Verwendung der Data365-API zur Bekämpfung der Manipulation sozialer Medien

Bekämpfung der Manipulation in sozialen Medien

Herausforderung: Die manipulative Praxis gefälschter Konten, gekaufter Engagements und Dark-Web-Aktivitäten belagern die Social-Media-Plattformen. Diese Bedrohungen gefährden die Authentizität von Online-Interaktionen und das jahrzehntelange Vertrauen in Technologie.

Lösung: Die öffentlichen Daten bereitgestellt von Data365 API für soziale Medien erwies sich als unverzichtbares Mittel zur Identifizierung und Gruppierung manipulativer Dienste auf dem Schwarzmarkt. Zum Beispiel fand das Team des Data-Science-Unternehmens ein Netzwerk von Diensten, die gefälschte Likes und Follower anbieten, für die viele verschiedene Preise berechnet wurden. Erfahren Sie mehr über diese Dynamiken und darüber, was das Data-Science-Unternehmen für Gegenmaßnahmen entwickelt hat, die diese Dienste stören. Sie können dazu beitragen, die Authentizität bei Interaktionen in sozialen Medien wiederherzustellen.

Spezifische Ergebnisse:

• Preisunterschiede Es stellte sich heraus, dass diese Netzwerke für ähnliche Manipulationen unterschiedliche Tarife berechneten, die von Ausbeutern genutzt werden konnten, um sie zu stören.
• Dunkle Weblinks Die Data365-API-Daten wurden von einem Data-Science-Unternehmen verwendet, um die Verbindung mit dem Surface-Web-Manipulationsdienst bis hin zu verdeckteren Dark-Web-Aktivitäten zu verfolgen, um bessere Gegenstrategien zu entwickeln.

Umfassende Analyse von Benutzerprofilen

Herausforderung: Untersuchung von Hunderten von Social-Media-Profilen, um zu verstehen, wie sich Fehlinformationen verbreiten und wie sich staatliche Regeln auf die Nutzer auswirken.

Lösung: Das Data-Science-Unternehmen untersuchte über 315.000 Profile anhand der von Data365-APIs, um wichtige Trends in der Nutzerdemografie und im Veröffentlichungsverhalten nach den Einschränkungen zu entdecken. So zeigten beispielsweise Nutzer in Regionen, in denen sich die Einschränkungen geändert haben, eine erhöhte Konnektivität und eine Verlagerung hin zu einer jüngeren Bevölkerungsgruppe.

Spezifische Ergebnisse:

• Demografischer Wandel Nach dem Verbot war die Nutzerbasis in bestimmten Regionen jünger, was auf eine Veränderung der Nutzerdemografie der Plattform hindeutet.
• Verbesserte Konnektivität Benutzer, denen Einschränkungen ausgesetzt waren, wurden besser vernetzt, wahrscheinlich um die Kommunikation trotz der Einschränkungen aufrechtzuerhalten.

Erkennung und Minderung von Bot-Aktivitäten

Herausforderung: Da die Art des sozialen Netzwerks es ermöglicht, dass Bots anders aussehen als echte Benutzer. Die Verbreitung von Bots in sozialen Netzwerken verkompliziert den Unterschied zwischen echten Benutzern und automatisierten Konten und erleichtert die unkontrollierte Verbreitung von Fehlinformationen.

Lösung: Das Data-Science-Unternehmen nutzte die APIs von Data365, um das Bot-ähnliche Verhalten auf allen Social-Media-Plattformen zu erkennen. Durch eine Musteranalyse mit Faktoren wie der Häufigkeit von Beiträgen und der Duplizierung von Inhalten identifizierte das Data-Science-Unternehmen Bot-Netzwerke genau. Es ermöglichte ihnen, die Wirkung dieser Bots zu verringern, da sie sie ausschalten oder besiegen konnten, sodass ihre Rolle bei der Verbreitung von Fehlinformationen geschwächt wurde.

Spezifische Ergebnisse:

• Bot-Netzwerke Das Data-Science-Unternehmen identifizierte viele große Bot-Netzwerke, die falsche Informationen verbreiten. Da sie wussten, was sie taten, konnten sie ihren Fußabdruck auf der Plattform erheblich reduzieren.
• Verhaltensmuster Spezifisches Posting-Verhalten, einschließlich sehr häufiger Beiträge, und sich wiederholende Inhalte wurden als Indica zur Erkennung von Bots verwendet.