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Près de la moitié des comptes Twitter diffusant des messages sur la plate-forme de médias sociaux sur la pandémie de coronavirus sont probablement des robots, ont déclaré mercredi des chercheurs de l’Université Carnegie Mellon.
Les chercheurs ont analysé plus de 200 millions de tweets sur le virus depuis janvier et ont découvert qu’environ 45% étaient envoyés par des comptes qui se comportaient plus comme des robots informatisés que des humains.
Il est trop tôt pour dire de manière concluante quels individus ou groupes sont à l’origine des comptes de robots, mais les chercheurs ont déclaré que les tweets semblaient viser à semer la division en Amérique.
“Nous savons que cela ressemble à une machine de propagande, et cela correspond certainement aux modes opératoires russes et chinois, mais cela prendrait énormément de ressources pour le prouver”, a déclaré Kathleen Carley, professeur d’informatique à l’Université Carnegie Mellon, qui mène une étude sur l’activité générée par les bots sur Twitter qui n’a pas encore été publiée.
Les chercheurs ont identifié plus de 100 faux récits sur le COVID-19 qui prolifèrent sur Twitter par des comptes contrôlés par des robots.
Parmi les informations erronées diffusées par les comptes de robots: les théories du complot sur les hôpitaux remplis de mannequins ou de tweets qui reliaient la propagation du coronavirus à travers les tours sans fil 5G.
De telles idées fausses sur Internet ont causé des dommages dans le monde réel. En Angleterre, des dizaines de tours sans fil ont été incendiées dans des actes qui, selon les autorités, ont été alimentés par de fausses théories du complot reliant le déploiement de la technologie 5G au coronavirus.
“Nous observons jusqu’à deux fois plus d’activité de robots que nous l’avions prévu sur la base des catastrophes naturelles, des crises et des élections précédentes”, a fait remarquer Mme Carley.
Une porte-parole de Twitter a refusé de commenter les conclusions de Carnegie Mellon, mais la société a déclaré avoir supprimé des milliers de tweets contenant des informations trompeuses ou potentiellement dangereuses sur le coronavirus.
LR/MAP
