Analyse
Transparenzhinweis: Gelöschter Artikel
(Screenshot: Instagram)
(Screenshot: Instagram)
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Moin Jens,
wichtige Ergänzung, alle guten Instagram Bots können auch die von dir genannten Merkmale erfüllen. Alle Merkmale sind reine subjektive Indikatoren, der Beweis für einen Like-Bot ist quasi nicht machbar.
Wir haben bei unseren Tests mit Bots schlicht Bilder von Pexels und anderen freien Plattformen genommen und damit die Beitragsanzahl halbwegs natürlich aussehen lassen.
Ein weitere Punkt der mit fehlt, ist der Hinweis das Bots auch auf Fremdprofilen eingesetzt werden können, das macht eine klare Zuordnung der Verursacher quasi unmöglich.
Grundsätzlich aber ein guter Artikel! Danke!
Hallo Martina, da gebe ich dir Recht. Wir sprechen deshalb auch eher von Auffälligkeiten. In dem gelöschten Beitrag haben wir auch klar ausgewiesen, dass eine Schuldzuweisung ohne Einblick in Verträge zwischen Parteien und Dienstleistern sowie ohne volle Transparenz der Wahlkampfausgaben nicht möglich ist. Es gibt in der Regel nur Indikatoren, die man über Detailanalysen prüfen muss.
Trotz der professionellen Bots und Botstrategien, wie du sie beschreibst, zeigen die untersuchten Accounts der Parteien zumindest noch immer starke Auffälligkeiten.
Beste Grüße, Jens
@jens
eigentlich sieht man diese muster unfassbar vielen accounts, die in der DB erfasst sind u. die themen der accounts bewegen sich durchaus auch außerhalb v. „politik“ u. „partei“.
du beschreibst aber auch einen wichtigen punkt:
diese datengetriebenen analysen koennen halt nur eins: daten-erfassen => daten-filtern => gefilterte-daten-ausgeben. im abschluss muss immer ein intelligenter mensch sich das ganze anschauen u. via stichproben die thesen pruefen.
gruß
mh.
hallo martina.
ich kann deine beobachtungen soweit teilen u. eine stinkefingerzeigen auf person-xyz macht natuerlich wegen der nicht-sauberen beweisfuehrung schlichtweg keinen sinn, deswegen reden wir da von „auffaelligkeiten“ oder „mustern“.
die genannten merkmale empfinde ich zwar auch als „subjektiv“ oder „subjektive indikatoren“, jedoch laesst sich der grad der „subjektivitaet“ stark vermindern, wenn eben schlichtweg:
(a) die datenbanken groß genug sind
(b) die queries auf die DBs sauber sind
(c) ueber (a) u. (b) die mustererkennung funktioniert
die relativ gut bekannten bots (ninjagram, gramblr) lassen sich hierueber durchaus relativ (!) genau „vermuten“, schwierig wirds natuerlich dann, wenn eigenkonstruktionen oder exotiische bots da arbeiten.
der jens hatte uebrigens die datenbank fuer seien analyse von mir / uns bekommen.
lg
@martina
bei deinem artikel ist mir aufgefallen:
“ Die API die alle Bots nutzen um mit Instagram zu interagieren ist eine nicht offiziell dokumentierte und damit auch eigentlich nicht einsetzbare Schnittstelle die durch die Instagram App genutzt wird um mit der Plattform zu interagieren.“
das ist nur zum teil richtig. nicht alle (!) bots nutzen diese nichtoffiziellen API-endpoints. das unfassbar beliebte programm „ninjagram“ arbeitet bspw. als desktopanwendung via automatisierte clicks auf die entsprechenden felder (herzchen, follow / unfollow). vom typ „ninjagram“ gibts noch weitere.
die restlichen aspekte des verlinkten artikels kann ich allerdings definitiv bestaetigen.
lg