Utiliser l'API Data365 pour lutter contre la manipulation des réseaux sociaux

Lutter contre la manipulation des réseaux sociaux

Défi : La manipulation de faux comptes, d'achats d'engagements et d'activités sur le dark web assiège les plateformes de réseaux sociaux. Ces menaces mettent en danger l'authenticité des interactions en ligne et mettent en danger des décennies de confiance dans la technologie.

Solution : les données publiques fournies par API Data365 pour les réseaux sociaux s'est révélé un moyen indispensable pour identifier et regrouper les services de manipulation au sein du marché noir. Par exemple, l'équipe de la société Data Science a découvert un réseau de services proposant de faux likes et de faux abonnés à des prix différents. Découvrez ces dynamiques et ce qu'une entreprise de science des données a conçu pour contrer les mesures qui perturbent ces services, et elle peut vous aider à rétablir l'authenticité des interactions sur les réseaux sociaux.

Constatations spécifiques :

• Écarts de prix Elle a découvert que ces réseaux facturaient des tarifs différents pour effectuer des manipulations similaires, qui pouvaient être utilisées par des exploiteurs pour les perturber.
• Liens sur le dark web Les données de l'API Data365 ont été utilisées par une société de science des données pour suivre la connexion d'un service de manipulation du Surface Web à une activité plus secrète sur le Dark Web afin de meilleures stratégies de contre-attaque.

Analyse du profil utilisateur à grande échelle

Défi : Étudier des centaines de profils de réseaux sociaux pour comprendre comment la désinformation se propage et comment les règles gouvernementales affectent les utilisateurs.

Solution : une société de science des données a étudié plus de 315 000 profils grâce aux données fournies par API Data365, en découvrant les principales tendances en matière de démographie des utilisateurs et de comportements de publication conformément aux restrictions. Par exemple, les utilisateurs des régions modifiées par les restrictions ont enregistré une connectivité accrue et une évolution vers des groupes démographiques plus jeunes.

Constatations spécifiques :

• Changements démographiques Après l'interdiction, la base d'utilisateurs de certaines régions est devenue plus jeune, ce qui indique une modification de la démographie des utilisateurs de la plateforme.
• Connectivité accrue Les utilisateurs soumis à des restrictions sont devenus plus connectés, probablement pour maintenir la communication malgré les restrictions.

Détection et atténuation de l'activité des robots

Défi : étant donné que le type de réseau social est celui qui permet aux bots d'apparaître différemment des utilisateurs réels. La prévalence des robots sur les réseaux sociaux complique la différence entre les utilisateurs réels et les comptes automatisés, ce qui facilite la diffusion incontrôlée d'informations erronées.

Solution : une société de science des données utilisait les API de Data365 pour détecter le comportement de ce robot sur toutes les plateformes de réseaux sociaux. Grâce à une analyse des modèles avec des éléments tels que la fréquence de publication et la duplication du contenu, une société de science des données a identifié avec précision les réseaux de robots. Cela leur a permis de diminuer l'effet de ces robots puisqu'ils pouvaient les éliminer ou les vaincre afin de réduire leur rôle dans la propagation de la désinformation.

Constatations spécifiques :

• Réseaux de robots Une société de science des données a identifié de nombreux grands réseaux de robots qui diffusent de fausses informations. En sachant ce qu'ils faisaient, ils ont pu réduire considérablement leur empreinte sur la plateforme.
• Schémas comportementaux Des comportements de publication spécifiques, notamment des publications très fréquentes et du contenu répétitif, ont été utilisés comme indicateurs pour détecter les robots.