Il n’est pas rare de se demander si un profil Twitter est un bot ou non, mais comment le savoir ? C’est une tâche compliquée, qui nécessite plusieurs facteurs pouvant tromper même les experts. Cependant, les robots et les profils de spam présentent un modèle de comportements qui peuvent être analysés par un outil et identifiés avec une certaine marge d’erreur.
Il n’existe aucun autre outil aussi précis pour les autres réseaux sociaux que le Botomètre, créé par deux centres de recherche de l’université de l’Indiana. Il utilise plusieurs mesures pour analyser à quel point un certain utilisateur ressemble à un robot et est capable d’émettre une probabilité.
Sommaire
Qu’est-ce qu’un bot Twitter ?
Sur Twitter, un bot est un profil automatisé qui n’est pas directement contrôlé par un humain et qui publie des tweets, suit les gens et aime ou recolle automatiquement les tweets. En général, un bot n’est pas transparent quant à son origine et l’intention est de tromper l’utilisateur.
Il y a cependant des exceptions. Par exemple, @fatimabot est un robot qui vérifie les faits pour détecter les faux liens publiés par les utilisateurs de Twitter. Aujourd’hui, comme l’a montré une enquête de l’InternetLab, de nombreux robots suivent et interagissent avec les politiciens sur Twitter pour manipuler l’opinion publique et donner l’illusion qu’un tel candidat bénéficie d’un soutien.
Si vous êtes confus, utilisez le Botomètre pour compléter votre analyse :
Comment savoir si un profil est un bot ou non
Vous pouvez savoir si un profil est un bot ou non grâce à Botometer, un outil automatisé capable d’identifier les robots sur Twitter. Il utilise l’apprentissage machine pour classer un profil comme bot ou humain au moyen d’exemples préalablement informés.
Pour l’utiliser, vous devez vous connecter avec votre compte Twitter (il ne publiera rien dans votre profil et n’utilisera pas vos données personnelles). Avec l’accès au réseau social, le bot analyse plus de 1 200 caractéristiques du compte, les personnes qu’il suit, ses adeptes, entre autres, et détermine s’il est un bot ou non.
Avant de commencer, il convient de mentionner quelques informations : les chercheurs eux-mêmes admettent qu’il est courant pour o Botometer de classer les profils organisationnels (des entreprises) comme des bots, puisqu’ils publient des contenus automatiquement. En outre, il fonctionne mieux pour les comptes anglais.
Si vous analysez un compte que vous publiez dans une langue autre que l’anglais, la statistique la plus fiable pour décider si le profil est un bot ou non est Complete Automation Probability (CAP), qui calcule la probabilité que le compte soit un bot ou non. Voyez comment le découvrir :
Entrez dans le site du Botomètre ;
Dans @ScreenName, entrez le nom d’utilisateur du profil que vous voulez savoir s’il s’agit d’un bot ou non ;
Cliquez sur Vérifier l’utilisateur pour lancer la confirmation ;
Sur votre page Twitter, cliquez sur Autoriser l’application ;
Si vous le souhaitez, cliquez sur Vérifier les suiveurs également pour vérifier si les suiveurs de l’utilisateur sont des bots (les requêtes sont limitées par le système Twitter) ;
Si vous le souhaitez, cliquez sur Vérifier les amis pour vérifier si les amis de l’utilisateur sont des bots. Dans le Botomètre, les amis sont classés comme les utilisateurs que la personne suit ;
Cliquez sur l’utilisateur pour développer la note et recherchez le pourcentage dans Probabilité d’automatisation complète pour connaître la probabilité que l’utilisateur soit un robot.
Comprendre la partition
Pour déterminer si l’utilisateur est un bot ou non, le Botometer affichera alors une probabilité de 0 à 5 en analysant un certain nombre de facteurs du profil de l’utilisateur. Si le profil en question n’est pas en anglais, consultez la partie “Caractéristiques indépendantes de la langue”.
En outre, le pourcentage dans “Probabilité d’automatisation complète” est la statistique recommandée par les chercheurs pour mesurer si un profil est ou non un bot parce qu’il s’agit d’une estimation plus prudente indice recommandé par les développeurs de botomètres parce qu’il s’agit d’une estimation plus prudente. Mais il n’y a pas moyen de les faire tous fonctionner correctement : la PAC a une marge d’erreur de 86%.
