Twittersphere'deki botlar

DÜZELTME (Nisan 2018): Orijinal raporda, 'liberaller' ve 'muhafazakarlar' kelimeleri bir cümlede tersine çevrildi. Şu şekilde düzeltildi: 'Şüpheli botlar, öncelikli olarak tarafından paylaşılan siyasi sitelere bağlantıların kabaca% 41'ini paylaşıyorliberallerve siyasi sitelere bağlantıların% 44'ü,muhafazakarlar- istatistiksel olarak önemli olmayan bir fark '. Başka bir cümlede, 'muhafazakarlar' kelimesi yanlışlıkla 'liberaller' yerine kullanıldı. 'Aksine, otomatik hesapların siyasi sitelere giden bağlantıların% 41'ini, esas olarak şunlardan oluşan kitlelerle paylaştığı tahmin edilmektedir:liberallerve esas olarak muhafazakarlardan oluşanların% 44'ü. Bu düzeltmeler, çalışmadaki otomatik hesapların genel bağlantı paylaşım davranışlarında liberal veya muhafazakar bir 'siyasi önyargı' kanıtı göstermediği sonucunu değiştirmez.

'Büyük ölçüde' kelimesi aşağıdaki cümleden de kaldırılmıştır: 'Twitter'ın kendisiyle ilişkili bağlantılar, şüpheli bot hesapları tarafından zamanın yaklaşık% 50'sinde paylaşılmaktadır - analiz edilen diğer birincil içerik kategorilerinden önemli ölçüde daha küçük bir pay'. % 50 rakamıesasenaltı kategorinin yalnızca beşinden daha küçük. Bu düzeltme, raporun analizini önemli ölçüde değiştirmez.

Doğrudan insan müdahalesi olmaksızın içerik yayınlayabilen veya diğer kullanıcılarla etkileşim kurabilen otomatik hesaplar olan sosyal medya 'botlarının' rolü, son yıllarda çok fazla inceleme ve ilgi konusu olmuştur. Bu hesaplar, çeşitli konular hakkındaki soruları gerçek zamanlı olarak yanıtlayarak veya haber hikayeleri veya olaylarla ilgili otomatik güncellemeler sağlayarak sosyal medya ekosisteminde değerli bir rol oynayabilir. Aynı zamanda, sosyal medyadaki siyasi söylem algılarını değiştirmeye, yanlış bilgileri yaymaya veya çevrimiçi derecelendirme ve değerlendirme sistemlerini manipüle etmeye çalışmak için de kullanılabilirler. Sosyal medya, genel haber ve bilgi ortamında giderek daha fazla öne çıkan bir konuma geldikçe, Amerikalıların değişen haber alışkanlıkları, çevrimiçi söylemin doğası ve çevrimiçi 'sahte haberlerin' yaygınlığı konusundaki daha geniş tartışmalarda botlar süpürüldü.

Botların rolü ve doğası üzerine devam eden bu tartışmalar bağlamında, Pew Araştırma Merkezi, Twitter'da paylaşılan bağlantılardan kaç tanesinin (çoğu platformun dışındaki bir siteye atıfta bulunur) botlar tarafından tanıtıldığını daha iyi anlamak için yola çıktı. insanlar yerine. Merkez bunu yapmak için en popüler 2.315 web sitesinin listesini kullandı.1ve 2017 yazında yaklaşık altı haftalık bir süre boyunca bu sitelere bağlantılar içeren kabaca 1,2 milyon tweet'i (İngilizce kullanıcıları tarafından gönderilen) incelendi. Sonuçlar, otomatik hesapların çok çeşitli önemli kişilerle bağlantıların yaygınlaştırılmasında oynadığı yaygın rolü göstermektedir. Twitter'daki web siteleri.

Bu çalışma bir Twitter botunu nasıl tanımlıyor?

Genel olarak, Twitter botları, içerik gönderebilen veya diğer kullanıcılarla otomatik bir şekilde ve doğrudan insan girişi olmadan etkileşime girebilen hesaplardır.

Botlar pek çok amaç için kullanılmaktadır. Bu çalışma, belirli bir bot davranışına odaklanıyor: web'deki içeriklere tweet atan veya retweet yapan botlar. Başka bir deyişle, bunlar belirli web sitelerini veya diğer çevrimiçi içeriği yayınlayan veya tanıtan botlardır.



Pek çok bot kendilerini bot olarak tanımlamaz, bu nedenle bu çalışma, otomatik veya kısmen otomatik hesaplar tarafından yayınlanan web'deki popüler sitelere Twitter bağlantılarının oranını tahmin etmek için Botometer adlı bir araç kullanır. Bir çalışma, Botometrenin yaklaşık% 86 oranında doğru olduğunu ve Pew Resesarch Center'ın Botometre sistemi için kendi bağımsız doğrulama testlerini gerçekleştirdiğini gösteriyor. Yanlış sınıflandırma olasılığını kabul etmek için, bu rapor boyunca 'şüpheli botlar' terimini kullanıyoruz. Botometrenin nasıl çalıştığına ilişkin ayrıntılar için metodolojiye bakın.

Bu araştırmanın temel bulguları arasında:

  • Tüm tweetlenen bağlantıların2 3popüler web sitelerinin% 66'sı, insan kullanıcılar yerine otomatik 'botlar' arasında ortak özelliklere sahip hesaplar tarafından paylaşılıyor.
  • Popüler haberler ve güncel etkinlik web siteleri arasında, tweetlenen bağlantıların% 66'sı şüpheli botlar tarafından yapılıyor - genel ortalamayla aynı. Bot tarafından oluşturulan tweet'lenmiş bağlantıların payı, belirli türdeki haber siteleri arasında daha da yüksektir. Örneğin, web'deki hikayeleri derleyen popüler toplama sitelerine tweet atılan bağlantıların tahmini% 89'u botlar tarafından yayınlanıyor.
  • Önemli haber ve medya sitelerine giden bağlantıların önemli bir kısmından nispeten az sayıda oldukça aktif bot sorumludur. Bu analiz, bu çalışmanın yapıldığı dönemde popüler haber ve güncel olay sitelerine tweet atılan bağlantıların% 22'sinden en aktif 500 şüpheli bot hesabının sorumlu olduğunu ortaya koyuyor. Karşılaştırıldığında, en aktif 500 insan kullanıcı, bu satış noktalarına tweet atılan bağlantıların çok daha küçük bir kısmından (tahmini% 6) sorumludur.
  • Çalışma, otomatik hesapların halihazırda genel bağlantı paylaşımı davranışlarında liberal veya muhafazakar bir 'siyasi önyargıya' sahip olduğuna dair kanıt bulamıyor. Bu, siyasete yönelik materyal içeren haber sitelerinin alt kümesinin analizinden ortaya çıkar. Şüpheli botlar, esas olarak liberaller tarafından paylaşılan siyasi sitelere bağlantıların kabaca% 41'ini ve esas olarak muhafazakarların paylaştığı siyasi sitelere bağlantıların% 44'ünü paylaşıyor - istatistiksel olarak önemli olmayan bir fark. Buna karşılık, şüpheli botlar haber ve güncel olay sitelerinden gelen bağlantıların% 57 ila% 66'sını paylaşıyor ve öncelikle ideolojik olarak karışık veya merkezci bir insan izleyici tarafından paylaşılıyor.

Twitter botlarının iş başında örnekleri

Botlar çok çeşitli amaçlar için kullanılabilir. İşte Twitter'da çeşitli görevleri gerçekleştiren bazı bot örnekleri:

  • Netflix Bot (@netflix_bot), çevrimiçi akış hizmetine yeni içerik eklendiğinde otomatik olarak tweet atar.
  • Grammar Police (@_grammar_), gramer açısından yanlış tweet'leri tanımlayan ve doğru kullanım için öneriler sunan bir bottur
  • Museum Bot (@museumbot) Metropolitan Museum of Art'tan rastgele görüntüler yayınlıyor
  • CNN Breaking News Bot (@attention_cnn), CNN'in son dakika haberi olduğunu iddia ettiğinde uyarı gönderen resmi olmayan bir hesaptır.
  • New York Times 4th Down Bot (@ NYT4thDownBot), canlı NFL analizi sağlayan bir bottur.
  • PowerPost by the Washington Post (@PowerPost), Washington'daki karar vericiler hakkında haberler sağlayan bir bottur.

Bu bulgular, 27 Temmuz - 11 Eylül 2017 tarihleri ​​arasında popüler web sitelerine bağlantılar içeren İngilizce kullanıcılarından gelen yaklaşık 1,2 milyon tweetin rastgele bir örneğinin analizine dayanıyor.4Bu analizde kullanılan popüler sitelerin listesini oluşturmak için Merkez, çalışma döneminin ilk 18 günü boyunca en çok paylaşılan yaklaşık 3.000 web sitesini belirledi ve bunları çeşitli özelliklere göre kodladı.5Araştırmacılar, içeriklerini sınıflandırmak için yeterli bilgi bulunmayan ölü, çoğaltılmış veya sitelere yönlendirilmiş bağlantıları kaldırdıktan sonra, 2.315 web sitesi listesine ulaştı.

İlk olarak, bu siteler birincil odak alanlarına göre altı farklı topikal gruba ayrıldı. Konuyla ilgili gruplamalar şunları içeriyordu: yetişkin içeriği, spor, ünlüler, ticari ürünler veya hizmetler, kuruluşlar veya gruplar ve haberler ve güncel olaylar. Bu birincil kategorilerle karşılaştırma yapmak için araştırmacılar, Twitter'ın kendi içindeki içeriğe yönlendirilen bağlantıları ayrı bir kategoriye koydu.

İkinci olarak, geniş bir şekilde haberlere ve güncel olaylara odaklanan siteler (toplamda 925 site bu kriteri karşıladı), daha sonra üç ek kritere göre kodlandı:

  • Site içeriğinin çoğunluğunun başka siteler veya yayınlar tarafından üretilen toplu veya yeniden yayınlanmış materyallerden oluşup oluşmadığı;
  • Sitenin bir siyaset bölümü içerip içermediği ve / veya en çok okunan başlıklarında siyasi hikayelerin öne çıkıp çıkmadığı; ve
  • Sitenin bir iletişim sayfası olup olmadığı (bir sitenin okuyuculara yorum ve geri bildirim gönderme yeteneği sunup sunmadığına dair bir vekil görevi görebilecek bir özellik).

Üçüncüsü, Merkez, siyasi hikayeleri veya bir politika bölümünü öne çıkaran ve esas olarak bir ABD izleyicisine hizmet eden ek bir haber alt kümesi ve güncel olay siteleri belirledi. Bu siyasi yönelimli haber ve güncel olay sitelerinin her biri daha sonra öncelikle liberal bir izleyici kitlesine, muhafazakar bir izleyiciye veya karma bir okuyucu kitlesine sahip olarak kategorize edildi.6

Bir sonraki adım, bu sitelere tweet atılan her bir bağlantıyı incelemek ve bağlantının otomatik bir hesaptan gönderilip gönderilmediğini belirlemeye çalışmaktı. Merkez, botları tanımlamak için Güney Kaliforniya Üniversitesi ve Indiana Üniversitesi'ndeki araştırmacılar tarafından geliştirilen 'Botometre' olarak bilinen bir araç kullandı. Şimdi ikinci enkarnasyonunda, Botometer, herhangi bir hesabın otomatikleştirilip otomatikleştirilmeme olasılığını, hesabın yaşı, ne sıklıkta yayınladığı ve diğer faktörlerin yanı sıra takipçi ağının özellikleri de dahil olmak üzere bir dizi kritere göre tahmin ediyor. Pew Araştırma Merkezi'nin Botometre sistemi testlerine göre nispeten yüksek bir otomatikleştirme olasılığına sahip olduğu tahmin edilen hesaplar, bu analizin amaçları doğrultusunda botlar olarak sınıflandırıldı.7

Yukarıda açıklanan veri toplama, site kodlama ve bot algılama analizi toplu olarak aşağıdaki temel araştırma sorusuna bir cevap sağlar:Popüler web sitelerine tweet atılan bağlantıların yüzde kaçı insan kullanıcılar yerine otomatik hesaplar tarafından yayınlanıyor?

Bu araştırma, sosyal medyadaki bilgi ortamını ve kullanıcıların bu dijital alanlara girme yollarını inceleyen bir dizi Pew Araştırma Merkezi raporunun bir parçasıdır. Önceki çalışmalar göç haberleri ile ilgili tweetlerin doğasını ve kaynaklarını, kutuplaşmış bir Kongrede sosyal medya aracılığıyla haberlerin paylaşılma şekillerini, sosyal medyadaki bilim bilgilerinin paylaşılma ve güvenilme derecesini, sosyal medyanın sosyal medyanın rolünü belgelemiştir. çevrimiçi tacizin daha geniş bağlamı, ırk ilişkileri gibi temel sosyal meselelerin bu platformlarda nasıl oynandığını ve farklı grupların Twitter'da kendilerini nasıl düzenlediklerinin kalıpları.

Bot hesaplarının profillerinde kendilerini her zaman açıkça tanımlamadıklarını ve herhangi bir bot sınıflandırma sisteminin kaçınılmaz olarak bir miktar hata riski taşıdığını unutmamak önemlidir. Botometre sistemi bir dizi akademik yayında belgelenmiş ve onaylanmıştır ve Merkezdeki araştırmacılar, sonuçlarının bir dizi bağımsız doğrulama ölçümünü gerçekleştirmiştir.8Ancak, bazı insan hesapları otomatik olarak yanlış sınıflandırılırken, bazı otomatik hesaplar gerçek olarak yanlış sınıflandırılabilir. Bu nedenle, şüpheli bot hesapların trafiğinin payına ilişkin bu tahminlerde bir dereceye kadar belirsizlik vardır.

Ek olarak, bu raporda açıklanan analiz, belirli bir süre boyunca toplanan bir tweet alt kümesine dayanmaktadır. Bu, tüm web sitelerinin veya tüm medya özelliklerinin bir analizi değil, Twitter'da içeriklerine gönderilen bağlantıların sayısıyla ölçülen popüler web sitelerinin ve medya kuruluşlarının bir analizidir. Bu analiz, bu bağlantıların 'iyi' veya 'kötü' botlar tarafından paylaşılıp paylaşılmadığını veya bu botların ABD'nin içinden mi yoksa dışından mı kontrol edildiğini değerlendirmeyi amaçlamaz.Ayrıca söz konusu tweetlerin erişimini değerlendirmeye çalışmadı veya kaç insan kullanıcının bot tarafından oluşturulan içeriği gördüğünü, tıkladığını veya başka bir şekilde bu içerikle etkileşim kurduğunu belirlemek için.

Bot sınıflandırma çabamızla ilgili daha fazla ayrıntı, bu raporun metodolojisinde bulunabilir.

Otomatik hesap etkinliği, Twitter ekosisteminde öne çıkıyor

Otomatik hesaplar, Twitter ekosistemindeki içeriğe yönelik bağlantıların tweet olarak atılmasında önemli bir rol oynar. Merkezin analizi, en popüler web sitelerine tweet atılan tüm bağlantıların tahmini% 66'sının büyük olasılıkla insan kullanıcılar yerine otomatik hesaplar tarafından gönderildiğini ortaya koyuyor.

Bazı site türleri - özellikle yetişkinlere yönelik içerik ve sporlara odaklananlar - Twitter bağlantılarının özellikle büyük bir bölümünü otomatik hesaplardan alır. Otomatik hesaplar, çalışma süresi boyunca yetişkinlere yönelik içeriğe odaklanan popüler web sitelerine yönelik tüm tweet bağlantılarının tahmini% 90'ından sorumluydu. Spor içeriğine odaklanan popüler web siteleri için bu pay% 76 olarak tahmin edildi.

Otomatik hesaplar, diğer popüler site türleri için bağlantı paylaşımlarının biraz daha küçük bir oranını - her durumda hala çoğunluğu oluştursa da - oluşturur. En önemlisi, Merkezin analizi, Twitter'daki en popüler haberlere ve güncel etkinlik sitelerine tweet atılan bağlantıların% 66'sının bot hesapları tarafından paylaşılmış olabileceğini gösteriyor. Bu rakam, bir bütün olarak en popüler sitelerin ortalamasıyla aynıdır. Şüpheli otomatik hesaplar, ticari ürünlere veya hizmetlere odaklanan popüler sitelere gönderilen bağlantıların daha büyük bir bölümünü (% 73) ve ünlü haber ve kültürüne odaklanan sitelerin daha az bir bölümünü (% 62) oluşturmaktadır. Otomatik hesaplar tarafından bağlantı paylaşımlarının oranı, bu çalışmadaki altı konu kategorisine kıyasla Twitter.com ile ilişkili bağlantılar için - yani Twitter'da duran ve herhangi bir harici siteye yönlendirmeyen bağlantılar - için en düşüktür. Twitter ile ilişkili bağlantılar şüpheli bot hesapları tarafından zamanın yaklaşık% 50'sinde paylaşılır - bu, analiz edilen diğer birincil içerik kategorilerinden daha küçük bir paydır.

Odak noktası: Popüler haberler ve güncel olay web siteleri, tweet'lerde botlar tarafından bağlanır

Otomatik hesaplar, Twitter'daki çok çeşitli çevrimiçi medya kuruluşlarına önemli bir bağlantı paylaşır. Yukarıda belirtildiği gibi, Merkezin analizi, popüler haberlere ve güncel etkinlik web sitelerine tweet atılan bağlantıların% 66'sının botlar tarafından yayınlandığını tahmin ediyor. Analiz ayrıca, Twitter'daki popüler medya kuruluşlarına bağlantıların önemli bir kısmından nispeten az sayıda otomatik hesabın sorumlu olduğunu da ortaya koyuyor. En aktif 500 şüpheli bot hesabı, bu çalışmanın yapıldığı dönemde bu haber ve güncel olay sitelerine olan tüm bağlantıların% 22'sinden sorumluydu. Buna karşılık, en aktif 500 insan hesabı, bu tür sitelere giden tüm bağlantıların yalnızca% 6'sından sorumluydu.

Merkezin analizi ayrıca, belirli türdeki haberlerin ve güncel olay sitelerinin özellikle otomatik hesaplar tarafından tweet atılma ihtimalinin yüksek olduğunu gösteriyor. Bunlardan en önemlileri, toplama siteleri veya esas olarak web'deki diğer yerlerden içerik derleyen sitelerdir. Çalışma dönemi boyunca bu toplama sitelerine bağlantıların tahmini% 89'u bot hesapları tarafından yayınlanmıştır.

Otomatik hesaplar ayrıca, editör veya diğer personel ile iletişim kurmak için herkese açık bir iletişim sayfası veya e-posta adresi bulunmayan sitelere ortalamanın biraz üzerinde bağlantı oranı sağlar. Bu tür iletişim bilgileri, düzeltmelerin veya ek raporların temeli olarak hizmet edebilecek okuyucu geri bildirimi göndermek için kullanılabilir. Bu çalışmada incelenen popüler haber ve güncel olay sitelerinin büyük çoğunluğunun (% 90) halka açık, Twitter olmayan bir iletişim sayfası vardı. Bu tür bir iletişim sayfasından yoksun sitelerin küçük bir azınlığı, şüpheli botlar tarafından, iletişim sayfası olanlara göre daha yüksek oranlarda paylaşıldı. Bu tür sitelere giden bağlantıların yaklaşık% 75'i, çalışma döneminde şüpheli bot hesapları tarafından paylaşılırken, bu oran bir iletişim sayfası olan siteler için% 60'dı.

Öte yandan, belirli türdeki haber ve güncel olay siteleri, Twitter bağlantılarından otomatik hesaplardan ortalamanın altında bir pay alır. En önemlisi, bu analiz, politik içeriğe sahip popüler haberlerin ve güncel olay sitelerinin, Merkez'in analiz ettiği haber türleri ve güncel olay içeriği arasında bot hesaplarından en düşük bağlantı trafiğine sahip olduğunu ve diğer faktörleri sabit tuttuğunu göstermektedir. Çalışmanın süresi boyunca belirgin bir şekilde politika veya siyasi içerik sunan popüler medya kaynaklarının tüm bağlantılarının% 57'sinin bot hesaplardan kaynaklandığı tahmin edilmektedir.

Twitter botları, merkezdeki Twitter izleyicilerinden daha fazla içerik paylaşıyor

Liberaller veya muhafazakarlar tarafından paylaşılan medya kaynaklarının daha otomatik hesap trafiğini görüp görmediği sorusu, geçtiğimiz yıl boyunca tartışma konusu oldu. Bazıları, şüpheli bot hesaplarının ideolojik yelpazenin solunda veya sağında aşırı partizan siyasi haberleri paylaşmada üretken olduğundan endişelerini dile getirdi.

Ancak, Merkez'in analizi, otomatikleştirilmiş Twitter hesaplarının aslında ideolojik olarak karışık veya merkezci insan izleyicilere sahip sitelerden daha yüksek oranda bağlantı paylaştığını ortaya koyuyor - en azından popüler haberler ve güncel olay siteleri alanında siyasi haberlere ve meselelere yönelimli. Uzantı olarak, bu otomatik hesapların sitelerin bağlantılarını ideolojik olarak muhafazakar veya liberal insan izleyicilerle paylaşma olasılığı daha düşüktür. Ek olarak, bot trafiğinin oranındaki sağ-sol farkları önemli değildir.

Bu analiz, manşetlerinde siyasi hikayelere yer veren veya bir politika bölümü olan ve esas olarak ABD izleyicisine hizmet eden popüler haberlerin ve güncel olayların bir alt grubuna dayanmaktadır. 2.315 popüler sitenin tam örneğimizden toplam 358 web sitesi bu kriterleri karşıladı. Araştırmacılar, çalışmanın süresi boyunca Twitter'da bu sitelere bağlantılar paylaşan şüpheli otomatik olmayan hesapları izole ettiler ve her sitenin Twitter kitlesinin ideolojisini tahmin etmek için yazışma analizi olarak bilinen istatistiksel bir teknik kullandılar.

Yazışma analizi öncelikle tek tek sitelerin ne kadar tutarlı bir şekilde bazı kullanıcılar tarafından paylaşıldığını ve diğerleri tarafından paylaşılmadığını ölçer. Daha sonra onları bir araya getirir ve farkın derecesini ölçer. Bu analize göre, sıfırdan büyük bir puan, bir sitenin hedef kitlesinin tutarlı bir şekilde muhafazakar olduğunu gösterirken, sıfırdan düşük bir puan, bir sitenin hedef kitlesinin daha tutarlı bir şekilde liberal olduğunu gösterir. Bu, davranışın ortaya çıkardığı ideolojik tercihleri ​​tahmin eden bilimsel araştırmaya dayanan bir tekniktir. Araştırmacılar, hangi sitelerin çoğunlukla liberal, muhafazakar veya ılımlı bir kitle tarafından paylaşıldığını ve her siteyi botların kaç kez paylaştığını görmek için bu yöntemi kullanabilir. Yazışma analizinin, web sitesinin içeriğinin herhangi bir analizi olmaksızın - yalnızca insan kullanıcıların paylaşım modellerini - hedef kitle ideolojisi tahminlerini ürettiğine dikkat etmek önemlidir. Daha fazla ayrıntı için metodoloji bölümüne bakın.

Merkezin analizi, şüpheli özerk hesapların, daha liberal veya daha muhafazakar bir izleyici kitlesi tarafından daha sık paylaşılanlardan ziyade, ideolojik yelpazenin merkezine yakın puan alan insan kullanıcılar tarafından paylaşılan sitelere daha yüksek oranda bağlantı verdiğini ortaya koyuyor. Analize göre, otomatik hesaplar ideolojik olarak karışık veya merkezci bir insan izleyici tarafından paylaşılan siyasi sitelere bağlantıların yaklaşık% 57 ila% 66'sını paylaşıyor. Buna karşılık, otomatik hesapların siyasi sitelere olan bağlantıların kabaca% 41'ini esas olarak liberallerden oluşan kitlelerle ve% 44'ünü muhafazakarlardan oluşan izleyicilerle paylaştığı tahmin edilmektedir. Liberal kitlelere sahip siteler arasındaki paylaşım oranları, muhafazakar kitlelere sahip olanlardan önemli ölçüde farklı değildir. Bununla birlikte, spektrumun her iki ucundakilerle karşılaştırıldığında merkez kitlelere sahip siteler için paylaşım oranlarındaki farklılıklar, büyük ölçüde hata paylarının ötesindedir.

Şüpheli bot hesapları, ideolojik olarak merkezci veya karma bir kitleyle popüler siyasi sitelere daha fazla bağlantı paylaşır

Bu analizin bulgularını yorumlarken bazı uyarılara dikkat etmek önemlidir. Birincisi, bu çalışma sadece Twitter'da aldıkları hisse sayısıyla ölçülen önemli medya kuruluşlarını incelemektedir. İkinci olarak, insanlar tarafından paylaşılan içeriğin ve botlar tarafından paylaşılan içeriğin doğruluğunu (veya eksikliğini) incelememektedir. Son olarak, genel paylaşım oranlarına odaklanır ve insan kullanıcıların sonraki paylaşımlarını veya katılımlarını hesaba katmaz.

Facebook   twitter