Une nouvelle étude menée par des chercheurs de l'Université de Manchester enquête sur le réseau sophistiqué d'agents sur Twitter qui travaillent pour diffuser de fausses nouvelles pendant les campagnes électorales.

L'article - "Political Astroturfing on Twitter:How to Coordinate a Disinformation Campaign" - a été publié dans la revue Communication politique . « Astroturfing » vient de la manière dont les agents apparaissent comme faisant partie d'un véritable mouvement de base, alors qu'en fait, ils font partie d'une campagne orchestrée et gérée de manière centralisée.

À l'aide des dossiers judiciaires d'une affaire en Corée du Sud, où le Service national d'information (NIS) a été surpris en train d'essayer d'influencer l'élection présidentielle de 2012, les chercheurs ont pu identifier 1, 008 comptes Twitter contrôlés par des agents du NIS. Ils ont ensuite examiné les modèles d'interaction entre ces « astroturfeurs, " découvrant qu'ils montraient des traces évidentes de coordination.

Cette coordination a émergé de ce que le chercheur universitaire Dr. David Schoch appelle « le problème de l'agent principal ». Il dit; "L'organisateur de la campagne (ou "principal") veut que les choses soient faites d'une certaine manière. Pour les campagnes d'astroturf, cela signifie que les agents doivent essayer d'apparaître comme s'ils faisaient partie d'une campagne populaire légitime. Les « mandataires, " toutefois, peut manquer de motivation pour le faire et essayer de couper les coins ronds pour plaire aux organisateurs. »

Leur désir d'accélérer le processus conduit les agents à copier et coller des messages sur plusieurs comptes, ce qui a permis aux chercheurs de rechercher des tweets avec exactement le même contenu, qui ont été publiés dans une courte fenêtre de temps.

"En résumé, " dit le Dr Schoch, « les modèles de coordination que nous avons recherchés sont deux comptes publiant le même tweet dans un court laps de temps, et deux comptes retweetant le même tweet dans un court laps de temps."

Un point clé qui rend cet article remarquable est qu'il s'est concentré sur les réseaux de véritables, agents humains, plutôt que les "bots" automatisés auxquels nous pensons généralement lorsque nous parlons de fake news sur Twitter. En réalité, les résultats de l'étude montrent que les réseaux d'acteurs humains affichent en fait des modèles plus coordonnés que les bots.

Les auteurs disposaient également des données NIS à utiliser comme ensemble de données de « vérité terrain », dit le Dr Schoch. Autrement, ils "devraient s'appuyer sur des algorithmes de détection précis à 100 %, ce qui est bien sûr un vœu pieux !"

En appliquant ces informations aux données Twitter obtenues lors de l'affaire en justice, les chercheurs ont pu détecter 921 autres comptes suspects susceptibles d'être impliqués dans la campagne NIS.

Ils enquêtent également sur les campagnes précédentes, Dr Schoch ajoute; "Nous étudions actuellement une dizaine de campagnes plus récentes dans le monde pour voir si ces modèles de coordination peuvent également être observés. Les résultats préliminaires suggèrent que c'est effectivement le cas."