Twitter’daki bir kullanıcının gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu 50 tweet’te tespit edilebilecek algoritmalar geliştirildi. 

Friedrich Schiller Üniversitesi'nden Sergei Monakhov’un geliştirdiği teknoloji, sosyal medya platformunun en büyük sorunlarından biri olan “trolleri” tespit etmek için paylaşımların sosyolinguistik özelliklerini kullanıyor.

Sahte hesapları tespit etmeye yönelik önceki teknolojiler, zamanlamaya veya paylaşımlarda kullanılan etiketlere odaklanıyordu. Yani paylaşımların kendisine odaklanan çok az araştırma bulunuyor.

Monakhov ise trollerin aktarması gereken sınırlı sayıda mesaj olduğu fikrini ele aldı. Ancak ona göre troller, bunu defalarca yaparken, okurları inandırmak için de yeterli konu ve kelime çeşitliliği sağlamaya çalışıyor.

O yüzden algoritmalar, trol tweetlerini kamuya mal olmuş kişilerinkinden ayırt etmek için paylaşımlardaki tekrarlanan kelimelerin ve kelime çiftlerinin ayırt edici şekilde kullanılmasına odaklanıyor.

Araştırmacı, trollerin tweetlerindeki ayırt edici kalıpları saptamak için Rus trollerin paylaşımlarından oluşan bir kütüphaneyi ve ABD’li kongre üyelerinin gerçek tweet’lerini kullandı.

Bunun sonucunda trollerin paylaşımlarındaki kalıpların, tekrarlanan sözcüklerin ve kelime çiftlerinin kongre üyelerinin tweet’lerine kıyasla farklı kullanıldığı görüldü. 

Algoritmasını bu kalıplar üzerinde deneyen araştırmacı, trollerin ve gerçek kullanıcıların paylaşımları arasındaki farkı saptamak için yalnızca 50 tweet gerektiğini buldu.

Ayrıca bu yöntemin, Twitter tarafından provokatif ve "potansiyel olarak yanıltıcı" diye nitelenmesine rağmen, Donald Trump'ın paylaşımlarını da trol tweetlerinden ayırt edebildiği görüldü.

Monakhov, söz konusu bulguları 12 Ağustos 2020'de açık erişimli PLOS ONE dergisinde yayımladı.

Öte yandan, Business Insider’ın aktardığına göre yöntemin geniş ölçekte uygulanabilmesi için biraz daha zamana ihtiyaç var.

Çünkü trol tweetlerini, kamuoyunca tanınmayan başka kullanıcıların paylaşımlarından ayırt etmek için ileri çalışmalar yapılması gerekiyor.

Independent Türkçe