2013年，丹麥技術(shù)大學(xué)的計算機科學(xué)家Sune Lehmann為了課堂上的一個社交網(wǎng)絡(luò)實驗，設(shè)計了他的第一批網(wǎng)絡(luò)機器人。他說，當時Twitter上的機器人非常簡單模糊，它們的存在主要是為了增加一些Twitter賬號的粉絲數(shù)量。Lehmann希望讓學(xué)生知道，這類機器人會如何操縱社交系統(tǒng)。為此，他們共同設(shè)計了歌手賈斯汀·比伯(Justin Bieber)的虛擬粉絲機器人。

“比伯機器人”(Bieber Bots)的設(shè)計很簡單，并且迅速吸引了成千上萬的關(guān)注者。但是，社交媒體機器人在不斷演變，越來越復(fù)雜，難以被發(fā)現(xiàn)。2016年美國總統(tǒng)大選之后，這些機器人迅速成為公眾關(guān)注的焦點;有人指控稱，大量網(wǎng)絡(luò)機器人被部署在社交媒體上，為特朗普在選舉中造勢?！巴蝗恢g，它變成了大家都感興趣的東西?！盇llem說。

社交媒體機器人批量吐出計算機生成的內(nèi)容，被指通過散布錯誤信息，影響選舉，損害公共健康?，F(xiàn)在，一些社會科學(xué)家提出了一項新的指控：對于一些通過挖掘Twitter、Reddit和Instagram等熱門網(wǎng)站，以獲取有關(guān)人類健康和行為信息的研究，社交媒體機器人會混淆視聽。

這類網(wǎng)站的數(shù)據(jù)可以幫助科學(xué)家了解：自然災(zāi)害如何影響心理健康;為什么美國的年輕人對電子煙趨之若鶩;人們?nèi)绾瓮ㄟ^復(fù)雜的社交網(wǎng)絡(luò)聚集起來。要開展這些研究，就要將真實的聲音與網(wǎng)絡(luò)機器人的“聲音”區(qū)別開來。

“網(wǎng)絡(luò)機器人被設(shè)計成像真人一樣上網(wǎng)，”洛杉磯南加州大學(xué)的社會科學(xué)家Jon-Patrick Allem說，“如果研究人員想要描述公眾的態(tài)度，就必須確保他們在社交媒體上收集的數(shù)據(jù)確實來自真人?！?

之后，Allem用證據(jù)表明，網(wǎng)絡(luò)機器人更容易生成電子煙有助于戒煙1的推文，其概率是真人推文的兩倍——而事實是，這種論斷仍有很大的爭議。還有研究發(fā)現(xiàn)，機器人更容易宣揚大麻未經(jīng)證實的健康益處2。這些研究都是依靠算法來估計某個Twitter賬號為自動運行賬號的可能性。但是Allem表示，盡管有Botometer和BotSlayer之類的機器人檢測工具，許多社會科學(xué)和公共衛(wèi)生研究人員仍然未能采取必要步驟，把可能為自動生成的內(nèi)容從其數(shù)據(jù)中過濾掉。這里的部分原因在于，有些研究人員認為自己不具備這么做的專業(yè)知識。

Amelia Jamison警告說，這種疏忽會污染整個數(shù)據(jù)集。Amelia Jamison在馬里蘭大學(xué)研究健康差異，她在社交媒體上挖過反對疫苗接種的帖子。她說：“你可能會把它們視作真實討論的一份子，聽取這些聲音，但其實它們夸大了一些社群本身沒有表達的意見?！彼赋?，以她的研究課題為例，如果不剔除網(wǎng)絡(luò)機器人的影響，她可能會認為反對疫苗的聲音越來越多或是以變相的方式又出現(xiàn)了，而實際情況并非如此。

德國萊布尼茨社會科學(xué)研究所的信息科學(xué)家Katrin Weller認為，該領(lǐng)域必須解決的一個問題是如何定義網(wǎng)絡(luò)機器人。并非所有的網(wǎng)絡(luò)機器人都在惡意散布錯誤信息：某些機器人會提供氣象站的最新天氣情況、浮標采集的海平面變化數(shù)據(jù)，或是一般新聞報道。Weller指出，一些研究人員對Twitter機器人的定義是，每天發(fā)送消息超過一定數(shù)量的賬號——這個定義較為寬松，會把一些愛刷屏的真人推特賬號誤算在內(nèi)。

其他定義更為復(fù)雜一些。機器人檢測器與機器人開發(fā)者始終處于一種“你追我趕”的競賽中。第一代社交媒體機器人還是相對簡單的程序，只會固定地轉(zhuǎn)發(fā)他人的帖子。但是時至今日，隨著機器學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，能夠發(fā)布原創(chuàng)內(nèi)容的復(fù)雜機器人已經(jīng)問世了。有些機器人會不定時地發(fā)布一些內(nèi)容，還會模仿人類的習(xí)慣，例如在大家可能睡著的時候不發(fā)任何東西。一些機器人開發(fā)者會將真人生成的內(nèi)容與自動生成的內(nèi)容混在一起，增強機器人的偽裝能力。

像Lehmann一樣，一些社會科學(xué)家正在自己設(shè)計機器人，來開展社會實驗。賓夕法尼亞州立大學(xué)的政治學(xué)家Kevin Munger和他的同事制造了一些特別的機器人，這些機器人能識別使用種族主義語言的Twitter用戶，并對其進行指責。研究人員讓一組機器人使用白人男性作為頭像，另一組使用黑人男性作為頭像。Munger發(fā)現(xiàn)，Twitter用戶在被前一組機器人指責后，更有可能淡化種族主義言論3。

在比伯機器人大獲成功之后，Lehmann又設(shè)計出了更先進的機器人，以研究行為如何從一個群體傳播到另一個群體。但是，由于網(wǎng)絡(luò)機器人已經(jīng)聲名狼藉，可能出現(xiàn)的公眾抗議讓他考慮放棄該方法?！皣@網(wǎng)絡(luò)機器人的一切都糊了?！? 他說，“我有時候會想：‘我要再找一個安靜的角落，在不會招致爭議的情況下安心做研究?！?”

“一旦你對網(wǎng)絡(luò)機器人以及檢測它們的方式有了更多的了解，它們的創(chuàng)建者也掌握了同樣的信息?！比鹗刻K黎世大學(xué)的定量健康地理學(xué)研究人員Oliver Grübner說，“這是一個非常棘手的問題。”