5 de agosto não foi um dia normal para Kaicheng Yang. Foi um dia depois que um tribunal dos EUA publicou o argumento de Elon Musk sobre por que ele não deveria mais comprar o Twitter. E Yang, um estudante de doutorado na Universidade de Indiana, ficou chocado ao descobrir que seu software de detecção de bots estava no centro de uma batalha legal titânica.
O Twitter processou Musk em julho, após a O CEO da Tesla tentou retirar sua oferta de US$ 44 bilhões para comprar a plataforma. Musk, por sua vez, entrou com uma contra-ação acusando a rede social de deturpar os números de contas falsas na plataforma. O Twitter sustenta há muito tempo que os bots de spam representam menos de 5% de seu número total de usuários “monetizáveis” – ou usuários que podem ver anúncios.
De acordo com documentos legais, o Yang’s Botometer, uma ferramenta gratuita que afirma poder identificar a probabilidade de uma conta do Twitter ser um bot, tem sido fundamental para ajudar a equipe Musk a provar que esse número não é verdade. “Ao contrário das representações do Twitter de que seus negócios foram minimamente afetados por contas falsas ou de spam, as estimativas preliminares das Partes Musk mostram o contrário”, diz a reconvenção de Musk. e bots é mais difícil do que parece, e um pesquisador acusou o Botometer de “pseudociência” por fazer parecer fácil. O Twitter foi rápido em apontar que Musk usou uma ferramenta com histórico de cometer erros. Em seus registros legais, a plataforma lembrou ao tribunal que o Botometer definiu o próprio Musk como provável que fosse um bot no início deste ano.
Apesar disso, o Botometer se tornou prolífico, especialmente entre pesquisadores universitários, devido à demanda por ferramentas que prometem distinguir contas de bots de humanos. Como resultado, não só Musk e Twitter serão testados em outubro, mas também a ciência por trás da detecção de bots.
Yang não iniciou o Botometer; ele herdou. O projeto foi implantado há cerca de oito anos. Mas como seus fundadores se formaram e saíram da universidade, a responsabilidade de manter e atualizar a ferramenta recaiu sobre Yang, que se recusa a confirmar ou negar se esteve em contato com a equipe de Elon Musk. Botometer não é seu trabalho em tempo integral; é mais um projeto paralelo, diz ele. Ele trabalha na ferramenta quando não está realizando pesquisas para seu projeto de doutorado. “Atualmente, somos apenas eu e meu conselheiro”, diz ele. “Então, eu sou a pessoa que realmente está fazendo a codificação.”
Botometer é uma ferramenta de aprendizado de máquina supervisionada, o que significa que foi ensinado a separar bots de humanos por conta própria. Yang diz que o Botometer diferencia bots de humanos analisando mais de 1.000 detalhes associados a uma única conta do Twitter – como nome, foto de perfil, seguidores e proporção de tweets para retuítes – antes de dar uma pontuação entre zero e cinco. “Quanto mais alta a pontuação significa que é mais provável que seja um bot, a pontuação mais baixa significa que é mais provável que seja um humano”, diz Yang. “Se uma conta tiver uma pontuação de 4,5, significa que é muito provável que seja um bot. Mas se for 1.2, é mais provável que seja um humano.”
