今天，我們的生活已經(jīng)很難再脫離網(wǎng)絡(luò)。雖然互聯(lián)網(wǎng)給我們帶來了前所未有的巨量信息，但這些信息卻并不都是真實和有用的信息。事實上，今天的互聯(lián)網(wǎng)中，有大量的機(jī)器人賬號存在。機(jī)器人賬號由算法來模仿人類的行為習(xí)慣進(jìn)行操控，不需要真人的參與就可以自動完成發(fā)帖、評論和轉(zhuǎn)發(fā)。

雖然大部分人并不了解甚至不知道機(jī)器人賬號的存在，但機(jī)器人賬號已經(jīng)成為影響輿論和干擾數(shù)據(jù)的重要因素。那么，機(jī)器人賬號到底為何而存在？又該如何被管理？除了造成虛假的信息泛濫，機(jī)器人賬號還有沒有其他用途？

【資料圖】

龐大的機(jī)器人賬號

機(jī)器人賬號其實就是一種能夠在社交網(wǎng)絡(luò)上接收指令并模仿正常人類用戶行為的智能程序。并且，隨著人工智能的發(fā)展，從創(chuàng)建應(yīng)用軟件、官方網(wǎng)站或內(nèi)容傳播平臺，到生產(chǎn)具有實質(zhì)性內(nèi)容的圖像、視頻或文字，通過或真或假或自動地與用戶交互，今天，機(jī)器人賬號已經(jīng)越來越“真實”。

作為能模仿正常人類用戶行為的智能程序，機(jī)器人賬號最大的特點，就是龐大。早在2017年，就有研究人員報告了其發(fā)現(xiàn)的一個Twitter僵尸網(wǎng)絡(luò)，其中包含超過35萬個機(jī)器人帳戶。這是一個具有難以想象比例的網(wǎng)絡(luò)，它自2013年誕生以來就一直未被發(fā)現(xiàn)。

同年，來自美國馬里蘭州的網(wǎng)絡(luò)安全公司ZeroFOX公布了一份研究報告，揭開了Twitter平臺大規(guī)模垃圾色情郵件僵尸網(wǎng)絡(luò)的冰山一角：根據(jù)報告，被ZeroFOX定點追蹤、被稱為“SIREN”的Twitter僵尸網(wǎng)絡(luò)，包含超過90000個偽造的賬號，總計發(fā)布了超過850萬條包含惡意鏈接的推文。這些內(nèi)容僅在調(diào)查結(jié)束前的數(shù)周之內(nèi)，就產(chǎn)生了超過3000萬次的推特用戶點擊。

中文網(wǎng)絡(luò)輿論場的網(wǎng)絡(luò)水軍問題也很突出。打開手機(jī)，我們在社交媒體上收到的評論與轉(zhuǎn)發(fā)，在問答平臺上看到的點贊和收藏，微博時常莫名的關(guān)注，和直播營銷好看的數(shù)據(jù)，這些與我們展開互動的陌生ID和互聯(lián)網(wǎng)呈現(xiàn)給我們的數(shù)字現(xiàn)象，背后的控制者，很可能就是機(jī)器人賬號。

微博大V動輒坐擁數(shù)千萬粉絲，其真實性也很可疑。曾有“一找照妖鏡”網(wǎng)站專查“活粉”比例，大V們近80%的粉絲都是僵尸粉。新浪微博里首個突破一億粉絲的女藝人，我們不會真的相信是有一億個人關(guān)注了她；百分百好評的商品，消費(fèi)者也會對其持有懷疑；事實上，批量生產(chǎn)的機(jī)器人賬號，流量造假的媒介狂歡，早已在中文社交網(wǎng)絡(luò)上泛濫成災(zāi)。

龐大的的機(jī)器人賬號背后，其實是產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。2018年1月，《紐約時報》刊發(fā)調(diào)查報道，就揭秘了美國的“僵尸粉制造工廠”。一家名為Devumi的公司在社交媒體上通過“造粉”和“賣粉”賺了上千萬美元。而Devumi生產(chǎn)僵尸粉的流程就在于，先“復(fù)制”一批真實存在的網(wǎng)絡(luò)用戶的照片、資料和賬戶細(xì)節(jié)等，把它們做成“機(jī)器人粉絲”，然后賣給演員、企業(yè)家、政治評論員等“想出名或是想在互聯(lián)網(wǎng)上施加影響力的人”。此外，Devumi還提供轉(zhuǎn)發(fā)、點贊等服務(wù)。

這家“地下工廠”共造了350萬個僵尸粉，而且每個僵尸粉都被多次買賣，累計起來提供的“假粉絲”數(shù)量超過兩億。Devumi不僅在推特上，還在拼趣（Pinterest）、領(lǐng)英和優(yōu)兔等網(wǎng)站上開展生意。

機(jī)器人賬號背后的生意經(jīng)

機(jī)器人賬號之所以能夠催生出像Devumi一樣的公司，根本上還是利益導(dǎo)向的結(jié)果。如今的互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)變身一個“唯流量”時代，流量在哪里，就以為著關(guān)注點在哪里，大家就認(rèn)為市場在哪里。

傳統(tǒng)媒體時代，主要的流量造假者大多來自傳統(tǒng)媒體，報紙夸大發(fā)行量、廣電對于收視聽率的調(diào)查樣本進(jìn)行污染的情況時有發(fā)生?；ヂ?lián)網(wǎng)時代，電商等新消費(fèi)形態(tài)逐漸普及，對于轉(zhuǎn)化率等數(shù)據(jù)第一次有了網(wǎng)絡(luò)采集與對照的可能，流量造假就有了更強(qiáng)烈的需求驅(qū)動，點擊率等指標(biāo)被注水成為常態(tài)。

這是數(shù)據(jù)的時代，也是虛假盛行的時代。機(jī)器人賬號造成的大量信息，不僅讓虛假蔓延在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，基于機(jī)器人賬號的流量造假、流量劫持，還會破壞商業(yè)模式，損害數(shù)據(jù)信息價值，造成大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)“劣幣驅(qū)逐良幣”。為了追求自身的利益最大化的流量造假，也違背了誠信的原則。而當(dāng)數(shù)據(jù)造假成為一種產(chǎn)業(yè)，每個參與其中的人都因自身獲利而或多或少助長了造假現(xiàn)象的持續(xù)蔓延。

此外，機(jī)器人賬號也被廣泛用于操縱輿論，而其背后往往是為了某一利益集團(tuán)服務(wù)。在影響輿論方面，2018年麻省理工學(xué)院的研究團(tuán)隊，通過對Twitter輿論事件話題下的發(fā)言進(jìn)行歸納分析，得出一個驚人的結(jié)論：只要保證充足的活躍度，哪怕實際數(shù)量還不到參與用戶總數(shù)的1%，Twitter上的機(jī)器人賬號，依舊能夠影響輿論的風(fēng)向走勢。

這項研究的樣本輿論事件，正是2016年的美國總統(tǒng)大選。通過對收集到的77563個用戶樣本展開分析，麻省理工學(xué)院的研究者篩選出了7702個不會改變立場的頑固用戶；隨后經(jīng)過進(jìn)一步篩選，總共鎖定了396個僵尸賬戶——260個支持特朗普，136個支持希拉里，加在一起不到用戶樣本總數(shù)的5%。

盡管占比不高，但憑借遠(yuǎn)超真人用戶的活躍度，這400個僵尸賬戶扮演的“意見領(lǐng)袖”，成功將雙方候選人的觀點推向極端化，為兩邊吸引了數(shù)量可觀的真實支持者，最終實現(xiàn)了微妙的“平分秋色”。

而輿論操縱背后，有研究顯示，有100多個支持特朗普的偽造網(wǎng)站都來自遠(yuǎn)在南歐巴爾干半島馬其頓的韋萊斯小鎮(zhèn)，鎮(zhèn)上的年輕人想趁美國大選發(fā)財，因此開設(shè)了“今日美國保守派”“唐納德·特朗普新聞”等100多個網(wǎng)站，發(fā)布純粹造假或嚴(yán)重?fù)郊僖怨袒x者偏見的新聞，如“教皇背書支持特朗普”“希拉里即將被定罪”“奧巴馬說非法移民可以投票”等高點擊量的假信息，并從谷歌和臉書廣告分成，賺得盆滿缽滿。

布達(dá)佩斯中央歐洲大學(xué)媒體、數(shù)據(jù)和社會中心主任馬里厄斯·德拉戈米爾（Marius Dragomir）指出，韋萊斯小鎮(zhèn)的造假模式能夠成功說明假新聞能夠貨幣化。美國著名傳媒專家羅伯特·麥克切斯尼（Robert McChesney）早就指出，市場的趨利性會傷害現(xiàn)有民主，眼里只有利潤的商業(yè)化媒介集團(tuán)一味迎合受眾終將帶來“極具破壞性、非理性的結(jié)果”。

虛假和真實的博弈

龐大的機(jī)器人賬號不僅會破壞商業(yè)模式，帶來不良的輿論影響，還難以清理和規(guī)制。比如，F(xiàn)acebook就頻繁受困于流量造假，自它上線的第一天開始，就有大量與之相關(guān)的麻煩與官司纏身。其中的邏輯很簡單，每一個體都能創(chuàng)建不止一個的臉書賬戶，當(dāng)某個賬戶被拉黑、屏蔽，用另外的名字重新開一個就好。對于個人來說都如此輕而易舉，換成機(jī)構(gòu)化的組織就更不用說。

由此帶來的是一場無止盡的貓鼠大戰(zhàn)。一個賬戶被查封了，另外一個賬戶又出現(xiàn)了。龐大的用戶數(shù)使臉書反欺詐團(tuán)隊頭痛不已。根據(jù)美國媒體Vox的報道，2019年的一季度，臉書總共刪除了22億個虛假賬號；2018年四季度，刪了12億個虛假賬號；2018年三季度，這個數(shù)字是75萬；而在2018年的第一季度，總共刪了不到60萬個虛假賬號。換言之，虛假賬號產(chǎn)生的速度是——60萬到75萬，75萬到12億，12億到22億。2019年，臉書一季度里刪掉的假賬號數(shù)量，已經(jīng)等同于其平臺一季度由真人注冊的真實賬號數(shù)量。

當(dāng)然，在這個過程中，也有研究團(tuán)隊嘗試開發(fā)檢測機(jī)器人賬號的工具。此前，印第安納大學(xué)伯明頓分校的研究人員就開發(fā)了一個“BotOrNot”工具，以檢測社交媒體上的機(jī)器人賬號。BotOrNot是Twitter公開的第一個檢測社交機(jī)器人的接口。該系統(tǒng)利用Twitter的搜索接口，收集待檢測賬號最近的200個帖子和最近被提及的100個帖子，從網(wǎng)絡(luò)、用戶、好友、時間、內(nèi)容和情感等6類特征入手，判斷該賬號屬于惡意機(jī)器人的可能性，經(jīng)過十折交叉驗證后發(fā)現(xiàn)隨機(jī)森林模型的分類效果最好。

通過BotOrNot，研究人員分析了2016年5月至2017年5月推特用戶分享的1 400萬條信息，包括關(guān)于美國總統(tǒng)初選和特朗普就職典禮的信息。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，圍繞2016年美國總統(tǒng)大選的很大一部分話題都是機(jī)器人制造的。實際上，僅用6%的被確認(rèn)為機(jī)器人的推特賬戶，就能在推特上傳播31%的低可信度的信息。機(jī)器人賬號只需要2~10秒就能完成這些事情。當(dāng)?shù)涂尚哦刃畔⑴c可靠來源信息混到一起時，人們就很難對其加以辨別。這一研究成果后來被發(fā)表在《自然通訊》（Nature Communications）雜志上。

此外，樸素貝葉斯算法、K近鄰算法、C4.5決策樹、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林算法等都已被用于識別社交機(jī)器人。此前，也有研究人員選取發(fā)文內(nèi)容、發(fā)文數(shù)量、粉絲和好友數(shù)量、推文來源、用戶注冊時間、地理位置信息等7個特征，使用樸素貝葉斯的方法對Twitter上真實用戶和星球大戰(zhàn)僵尸機(jī)器人進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)機(jī)器人賬戶與真實用戶在地理距離和連接屬性上呈現(xiàn)明顯差異，真實用戶的推文數(shù)據(jù)呈冪率分布，而機(jī)器人呈現(xiàn)出均勻分布的特征。

還有研究人員提出了多種檢測網(wǎng)絡(luò)水軍的算法，包括基于黑名單的算法、基于用戶特征的算法以及基于文本的方法等。

今天，機(jī)器人賬號都已經(jīng)無可避米地滲透在我們的網(wǎng)絡(luò)生活中，這是數(shù)據(jù)的時代，也是虛假盛行的時代，分辨這一切的虛假與真實，我們還有很長的路要走。（本文首發(fā)鈦媒體APP）

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