En ny studie från forskare vid University of Manchester undersöker det sofistikerade nätverket av agenter på Twitter som arbetar med att distribuera falska nyheter under valkampanjer.

Tidningen — "Political Astroturfing on Twitter:How to Coordinate a Disinformation Campaign" — publicerades i tidskriften Politisk kommunikation . "Astroturfing" kommer från det sätt på vilket agenter verkar vara en del av en genuin gräsrotsrörelse, när i själva verket, de är en del av en orkestrerad och centralt styrd kampanj.

Med hjälp av domstolsprotokoll från ett mål i Sydkorea, där National Information Service (NIS) fångades när de försökte påverka presidentvalet 2012, forskarna kunde identifiera 1, 008 Twitter-konton som kontrolleras av NIS-agenter. De undersökte sedan interaktionsmönstren mellan dessa kända "astroturfers, " upptäckte att de visade tydliga spår av koordination.

Denna samordning uppstod från vad universitetsforskaren Dr. David Schoch kallar "the principal agent problem." Han säger; "Kampanjorganisatören (eller "rektorn") vill att saker ska göras på ett visst sätt. För astroturfing-kampanjer, det betyder att agenterna ska försöka framstå som om de är en del av en legitim gräsrotskampanj. "agenterna, " dock, kanske saknar motivationen att göra det och försöker skära ner för att tillfredsställa arrangörerna."

Deras önskan att påskynda processen leder till att agenterna kopierar och klistrar in meddelanden på flera konton, som gjorde det möjligt för forskarna att leta efter tweets med exakt samma innehåll, som publicerades i ett kort tidsfönster.

"Sammanfattningsvis, " säger Dr Schoch, "koordinationsmönstren vi letade efter är två konton som postar samma tweet inom ett kort tidsfönster, och två konton retweetar samma tweet inom ett kort tidsfönster."

En nyckelpunkt som gör denna artikel anmärkningsvärd är att den fokuserade på nätverk av verkliga, mänskliga agenter, snarare än de automatiserade "botarna" som vi brukar tänka på när vi pratar om falska nyheter på Twitter. Faktiskt, resultaten av studien visar att nätverk av mänskliga aktörer faktiskt visar mer samordnade mönster än bots.

Författarna hade också NIS-data att använda som en "ground truth"-datauppsättning, säger Dr Schoch. Annat, de skulle "måste förlita sig på att detektionsalgoritmer är 100% korrekta, vilket naturligtvis är önsketänkande!"

Genom att tillämpa denna information på Twitter-data som erhållits från rättegången, forskarna kunde upptäcka ytterligare 921 misstänkta konton som sannolikt var inblandade i NIS-kampanjen.

De undersöker också tidigare kampanjer, Dr Schoch tillägger; "Vi studerar för närvarande ett tiotal nyare kampanjer runt om i världen för att se om dessa koordinationsmönster också kan observeras. Preliminära resultat tyder på att så verkligen är fallet."