Data Mining hat bisher unbekannte russische Twitter-Troll-Kampagnen aufgedeckt

Bild des Telefons auf der Twitter-Anmeldeseite freestocks.org

Menschliche Aktivitäten hinterlassen alle Arten von Spuren, einige offensichtlicher als andere. Beispielsweise sind Nachrichten, die bei Diensten wie Twitter gepostet werden, offensichtlich sichtbar. Aber das Muster der Tweets eines Benutzers im Laufe der Zeit ist nicht so offensichtlich.

Verschiedene Forscher haben begonnen, diese Muster zu untersuchen und festgestellt, dass sie bestimmte Arten von Konten identifizieren können, insbesondere solche, die ein hohes Volumen posten. Beispielsweise ist es unwahrscheinlich, dass Konten, die 24 Stunden am Tag ununterbrochen posten, von Menschen betrieben werden. Stattdessen ist dies ein klares Signal dafür, dass eine Art Bot am Werk ist.

Menschen erzeugen auch spezifische Muster, wenn auch weniger offensichtlich als Bots. Insbesondere Konten, die große Mengen an Tweets veröffentlichen, tun dies oft in einem Muster, dessen einzigartige Signatur forensische Analysen identifizieren können.

Ein Korpus interessanter Tweets umfasst die Nachrichten russischer Trolle, die versuchen, die US-Präsidentschaftswahlen 2016 zu beeinflussen. Jetzt haben Forscher diese analysiert, um nach eindeutigen Fingerabdrücken zu suchen, die sie enthalten könnten. Die Idee ist, diese Fingerabdrücke zu verwenden, um andere Desinformationskampagnen derselben Trolle zu identifizieren, die unbemerkt geblieben sind. Aber ist das möglich?

Heute erhalten wir dank der Arbeit von Christopher Griffin und Brady Bickel von der Pennsylvania State University eine Antwort. Die forensische Analyse dieser Jungs hat eine eindeutige Signatur in diesen Tweets identifiziert und sie verwendet, um Beweise für andere Desinformationskampagnen zu finden. Wir identifizieren eine Operation, die nicht nur die US-Wahlen 2016 umfasst, sondern auch die französischen nationalen und sowohl die lokalen als auch die nationalen deutschen Wahlen, sagen Griffin und Bickel.

Einzigartige Verhaltens-Fingerabdrücke sind aufgrund der schieren Datenmenge auf Twitter schwer zu identifizieren. Eine große Anzahl menschlicher Benutzer weist ähnliche Verhaltensmerkmale auf und kann daher nicht leicht unterschieden werden. Die Verhaltenssignatur wird jedoch ausgeprägter, wenn das Nachrichtenvolumen zunimmt.

Deshalb sind die russischen Trolle auf diese Weise identifizierbar. Griffin und Bickel haben eine Datenbank mit 200.000 russischen Troll-Tweets heruntergeladen, die von Twitter gesammelt und von NBC News bezogen wurden. Anschließend analysierten sie die Tweets der produktivsten Nutzer – diejenigen, die während des Wahlzeitraums mehr als 500 Mal gepostet hatten.

Die Forscher untersuchten, wie diese Nutzer im Laufe der Zeit twitterten und wie sie sich von anderen Twitter-Nutzern unterschieden. Sie suchten auch nach Communitys in der Datenbank und erstellten dann Wortwolken ihrer Tweets, die die am häufigsten verwendeten Wörter zeigten.

Dies sorgte für eine Überraschung. Die Analyse ergab sieben Communities, die jeweils unterschiedliche Wortwolken verwenden. Vier dieser Gemeinschaften konzentrierten sich klar auf Themen wie die US-Tea-Party-Bewegung und Afroamerikaner.

Aber zwei dieser Wortwolken bestanden ausschließlich aus Wörtern in Russisch und Deutsch. Griffin und Bickel analysierten diese weiter, um zu zeigen, dass das Timing der Tweets im Vorfeld der Bundestagswahl 2017 und der Berliner Kommunalwahl 2016 stark anstieg. Flügelpopulisten, sagen die Forscher.

Das Team stellte auch einen ähnlichen Aktivitätsanstieg im Vorfeld der französischen Nationalwahlen 2017 fest, obwohl dies nur 588 Nachrichten umfasste. Das ist zu wenig für eine detaillierte Analyse, aber Griffin und Bickel spekulieren, dass es auf die Existenz einer anderen, noch nicht identifizierten Gruppe von Trollen hinweist, die Frankreich ins Visier genommen haben.

Das ist eine interessante Arbeit, die darauf hindeutet, dass die russischen Trollaktivitäten auf internationaler Ebene deutlich ehrgeiziger waren als bisher angenommen. Es schlägt auch eine Möglichkeit vor, diese Art von Einmischung zu erkennen, während sie geschieht, indem nach der Art von forensischem Fingerabdruck gesucht wird, den das Team identifiziert hat.

Trolle zu finden ist natürlich ein Katz-und-Maus-Spiel. Für die für russische Trollaktivitäten verantwortlichen Organisationen sollte es eine einfache Angelegenheit sein, das Aktivitätsmuster so zu ändern, dass nicht dieselbe Signatur entsteht.

Wenn diese böswillige Aktivität jedoch signifikant und effektiv sein soll, wird sie zwangsläufig in relativ großem Umfang stattfinden und so eine andere Signatur erzeugen. Die Frage ist, wie man es rechtzeitig erkennt, um Maßnahmen zu ergreifen. Und so geht das Spiel weiter.

Ref: arxiv.org/abs/1810.01466 : Unüberwachtes maschinelles Lernen von russischen Open-Source-Twitter-Daten enthüllt globalen Umfang und Betriebsmerkmale

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