Poiché si parla di ‘robot o epidemia di bot’, ci sono cacciatori di bot, ma uno dei problemi maggiori è come rilevare questo tipo di automa perché non esiste un criterio affidabile che consenta di sapere se dietro un account utente c’è una persona o una macchina.
Uno dei cacciatori di bot più noti è il sociologo Philip Howard dell’Università di Oxford. Howard dice che nelle elezioni americane del 2016, un tweet su tre a sostegno di Donald Trump proveniva da un bot.
Howard è arrivato a questo calcolo basandosi su una premessa: qualsiasi tweeter che invia più di 50 tweet al giorno è un bot. Tuttavia, questo tipo di frenesia di Twitter non è strano, molte persone superano facilmente quel limite.
Oggi l’utilizzo di uno strumento più sofisticato chiamato Botometer, un algoritmo progettato per riconoscere i bot dal modo in cui agiscono, è abbastanza diffuso. Botometer offre una valutazione per ogni utente che va da 0 (umano) a 1 (macchina). Molti cacciatori di bot riescono a girare molto bene e considerano tutto ciò che è superiore a 0,76 come un bot, e altre volte smettono di essere una persona dopo lo 0,43.
Tuttavia, Botometer si è anche rivelato molto incline al fallimento. Nei suoi primi test, ad esempio, ha classificato come macchine la metà dei membri della Camera dei Rappresentanti degli Stati Uniti, numerosi giornalisti e anche diversi premi Nobel.
