Aprende Java Aprende Php Aprende C++ Aprende HTML 5 Aprende JavaScript Aprende JSON Aprende MySQL Aprende SQLServer Aprende Visual Basic 6 Aprende PostgreSQL Aprende SQLite Aprende Redis Aprende Kotlin Aprende XML Aprende Linux VSC Aprende Wordpress Aprende Laravel Aprende VueJS Aprende JQuery Aprende Bootstrap Aprende Netbeans Aprende Android
Sigueme en Facebook Sigueme en Twitter Sigueme en Instagram Sigueme en Youtube Sigueme en TikTok Sigueme en Whatsapp
Home / Ciberseguridad / Tweetbotornot: Detección de Bots de Twitter

Tweetbotornot: Detección de Bots de Twitter

Por jc mouse viernes, noviembre 22, 2019

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:

  • Atributos de nivel de usuario, por ejemplo, nombres, información de perfil como URL, descripción y ubicación, fecha de creación de la cuenta, número y tasa de estados, tweets favoritos, listas, amigos , seguidores
  • Patrones de tweets de alto nivel
  • Frecuencia, proporción y tiempo de tweets puros / originales, estados citados, retweets, número de favoritos, retweets
  • Patrones basados ​​en texto en tweets de usuarios –por ejemplo, número de hashtags, menciones y enlaces, longitud de tweets, puntuación, complejidad de palabras, etc., además de varias otras características.

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.

tweetbotornot

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.

detector de bots RRSS

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.

enjoy!

Tags

Artículos similares

Funny Sounds: Sonidos divertidos para celular

En este tutorial «Android Bolivia» construiremos nuestra propia aplicación para molestar a los amigos con sonidos divert[...]

Controla tu dispositivo Android desde el escritorio de tu pc

En este post te enseñamos a utilizar SCRCPY, esta es un aplicación de duplicación de pantalla gratuita y de código abier[...]

Qulqi: Convierte números a letras en java

Hola 🙂 publicando de tiempo les dejo esta chiti librería java para convertir números a su equivalente literal. La librer[...]

Crea patrón de desbloqueo para tus aplicaciones en java

El patrón de desbloqueo es una medida de seguridad que tienen algunos teléfonos inteligentes para evitar el acceso al di[...]

Manipular colecciones de una forma sencilla

Java proporciona Collection Framework, que define varias clases e interfaces para representar un grupo de objetos como u[...]

Mapa Interactivo: Así voto Bolivia 2025

Mauricio Foronda, desarrollador y cientista en datos, presenta una aplicación web interactiva que permite al público apr[...]