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IT之家 6 月 26 日消息,美國(guó)麻省理工學(xué)院(MIT)的研究團(tuán)隊(duì)近日發(fā)表論文指出,現(xiàn)有的第三方推特(Twitter)機(jī)器人賬戶自動(dòng)檢測(cè)工具并不準(zhǔn)確,因?yàn)槠鋽?shù)據(jù)集過(guò)于簡(jiǎn)單,缺乏泛用性。
此前有消息稱,機(jī)器人賬戶過(guò)多是阻止馬斯克收購(gòu)?fù)铺氐脑蛑?。推特?dāng)時(shí)聲稱其日活躍用戶中有 5% 是機(jī)器人賬戶,但馬斯克表示這個(gè)數(shù)字要比 5% 高得多。
推特有自己的機(jī)器人賬戶識(shí)別系統(tǒng),但并未公開(kāi)。因此,對(duì)于普通公眾而言,第三方工具是較為可行的檢測(cè)方法。這些第三方工具使用從推特收集的數(shù)據(jù)集和機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)檢測(cè)機(jī)器人的可疑跡象,許多工具和模型已被用于研究社交媒體上的機(jī)器人活動(dòng),相關(guān)論文甚至已達(dá)數(shù)千篇。
▲ 用于推特機(jī)器人檢測(cè)的公開(kāi)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集
這些論文中的大多數(shù)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集都是在不同推文中收集的數(shù)據(jù)集合,其中許多都是在特定推文(例如包含特定主題標(biāo)簽的推文)中收集的,每條都由人類手動(dòng)標(biāo)記為機(jī)器人或人類。然而這種經(jīng)過(guò)專門(mén)訓(xùn)練的機(jī)器人檢測(cè)模型在該專業(yè)領(lǐng)域表現(xiàn)出色,卻并沒(méi)有涵蓋全部領(lǐng)域,并且嚴(yán)重依賴于特定數(shù)據(jù),而不是機(jī)器人和人類之間的根本差異。
當(dāng)這些模型在其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試時(shí),它們的準(zhǔn)確性很差,幾乎與隨機(jī)預(yù)測(cè)水平相當(dāng)。同時(shí),在許多數(shù)據(jù)集上,即使是相對(duì)簡(jiǎn)單的模型也與最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型(SOTA)準(zhǔn)確率相當(dāng)。
▲ 簡(jiǎn)單模型與 SOTA 模型在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集上的性能比較
換言之,在一個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的模型不能推廣到其他數(shù)據(jù)集,現(xiàn)有的機(jī)器人檢測(cè)數(shù)據(jù)集由于數(shù)據(jù)收集簡(jiǎn)單而通用性較低。
最后,研究人員警告說(shuō),當(dāng)使用現(xiàn)有的機(jī)器人檢測(cè)數(shù)據(jù)集時(shí),用戶應(yīng)該仔細(xì)考慮可能存在哪些類型的偏差。研究人員認(rèn)為,一個(gè)根本的解決方案是推特等社交媒體本身就應(yīng)該為研究人員提供豐富、可靠的數(shù)據(jù)以及高質(zhì)量的真實(shí)標(biāo)簽。
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標(biāo)簽:
MIT稱第三方推特機(jī)器人檢測(cè)工具不準(zhǔn)確:數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)單,泛用性較差
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