导语
社交网络上的信息非常容易传播，这也给了不怀好意之人可乘之机。那些看似无关紧要的僵尸粉，可能就是某些人用来影响舆论的工具。
近日，来自麻省理工学院的团队发表了一项研究，通过分析 Twitter 上的机器人在舆论事件中的表现，证实了社交网络机器人可以对社交网络舆论产生很大的影响，不到用户总数1%的活跃机器人，就可能左右整个舆论风向！
论文题目：
The Impact of Bots on Opinions in Social Networks
论文地址：
https://arxiv.org/abs/1810.12398
改变整个选情，
仅需少数机器人？
2016年的美国大选，除了明面上的造势，在社交网络上也是暗流涌动，至今关于“有人恶意操控美国大选”的说法仍然不断。到底有没有人操控呢？MIT 的研究表明，至少有人利用机器人账号，试图影响双方在Twitter 上的支持度。
这是 Twitter 上讨论2016年第二次美国总统竞选辩论的用户网络可视化。节点大小与网络中观点追随者的数量成正比，节点颜色表示观点的价值取向，红色节点是支持唐纳德·特朗普的，蓝色节点是支持希拉里·克林顿的。我们可以看到，在这次辩论期间，双方在舆论上还是僵持状态。
研究者使用卷积神经网络和词嵌入技术，训练出了支持阵营分类模型，可以根据推文内容，给出用户观念的概率分布（支持希拉里还是特朗普）。在总的数据集77563个用户样本中，发现有非顽固用户有69861个，顽固用户有7702个，而这里面可能潜藏着许多僵尸粉。
揪出僵尸粉！
机器人账户都是自动发帖，内容不大会受到社交网络的影响，它们是顽固的，观点一般不会变。研究者只考虑机器人对其他用户观点的影响。所以首先要做的，就是识别出哪些用户实际上是机器人。
机器人、僵尸粉最大的特点是什么？是没人跟他互动。
研究者使用了MIT 研究者 Mesnards 和 Zaman (2018) 的算法，来识别机器人。这种算法能找出那些经常转发其他人推文、但很少被其他人@ 的账号。该算法与其他算法相比，精度更高，需要的数据量更少。
Zaman 算法的相关论文：
https://arxiv.org/abs/1806.11253
机器人检测算法，会判断某用户是机器人的概率，但实际操作中研究者发现，该算法把几个经常转发但不常被@ 的真实用户也当做了机器人。所以研究者对有实名认证的 Twitter 用户做了筛查，把他们都归为真实用户。
最终，研究者确定了396个 Twitter 机器人，其中260个支持特朗普（红色），136个支持希拉里（蓝色）。这些机器人不到数据集用户量的0.5%。
以0.5为界，左侧支持希拉里，右侧支持特朗普
网络舆论模型：
我们都受到偏执狂的影响
不论是真实的推特用户还是推特机器人，它们的三个基本操作是，关注、转发和评论（类似微博）。通过跟踪这些互动，研究者可以有效量化 Twitter 账号的行为。
直觉上，那些不太关注别人的用户，也不太可能关注你。而且社交圈子重叠很重要，如果 A 和 B 是好友，那么关注 A 的用户就有较大概率关注 B。虽然人们在收到新信息时会更新他们的观点，但这个过程会随着时间的推移而减弱，他们的观点会逐渐变得顽固。Zaman 认为，如果你已经掌握了很多信息，你就越来越难听从别人的观点，新说法不会改变你的看法。
该研究团队基于过往研究，给出了网络舆论模型的核心假设：
社交网络中的个人是基于其朋友推文中的观点，来更新自身的观点；
网络中某些用户的观点是顽固的，其观点不会轻易改变，而且顽固用户会推动其他用户（摇摆不定的中间派）改变观点。
根据观点的取向、强弱，把用户 i 的观点 θi 的范围设定在0-1的区间内，0表示绝对支持希拉里，1表示绝对支持特朗普。当用户的推文频率是 λ 时，网络舆论模型中，对于非顽固用户而言，其观点服从平衡方程：
可以借助电路来理解这个公式，电路的总电压，等于各个并联电路的电压之和。一个用户的观点，等于他好友观点的之和。如果 i 的好友中有至少一个顽固用户，那这个方程就有唯一的解——最终决定非顽固用户观点的，其实是他好友里面的顽固派！
为了研究如何用网络模型来预测社交网络上的观点变化，该小组研究了用户推文观点和他所处社交网络的平均观点之间，有怎样的相关性。对于非顽固用户而言，其所处社交网络的平均观点（纵坐标）都集中在 0.4-0.5 区间及附近。
这意味着，顽固的推特机器人，有可能把用户观点拉向某个极端，因此可以用网络舆论模型，来研究机器人如何改变用户所在社交网络的平均观点。
初步实验：
僵尸粉竟然能扭转乾坤！
为了验证这个网络舆论模型，研究者对2016年第二次选前辩论在 Twitter 上的讨论数据做分析。
研究者计算了四种情况下的网络舆情：没有机器人，只有支持特朗普的机器人，只有支持希拉里的机器人，以及所有机器人。由此得到了上面的观点累积分布图。
特征很明显，剔除机器人时，整体舆论是0.58，偏向希拉里；特朗普机器人将舆论使0.58转变了0.18，到0.76，而希拉里机器人将舆论使0.58转变了0.32，到了0.26。显然，支持希拉里的机器人对舆论的影响更明显！
为什么希拉里机器人数量比特朗普的少，但效果却强于特朗普的呢？
研究者做出两种可能的假设：
首先是希拉里机器人有更多的粉丝，它们接触的 Twitter 用户更多；
其次是希拉里机器人，推文频率更高。
毕竟按照网络舆论模型，非顽固用户比较容易受到那些高频发帖、粉丝众多的用户的影响。
进一步验证：
剔除僵尸粉的影响会怎样？
为了验证上述假设的正误，首先统计了社交网络上，机器人和真人的关注数和被关注数。发现希拉里和特朗普的机器人的主要关注者，并非机器人，而是真实用户！而且它们的分布没有显著差异。这就排除了第一种假设——“希拉里机器人粉丝更多”。
研究者又考虑推文率，即在该时间段的数据集中的推文数量。可以观察到，机器人平均发帖数量超过人两个数量级以上，并且克林顿的机器人发帖频率明显高过特朗普的。而希拉里和特朗普的真实支持者，推文率几乎一致。
为了消除发帖次数引起的偏差，研究者以相同的推文率，重新计算了网络舆论情况。发现当推文率和真实的人相同时，机器人改变舆论的能力大大降低：
所以就得出结论，希拉里机器人比特朗普机器人数量更少，效果更好的原因，是其推文更多。这也进一步验证了网络舆论模型的有效性。
社交媒体机器人，
也许是潜在的炸弹
如果没有这些活跃的机器人，这次辩论后 Twitter 上特朗普的支持度可能会下降0.18，希拉里的支持度可能会下降0.32。
麻省理工学院研究组的这项工作，最大的发现是，影响社交网络舆论所需要的机器人，其实是很少的。少数活跃的机器人，可以对网络舆论产生重大影响。
虽然社交媒体机器人不会带来物理威胁，但它们却可能有力影响到网络舆论。在微博里，各类水军已经经常出现在营销造势、危机公关中。虽然你能一眼识别出谁是水军，但仍然可能不知不觉地被他们影响。
这些机器人看似僵尸，发起声来，比人类响亮得多，可能只要几十个几百个就足够扭转舆论！
参考资料：
http://mitsloan.mit.edu/newsroom/articles/how-do-online-bots-shift-opinions/
作者：刘培源
编辑：王怡蔺
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