El modelo Tweetbotornot es un algoritmo de aprendizaje automático que se entrenó en miles de cuentas reales de bot y no bot de Twitter. Tiene en cuenta más de cien características diferentes derivadas de:
El modelo está actualmente en desarrollo, fue programado por Michael W. Kearney en lenguaje R (lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico), el proyecto se encuentra bajo licencia del MIT.
Las estimaciones de tweetbotornot simplemente reflejan el grado en que una cuenta determinada es similar a una cantidad de cuentas bot (automatizadas) conocidas. Este modelo proporciona pruebas de comportamientos automatizados, no humanos o no auténticos. Además, aunque la tasa de error durante la validación fue pequeña, debido a que probablemente haya muchos más no bots que bots en Twitter, el número de falsos positivos (cuentas reales no bot que reciben probabilidades de bot mayores a .50) aún puede ser relativamente grande.
En general, el modelo predeterminado es correcto el 93.8% del tiempo y el modelo rápido es correcto el 91.9% del tiempo.
Para más información se recomienda visitar la pagina oficial del proyecto de tweetbotornot donde se podrá conocer más sobre sus características, instalación e integración con la API de Twitter. De igual forma el repositorio en Github se encuentra abierto al publico en https://github.com/mkearney/tweetbotornot
Esta disponible también una implementación online de tweetbotornot en https://mikewk.shinyapps.io/botornot/ el cual ingresando el nombre de una cuenta de Twitter te muestra las probabilidades de que sea un bot o no.
Básicamente, si se obtiene un puntaje menor a 0.5, probablemente la cuenta corresponda a una persona. Si tiene un puntaje mayor a 0.5 probablemente sea un bot.
Me quiero volver chango, soy un bot!!! jajaj
En conclusión, este sistema utiliza un modelo de aprendizaje automatizado para calcular la probabilidad de que un usuario sea un bot o no. Los factores utilizados para identificar el comportamiento similar al bot incluyen el número de usuarios de seguidores y cuentas seguidas, la biografía y el uso de hashtags, @ -menciones y letras mayúsculas en los últimos 100 tweets de la cuenta.
Pruebe la aplicación BotOrNot y háganos saber cualquier sorpresa en los resultados en la sección de comentarios.
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