Conheça o BotSentinel: robô que identifica contas falsas no twitter e sua relação com hashtags de apoio ao governo brasileiro

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O robô criado após as eleições norte-americanas de 2016 e o boom de contas falsas nas redes sociais ajuda usuários do Twitter a evitar fake news, usuários problemáticos e intimidações.

Com as redes sociais cada vez mais populares, utilizá-las como fonte de informação tornou-se algo comum. No twitter, por exemplo, é possível ficar em dia com notícias e novidades através dos assuntos e hashtags mais comentados que aparecem nos trends topics, no entanto, até que ponto a informação e quem a publica é confiável e impulsionada por pessoas reais? Foi com esses questionamentos que o engenheiro Christopher Bouzy criou a plataforma do Bot Sentinel.

A ferramenta foi desenvolvida em 2018 com inspiração nos acontecimentos da eleição norte-americana de 2016, que elegeu o ex-presidente Donald Trump, acusado por muitos de usar contas robôs para promover apoio. 

Diante disto, Bouzy percebeu que muitos usuários estavam desconfiando uns dos outros  “Percebi que todos estavam se chamando de ‘bots’ e senti que havia muita desconfiança nas plataformas de mídias sociais, especialmente no Twitter. Senti que precisava haver uma ferramenta para ajudar as pessoas a distinguir entre ‘real’ e 'falso'”, explica para a reportagem do Yahoo!. 
 

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O que é e como funciona

A plataforma do Bot Sentinel monitora publicações que são criadas e promovidas por contas falsas, chamadas de bots ou robôs. Bouzy explica que o “robô do bem” utiliza o modelo de “machine learning" (aprendizado de máquina) e inteligência artificial para classificar as contas problemáticas.  O filtro utilizado para definir uma conta inautêntica são os termos de serviço do próprio Twitter e não uma questão de opinião - “pesquisamos contas que violavam repetidamente as regras do Twitter e treinamos nosso modelo para classificar contas semelhantes às que identificamos como 'problemáticas'” esclarece o site da plataforma. 

Para que a ideia tivesse êxito, foram usadas aproximadamente 5 milhões de tweets no primeiro modelo e 25 milhões de tweets de contas normais e contas não autênticas no modelo atual. Além disso, Bouzy garante que o sistema tem uma precisão aproximada de 95%.
Assim é possível analisar cada usuário e deifinir uma avaliação em porcentagem como mostrado abaixo:

Classificação em porcentagem

De acordo com o site oficial, o robô classifica as contas em:

Contas não autênticas (inauthentic) - indivíduos que fingem ser algo que não são para enganar os usuários ou contas automatizadas (bots) desenvolvidas para se comportarem da forma mais humana possível com a intenção de enganar. Usam contas inautênticas para semear discórdia e causar caos nas plataformas de mídia social, e costumam ser usados para se envolver em assédio direcionado e trollagem tóxica.
 

Contas perturbadoras (disruptive) - se envolvem em atividades de tweets maldosos e assediam outras contas. Contas problemáticas compartilham informações incorretas e podem divulgar hashtags como spam.
 

Contas problemáticas (poblematic) - geralmente se envolvem em atividades que podem ser prejudiciais a outras pessoas. Algumas contas problemáticas amplificam a desinformação e regularmente violam as regras do Twitter. 
 

Como aprendeu a identificar contas brasileiras

Até abril de 2020 o Bot Sentinel identificava apenas hashtags relacionadas ao Estados Unidos, no entanto, no dia 27 do mesmo mês houve uma grande movimentação com a hashtag #MaiaTemQueCair contra o presidente da Câmara, Rodrigo Maia (DEM) que foi identificada pelo sistema do robô e surpreendendo seu criador pois, segundo ele, essa foi a primeira vez que uma hashtag não relacionada aos Estados Unidos apareceu no topo da lista.

Bouzy explica que seu Bot aprendeu a identificar assuntos brasileiros sozinho “O BotSentinel ganhou vida própria e está indo para onde os dados levam. Isso é surpreendente, não nos concentramos na política brasileira. Não dissemos ao Bot Sentinel para procurar contas não autênticas, ampliando hashtags e frases brasileiras; fez isso por conta própria”, afirma em entrevista para o Yahoo!.

De acordo com o Núcleo de jornalismo de dados do Jornal Metrópoles, no mês de maio de 2020 o robô identificou mais de 80 mil tuítes pró-governo Bolsonaro publicados por perfis falsos no Twitter.

Boom de hashtags promovidas por usuários brasileiros

Um aumento considerável de contas robôs brasileiras vem sendo notado há muitos meses, no entanto, durante a eleição norte-americana de 2020 e com o início das vacinações contra o COVID-19 no país a movimentação de hashtags promovidas por contas inautênticas tomou conta da timeline do BotSentinel. 

Durante as eleições as contas problemáticas e bots brasileiros foram identificados usando a hashtags "#BidenWasNotElected”, para Bouzy essas contas brasileiras estão tentando semear a discórdia em uma eleição presidencial dos EUA.
 

Dados apontados pela plataforma mostraram que houve entre 1.500 e 2.000 bots brasileiros envolvidos na divulgação de desinformação e notícias falsas sobre fraudes eleitorais nos EUA, ficando atrás apenas de bots russos, chineses e iranianos.
 

Esse movimento de contas inautênticas continuou forte, promovendo apoio ao governo Bolsonaro e, mesmo com a crise, também ao governador do Amazonas. Outro momento de publicações inautênticas foi logo após o início das vacinações contra o Covid -19 em São Paulo. No dia 17 de janeiro foram identificadas diversas hashtags criticando o governador do estado, apoiando o governo e a ideia de tratamento precoce.
 

Atualmente, além da conta no twitter, a plataforma possui uma extensão para o Chrome e Firefox que pode ser instalada através do site e assim ela mostra a classificação de todas as contas através de porcentagens. 

Desde então, o Bot Sentinel divulga, todos os dias, diversas hashtags brasileiras promovidas por essas contas problemáticas e robôs. Além disso, Bouzy pretende criar uma versão em português dedicada apenas ao Brasil mas, enquanto ela não chega, a plataforma passa por constantes atualizações para manter o usuário sempre bem informado.