网络数据分析抓出Twitter上的美国“五毛党”

印第安纳大学复杂网络和系统研究中心的研究人员初步开发出一套名为Truthy的系统，它每小时能够对微博服务提供商Twitter用户发送的数千条推文进行分析，以识别其中反映出的用户行为模式以及传播的观点等信息。这一系统采用了文本和数据挖掘、复杂系统模型分析等先进技术，研究人员希望最终能借助该系统实现对社交媒体中传播错误信息的行为进行自动识别和监测。

该项目小组首先收集对于可疑Twitter账户的举报信息，而后使用网络分析技术来理清这些账户间究竟有何种联系。研究者还通过追踪所谓的即时动态信息来甄别那些突然流行起来的关键词或者网页连接。如果大量的即时动态信息集中来自于相对较小的一批用户之中，那么这极可能就是伪“草根网络”;反之，若一条即时动态信息在并无关联的账户间传播，则被视为正常情况。

如下图是在推特上发布过“bigdata”的用户之间的连接，用户图标的尺寸代表了其粉丝数多寡。蓝线表示一次回复或者提及，绿线表示一个用户是另一个的粉丝。

2012年美国大选期间，一系列推文声称共和党总统候选人米特·罗姆尼(MittRomney)在脸谱网上获得了可疑的大批粉丝。“调查者发现共和党人和民主党人皆与此事无关。”博士后研究员埃米利奥·费拉拉(EmilioFerrara)说，“幕后另有主使。这是一次旨在令人们相信罗姆尼在买粉从而抹黑他的造势运动。”

美国的一些政治竞选团体和特殊利益集团正在借用大量虚假的Twitter账户马甲来制造看似广泛的草根阶层参与政治意愿表达的假象。这类被编造出的政治性活动被称作伪“草根网络”。

水军的造势运动通常很有特点，费拉拉(Emilio Ferrara)说。“要想发起一场大规模的抹黑运动，你需要很多推特账号，”包括由程序自动运行、反复发布选定信息的假账号。“我们通过分析推文的特征，能够辨别出这种自动行为。”

对于这些政治团体来说，借用大量Twitter马甲以使某条政治信息传遍整个社交网络的做法十分划算。“该技术的成本几乎为零。而一条电视广告的花销足够那些政治团体雇用10个人全天候的在Twitter上发微薄了。”Twitter微薄的信息通常包含指向特定政治团体网站或有倾向性的新闻报道的链接。这些链接能够影响谷歌的搜索结果——该排序一定程度上取决于有多少链接指向某一特定网页。因此，如果一个网页拥有越多的外部链接，那么它就能够在谷歌搜索页面中排在较优的位置。

印第安纳大学负责这一研究项目的菲尔•门采尔教授认为，要想消除社交媒体带来的谣言传播等危险，加强相关技术研发是一个重要手段。他在接受美国《哥伦比亚新闻学评论》杂志采访时指出，谣言的传播等表明社交媒体会被用于不良目的，如何提高社交媒体可靠性目前之所以成为研究热点之一，是因为研究人员意识到如果不从技术层面加以改进，社交媒体将充满“噪音和污染”，最终丧失其价值。