Анализ 50 000 новых подписчиков в Твиттере Джастина Сана, основателя Tron, показывает, что около 20 000 из них — это аккаунты с нулевым днем, созданные в этом месяце почти без подписчиков или твитов.
Джефф Голберг, исследователь, занимающийся манипулированием ботами в Twitter, говорит, что многие из этих 20 000 аккаунтов в Twitter выглядят так:
Вероятные фальшивые подписчики в Твиттере Джастина Сана, основателя Tron, март 2019 года.
Вы можете видеть, что это все вновь созданные учетные записи, многие из которых имеют восемь цифр после своего «имени», что может указывать на то, что они массово созданы каким-то программным обеспечением.
Отображение этих учетных записей по дате создания показывает, что они в основном очень недавние и, вероятно, поддельные:
Джастин Сан последние подписчики по дате создания, март 2019.
Вы можете видеть, что 2019 год темно-синий, предполагая, что в этом месяце были созданы десятки тысяч учетных записей, и они случайно последовали за Джастином Саном, который недавно хвастался прохождением миллиона подписчиков, больше, чем изобретатель eth, Виталик Бутерин, или любой крипто-счет.
Глядя на случайный выборочный анализ подписчиков Sun с помощью сайта «аудита», мы получаем очень интересные результаты:
Аудит фолловеров Джастина Сана в Твиттере, март 2019 г.
У нас около 90% аккаунтов имеют проблемы с URL-адресами, а около 70% — с «подозрительно небольшим числом подписчиков». Кроме того, около 50% являются совершенно новыми, созданными за последние три месяца.
Другой потенциально показательный факт заключается в том, что около 60% следят за очень немногими людьми.
Это основано на выборке 2000 из миллиона, поэтому следует ожидать некоторых ошибок. Для сравнения, вот тот же анализ около 4000 подписчиков в Твиттере от Trustnodes:
Аудит фолловеров в Trustnodes, март 2019 г.
Очевидно, многие из наших подписчиков используют спам-ключевые слова в своем профиле, что бы это ни значило. Невероятные 99% имеют язык, отличный от Trustnodes, что, очевидно, неверно. Большинство из них используют английский, хотя, конечно же, криптовалюта носит глобальный характер, поэтому есть последователи со всего мира.
Другие факторы, которые, вероятно, могут быть сброшены со счетов, включают проблемы местоположения, то есть люди говорят, что живут на Марсе с Элоном Маском. Проблемы с URL, очевидно, мало что говорят. Times Listed … кто вообще использует списки? И, вероятно, число подписчиков мало что говорит в зависимости от того, на каком уровне они считают их подозрительными.
Что показательно, так это дата создания аккаунтов. Для узлов доверия только 1% из них являются новыми. Для Джастина Сана этот показатель близок к 50%.
Другим фактором может быть только то, сколько людей подписаны на эти аккаунты. Естественно, у учетной записи может быть несколько подписчиков, но если они участвуют в Твиттере, вы думаете, что они подписались бы на довольно много людей. Если только они не боты, предназначенные для раздувания цифр, чтобы создать ложное впечатление об уличной репутации, в этом случае они могут вообще не следовать за многими.
Наконец, еще одним фактором может быть количество неактивных учетных записей. Вы ожидаете, что разумная доля не будет твитить так много или вообще будет пассивной.
Для Джастина Сана только 2% были неактивны в течение более четырех месяцев, и фактически все его последователи были активны от 90 до 120 дней. Для Trustnodes это 2% для последних, и около 17% мало участвовали в течение последних 120 дней.
Это актуально, потому что вы ожидаете, что бот или фальшивый аккаунт будут постоянно перемещаться, поэтому давайте приведем аккаунт Бутерина для более целостного сравнения:
Аудит подписчиков в Твиттере Виталия Бутерина, март 2019 г.
Глядя на это, как и следовало ожидать, наиболее релевантным показателем, по-видимому, будет то, сколько лет аккаунтам и, возможно, нелогично, сколько из них не было активным в течение определенного периода.
Вы можете многое сделать, чтобы обыграть оба фактора, и в этой игре в кошки-мышки мы, вероятно, увидим более совершенных ботов, но, предположительно, такие боты будут более дорогими и не совсем доступными по требованию в огромных количествах.
Это потому, что, очевидно, есть старые аккаунты, которые явно кажутся фальшивыми. Гольберг выделяет одного из них. Однако там, где масштаб составляет десятки тысяч или, возможно, даже сотни тысяч, такие долгосрочные фальшивые аккаунты могут быть не совсем доступны в достаточном количестве.
Также они не являются необходимыми, пока не будет освещено поведение, и в этот момент вы можете оказаться на приемном конце чего-то подобного:
Твиттер виноват в их преднамеренном отказе удалить этих ботов. Как хорошо известно этому пространству, они позволяли буквально мошенническим учетным записям работать месяцами без каких-либо действий, пока крипто-разработчик не начал использовать инструмент для автоматической блокировки этих учетных записей.
В этот момент для Twitter стало неприемлемым не применять этот инструмент самостоятельно после того, как было показано, насколько легко было предпринять соответствующие действия в масштабе.
И здесь, если исследователь может идентифицировать этих очевидных фальшивых ботов после некоторого анализа, тогда неясно, почему Twitter не может этого сделать.
Есть предположения, что они хотят раздуть свои цифры, что само по себе является манипуляцией и предполагает, что они оправдывают этот обман общественности.
