Un nuovo studio dei ricercatori dell'Università di Manchester indaga sulla sofisticata rete di agenti su Twitter che lavorano per distribuire notizie false durante le campagne elettorali.

Il documento—"Astroturfing politico su Twitter:come coordinare una campagna di disinformazione"—è stato pubblicato sulla rivista Comunicazione politica . "Astroturfing" deriva dal modo in cui gli agenti sembrano essere parte di un autentico movimento di base, quando in effetti, fanno parte di una campagna orchestrata e gestita centralmente.

Utilizzando gli atti giudiziari di un caso in Corea del Sud, dove il National Information Service (NIS) è stato catturato mentre cercava di influenzare le elezioni presidenziali del 2012, i ricercatori sono stati in grado di identificare 1, 008 account Twitter controllati da agenti NIS. Hanno quindi esaminato i modelli di interazione tra questi noti "astroturfers, " scoprendo che mostravano evidenti tracce di coordinamento.

Questo coordinamento è emerso da quello che il ricercatore universitario Dr. David Schoch chiama "il problema dell'agente principale". Lui dice; "L'organizzatore della campagna (o "principale") vuole che le cose vengano fatte in un certo modo. Per le campagne di astroturfing, questo significa che gli agenti dovrebbero cercare di apparire come se facessero parte di una legittima campagna di base. Gli "agenti, " però, potrebbe non avere la motivazione per farlo e cercare di tagliare gli angoli per compiacere gli organizzatori".

Il loro desiderio di accelerare il processo porta gli agenti a copiare e incollare messaggi su più account, che ha permesso ai ricercatori di cercare tweet con esattamente lo stesso contenuto, che sono stati pubblicati in una finestra temporale breve.

"In sintesi, "dice il dottor Schoch, "i modelli di coordinamento che abbiamo cercato sono due account che pubblicano lo stesso tweet in un breve lasso di tempo, e due account che ritwittano lo stesso tweet in un breve lasso di tempo."

Un punto chiave che rende questo documento degno di nota è che si è concentrato su reti di reali, agenti umani, piuttosto che ai "bot" automatizzati a cui di solito pensiamo quando parliamo di notizie false su Twitter. Infatti, i risultati dello studio mostrano che le reti di attori umani mostrano effettivamente modelli più coordinati rispetto ai robot.

Gli autori avevano anche i dati NIS da utilizzare come set di dati "ground truth", dice il dottor Schoch. Altrimenti, dovrebbero "fare affidamento su algoritmi di rilevamento accurati al 100%, che ovviamente è un pio desiderio!"

Applicando queste informazioni ai dati di Twitter ottenuti dal caso giudiziario, i ricercatori sono stati in grado di rilevare altri 921 account sospetti che potrebbero essere coinvolti nella campagna NIS.

Stanno anche indagando su campagne precedenti, Il dottor Schoch aggiunge; "Stiamo attualmente studiando circa 10 campagne più recenti in tutto il mondo per vedere se è possibile osservare anche questi modelli di coordinamento. I risultati preliminari suggeriscono che è davvero così".