Elon Musk mengambil pendekatan yang salah untuk menghitung pesan palsu dan spam di Twitter: para ahli

Tesla CEO Elon Musk mengirim Indonesia Saham jatuh pada hari Jumat ketika dia mengatakan dia akan meluncurkan mobilnya Akuisisi jaringan sosial senilai $44 miliar “ditangguhkan” Saat meneliti persentase akun palsu dan spam di platform.

Meskipun Musk kemudian mengklarifikasi bahwa dia masih berkomitmen pada kesepakatan itu, dia terus berbicara tentang masalah akun palsu. Dia menulis di Twitter bahwa timnya akan melakukan analisisnya sendiri dan menyatakan keraguan tentang keakuratan angka yang dilaporkan Twitter dalam pengajuan keuangan terbarunya.

karena Laporan pendapatan untuk kuartal pertama tahun iniTwitter telah mengakui keberadaan sejumlah “akun palsu atau spam” di platformnya, bersama dengan penggunaan atau pengguna aktif harian (mDAU) yang sah. Perusahaan menyatakan, “Kami melakukan audit internal terhadap sampel akun dan memperkirakan bahwa rata-rata akun palsu atau spam selama kuartal pertama 2022 mewakili kurang dari 5% dari MDAU kami selama kuartal itu.”

Indonesia Dia juga mengaku melebih-lebihkan jumlah pengguna sebanyak 1,4 juta hingga 1,9 juta selama tiga tahun terakhir. Perusahaan menulis, “Pada bulan Maret 2019, kami meluncurkan fitur yang memungkinkan orang untuk menautkan beberapa akun terpisah bersama-sama untuk beralih antar akun dengan mudah,” ungkap Twitter. “Terjadi kesalahan pada saat itu, tindakan yang diambil di seluruh akun utama mengakibatkan semua akun tertaut dihitung sebagai mDAU.”

Sementara Musk mungkin penasaran, para ahli di media sosial, disinformasi, dan analisis statistik mengatakan pendekatan yang diusulkannya untuk analisis lebih lanjut sangat tidak memadai.

Inilah SpaceX dan Tesla CEO mengatakan dia akan membatasi jumlah akun spam, palsu dan duplikat yang ada di Twitter:

“Untuk mengetahui jawabannya, tim saya akan secara acak mengambil sampel 100 pengikut Twitter. Saya mengundang orang lain untuk mengulangi proses yang sama dan melihat apa yang mereka temukan.” Dia menjelaskan metodologinya di tweet berikutnya, menambahkan, “Pilih akun mana pun dengan banyak pengikut,” dan “Buang 1.000 pengikut pertama, lalu pilih setiap sepuluh. Saya terbuka untuk ide-ide yang lebih baik.”

Musk juga mengatakan, tanpa memberikan bukti, bahwa ia memilih 100 sebagai nomor ukuran sampel untuk studinya karena itulah nomor yang digunakan Twitter untuk menghitung angka dalam laporan pendapatan mereka.

“Sampling acak yang masuk akal tidak apa-apa. Jika beberapa orang secara independen mendapatkan hasil yang sama dalam persentase akun palsu/spam/duplikat, itu akan menjadi jelas. Saya memilih 100 sebagai angka untuk ukuran sampel, karena itulah yang digunakan Twitter untuk menghitung <5 % palsu/spam/duplikat.”

Twitter menolak berkomentar ketika ditanya apakah deskripsi metodologinya akurat.

Facebook Salah satu pendiri Dustin Moskovitz mempelajari masalah ini melalui akun Twitter-nya sendiri, mencatat bahwa pendekatan Musk sebenarnya tidak acak, menggunakan sampel yang sangat kecil, dan menyisakan ruang untuk kesalahan besar.

Dia menulis: “Saya juga merasa bahwa ‘kurangnya kepercayaan pada tim Twitter untuk membantu menarik sampel’ adalah semacam bendera merah.”

BotSentinel Pendiri dan CEO Christopher Buzzi mengatakan dalam sebuah wawancara dengan CNBC bahwa analisis oleh perusahaannya menunjukkan bahwa 10% hingga 15% akun di Twitter kemungkinan “tidak asli”, termasuk akun palsu, spammer, scammers, bot jahat, duplikat, dan tujuan tunggal. “akun kebencian” yang biasanya menargetkan dan melecehkan individu, bersama dengan orang lain yang dengan sengaja menyebarkan informasi yang salah.

BotSentinel, yang didukung terutama oleh crowdfunding, secara independen menganalisis dan mengidentifikasi aktivitas tidak autentik di Twitter menggunakan kombinasi perangkat lunak pembelajaran mesin dan tim pengulas manusia. Saat ini, perusahaan memantau lebih dari 2,5 juta akun Twitter, yang sebagian besar berbahasa Inggris.

“Saya pikir Twitter tidak secara realistis mengklasifikasikan akun ‘palsu dan spam’,” kata Bozzi.

Dia juga memperingatkan bahwa jumlah akun non-asli dapat muncul lebih tinggi atau lebih rendah di berbagai sudut Twitter tergantung pada topik yang sedang dibahas. Misalnya, lebih banyak akun non-asli yang men-tweet tentang politik, cryptocurrency, perubahan iklim, dan covid daripada yang membahas topik non-kontroversial seperti kucing dan origami, BotSentinel menemukan.

Carl T Bergstrom, rekan penulis profesor Universitas Washington Sebuah buku untuk membantu orang memahami data Menghindari jatuh ke dalam klaim palsu online, dia mengatakan kepada CNBC bahwa pengambilan sampel seratus pengikut dari salah satu akun Twitter tidak boleh sama dengan “uji tuntas” untuk mendapatkan $44 miliar.

Dia mengatakan ukuran sampel 100 adalah urutan besarnya lebih kecil dari biasanya bagi peneliti media sosial yang mempelajari hal semacam ini. Masalah terbesar yang akan dihadapi Musk dengan pendekatan ini dikenal sebagai bias seleksi.

Dalam sebuah surat kepada CNBC, Bergstrom menulis, “Tidak ada alasan untuk percaya bahwa pengikut akun Twitter resmi adalah contoh akun yang representatif di platform. Mungkin bot cenderung tidak mengikuti akun ini untuk menghindari deteksi. Saya akan mengikuti “Itu terlihat sah. Siapa yang tahu? Tapi saya tidak mengerti bahwa Musk Dia melakukan apa pun selain mempermainkan kita dengan skema pengambilan sampel yang konyol ini.”