In Zeiten von ChatGPT, DeepFakes und künstlicher Intelligenz wird es immer schwieriger, maschinell generierte Beiträge von menschlichen Posts zu unterschieden.
Haben Sie schon einmal hinterfragt, mit wie vielen Bots Sie auf Ihren sozialen Kanälen bereits zu tun hatten oder waren Sie unsicher, ob es sich um eine echte Person handelt?
Die Unsicherheit bezüglich Bots und ihren Absichten ist aktuell auch ein großes Thema bei Twitter. Selbst Elon Musk fragt sich, wie viele Bots wirklich auf seiner eigenen Plattform unterwegs sind.
Künstliche Intelligenz erkennt manipulative Bots
Von Bots generierte Tweets können schwer zu erkennen sein. Bots, die Böses im Schilde führen, nutzen ihre Anonymität, um zu manipulieren, Fehlinformationen zu verbreiten oder Trends und Themen zu beeinflussen. 👾
In Anbetracht dessen haben wir, vier Student*innen der FH Salzburg, beschlossen, die Dinge selbst in die Hand zu nehmen und haben nach einer Möglichkeit gesucht, die Präsenz von Bots in aktuellen Trends aufzuzeigen. Unser Ziel ist es, Nutzer*innen einen ungefilterten Einblick in die Twitter-Bot-Aktivitäten zu geben und zu zeigen, wie Beiträge von Bots aussehen, welche Themen besondern von Bots unterwandert wurden und wie sehr Bots unsere sozialen Medien beeinflussen.
Deshalb haben wir im Zuge unseres Masterprojekts Spot A Bot entwickelt, eine Plattform, die mithilfe von künstlicher Intelligenz aktuelle Trends auf Twitter analysiert und den Anteil an Tweets aufzeigt, bei dem es sich wahrscheinlich um Bots handelt. 🤖
Täglich analysiert unser KI-Modell den jeweils aktuellsten Twitter-Trend aus Deutschland, dem Vereinigten Königreich und den USA. Die Ergebnisse der Analyse sind zusammen mit anonymisierten Accounts und deren Tweets auf der Website von Spot A Bot verfügbar. So gibt es immer etwas Neues zu entdecken. 🔍
Nutzer*innen können Voting abgeben
Unser Modell entscheidet aktuell mit einer Genauigkeit von 86 %. Darüber hinaus gehen wir mit unseren Ergebnissen transparent um, sodass Nutzer*innen nachvollziehen können, wie wir zu den Ergebnissen kommen.
Wir konnten damit schon chinesische Bot-Netze erkennen, wie im November 2022 während der Zero-Covid Proteste in China. Mehr dazu …
Falls unser Modell doch einmal falsch liegen sollte, können Nutzer*innen durch ein Voting-System zur Verbesserung unseres Modells beitragen.
Uns ist es ein großes Anliegen, möglichst vielen Menschen die Möglichkeit zu geben, sich eine fundierte Meinung darüber zu bilden, was sie in den sozialen Medien konsumieren und wir würden uns sehr über Feedback und Unterstützung freuen!
Mehr Info zum Projekt gibt’s hier:
www.producthunt.com/posts/spot-a-bot
Falls Ihnen Spot-A-Bot gefällt, freuen wir uns über ein Upvoting – einfach anmelden und “Upvoten” klicken!
