Instagram ‘pods’ memainkan algoritma dengan mengoordinasikan suka dan komentar pada jutaan posting

Instagram ‘pods’ memainkan algoritma dengan mengoordinasikan suka dan komentar pada jutaan posting

 

Instagram 'pods' memainkan algoritma dengan mengoordinasikan suka dan komentar pada jutaan posting

Instagram ‘pods’ memainkan algoritma dengan mengoordinasikan suka dan komentar pada jutaan posting

Para peneliti di NYU telah menyetujui beberapa kelompok pengguna Instagram, beberapa orang yang bergabung, yang bertukar suka dan komentar untuk memainkan algoritme layanan dan meningkatkan visibilitas. Dalam prosesnya, mereka juga melatih agen pembelajaran untuk memfasilitasi apakah suatu pos telah dijus dengan cara ini.

“Pods,” menggantikan mereka dijuluki, mengangkangi garis antara pertunangan nyata dan palsu, membuat mereka sulit untuk mencegah atau mengambil tindakan terhadap. Dan sementara mereka merupakan perlindungan khusus (dan masih dibandingkan dengan akun palsu dan aktivitas bot), praktik ini semakin meningkat dalam volume dan kemanjuran.

Pod mudah ditemukan melalui pencarian online, dan beberapa terbuka untuk umum. Tempat yang paling umum untuk mereka adalah Telegram, karena lebih banyak atau lebih aman dan tidak terbatas pada jumlah orang yang dapat dijangkau di saluran. Posting yang tertaut di podiskan dan dikomentari oleh orang lain dalam grup, dengan efek postingan yang jauh lebih mungkin untuk disebarkan oleh Instagram. algoritma rekomendasi, meningkatkan partisipasi organik.

Timbal balik sebagai layanan
Praktek kelompok yang saling menyukai postingan satu sama lain disebut mendukung timbal balik, dan jejaring sosial sangat menyadarinya, setelah menginstal jenis ini sebelumnya. Tadi, Sekolah Teknik NYU menjelaskan.

“Di masa lalu mereka mungkin lebih fokus pada jaminan otomatis, seperti memberikan kredensial kepada seseorang untuk digunakan, atau hal-hal yang dilakukan oleh bot,” kata pemimpin penelitian bernama Rachel Greenstadt. “Kami memperhatikan hal ini karena ini adalah masalah yang berkembang, dan lebih sulit untuk mengambil tindakan melawannya.”

Dalam skala kecil ini kedengarannya tidak terlalu menantang, tetapi penelitian ini menemukan hampir 2 juta postingan yang telah dimanipulasi dengan metode ini, dengan lebih dari 100.000 pengguna mengambil bagian dalam polong. Dan itu hanya yang dalam bahasa Inggris, ditemukan menggunakan data yang tersedia untuk umum. Makalah yang menjelaskan penelitian ini diterbitkan dalam Prosiding World Wide Web Conference dan dapat dibaca di sini.

Yang penting, sukai timbal balik tidak lebih dari mengembang yang yang jelas. Posting yang dikirim ke pod menerima banyak suka dan komentar artifisial, ya, tapi aktivitas itu mendukung algoritme Instagram untuk mendukung mereka lebih jauh, yang mengarah ke lebih banyak tentang diskusi tentang pada postingan yang tidak dikirim ke pod.

Ketika dihubungi untuk memberikan komentar, Instagram mengatakan mengatakan bahwa kegiatan ini “membantah kebijakan kami dan kami memiliki banyak langkah untuk menggantikannya,” dan mengatakan bahwa para peneliti tidak pernah bekerja sama dengan perusahaan dalam penelitian.

Faktanya, tim ini telah berhubungan dengan tim yang mendukung Instagram sejak awal dalam proyek, dan tampak jelas dari penelitian apa pun yang dilakukan belum, termasuk dalam konteks ini, memiliki efek yang diinginkan. Saya menunjukkan ini kepada perwakilan dan akan meminta posting ini jika saya mendengar kembali dengan informasi lebih lanjut.

“Itu adalah daerah abu-abu”
Tapi jangan mengajak pitchforks dulu – faktanya aktivitas seperti ini sangat sulit dideteksi, karena sangat identik dalam banyak hal dengan teman-teman atau pengguna yang berpikiran sama yang menggunakan konten yang sama di konten yang sama sama. seperti yang diinginkan Instagram. Dan sungguh, sebenarnya mengklasifikasikan fakta sebagai pelecehan tidak begitu sederhana.

“Ini adalah wilayah abu-abu, dan saya pikir orang-orang di Instagram menganggapnya sebagai daerah abu-abu,” kata Greenstadt. “Di mana itu berakhir? Jika Anda menulis artikel dan mempostingnya di media sosial dan mengirimnya ke teman, dan mereka membantah, dan mereka menyetujui untuk Anda, apakah Anda bagian dari pod? Masalah di sini belum dapat membantu orang yang melakukan hal ini, tapi bagaimana algoritma harus menyelesaikan tindakan ini, dalam hal memperkuat atau tidak mendukung konten itu. “

Jelas jika orang menggunakan sebagian besar pengguna dan bahkan menggunakan biaya untuk akses (seperti yang dilakukan beberapa kelompok), itu sama dengan disetujui. Garis menarik itu tidak mudah.

Yang lebih penting adalah garis tidak dapat ditarik kecuali Anda pertama kali diumumkan, yang dilakukan oleh para peneliti dengan hati-hati yang berbeda dalam pola suka dan komentar pada posting pod-boosted dan postingan biasa.

“Mereka memiliki tanda tangan linguistik yang berbeda,” jelas rekan penulis Janith Weerasinghe. “Kata-kata apa yang mereka gunakan, pola pengaturan waktu.”

Seperti yang Anda duga, orang lain berkewajiban mengomentari postingan yang tidak mereka pertanggungjawabkan menggunakan bahasa umum, mengatakan hal-hal seperti “foto yang bagus” atau “wow” untuk lebih banyak komentar pribadi. Beberapa kelompok sebenarnya melaporkan hal ini, kata Weerasinghe, tetapi tidak banyak.

Daftar kata-kata teratas yang digunakan berbunyi, dapat diprediksi, seperti bagian komentar pada setiap posting populer, meskipun mungkin itu berbicara dengan kurangnya ekspresi yang lebih umum di Instagram daripada yang lain:

Tetapi analisis statistik dari ribuan posting semacam itu, baik yang menggunakan pod maupun normal, menunjukkan

prevalensi komentar “dukungan generik” yang lebih tinggi, sering muncul dalam pola yang dapat diprediksi.

Data ini digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin, yang ketika dilepaskan pada posting yang belum pernah dilihatnya, mampu mengidentifikasi posting yang diberi perlakuan pod dengan akurasi 90%. Ini bisa membantu memunculkan pod lainnya – dan jangan salah, ini hanya contoh kecil dari apa yang ada di luar sana.

“Kami mendapat sampel yang cukup bagus untuk periode waktu polong yang mudah diakses dan mudah ditemukan,” kata Greenstadt. “Bagian besar dari ekosistem yang kita lewatkan adalah polong yang lebih kecil tetapi lebih menguntungkan, yang harus memiliki kehadiran tertentu di media sosial untuk bergabung. Kami bukan influencer, jadi kami tidak bisa mengukurnya. ”

Jumlah polong dan pos yang mereka manipulasi telah tumbuh dengan stabil selama dua tahun terakhir. Sekitar 7.000 pos ditemukan selama Maret 2017. Setahun kemudian jumlah itu melonjak menjadi hampir 55.000. Maret 2019 melihat lebih dari 100.000, dan jumlah itu terus meningkat hingga akhir data penelitian. Aman untuk mengatakan bahwa pod sekarang memposting lebih dari 4.000 kali sehari – dan masing-masing mendapatkan jumlah keterlibatan yang besar, baik buatan maupun organik. Pod sekarang memiliki rata-rata 900 pengguna , dan beberapa memiliki lebih dari 10.000.

Anda mungkin berpikir: “Jika segelintir akademisi yang menggunakan API yang tersedia untuk umum dan Google

dapat mengetahuinya, mengapa tidak menggunakan Instagram?”

Seperti disebutkan sebelumnya, mungkin saja tim di sana tidak menganggap ini sebagai ancaman besar dan akibatnya belum membuat kebijakan atau alat untuk mencegahnya. Aturan yang melarang penggunaan “aplikasi atau layanan pihak ketiga untuk menghasilkan suka, mengikuti, atau komentar” palsu mungkin tidak berlaku untuk pod ini, karena dalam banyak hal mereka identik dengan jaringan pengguna yang sah sepenuhnya (meskipun Instagram mengklarifikasi bahwa itu mempertimbangkan polong karena melanggar aturan). Dan tentu saja ancaman dari akun palsu dan bot adalah skala yang lebih besar.

Dan sementara itu mungkin bahwa polong dapat digunakan sebagai tempat untuk disinformasi yang disponsori

negara atau tujuan politik lainnya, tim tidak melihat apa pun yang terjadi di sepanjang garis tersebut (karena mereka tidak mencarinya secara khusus). Jadi untuk saat ini, taruhannya masih relatif kecil.

Yang mengatakan, Instagram jelas memiliki akses ke data yang akan membantu untuk menentukan dan mendukung masalah ini, dan kebijakan serta algoritmanya dapat diubah untuk mengakomodasi itu. Tidak diragukan lagi para peneliti NYU akan senang membantu.

Baca Juga: