Maschinen, die helfen und manipulieren

Wie man Bots erkennt

Wir sehen: Die roten Punkte - also die Social Bots - sind in der Mehrzahl und deutlich größer. Die Tweets dieser Bots sprechen sich klar gegen das Impfen aus. Es handle sich, so folgert die Studie, um ein Bot-Netzwerk, das von Impfgegnern in Stellung gebracht wurde. Meinungsmacher Maschine.

Was also unterscheidet einen menschlichen von einem künstlichen Twitter-Nutzer? Kann ich Social Bots sogar selbst aufspüren? "Ja", sagt der Hamburger Experte. Wenn die automatisierten Systeme nicht allzu komplex sind, können einige Kriterien helfen, Bots zu erkennen:

- Ein Account hat kein Profilbild, dann kann er ein schlicht gemachter Bot sein: "Hier sollte man als Erstes skeptisch werden."

- Die Twitter-Biografie ist nicht ausgefüllt oder macht sprachlich keinen Sinn: "In der Biografie eines Bots, der mich bei Twitter angeschrieben hatte, stand: "Ich bin ein junger Vater einer Familie und liebe den Kuchen." Spätestens an dieser Stelle ist klar, dass das eine mit einer Übersetzungssoftware erstellte Biografie ist."

- Das Profil folgt vielen anderen Accounts, hat aber kaum eigene Follower: "Ein typisches Bot-Merkmal."

- Von dem Profil werden ungewöhnlich viele Tweets abgesetzt: "Ein Account, der pro Minute einen Tweet schreibt, 24 Stunden am Tag, kann eigentlich kein Mensch sein."

Auch wenn es für Nutzer Anhaltspunkte für Bot-Accounts gibt, können echte Bot-Jäger wie Stöcker damit allein schlecht arbeiten. Denn bei den Massen an Daten sei es unmöglich, einzelne Profile zu prüfen.

"Kürzlich hat ein Forscher ein Bot-Netz mit 300 000 Accounts entdeckt. Bei den Zahlen kann sich kein Mensch die einzelnen Nutzer angucken und checken. Sie müssen also eine Software schreiben, die mit bestimmten Kriterien arbeitet", erklärt der Experte. "Wir versuchen also, aus einer ganzen Reihe von Merkmalen ein mathematisches Modell zu bauen, mit dem man einen Bot mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit von echten Accounts unterscheiden kann."

Software zur Enttarnung von Bots

International sind auch andere Experten auf Bot-Jagd. Die Software "Bot or Not" und mehrere Internetseiten versuchen, falsche Twitter-Nutzer aufzuspüren. "Botwatch.de" analysiert Tweets zu Polit-Talkshows auf mögliche Bots.

Die Erkennungsmechanismen sind ein Anfang. Doch die "Betreiber von Bot-Armeen" (Stöcker) lassen sich im technischen Wettrüsten mit ihren Jägern immer etwas Neues einfallen. Und von den sozialen Netzwerken selbst erwartet der Hamburger Experte im Kampf gegen böse Bots nicht viel. Stöcker hofft jedoch, dass sich die Gesellschaft mit dem Phänomen Bots beschäftigt. Mit guten und schlechten. Mit Bots, die Dienste leisten, und solchen, die Meinungen manipulieren.

Es lebe der gute Bot

Denn dass wir in Zukunft in vielen Lebensbelangen zunehmend häufiger mit Maschinen Kontakt haben werden, scheint klar. Facebook will mit seinem Kurzmitteilungsdienst Messenger ein Vorreiter sein. Die Plattform soll zum Ort werden, an dem Unternehmen über Bots mit Kunden kommunizieren, sagt Messenger-Chef David Marcus. "Keine Warteschleifen im Call Center mehr. Stattdessen hat man als Kunde auch gleich alle nötigen Daten und Unterlagen an einem Ort."

Über 30 000 Bots, bei denen man sich zum Beispiel über Wetter oder aktuelle News informieren kann, sind bereits auf der Messenger-Plattform aktiv. Zudem arbeitet Facebook an einem eigenen Super-Bot, einem persönlichen Assistenten mit dem Namen "M". Er soll wie eine Art Butler Probleme für Nutzer lösen: Restaurant reservieren, Klempner-Termin, Taxi bestellen: "M" kümmert sich darum.

Dabei lernt die Software mit der Zeit, was in gewissen Situationen zu tun ist. Und zwar auch von menschlichen Mitarbeitern, die erst selbst für die Nutzer den Butler spielen. Ein Ablauf in Richtung Automatisierung, den Produktchef Stan Chudnovsky so beschreibt: "Wenn wir es so geschafft haben, dass eine Aufgabe automatisch funktioniert, gehen wir zur nächsten über." (Von Thomas Bremser, Andrej Sokolow, Gregor Fischer und Christian Charisius , dpa/ib)