Bots et les humains : quelles différences ?

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2020-12-17T15:31:55+00:00
technologie
admin8 juin 202095 VuesDernière mise à jour :Il y a 1 mois
Bots et les humains : quelles différences ?

Différences comportementales entre les bots et les humains, peuvent créer de nouveaux algorithmes

Les bots sont des comptes de médias sociaux contrôlés par des logiciels artificiels plutôt que par des humains, et servent à diverses fins, de la collecte des nouvelles à l’assistance automatisée à la clientèle dans le commerce en ligne. Les bots ont été mises en lumière récemment, car il est régulièrement utilisé dans le cadre d’un vaste effort sur les réseaux sociaux pour manipuler l’opinion publique, comme cela se produit pendant les campagnes électorales.

Une nouvelle étude publiée dans la revue académique Frontiers in Physics a révélé des tendances comportementales à court terme chez les humains qui n’existent pas dans les bots des médias sociaux, c’est-à-dire des signes distincts des humains sur les médias sociaux, qui peuvent être utilisés pour développer des stratégies plus complexes pour détecter les bots. Cette recherche est la première du genre à appliquer le comportement des utilisateurs aux médias sociaux en matière de détection des botes.

 Bots et les humains : quelles différences ?

“Les bots s’améliorent constamment pour simuler plus de comportements humains couramment utilisés sur les médias sociaux”, a déclaré le co-auteur Emilio Ferrara, professeur d’informatique à l’Université de Californie du Sud. Plus nous identifions une caractéristique que nous considérons comme caractéristique du comportement humain, comme le sentiment de sujets importants, plus les bots de source ouverte récemment développé peut maintenant capturer ces aspects.

Les chercheurs ont étudié comment le comportement des humains et des bots a changé au cours d’une séance d’activités à l’aide d’un large éventail de données Twitter liées à des événements politiques récents. Les chercheurs de ces séances ont mesuré différents facteurs pour consigner le comportement des utilisateurs, comme le désir de partager des interactions sociales et la quantité de contenu produit, puis ont comparé ces résultats dans le cas des bots et des humains.

Les chercheurs se sont concentrés sur les indicateurs de la quantité et de la qualité des interactions sociales auxquelles un utilisateur est engagé pour examiner le comportement des utilisateurs et des bots tout au long de la séance de l’activité, y compris le nombre de tweets partagés, de réponses et de signaux, ainsi que la longueur du tweet lui-même.

Ensuite, ils ont traduit ces résultats comportementaux dans un système de classification de détection de bot, pour considérer que l’inclusion de caractéristiques décrivant la dynamique de session pourrait améliorer les performances du détecteur. Un éventail de techniques d’apprentissage automatique a été utilisé pour former deux ensembles différents de méthodes de classification, l’un comprenant des caractéristiques qui décrivent la dynamique de session et l’autre sans ces caractéristiques. Les chercheurs ont découvert chez les humains des tendances qui n’existent pas chez les bots.

Les humains ont montré une augmentation de l’interaction sociale au cours de la session, ce qui se traduit par une augmentation du taux de retweets, de réponses et du nombre de signaux dans les tweets. Les humains montrent également une diminution de la quantité de contenu produit, ce qui se reflète dans la longueur moyenne décroissante des Tweets.

Différences comportementales entre les bots et les humains, peuvent créer de nouveaux algorithmes

Cette différence peut s’expliquer par le fait que les utilisateurs en ont assez de la progression de la session et qu’ils sont moins susceptibles de faire des activités complexes comme composer du contenu original. En plus du fait que les utilisateurs sont exposés au fil du temps à plus de messages, cela augmente la probabilité qu’ils interagissent avec le contenu et y répondent. Les bots n’ont pas affecté par ces facteurs et ne montrent aucun changement de comportement.

En introduisant ces résultats comportementaux dans un système de classification de détections de bot, les chercheurs ont constaté que le modèle complet, y compris les caractéristiques qui décrivent la dynamique de session, est très supérieur du modèle original – qui n’inclut pas ces traits – dans la précision de la détection du bot.

Ces résultats montrent que le comportement de l’utilisateur sur les médias sociaux diffère de manière significative à la fois en ce qui concerne le bot et l’être humain pendant la session d’activité, et suggèrent que ces différences peuvent être utilisées pour développer un système de détection de bot ou pour améliorer les systèmes existants.

“Le programme bot est en évolution avec des progrès rapides en I.A, et des robots réalistes peuvent être créés qui peuvent simuler l’interaction et la conversation en ligne avec une augmentation significative. Nous essayons constamment d’identifier les dimensions du comportement humain sur les médias sociaux, qui peuvent être utilisés pour développer un ensemble plus avancé d’outils pour détecter le bot”, a confirmé Emilio.

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