Twitterのbot自動検知ツールは“正確ではない”研究結果 米MITが発表

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 米MITに所属する研究者らが発表した論文「Simplistic Collection and Labeling Practices Limit the Utility of Benchmark Datasets for Twitter Bot Detection」は、Twitterのbotアカウントを検出するために使われる既存のサードパーティー製ツールが正確ではないと実証した研究報告である。 イーロン・マスク氏によるTwitter買収を阻む一因となったのは、botアカウントの多さだといわれている。当時のTwitter社は、デーリーアクティブユーザーの5

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“何かに特化して学習されたbot検出モデルでは、その特化した分野で強力に機能する。だが、ツイート全域をカバーしておらず、botと人間の基本的な違いではなく、特定のデータに強く依存する”

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“研究者らは既存のbot検出データセットを前処理として使用する場合は、どのような種類のバイアスが存在する可能性があるかを慎重に検討する必要があると注意喚起”

[Seamless]

既存サードパーティbot検出(研究)は沢山あるがどれも特定の分野に偏ったモデル(研究としてはOK)で,その分野では高精度だがツイート全域をカバーしてないと指摘。Twitter社が研究者にデータ提供すべきと。