X上のボット

XボットまたはTwitterボットは、プラットフォームのAPIを介してX （旧Twitter）アカウントを制御するソフトウェアボットの一種です。^{[ 1 ]}ソーシャルボットソフトウェアは、ツイート、リツイート、いいね、フォロー、フォロー解除、他のアカウントへのダイレクトメッセージ送信などのアクションを自律的に実行できます。Xアカウントの自動化は、自動化の適切な使用と不適切な使用を概説する一連の自動化ルールによって管理されています。^{[ 2 ]}適切な使用には、役立つ情報のブロードキャスト、興味深いまたは創造的なコンテンツの自動生成、ダイレクトメッセージによるユーザーへの自動返信が含まれます。^{[ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]}不適切な使用には、APIレート制限の回避、ユーザーのプライバシーの侵害、スパム^{[ 6 ]} 、およびソックパペットが含まれます。Xボットは、より大規模なボットネットの一部である可能性があります。これらは、選挙に影響を与えたり、偽情報キャンペーンに使用したりできます。

^{Xのポリシーでは、無害な趣味や芸術目的で作成されたボット[ 7 ]}や、役立つ情報を投稿するボット^{[ 8 ]}など、悪用しないボットは許可されていますが、2023年6月に以前は無料だったAPIサービスに導入された価格変更により、そのようなアカウントの多くが閉鎖されました^{[ 9 ] 。}

Twitter アカウントがインターネット ボットによって制御されているかどうかを特定することが望ましい場合がある。^{[ 31 ]}テスト期間の後、Twitter は 2022 年 2 月にボット アカウントと自動ツイートを識別するためのラベルを展開した。^{[ 32 ] [ 33 ]}

人間以外のTwitterユーザーを検出することは、研究者にとって関心の対象となっている。^{[ 31 ] [ 34 ]}

2012年の論文で、Chuらは、アカウントがボットである可能性を示す以下の基準を提案している（彼らは自動システムを設計していた）：^{[ 1 ]}

• ツイートの「定期的かつ規則的なタイミング」
• ツイートの内容に既知のスパムが含まれているかどうか。
• 平均的な人間のTwitterユーザーと比較した、モバイル端末からのツイートとデスクトップ端末からのツイートの比率。

南カリフォルニア大学のエミリオ・フェラーラ氏は、人工知能を用いてTwitterボットを特定した。彼は、人間はボットよりも4～5倍多く他のツイートに返信し、ボットは時間の経過とともにツイートが長くなる傾向があることを発見した。^{[ 35 ]} また、ボットは30分または60分間隔など、より規則的な時間間隔で投稿する。^{[ 35 ]}

インディアナ大学は、TwitterアカウントがTwitterbotである可能性に基づいてスコアを付けるBotometer ^{[ 36 ]} （旧BotOrNot）と呼ばれる無料サービスを開発しました。 ^{[ 37 ] [ 38 ] [ 39 ]}

EPFLの最近の研究では、ハッカーが人間のアカウントを乗っ取って一時的または永久的にボットとして使用し、場合によってはアカウントの所有者と並行して使用するため、Twitterアカウントをボットかそうでないかに分類することは常に可能ではない可能性があると主張している^{[ 40 ] [ 23 ] 。}

Twitterボットには様々な種類があり、その目的もそれぞれ異なります。例としては以下のようなものがあります。

• @Betelgeuse_3 は、「Beetlejuice, beetlejuice, beetlejuice」というフレーズを含むツイートに対して、アットマークで返信を送信します。これらのツイートは、映画「ビートルジュース」の主人公の声で送信されます。^{[ 41 ]}
• @CongressEditsと@parliamenteditsは、それぞれ米国議会と英国議会のIPアドレスから誰かがウィキペディアを編集するたびに投稿します。^{[ 42 ]} @CongressEditsは2018年に停止されましたが、@parliamenteditsは現在も稼働しています。
• @DBZNappaは、Twitter上でインターネットミームのフレーズ「9000以上」を使用した人全員に「何だって！？9000？」と返信した。このアカウントは2011年に開設され、最終的に2015年に停止された。^{[ 43 ]}
• @DearAssistant は、 Wolfram Alpha を利用して、複雑な質問に簡単な英語で回答する自動返信ツイートを送信します。^{[ 4 ]}
• @DeepDrumpf は、 MITで作成されたリカレントニューラルネットワークで、ドナルド・トランプの話し方を模倣したツイートを投稿します。その名前は、ジョン・オリバー司会の番組「Last Week Tonight with John Oliver 」の「 Donald Trump 」というコーナーで広まった「Donald Drumpf 」という言葉に由来しています。^{[ 44 ]}
• @DroptheIBot は、「不法移民」というフレーズを含むツイートを送信した Twitter ユーザーに対して、「人々は違法ではありません。代わりに『不法移民』または『許可されていない移民』と言ってみてください」というメッセージをツイートします。これは、アメリカの Fusion.net のジャーナリスト、ホルヘ・リバスとパトリック・ホーガンによって作成されました。^{[ 45 ]}
• @everyword は英語のすべての単語をツイートしました。2007 年に開始され、2014 年まで 30 分ごとにツイートされました。^{[ 46 ]}
• @nyt_first_said は、ニューヨーク・タイムズが初めて単語を使用するたびにツイートします。これは、アーティスト兼エンジニアのマックス・ビットカーによって2017年に作成されました。 ^{[ 47 ] [ 48 ]} NOS用に同様のボットが作成されました。^{[ 49 ]}
• @factbot1 は、インターネット上で人々が写真に付随する根拠のない事実を信じてしまうという、彼が蔓延していると考えていた問題を説明するためにエリック・ドラスによって作成されました。 ^{[ 50 ]}
• @fuckeveryword は英語のすべての単語を「fuck」で始まる単語をツイートしていたが、Twitter はアカウントが「fuck niggers」とツイートしたため、運用途中でアカウントを停止した。^{[ 51 ]}停止後、別の人物が @fckeveryword を作成し、その作業を再開し、2020 年に完了した。^{[ 52 ]}
• @Horse ebooks は、そのツイートが詩的だと感じた人々の間で人気を集めたボットでした。このボットは、所有者のツイートを組み合わせて新しいツイートを作成するためにマルコフテキストジェネレーター（または同様の手法）を使用するさまざまな _ebooks サフィックス付き Twitter ボットに影響を与えました。 ^{[ 53 ]} Bear Stearns Bravo の短いプロモーションの後、活動を停止しました。
• @infinite_scream は 2〜39 文字の叫びをツイートし、自動返信します。^{[ 54 ]}少なくとも部分的にはエドヴァルド・ムンクの「叫び」に触発^されたこのアカウントは、ドナルド・トランプの最初の大統領任期^{[56] や悪いニュース [55]に動揺した人々の注目}を集めました。
• @MetaphorMagnet は、ステレオタイプな特性や規範に関する知識ベースを使用して比喩的な洞察を生成する AI ボットです。コンパニオン ボットの @MetaphorMirror は、これらの比喩をニュース ツイートとペアリングします。別のコンパニオン ボットである @BestOfBotWorlds は、比喩を使用して偽宗教的な洞察を生成します。^{[ 57 ]}
• @Pentametron は、 CMU 発音辞書を使用して偶然に弱強五歩格で書かれたツイートを見つけ、韻律辞書を使用してそれらを二行連句にペアにし、フォロワーのフィードに二行連句としてリツイートします。^{[ 58 ]}
• @RedScareBot は、「社会主義者」、「共産主義者」、または「共産主義」に言及する Twitter 投稿に対して、ジョセフ・マッカーシーのペルソナでツイートします。 ^{[ 41 ]}
• @tinycarebot は、フォロワーに簡単なセルフケア行動を推奨しています。例えば、画面から目を離すことを忘れないようにしたり、休憩を取って外に出たり、もっと水を飲むように勧めたりします。また、直接ツイートすると、セルフケアの提案も送ってくれます。^{[ 59 ]}

2009年、 Sysomosによる調査に基づき、TwitterボットはTwitter上のツイートの約24%を作成していると推定された。^{[ 60 ]} 同社によると、 2013年にはTwitter上のアカウントのうち2000万件、つまり5%未満が不正アカウントだった。 ^{[ 61 ]} 2013年、2人のイタリア人研究者は、Twitter上の全アカウントの10%が「ボット」であると計算したが、他の推定ではその数字はさらに高いとされている。^{[ 62 ]} 2017年の重要な学術研究では、Twitterユーザーの最大15%が自動化されたボットアカウントであると推定された。^{[ 63 ] [ 64 ]} 2020年の推定では、その数字は全アカウントの15%、つまり約4800万アカウントとなっている。^{[ 65 ]}

2023年のMITの研究では、ボットを検出するために使用されるサードパーティツールは、単純な方法で収集されたデータでトレーニングされ、これらのトレーニングセットの各ツイートがボットか人間かとして手動でラベル付けされるため、精度が低い可能性があることがわかりました。^{[ 66 ]}すでに2019年には、ドイツの研究者がBotswatchとBotometerを使用した研究を精査し、それらは根本的に欠陥があるとして却下し、（スパムアカウントとは異なり）「ソーシャルボット」が存在するという証拠はないという結論を下しました。^{[ 67 ]}

Twitterボットの普及と、一部のボットが人間のように応答できる能力により、これらの非人間アカウントが広範囲にわたる影響力を獲得することが可能になった。^{[ 68 ] [ 69 ] [ 20 ] [ 70 ]}これらのTwitterボットが人間の認識に及ぼす可能性のある社会的影響は大きい。コンピュータを社会的アクターとして捉える（CASA）パラダイムに着目すると、同誌は「人々はコンピュータやその他のメディアに対して驚くべき社会的反応を示し、それらをまるで本物の人間や場所であるかのように扱う」と指摘している。この研究では、Twitterボットはコミュニケーションと相互作用において信頼でき有能であると見なされ、ソーシャルメディア領域で情報を伝達するのに適していると結論付けた。^{[ 71 ]} 投稿が人間によって生成されたかボットによって生成されたかは党派性によって異なると、2023年の研究では判明した。^{[ 72 ]}

• スパム対策技術
• Devumi – 元ソーシャルメディア企業 
• Rantic – ソーシャルメディアマーケティングウェブサイト 
• スパムボット

• Brexitボット（ニュー・サイエンティスト誌）