Bottar hotar valet

Bottar kan användas för att sprida desinformation. Om innehåll får stor spridning kan användare av sociala medier ledas att tro att detta innehåll är mer delat, mer allmänt accepterat eller mer mainstream än vad det faktiskt är.

– Antalet politiska bottar som diskuterar svensk politik och det svenska valet på Twitter har ökat markant under de senaste veckorna. Antalet konton i det studerade materialet har nästan fördubblats från juli till augusti, säger Johan Fernquist, forskare på FOI inom data science och projektledare för studien, i ett pressmeddelande.

Det är tre typer av bottar som undersökts i studien. Dels sådana som styrs automatiskt av en mjukvara, dels sådana som kan hanteras av någon som är anställd för att sprida propaganda, eller av en privatperson som i hög omfattning kopierar eller retweetar innehåll. Effekten av deras automatiserade beteende är ändå densamma, oavsett om det är en människa eller mjukvara som ligger bakom kontot.

Auktoritära åsikter

I studien analyseras hur bottarna skiljer sig från de genuina kontona, vad de länkar till, vilka budskap som sprids samt vilken spridning de politiska bottarna har:

• Antalet har ökar markant från juli till augusti. 6 procent av alla aktiva konton klassificeras som bottar, om även de av Twitter borttagna eller avstängda kontona räknas med utgör botar 17 procent av materialet.
• De länkar procentuellt sett mer till Samhällsnytt och Fria Tider än vad genuina konton gör. Den mest länkade domänen är expressen.se för samtliga kontotyper.
• Det är 40 procent vanligare att bottarna uttrycker stöd för Sverigedemokraterna jämfört med vad de genuina kontona gör.
• Majoriteten av de konton som blivit avstängda eller borttagna av Twitter är konton som uttrycker traditionella, auktoritära och nationalistiska åsikter.

600 000 tweets

Metoden för att upptäcka automatiserade konton bygger på maskininlärning, där en datormodell tränas upp genom att använda data från kända automatiserade konton. Totalt används 140 olika egenskaper hos kontona för att skilja ut de automatiserade från de genuina. Data är inhämtad mellan den 5 mars och den 20 augusti 2018, och totalt har nästan 600 000 tweets från drygt 45 000 konton undersökts. Forskningen som studien baseras på har godkänd etikprövning.