Создано приложение для выявления ботов в Twitter на любом языке

Создано приложение для выявления ботов в Twitter на любом языке

Создано приложение для выявления ботов в Twitter на любом языке

Специалисты Университета Восточной Финляндии и Университета Линнеус в Швейцарии создали интересное приложение, способное выявлять ботов в социальной сети Twitter. При этом разработка совершенно не зависит от языка, на котором написаны анализируемые твиты.

Принято считать, что боты в Twitter давно используются в различных политических кампаниях и для формирования определенного мнения у масс. Процент ботов от общего числа пользователей находится в пределах 5-10%.

Эти аккаунты генерируют приблизительно 20-25% от общего числа твитов, публикуемых в этой социальной сети.

Однако теперь специалисты создали специальное приложение, которое использует машинное обучение для выявления ботов в Twitter. Новый инструмент способен детектировать автоматически сгенерированные твиты на любых языках.

Исследователи проанализировали 15 тыс. твитов на финском, шведском и английском языках. Первые два языка использовались в качестве обучения системы, а английский — для оценки языковой независимости приложения.

Подробная информация содержится в отчете экспертов «Towards a language independent Twitter bot detector» (PDF).

В мае представители социальной платформы Twitter признали наличие бага, благодаря которому данные геолокации пользователей мобильной операционной системы iOS «ненамеренно» сливались партнеру, имя которого не разглашается.

А у нас 12 июня, пока граждане праздновали День России, неизвестные взломали учетную запись премьер-министра Дмитрия Медведева в социальной сети Twitter. Факт киберинцидента подтвердили в пресс-службе правительства России.

Подпишитесь на новости

В VK Business Analytics добавили ИИ для поиска сбоев в бизнес-процессах

Заказ опоздал, отделы кивают друг на друга, а крайний снова аналитик. VK Tech обновил VK Business Analytics: новые инструменты помогают находить причины проблем на стыке процессов, автоматически размечать рабочие операции и готовить задания для автоматизации.

О возможностях компания рассказала в своём блоге. Обновление затронуло Process Mining, Task Mining и ИИ-ассистента, который отвечает на вопросы с учётом того, как компания работает на самом деле.

В Process Mining появился мультипроцессный граф — общая схема связанных процессов на основе данных корпоративных систем. Например, он помогает выяснить, почему сорвался срок заказа: проблема могла возникнуть при согласовании документов, хотя заметили её уже на этапе исполнения.

В Task Mining ИИ взял на себя разметку операций. Алгоритм находит повторяющиеся цепочки действий на рабочих компьютерах, а языковая модель присваивает им понятные названия с учётом специфики бизнеса. Анализ ведётся без привязки к конкретным сотрудникам. На выходе — список направлений для оптимизации и технические задания для автоматизации.

ИИ-ассистент использует контекстную модель, собранную из данных обоих модулей. Она учитывает даже обходные шаги, которых нет в регламентах. Аналитик задаёт вопрос обычным языком, а получает текст, график, карту процесса или дашборд.

По замыслу разработчиков, ручного разбора станет меньше.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru