aufgeführten Kriterien zur Botidentifizierung sind eine Zusammenschau aus Artikeln, die unter dem Text verlinkt sind und ausführlichere Erklärungen enthalten. Bei der Zusammenstellung habe ich mich auf die Merkmale von Bots konzentriert, die politische Botschaften verbreiten.

 MerkmalWas ist daran verdächtig?
1.Hoher Grad an AktivitätDas Oxford Internet Institute wertet eine Aktivität von 50 Tweets pro Tag als verdächtig. Das Digital Forensic Lab (DFRLab) des Atlantic Councils setzt die Grenze bei 72 Tweets pro Tag. Ist ein Profil bei Tag und Nacht gleichermaßen aktiv, ist dies ebenfalls ein Hinweis auf einen Bot.
2.Hoher Grad an AnonymitätJe weniger persönliche Informationen ein Profil enthält, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass es unecht ist. Verdächtig sind: anonyme Nutzernamen, anonymes Twitterhandle, keine oder nichtssagende Bio-Angaben, kein oder ein nichtssagendes Profilbild (z. B. von einem bekannten Bauwerk), kein oder ein nichtssagendes Headerbild (z. B. eine Landschaft), keine oder unspezifische Ortsangabe (z. B. „USA“), kein Link oder ein Link zu einer Gruppierung.
3.Hoher Grad an verstärkenden Social SignalsSocial Signals sind Retweets, Likes und Kommentare. Die Aktivität von Bots besteht hauptsächlich aus Likes und unkommentierten Retweets, um bestimmte Botschaften künstlich zu verstärken.
4.Kaum Veröffentlichungen bei hoher SichtbarkeitProfile, deren Tweets tausendfach geteilt und geliket werden, obwohl sie nur wenig tweeten, wenige Follower haben und nur wenigen Twitterern folgen, sind mit hoher Wahrscheinlichkeit Teil eines Botnetzes.
5.OrchestrierungWenn viele Nutzer den gleichen Tweet oder Tweetreihe zur gleichen Zeit absetzen, handelt es sich um automatisierte Aktivität in einem Botnetz.
6.Mehrfach verwendetes ProfilfotoEinfache Bots haben oft gar kein Profilfoto. Oft wird jedoch ein und dasselbe Profilfoto für viele Bots verwendet. Ob dem so ist, lässt sich mit der umgekehrten Bildersuche von Google herausfinden. Auch ein geklautes Profilfoto kann man so ausfindig machen.
7.Automatisch erstellter NameAutomatisch erstellte Zeichenreihen als Name sind ein Hinweis auf einen Bot, z. B. hIogoiM89lPWA96
8.Name stimmt nicht mit Handle übereinProfile deren Namen und Twitterhandle voneinander abweichen, sind ein Hinweis auf einen Bot. Oft werden männliche Handles mit weiblichen Namen und weiblichen Profilbildern verknüpft.
9.Auffällige Sprache: Multilingualität und RechtschreibungTwittert ein Profil in hoher Frequenz Tweets in verschiedenen Sprachen ist das ein Hinweis auf einen Bot. Schlecht gemachte Bots haben einen kleinen Wortschatz und machen viele Grammatik- und Rechtschreibfehler.
10.Hohe Anzahl an WerbetweetsSind viele der abgesetzten Tweets gesponserte Nachrichten, also Werbetweets, ist das ein Hinweis auf einen Bot, der politische Botschaften mit kommerziellen mischt.
11.Hohe Anzahl an gekürzten LinksMit Linkkürzungsdiensten lässt sich verfolgen, wie oft ein Link angeklickt wurde und wie stark die Nachricht verteilt wurde. Profile, die ausschließlich oder in hoher Anzahl Nachrichten mit gekürzten Links versenden, sind verdächtig. Allerdings sind Linkkürzungsdienste weit verbreitet und werden von vielen Menschen genutzt. Da sie sich leicht automatisieren lassen, kann dies ein Hinweis auf einen Bot sein.
12.Hohe Anzahl an identischer Likes und RetweetsVergibt ein Profil für alle Retweets gleichzeitig ein Like, entspricht das nicht typisch menschlichem Verhalten.
13.MonothematischDie immer gleichen Nachrichten sind ein Hinweis auf einen Bot. Genauso wie das ausschließliche Tweeten zu einem einzigen Thema.
14.Hohe ReaktionsgeschwindigkeitProfile, die innerhalb weniger Sekunden viele Tweets absetzen oder auf Tweets mit bestimmten Hashtags oder von bestimmten Nutzern reagieren, sind mit hoher Wahrscheinlichkeit unecht.
15.Unsinnige AntwortenAntwortet ein Profil auf Fragen nicht, nicht verständlich oder nicht mit einer sinnvollen Nachricht, ist das ein Hinweis auf einen Bot.

Beim kalifornischen Familienvater haben mich gleich mehrere Dinge stutzig gemacht.

  1. Warum ich? Was habe ich mit einem wildfremden Mann aus den USA zu tun? Gibt es berufliche Verbindungen, gemeinsame Themen, gemeinsame Freunde? Wie ist dieser Nutzer auf mich aufmerksam geworden? Ich hatte auf alle diese Fragen keine Antworten.
  2. Profilbild und Bio passten nicht zusammen. Der Mann hat sich als sensibel beschrieben, trug aber eine Armeejacke.
  3. Die Statistik: Der Account hatte noch nie getwittert, dafür eine Handvoll Follower, folgte aber selbst über hundert Profilen. Außerdem war er erst 2 Wochen alt.
  4. Der Name war auffällig. Name und Handle waren völlig unterschiedlich, obwohl im Handle ein Name auftauchte. Das Handle in der Twittersuche eingegeben ergab, dass es für mehr als 20 Profile in verschiedenen Varianten benutzt wurde.

Ein Online-Tool hilft beim Aufspüren von Bots

Eine Überprüfung mit dem Online-Tool Botometer bestätigte, dass das Profil mit höchster Wahrscheinlichkeit ein Bot war. Das Profil ist übrigens inzwischen gelöscht worden.

Das Tool lässt sich auch einsetzen, um die eigenen Follower auf ihre Echtheit zu überprüfen. Oder bei sich selbst: Bei mir ergab der Test, dass ich mit einer Wahrscheinlichkeit von 26 Prozent ein Bot bin. Das liegt im grünen Bereich. Meine Follower haben also Glück. Dieses Ergebnis zeigt aber auch, wie schwierig es ist, Tools zu entwickeln, die die Bewertung für uns übernehmen. Ein digitales Immunsystem zu bauen, das Bots selbstständig erkennt und unschädlich macht, ist ungleich schwieriger. Trotzdem wird diese Idee von den sozialen Netzwerken verfolgt. Sie wollen dem Bot-Problem mit Algorithmen zu Leibe rücken.

Welche Strategien zur Botbekämpfung eingesetzt werden, steht in Teil 3 der Reihe Fake People (erscheint demnächst). Bisher erschienen: „Fake People –  Den Einfluss von Bots verstehen“

Auf den Punkt gebracht

Social Bots, also unechte Nutzerprofile zu erkennen, ist nicht einfach. Wenn es sich um simpel kreierte Bots handelt, fehlen oft typische Merkmale eines menschlichen Nutzers. Doch Bots ahmen echte Profile immer besser nach. Mit einer Checkliste und Online-Tools lässt sich die Wahrscheinlichkeit, dass es sich um einen Meinungsroboter handelt, einigermaßen gut bestimmen. Am wichtigsten ist es jedoch, aufmerksam zu sein und sich Zeit zu nehmen für die eigenen Follower und die Nachrichten, die sie verbreiten.

Quellen:

https://botometer.iuni.iu.edu

https://correctiv.org/echtjetzt/artikel/2017/09/13/wie-erkenne-ich-social-bots/

http://faktenfinder.tagesschau.de/tutorials/social-bots-erkennen-101.html

http://www.spiegel.de/netzwelt/web/social-bots-entlarven-so-erkennen-sie-meinungsroboter-a-1129539.html

https://mikehind.co.uk/podcast/

 

 

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