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标题为“Twitter机器人解剖：扩增机器人”由研究人员Jordan Wright和Olabode Anise撰写。该研究创建了一个包含5.76亿个帖子的数据集，并对其进行过滤，以显示那些有超过50个转推的帖子并尝试定义它是正常的推文。通过他们的分析，他们发现发现有一半的推文喜欢和转发的比例为2：1，大约80%的推文喜欢和转发的比例大于1:1。
一条可能被人工扩散的推文会让人感觉更加轻松，并且会有更多的转推。研究人员认为如果它的转发和点赞之比大于5，则认为推文是人为膨胀的。该研究还认为，时间在识别虚假账户方面发挥着重要作用，真正用户的推文按时间顺序排列。另一方面，假账户更有可能采取更分散的方式发布。
利用这些线索，研究人员创建了一种方法，可以在某种程度上确信一个帐户是否是一个扩散机器人。第一点很明显：它转发帖子很多。如果超过90％的帐户帖子是转推，那这个账户很可能就是一个扩散机器人。
下一步是分析这些推文中有多少被“扩散”。如果至少有一半的推文比例大于5：1，那么也可以确定这个账户很可能就是一个扩散机器人。下一步是查看推文的时间，以便按时间顺序计算“反转”的数量。该研究对声称使用这种方法在短短一天内确定了超过7000个扩散机器人，但这完全有可能是冰山一角。
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