Botometer - сервис для проверки недавней активности учетной записи Twitter

О чем бы сегодня хотел поговорить? О сервисе для ускорения поиска хороших проектов. зАманЧиво? дА1

Приступим! 🧨

Думаю проблема, о которой я сейчас напишу, часто встречается у тех, кто сам ресерчит проекты. В процессе ресерчинга ты смотришь Discord, социальные сети, различного рода активности и натыкаешься на twitter с каким-то странным поведением. Иногда бывают конечно профили с откровенным щитпостингом, 50-90к читателей и в то же время 10..15 лайков на каждом из постов. Такое можно сразу отсекать и искать дальше.

Но вот если аккаунт не слишком очевидно выглядит, как поступить? Как отделить его от тонны всего плохого и по ошибке не отправить в бан?

В таком случае, на помощь приходит сервис Botometer

Botometer - совместный проект Института и Обсерватории Университета Индианы.

У ребят много ещё различных инструментов, но этот самый жизнеспособный мне кажется

По сути, у сервиса две важные задачи:

Анализировать сам профиль на наличие автоматизации в постах
Как правило это публикации только в ночное время, периодичное отсутствие логики, ретвиты постов одного и того же профиля.
Проверять подлинность читателей
Зачастую это страницы без какой-либо активности, незаполненное био и всё подобное.

готовятся к подписке на левый твиттер 🥴

ТАК КАК ЖЕ ВСЕМ ЭТИМ ПОЛЬЗОВАТЬСЯ?

Для примера возьмём всем небезызвестного гения - Илона Маска

боже, оказывается он не бот

Шкала от 0 до 5 показывает насколько БоТопоДобЕН пользователь

Кстати Илона выбрал не случайно. В июле, если кто помнит, была у него сделка по покупке twitter. Сорвалась она в какой-то мере из-за данных, полученных с этого сервиса. Маску не особо нравилось количество ботов в сетевом пространстве twitter и одним из возможных способов это доказать являлся инструмент, о котором я пишу 🤡🤡

Ладно, читаем далее..

Хорошо, нашли профиль. Смотрим характеристику

ой как много всего

Расскажу по каждому пункту левой колонки:

1) Echo-chamber – показатель того, насколько профиль увлечен политикой

2) Fake follower – купленные боты, для увеличения кол-ва подписчиков

3) Financial – использование cashtag'ов, аккаунты напрямую направленные на сбор средств

4) Self declared – специальные боты с сайта botwiki.org

5) Spammer – спам-боты, выявленные из нескольких наборов данных

6) Other – боты, информация о которых получена из других источников (например, жалобы пользователей)

По каждому пункту правой:

1) All features – столько процентов проверенных с таким значением анализа помечены как настоящие люди

2) Language-independent – независимость от языка, где 5 это полиглот

3) Majority tweet language – на каком языке, в основном, написаны твиты

Так же можно посмотреть дополнительную информацию профиля:

▫️ точное количество постов
▫️ посты по дням недели, часам
▫️ дата регистрации

По подписчикам профиля можно провести абсолютно такую же статистику

Итог

Да, несомненно сервис облегчает процесс поиска хороших проектов, но у любого компьютера есть вероятность ошибки (тем более данный инструмент ещё не полностью доделан и требует доработок)
Именно поэтому лучший способ ресерча – ресерч своими ручками. Не надо полностью полагаться на различного рода сервисы, приватки, сигналы и всё остальное. Do Your Own Research и всё в вашей криптожизни будет замечательно. До встречи! ❤