Près des deux tiers des robots des réseaux sociaux ayant une activité politique sur Twitter avant l'élection présidentielle américaine de 2016 ont soutenu Donald Trump. Mais tous ces robots Trump étaient beaucoup moins efficaces pour changer les opinions des gens que la plus petite proportion de robots soutenant Hillary Clinton. Comme mes recherches récentes le montrent, un petit nombre de bots très actifs peut changer considérablement les opinions politiques des gens. Le facteur principal n'était pas le nombre de bots - mais plutôt, combien de tweets chaque ensemble de bots a émis.

Mon travail se concentre sur les aspects militaires et de sécurité nationale des réseaux sociaux, Alors naturellement, j'ai été intrigué par les inquiétudes selon lesquelles les robots pourraient affecter le résultat des prochaines élections de mi-mandat de 2018. J'ai commencé à enquêter sur ce que faisaient exactement les bots en 2016. Il y avait beaucoup de rhétorique - mais un seul principe factuel de base :si les efforts de guerre de l'information utilisant des bots avaient réussi, alors les opinions des électeurs auraient changé.

Je voulais mesurer à quel point les bots étaient – ​​ou n'étaient pas – responsables des changements dans les opinions politiques des humains. Je devais trouver un moyen d'identifier les robots des réseaux sociaux et d'évaluer leur activité. Ensuite, j'ai eu besoin de mesurer les opinions des utilisateurs des médias sociaux. Dernièrement, Je devais trouver un moyen d'estimer quelles auraient été les opinions de ces personnes si les bots n'avaient jamais existé.

Trouver des tweeters et des bots

Pour affiner un peu la recherche, mes étudiants et moi avons concentré notre analyse sur la discussion sur Twitter autour d'un événement à l'approche des élections :le deuxième débat entre Clinton et Trump. Nous avons collecté 2,3 millions de tweets contenant des mots-clés et des hashtags liés au débat.

Ensuite, nous avons dressé une liste des environ 78, 000 utilisateurs de Twitter qui ont posté ces tweets et construit le réseau de qui suivait qui parmi ces utilisateurs. Pour identifier les bots parmi eux, nous avons utilisé un algorithme basé sur notre observation selon laquelle les robots retweetaient souvent les humains mais n'étaient pas eux-mêmes fréquemment retweetés.

Cette méthode a trouvé 396 robots, soit moins de 1% des utilisateurs actifs de Twitter. Et seulement 10 pour cent des comptes les suivaient. Je me sentais bien à ce sujet :il semblait peu probable qu'un si petit nombre de bots relativement déconnectés puisse avoir un effet majeur sur les opinions des gens.

Un regard plus attentif sur les gens

Ensuite, nous avons entrepris de mesurer les opinions des personnes dans notre ensemble de données. Nous l'avons fait avec un type d'algorithme d'apprentissage automatique appelé réseau de neurones, que dans ce cas nous mettons en place pour évaluer le contenu de chaque tweet, déterminer dans quelle mesure il a soutenu Clinton ou Trump. Les opinions des individus ont été calculées comme la moyenne des opinions de leurs tweets.

Une fois que nous avons attribué à chaque utilisateur humain de Twitter dans nos données un score représentant la force d'un soutien de Clinton ou de Trump, le défi consistait à mesurer à quel point les bots modifiaient les opinions des gens – ce qui signifiait calculer ce qu'auraient été leurs opinions si les bots n'avaient pas existé.

Heureusement, un modèle datant d'aussi loin que les années 1970 avait établi un moyen d'évaluer les sentiments des gens dans un réseau social basé sur les connexions entre eux. Dans ce modèle basé sur le réseau, les opinions des individus ont tendance à s'aligner sur les personnes qui leur sont liées. Après avoir légèrement modifié le modèle pour l'appliquer à Twitter, nous l'avons utilisé pour calculer les opinions des gens en fonction de qui suivait qui sur Twitter - plutôt que de regarder leurs tweets. Nous avons constaté que les opinions que nous avons calculées à partir du modèle de réseau correspondaient bien aux opinions mesurées à partir du contenu de leurs tweets.

La vie sans les robots

Jusqu'à présent, nous avions montré que la structure du réseau d'abonnés sur Twitter pouvait prédire avec précision les opinions des gens. Cela nous a maintenant permis de poser des questions telles que :Quelles auraient été leurs opinions si le réseau avait été différent ? Le réseau différent qui nous intéressait était celui qui ne contenait aucun bot. Alors pour notre dernière étape, nous avons supprimé les bots du réseau et recalculé le modèle de réseau, pour voir quelles auraient été les opinions des vraies personnes sans les bots. Assez sur, les bots avaient changé les opinions des utilisateurs humains - mais d'une manière surprenante.

Compte tenu de la plupart des reportages, nous nous attendions à ce que les robots aident Trump - mais ils ne l'ont pas fait. Dans un réseau sans bots, l'utilisateur humain moyen avait un score pro-Clinton de 42 sur 100. Avec les bots, bien que, nous avions découvert que l'humain moyen avait un score pro-Clinton de 58. Ce changement a eu un effet bien plus important que ce que nous avions prévu, étant donné le nombre limité et non connecté de bots. La structure du réseau avait amplifié la puissance des bots.

Nous nous sommes demandé ce qui avait rendu les bots Clinton plus efficaces que les bots Trump. Une inspection plus approfondie a montré que les 260 bots soutenant Trump ont affiché un total de 113, 498 tweets, ou 437 tweets par bot. Cependant, les 150 bots supportant Clinton en ont posté 96, 298 tweets, ou 708 tweets par bot. Il est apparu que le pouvoir des robots Clinton ne venait pas de leur nombre, mais à partir de combien de fois ils ont tweeté. Nous avons constaté que la plupart des messages publiés par les robots étaient des retweets des candidats ou d'autres personnes influentes. Donc, ils ne créaient pas vraiment de tweets originaux, mais en partageant ceux qui existent déjà.

Il convient de noter que notre analyse a porté sur un nombre relativement restreint d'utilisateurs, surtout par rapport à la population électorale. Et ce n'était que pendant une période relativement courte autour d'un événement spécifique de la campagne. Par conséquent, ils ne suggèrent rien sur les résultats globaux des élections. Mais ils montrent l'effet potentiel que les bots peuvent avoir sur les opinions des gens.

Un petit nombre de bots très actifs peut en fait changer considérablement l'opinion publique - et malgré les efforts des entreprises de médias sociaux, il existe encore un grand nombre de bots, tweetant et retweetant constamment, essayer d'influencer de vraies personnes qui votent.

C'est un rappel de faire attention à ce que vous lisez – et à ce que vous croyez – sur les réseaux sociaux. Nous vous recommandons de vérifier que vous suivez les personnes que vous connaissez et en qui vous avez confiance – et de garder un œil sur qui tweete quoi sur vos hashtags préférés.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original.