Der 5. August war kein normaler Tag für Kaicheng Yang. Es war der Tag nach a US-Gericht veröffentlicht Elon Musks Argument, warum er Twitter nicht mehr kaufen muss. Und Yang, ein Doktorand an der Indiana University, war schockiert, als er feststellte, dass seine Bot-Erkennungssoftware im Zentrum eines gigantischen Rechtsstreits stand.
Twitter verklagte Musk im Juli, nachdem der Tesla-CEO versucht hatte, sein 44-Milliarden-Dollar-Angebot zum Kauf der Plattform zurückzuziehen. Musk wiederum reichte ein Gegenanzug Beschuldigung des sozialen Netzwerks, die Nummern gefälschter Konten auf der Plattform falsch dargestellt zu haben. Twitter behauptet seit langem, dass Spam-Bots weniger als 5 Prozent seiner Gesamtzahl „monetarisierbarer“ Benutzer ausmachen – oder Benutzer, die Werbung sehen können.
Laut juristischen Dokumenten hat Yangs Botometer, ein kostenloses Tool, das angeblich erkennen kann, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Twitter-Konto ein Bot ist, Team Musk dabei geholfen, zu beweisen, dass diese Zahl nicht stimmt. „Im Gegensatz zu Twitters Darstellungen, dass sein Geschäft durch falsche oder Spam-Konten minimal beeinträchtigt wurde, zeigen die vorläufigen Schätzungen der Musk-Parteien etwas anderes“, heißt es in Musks Gegenbehauptung.
Aber den Unterschied zwischen Menschen und Bots zu erkennen, ist schwieriger, als es sich anhört, und ein Forscher hat Botometer der „Pseudowissenschaft“ beschuldigt, weil es einfach aussieht. Twitter hat schnell darauf hingewiesen, dass Musk ein Tool verwendet hat, das in der Vergangenheit Fehler gemacht hat. In seiner rechtlichen Einreichungenerinnerte die Plattform das Gericht daran, dass Botometer Musk selbst Anfang dieses Jahres als wahrscheinlich Bot definiert hatte.
Trotzdem ist Botometer aufgrund der Nachfrage nach Tools, die versprechen, Bot-Accounts von Menschen zu unterscheiden, vor allem unter Universitätsforschern produktiv geworden. Damit stehen im Oktober nicht nur Musk und Twitter vor Gericht, sondern auch die Wissenschaft hinter der Bot-Erkennung.
Yang hat Botometer nicht gestartet; er hat es geerbt. Das Projekt wurde vor rund acht Jahren ins Leben gerufen. Aber als die Gründer ihren Abschluss machten und die Universität verließen, fiel die Verantwortung für die Wartung und Aktualisierung des Tools auf Yang, der sich weigert, zu bestätigen oder zu leugnen, ob er mit dem Team von Elon Musk in Kontakt gestanden hat. Botometer ist nicht sein Vollzeitjob; es ist eher ein Nebenprojekt, sagt er. Er arbeitet an dem Tool, wenn er nicht gerade für sein Promotionsprojekt forscht. „Derzeit sind es nur ich und mein Berater“, sagt er. “Also bin ich die Person, die wirklich die Codierung durchführt.”
Botometer ist ein überwachtes maschinelles Lerntool, was bedeutet, dass ihm beigebracht wurde, Bots von sich aus von Menschen zu trennen. Laut Yang unterscheidet Botometer Bots von Menschen, indem es sich mehr als 1.000 Details ansieht, die mit einem einzelnen Twitter-Konto verbunden sind – wie Name, Profilbild, Follower und Verhältnis von Tweets zu Retweets –, bevor es eine Punktzahl zwischen null und fünf vergibt. „Je höher die Punktzahl, desto wahrscheinlicher handelt es sich um einen Bot, je niedriger die Punktzahl, desto wahrscheinlicher ein Mensch“, sagt Yang. „Wenn ein Konto eine Punktzahl von 4,5 hat, bedeutet dies, dass es sich sehr wahrscheinlich um einen Bot handelt. Aber wenn es 1,2 ist, ist es wahrscheinlicher, dass es ein Mensch ist.“