本文摘要：你的社交平台享有多少个粉丝？
你的社交平台享有多少个粉丝？一千？一万？还是更加多？你告诉其中不存在多少个“僵尸粉”吗？近日，据美国权威科技媒体TheInformation援引研究机构GhostData的报告称之为，2015年，Instagram平台的僵尸账号占比为7．9％，到目前早已上升至9．5％。Instagram的读者用户早已减少到了十亿人。根据上述比例，Instagram平台上现在约有9500万个僵尸账号。
有媒体评论认为，如此规模的“僵尸账号”，让Instagram沦为下一个互联网行业压制假新闻、假信息和政客营销的最重要阵地。为什么这么说道，难道得想到“网络水军”在近些年的“杰作”。
2017年，最少有18个国家在议会选举中遭遇了线上操控和欺诈信息策略，还包括德国联邦总统议会选举期间社交机器人活跃和垃圾新闻频出等。似乎，管理“网络水军”已沦为全球难题。而由于其集中、量大兼备技术隐蔽性，对其的管理更加必须讲究专业化和智能化。此时，人工智能也为首上了用处。
道高一尺，魔高一丈，欺诈账号与AI的斗智斗勇从创立应用软件、官方网站或内容传播平台，到生产具备实质性内容的图像、视频或文字，通过或真为或骗或自动地与用户交互，欺诈账号早已更加“现实”。就在去年，有研究指出，连人工智能都可以被用来分解简单的评论信息，而这些欺诈的评论不仅机器无法检测出来，就连人类读者也辨别不出来。欺诈账号仍然“欺诈”，整个社交网站都面对着潜在却相当严重的冲击。
智能相对论（aixdlun）分析师颜璇辨别了三种智能“鉴粉”方式，分别涵盖了用户不道德、内容和情感特征三种形式，企图解决问题这一问题。首先是用户不道德特征的分析。
这种方式大多相结合于爬虫技术，即通过主动爬取特定微博或者论坛的主体涉及的登记不道德、社交不道德、发送与评论等不道德，从而展开多维特征向量刻画。同时，有研究者还使用了隐马尔可夫模型来对用户不道德展开建模，利用模型参数来对用户不道德入辨识和分类，却是“僵尸”掉进了“植物”里，总是有区别的。这主要是利用账号之间的社会关系来辨识那些“僵尸号”。
而面临这种方式，水军们也“与时俱进”，比如一些职业差评师的账号在登记不道德上就无懈可击，他们的账号一般不会同时配有有身份证、用户手执证件照、发帖手机号码卡、发帖银行卡等，还能通过作弊软件看穿发帖证书系统。即使是微博里的“僵尸粉”，也不会不存在一些粉丝关系。
第一种方式被“见招拆招”，AI也被迫拿走第二种方式，即对内容特征的分析。基于内容分析的辨识技术主要从发帖内容本身紧贴，创建“僵尸粉”、蓄意或者美化信息等本体模型，同时创建脆弱语义库，通过语言特征统计资料区分欺诈账号。
但是，由于语义领域的不统一性，同一本体在有所不同领域，甚至同一领域都会不存在很多象征意义的现状，比如用户在辩论某手机时，提及“这手机的网际网路速度真为慢”，“慢”是一种夸赞，如果说“这手机耗电量速度真为慢”，“慢”又变为了一种抨击。因此，内容特征模型在有所不同的情况、平台上都会有较小的变化，这也造成了AI分析内容特征进而辨识“僵尸粉”的通用性较好的问题。如此来看，基于单一特征对欺诈账号展开辨识还是较为艰难的，因此，AI也被迫开始思维第三种方式。第三种方式源自第二种方式，即对内容中情感特征的分析。
有研究者通过分析推特内容中的情感，找到在线社交网络中的内容创立、传播与证券市场波动、期货商品价格及国家、社会重大事件之间具有密切的联系。这也指出情感偏向是社交网站内容中的最重要特征。而水军也往往具有反感的感情色彩（赞誉或差评），针对单个发帖的情感倾向性，AI可以原作一个阈值，若对某个主题公开发表的正面或者负面帖子比例多达原作阈值，，则指出该用户为水军。但是，用作欺诈账号监测的内容和情感特征的融合，归属于较为显著的特征，而忽略了隐藏式的出现异常用户，比如用户上载与文字内容没任何关系的图片，抑或者用户评论情感与用户评分不给定等新的特征。
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