Studie: Bots in the Twittersphere

Erkenntnisinteresse

Welche Rolle spielen Bots auf Twitter? Wie viele der dort geteilten Links werden von Bots und nicht von Menschen getwittert?  

Methode

Analyse einer Stichprobe von etwa 1,2 Millionen Tweets von englischsprachigen Nutzern mit Links zu 2.315 Websites. Um Bots zu identifizieren, wurde das Tool "Botometer" genutzt. Es schätzt, aufbauend auf Machine Learning, wie wahrscheinlich ein bestimmter Account automatisiert ist. Die Einschätzung basiert auf einer Reihe von Kriterien, wie u.a. das Alter des Accounts, wie oft der Account agiert, und welche Eigenschaften seine Follower aufweisen.
Untersuchungszeitraum Juli bis September 2017. 

Ergebnisse 

Insgesamt wurden zwei Drittel der auf Twitter veröffentlichten Links von Accounts getwittert, die Eigenschaften aufweisen, die eher für automatisierte Bots und nicht für menschliche Nutzer üblich sind. Der Anteil automatisierter Tweets variiert in Abhängigkeit von der thematischen Ausrichtung der Website: Links zu Seiten, die Inhalte für Erwachsene und aggregierte News anbieten, werden mit ca. 90 Prozent am häufigsten von Bots getwittert.

Eine relativ kleine Anzahl von hochaktiven Bots ist für einen erheblichen Anteil an Links zu prominenten Nachrichten- und Medienseiten verantwortlich: 

• die 500 aktivsten Bot-Accounts sind für 22% der getwitterten Links verantwortlich 
• Im Vergleich: die 500 aktivsten menschlichen Nutzer sind für schätzungsweise 6% der getwitterten Links zu diesen Websites verantwortlich   

Bezüglich der politischen Prägung ließen sich keine Hinweise finden, dass Bots eine politisch liberale oder konservative Voreingenommenheit in ihrem Link-Sharing-Verhalten aufweisen.

Die Studie liefert einen wertvollen Einblick in den Status quo von Bot-Aktivitäten auf Twitter. Die dazu angewandte
Methodik stellen die Herausgeber im Detail vor und weisen in diesem Zusammenhang auf einige Kritikpunkte hin, die bei der Interpretation der Ergebnisse berücksichtigt werden müssen. So erfolgte u.a. die Auswahl der beliebtesten Websites auf Twitter allein danach, wie häufig deren Links auf Twitter geteilt wurden, eine inhaltliche Analyse der Tweets fand nicht statt. Die Identifikation von Bot-Accounts wurde ausschließlich toolbasiert (Machine Learning) und ohne manuelle Unterstützung vorgenommen. 

Unabhängig von diesen Punkten zeigen die Studienergebnisse sehr eindrücklich, was für eine bedeutende Rolle Bots in der Twitter-Kommunikation zukommt: Links zu beliebten Websites werden mehrheitlich von ihnen und nicht mehr von Menschen gepostet.

Veröffentlichung

April 2018: Pew Research Center / Stefan Wojcik, Solomon Messing, Aaron Smith, Lee Rainie, Paul Hitlin

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