你的社交平臺擁有多少個粉絲？
一千？一萬？還是更多？你知道其中存在多少個“僵尸粉”嗎？
近日，據(jù)美國權威科技媒體The Information引述研究機構Ghost Data的報告稱，2015年，Instagram平臺的僵尸賬號占比為7．9％，到目前已經(jīng)攀升至9．5％。Instagram的閱讀用戶已經(jīng)增加到了十億人。根據(jù)上述比例，Instagram平臺上現(xiàn)在大約有9500萬個僵尸賬號。
有媒體評論指出，如此規(guī)模的“僵尸賬號”，讓Instagram成為下一個互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)打擊假新聞、假信息和政客營銷的重要陣地。
為什么這么說 ，恐怕得看看“網(wǎng)絡水軍”在近些年的“杰作”。 2017 年，至少有 18 個國家在選舉中遭遇了線上操縱和虛假信息策略，包括德國聯(lián)邦總統(tǒng)選舉期間社交機器人活躍和垃圾新聞頻出等。
顯然，治理“網(wǎng)絡水軍”已成為全球難題。而由于其分散、量大兼具技術隱蔽性，對其的治理更需要講究專業(yè)化和智能化。此時，人工智能也派上了用處。
道高一尺，魔高一丈，虛假賬號與AI的斗智斗勇
從創(chuàng)建應用軟件、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，虛假賬號已經(jīng)越來越“真實”。就在去年，有研究表明，連人工智能都可以被用來生成復雜的點評信息，而這些虛假的點評不僅機器無法檢測出來，就連人類讀者也分辨不出來。
虛假賬號不再“虛假”，整個社交網(wǎng)站都面臨著潛在卻嚴重的沖擊。智能相對論（aixdlun）分析師顏璇梳理了三種智能“鑒粉”方式，分別囊括了用戶行為、內(nèi)容和情感特征三種形式，試圖解決這一問題。
首先是用戶行為特征的分析。這種方式大多依托于爬蟲技術，即通過主動爬取特定微博或者論壇的主體相關的注冊行為、社交行為、轉(zhuǎn)發(fā)與評論等行為 ， 從而進行多維特征向量刻畫。同時，有研究者還采用了隱馬爾可夫模型來對用戶行為進行建模，利用模型參數(shù)來對用戶行為進識別和分類，畢竟“僵尸”掉進了“植物”里，總是有區(qū)別的。
這主要是利用賬號之間的社會關系來識別那些“僵尸號”。而面對這種方式，水軍們也“與時俱進”，比如一些職業(yè)差評師的賬號在注冊行為上就無懈可擊，他們的賬號一般會同時配備有身份證、用戶手持證件照、實名手機號碼卡、實名銀行卡等，還能通過作弊軟件騙過實名認證系統(tǒng)。即使是微博里的“僵尸粉”，也會存在一些粉絲關系。
第一種方式被“見招拆招”，AI也不得不拿出第二種方式，即對內(nèi)容特征的分析?；趦?nèi)容分析的識別技術主要從發(fā)帖內(nèi)容本身切入 ，建立“僵尸粉”、惡意或者美化信息等本體模型， 同時建立敏感語義庫，通過語言特征統(tǒng)計區(qū)分虛假賬號。
但是，由于語義領域的不統(tǒng)一性，同一本體在不同領域，甚至同一領域都會存在很多象征意義的現(xiàn)狀，比如用戶在討論某手機時，提到“這手機的上網(wǎng)速度真快”，“快”是一種夸贊，如果說“這手機耗電速度真快”，“快”又變成了一種批評。因此，內(nèi)容特征模型在不同的情況、平臺上都會有較大的變化，這也造成了AI分析內(nèi)容特征進而識別“僵尸粉”的通用性較差的問題。
如此來看，基于單一特征對虛假賬號進行識別還是比較困難的，因此，AI也不得不開始思考第三種方式。第三種方式源于第二種方式，即對內(nèi)容中情感特征的分析。
有研究者通過分析推特內(nèi)容中的情感，發(fā)現(xiàn)在線社交網(wǎng)絡中的內(nèi)容創(chuàng)建、傳播與證券市場波動、期貨商品價格及國家、社會重大事件之間有著緊密的聯(lián)系。這也表明情感傾向是社交網(wǎng)站內(nèi)容中的重要特征。
而水軍也往往帶有強烈的感情色彩（好評或差評），針對單個發(fā)帖的情感傾向性，AI可以設定一個閾值，若對某個主題發(fā)表的正面或者負面帖子比例超過設定閾值，，則認為該用戶為水軍。
但是，用于虛假賬號監(jiān)測的內(nèi)容和情感特征的融合，屬于比較明顯的特征，而忽視了隱藏式的異常用戶，比如用戶上傳與文字內(nèi)容沒有任何關系的圖片， 抑或者用戶評論情感與用戶打分不匹配等新特征。
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