Elon Musk 在与 Twitter 的斗争中委托进行了这种机器人分析。 现在它显示了他如果上台会面对什么


纽约
美国有线电视新闻网业务

根据 Elon Musk 在与 Twitter 的法律诉讼中聘请的数据分析公司的说法,Twitter 上的垃圾邮件和虚假账户比类似的社交平台更为普遍。

Cyabra 的声明——这是该公司自马斯克委托进行的一项研究发现垃圾邮件和机器人账户约占 Twitter 总用户群的 11% 以来的首次公开采访——凸显了马斯克现在可能正在等待的头痛,因为他似乎已经准备好完成他以 440 亿美元收购了该平台。

Cyabra 首席执行官 Dan Brahmi 上周告诉 CNN,除了研究 Twitter

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他的公司对公司的竞争对手进行了类似的评估——尽管他拒绝透露任何具体平台的名字——而且假账户问题对 Twitter 来说似乎相对更糟。

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从她的同龄人那里。 他说,使用机器学习算法分析“数百个”参数,Cyabra 可以估计某些帐户和在线内容是否可靠。

“我们对所有社交媒体平台都有一个编号,因为这是我们的工作,”他说,并补充说,相对于竞争对手,Cyabra 对 Twitter 的估计“肯定不会处于低端”(尽管该公司可以更多地访问有关 Twitter 的数据当它对马斯克进行分析时)。

Twitter机器人一直是马斯克最初试图退出收购交易的争议的核心。 在签署协议后不到三个月,马斯克放弃了在此过程中的尽职调查,他终止了协议,理由是 Twitter 错误计算了其平台上的机器人数量,尽管他此前曾表示他想收购该公司以解决问题。机器人问题。

Twitter 多年前表示,机器人在货币化每日活跃用户 (mDAU) 中的占比不到 5%。 在 推文线程 5 月,Twitter 首席执行官 Parag Agrawal 承认“垃圾邮件会损害 Twitter 上真实用户的体验”,并补充说,“因此,我们强烈鼓励每天检测和删除尽可能多的垃圾邮件。”

Twitter起诉马斯克以完成交易,指责他在买家悔改后以机器人为借口退出交易,该交易将于本月晚些时候进入审判阶段。 但马斯克上周告诉推特,他现在愿意以原价继续交易,监督此案的法官让双方在 10 月 28 日之前完成交易或面临审判。

关于虚假 Twitter 账户的真实数量以及如何准确计算的争论也凸显了一小群数据科学家、人工智能专家和科技公司内外的虚假信息研究人员,他们整天都在寻找可能存在的模式或异常情况。揭示一个特定帐户或帐户网络是否代表一个活生生的或呼吸的人,或者可能是机器人帐户或旨在传播秘密影响、错误信息或垃圾邮件的不良行为者。

鉴于马斯克和 Twitter 现在预计将完成收购交易,公众可能无法仔细查看双方在此案中收集的证据或法院对马斯克声称机器人在平台上比他们允许的更普遍的裁决的裁决. Brahmi 表示,在收购纠纷的法庭文件和听证会上,Cyabra 向马斯克团队透露了公司的工作,现在正在向前推进。 他说,这家总部位于以色列的公司拥有大约 40 名员工,并将美国国务院和几个消费品牌作为其数字真实性指标的客户。 其投资者中有彼得泰尔支持 创始人基金.

该领域的许多从业者警告说,估计垃圾邮件或虚假账户可能是一项非常个人化的活动,任何声称拥有特定数字的人都可能没有意识到问题的复杂性。 就连马斯克用来估计 Twitter 上机器人数量的另一项服务 Botometer 的创建者也强调了定义“机器人”一词背后的挑战,并警告说上下文、意图,甚至账户的管理方式都会使事情复杂化。 还有一些很好的机器人旨在共享 Twitter 上允许的信息或娱乐内容,其中许多在平台上透明地将自己标识为机器人。

在上周重启交易谈判之前进行的一次采访中,Brahmi 承认,他的公司使用机器学习算法来确定账户是否值得信赖有明显的限制,这就是为什么他的公司的 Twitter 报告表示最高置信水平约为 80.0 %。 他说,公司的算法可能会将 Brahmi 的祖母识别为可疑帐户持有人,因为她倾向于在不同主题之间随机滑动,并在不寻常的时间发布大量语法错误。

Twitter拒绝就此事置评。

Twitter 的律师在本月早些时候的一次听证会上表示,Cyabra 的分析和马斯克受另一家公司委托进行的分析都没有 90% 的信心估计机器人占该平台用户群的 5.3%,这支持马斯克在终止信中声称垃圾邮件的数量是“更高”。远远超过 Twitter 的估计“并且不到 mDAU 的 5%。

在马斯克的交易首次宣布后,Cyabra 在 5 月首次引起轰动。 使用公开数据,该公司当时声称垃圾邮件和机器人帐户占 Twitter 帐户的 13.7%。 据 Brahmi 称,此后不久,马斯克的团队聘请该公司进行第二次分析,这一次是基于 Twitter 直接提供给特斯拉首席执行官的数据中的“消防水带”。

此后在法庭文件中标记的第二项分析得出的结论是,有近 80% 的人相信垃圾邮件和机器人占 Twitter 用户群总数的 11%。 这一发现让我们看到了马斯克在接管 Twitter 后可能面临的障碍,此前他曾表示他想“击败垃圾邮件机器人或死去”。

“订单是准确的:垃圾邮件和机器人账户,告诉我们数量,告诉我们方法并告诉我们信任程度,”Brahmi 说。 Brahmi 表示,Cyabra 没有与马斯克团队使用的其他数据分析公司合作,并拒绝讨论 Cyabra 是否有报酬执行委托分析。

结果无法直接与 Twitter 自己估计的虚假账户和垃圾邮件占 mDAU 不到 5% 的估计进行比较——Brahmi 表示,Cyabra 无法估计机器人流行度占 mDAU 的百分比,而不是 Twitter 用户总数。 他拒绝透露原因,但这可能是因为用于执行分析的 Twitter 流数据集并未显示被视为或不被视为 mDAU 的账户,而仅显示那些正在积极发推文的账户,而不是那些正在发推文的账户,例如,仅使用平台阅读推文。

(就其本身而言,Twitter 关于垃圾邮件和虚假账户的披露表明其账户依赖于“重要判断”,并且该公司没有就其平台上此类账户的流行程度与竞争对手相比如何做出任何声明。)

Cyabra 算法中用于衡量一个帐户是假的或垃圾邮件的可能性的因素包括该帐户的社交网络的成员以及他们所在的位置; 该帐户在谈论什么,多久和在什么时间谈论; 账户是否使用一种或多种语言,以及使用这些语言的流利程度; 以及帐户内容倾向于创造的参与类型,等等。


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