The ExposeにあったTwitterのbotの話に興味が湧いたので、翻訳記事にしてみた件
はい！
この記事は、"わしらがメディアじゃ(以下わしメ)"に投稿するネタを見繕っている時に見かけた記事が、そのわしメに投稿するかどうかが怪しいラインの話かな？と思ったのですが、個人的に興味が湧いたので一回翻訳文を作ってみようと思った…という記事です😅💦
わしらがメディアは、こちら！
まだまだ産まれたての赤ちゃんみたいなチャンネルですが、宜しくお願いします🥺
そいでもって、今回取り扱いたいのは
この記事デェェェス！
このThe Exposeというサイトは明らかな嘘を付いたりする形跡は無いものの、あんまりWTMとかでソースにする方がいらっしゃらない上に「コレ、ホンマか？」となるエグいお話がポコじゃがブッ放たれるので、割と扱いに迷うサイトだったり。
なので、今回取り扱う記事も大っぴらに扱うには他の反応とかを待ちたいなぁ…というのが正直な所でありんす。
ほな、前置きはこの辺りにしておいて始めますか！
今回は少し書き方を変えてみて、全文を掲載しつつちょびっと茶々入れを差し込んだりしてみようと思います。
上手くいくかは、書いてみないと分からない！🤣🤣
Twitterの3万人のボットが応用心理学を使って「グレート・リセット」を推し進める
その1
ThinkingSlowは、Twitterのトラフィックを監視して、(※対象のアカウントが)特定のアカウントの"フォロワー"となり"いいね""リツイート"を増やすことで、"グレート・リセット"の政策課題を増幅させることを目的とした大規模なボット操作の仕組みを暴露しています。
ThinkingSlowは、金曜日のプレスリリースで、自動化された、いわゆるbotトラフィックが、Twitterのソーシャルメディアプラットフォームにおける重要な問題であることを述べました。
このトラフィックは、自動化されたアカウントや半自動化されたアカウントによって作成され、特定の個人や政治的メッセージを増幅させるために使用されます。
この増幅は、一般大衆を操作して、特定の政策が実際よりも著しく人気があると信じ込ませるという悪意ある目的に役立っています。
この序文で"金曜日のプレスリリース"というものが気になったので、そちらの翻訳文を差し込みますね💦
何せ1ページの文書ですし🥴
プレスリリース
2022年10月7日
ThinkingSlow参加者が、国会議員(Zarah Sultana、Chris Bryant、Richard Burgon、Ed Davey)のTwitterトラフィックの改ざんについて基準委員会に正式な苦情を提出。
Twitterのソーシャルメディアプラットフォームでは、自動化されたトラフィック、いわゆるボットトラフィックが大きな問題になっています。
このトラフィックは、自動化されたアカウントや半自動化されたアカウントによって作成され、特定の個人や政治的メッセージを増幅させるために使用されています。
この増幅は、一般大衆を操作して、特定の政策が実際よりも大幅に人気があると信じ込ませるという悪意ある目的に役立っています。
ThinkingSlowのTwitterトラフィック量の広範な分析に基づき、上記の国会議員のアカウントは、かなりの自動トラフィック量の受信者として識別されています。
英国の有名なジャーナリストや学者が1回のツイートで400以上の「いいね！」を獲得しないのに比べ、上記の国会議員のツイートは1回のツイートで5,000程度の「いいね！」を獲得します。
1ツイートあたり5,000の「いいね！」は、隣接する選挙区の他の国会議員の約180倍であり、このような異常事態は自動増幅を示唆しています。
上記国会議員の"いいね！"やリツイート(RT)のサンプルをもとに、特定のツイートに対する"いいね！"や"RT"の約50%から80%が、本物のユーザーによるものではなく自動化されていると判断しています。
そこで、国会議員行動規範第5条に基づき、国会議員立会人に対し、国会議員が"公明正大かつ誠実に"行動するという一般原則に違反する可能性があるとして、調査を依頼しました。
苦情の編集されたコピーは、以下のサイトでご覧いただけます。
https://thinkingslow1.wpcomstaging.com/wp-content/uploads/2022/10/Complaint- standards-Oct-7_editedG_redacted.docx.pdf
ThinkingSlowについて
ThinkingSlowは、公衆衛生、言論の自由の検閲、家庭生活など、多くの分野におけるイギリス圏政府の行き過ぎた行為を懸念する個人からなる法人格のないグループです。
詳細は以下をご覧ください。
www.thinkingslow1.com
こんな感じの内容です。
このThinking Slowが取り扱っている案件は英国のお話で、冒頭で名前を晒されている議員4名のいいね！とかの数がおかしい！という事を指摘したそうな。
…こうして見ますと、他人事とはとても思えませんな〜😱😱😱
その2
彼らは、これらのbotの仕組みの概要を示すダウンロード可能なドキュメントを用意しました。
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約3万個のbotが、"オンメッセージ"である関連個人(※受益者)のコメントとそのトラフィックを約100倍以上に増幅しているのです。
いくつかの可能性がありますが、私たちは単一の説明を割り当てているわけではありません。
可能性としては、以下のようなものがあります。
・受益者がお金を払ってボリューム(※botの数)を増やす。
・アルゴリズムが独自の基準に基づいて選択する。
・受益者は、botの役割を認識している場合もあれば、認識していない場合もある。
私たちは、botファームを運営しているのが誰であるかについてはコメントしません。
私たちが考えているのは、Twitterと関連するサイバーセキュリティ当局の両方がこれらの活動を認識しており、それを止めないことを選んでいるということです。
Twitterbotの世界へようこそ:(pdf):ThinkingSlow:2022年8月
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botには2つのタイプが確認されています。
・Covert-あるグループと別のグループにアピールするシンボルで覆われている。
・Overt-大部分が空白のプロフィール("いいね"のみ)。
下の画像は、それぞれの例を示しています。
Twitterボットの世界へようこそ(pdf):ThinkingSlow:2022年8月
この項目では、botの展開するパターンを説明しています。
バズらせたい個人にbotをどう絡ませるのかについては
対象の人がカネで買う
自動的に「あ、コイツ流行らそう！」と決めた人にbotを送り込む
…というふた通りなので、バズらせたい対象の人はbot活動を知ってる事も知らない事もある…という感じですな。
で、botにもふた通り存在していまして
プロフィールがそこそこキチンと作られている、パッと見では判別の付きにくいタイプ(記事中では"Covert")
プロフィールが作成したてな、いかにも数合わせっぽいタイプ(記事中では"Overt")
となります。
まぁ正味な話、おいらの記事を普段お読みになられる皆様に置かれましては「そんなん、よう知っとるわ！」と思われますでしょうが😅💦
ある意味ではTwitterのbotの、基本的な仕組みのおさらい的な側面を持っていますね🥴✨✨
その3
以下のビデオで、ThinkingSlowは、これらのTwitterのbotに関連する、グローバルレベルでの調査について説明し、それがどのような影響を及ぼすかについて述べています。
「私たちがこの調査に多くの時間を費やしたいと思う理由は、これらのbotファームは自分たちで作り出したものではなく、自分たちで運営しているものでもないことを、人々が理解する必要があるからです。
誰かが、特定のメッセージを、特定の人々のために、特定の時間に増幅させるために、これらのボットファームを動かしているのです。
これはランダムなノイズではないのです。
国有化、検閲による政府介入の強化、気候変動への警鐘...これらの活動を実際に行っている人たちは、何か不吉なことを行っているのです。
目的ははっきりしています。
応用心理学です。
不人気な政策を、現実の何百倍、何千倍も人気があるように見せているのです。」
応用心理学🤔
普段の生活ですと中々聞き慣れない言葉が出ましたよ〜🥺🥺🥺
おいら、こういうのは専門外なんですけどー！？💦
ひとまずこういうサイトを持って来ましたが、このサイトにあります"応用心理学の種類"の中では認知心理学ってのがそれっぽいのかな？
で、今回の記事で扱っているお話に当てはめますと、Twitter上で大量のbotの支援を受けてバズらせたツイートを、一般の人々は「おお〜、なるほど！」とインプットしてしまう部分を、応用心理学に当てはめられると考えた様ですね💦
う〜ん、難しいぞこりゃ😭💦
その4
ThinkingSlowは、3人の国会議員を最も近い選挙区と比較してベンチマークを行い(以下の画像を参照)、これらのボットがメッセージを増幅させる大きさを実証しました。
3枚目の画像は、"隣接する自由民主党選挙区と比較したEd Daveyのツイートごとのボットブーストのフォロワーといいねの影響"と題する必要がありますので、ご注意ください。
Z.SultanaのTwitterアカウントをボットファームで操作すると、隣接する選挙区と比較して1ツイートあたり180倍の"いいね！"が発生
C.BryantのTwitterアカウントをボットファームで操作すると、隣接する選挙区と比較して1ツイートあたり100倍以上の"いいね！"が発生
ボットファームを使ったEd DaveyのTwitterアカウントの操作により、副首相のツイートに対して50倍の"いいね！"が発生
("隣接する自由民主党選挙区と比較したEd Daveyのツイートごとのボットブーストのフォロワーといいねの影響"と題する必要があるみたいです)
ここでは冒頭のプレスリリースで晒してた4名のうち3名をサンプルとして、ベンチマーク画像を貼り付けております。
いいね！の数がいくら何でもおかし過ぎるぞ！？という指摘ですねえ。
…正直言って、こういうのを見てると他人事に見えないんですよね😅💦
「何で◯◯のツイートはあんなに伸びるだろ？コメントの数の割に…」と、まぁ割と色んなアカウントで感じてたりします🤪
その5
金曜日、ThinkingSlowは、4人の国会議員のアカウントでTwitterのトラフィックが操作されたことに関して、基準委員会に苦情を提出しました。
Zarah Sultana、Chris Bryant、Richard Burgon、Ed Daveyの4人の国会議員のアカウントでツイッターのトラフィックを操作していたことに関する苦情を提出しました。
ThinkingSlowのTwitterトラフィック量の広範な分析に基づき、上記の国会議員のアカウントは、かなりの自動トラフィック量を受け取っていることが確認されました。
英国の有名なジャーナリストや学者が1ツイートあたりの"いいね！"を貰った件数が400件以下であるのに対して、これらの国会議員のツイートは、
1ツイートあたり約5,000件の"いいね！"を貰っています。
1ツイートあたり5,000件の"いいね！"は、隣接する選挙区の他の国会議員の約180倍で、このような異常な現象は自動増幅を示唆しているとThinkingSlowは述べています。
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上記の国会議員の"いいね！"とリツイート(RT)のサンプルに基づき、特定のツイートに対する"いいね！"とRTの約50%〜80%が、本物のユーザーによって生成されたものではなく、自動化されたものであると判断しています。
国会議員行動規範第5条の規定に基づき、国会基準委員会に調査を依頼するとともに、国会議員が"高潔さと誠実さ"を持って行動するという一般原則に違反する可能性があることを検討しています。
プレスリリース(pdf):ThinkingSlow:2022年10月7日付
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ThinkingSlowが国会基準委員会に提出した訴状には、次のように書かれています。
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政治の場では、(このbotトラフィックの)主な目的は閲覧者を(※印象)操作することであり、我々は、印象操作された上記の国会議員が、Twitterユーザーと一般市民を欺く目的で、これを許している(もしくはやっている)ものだと考えています。
このような行為は、行動規範に基づく各議員の義務、特に"高潔さと誠実さ"をもって行動するという全体的な義務に関して、一貫性がありません。
ソーシャルメディア活動は、明らかに印象操作された国会議員の公的コミュニケーションの重要な部分を形成しており、したがってこれらの活動は、私生活ではなく公的生活の範囲に含まれることになります。
上記の国会議員たちは、それぞれ何千ものツイートを行い、最も多いのはクリス・ブライアント議員で、合計814万ツイートという驚異的な数字を記録しています。
我々は、印象操作された国会議員のツイートの膨大なレベルの(※botの介入による、印象の)改ざん増幅は、誠実に行動する全体的な要件、特に規範のセクションVのパラグラフ17に違反すると考えています。
このような(※作為的な)増幅がツイッターの利用規約の違反を意味することから、国会のICT利用ポリシーの関連違反があるかもしれませんが、それはこの苦情の範囲外です。
これらの申し立てを調査し、確認された場合は、上記の印象操作された国会議員に対し、ツイッターの自動トラフィックの使用を(※行った事を)認める公式声明を出すこと、およびツイートの増幅を停止する措置を取ることを要求することを求めます。
2022年10月5日:国会基準委員会事務局への苦情の手紙(pdf)
この部分は〆の部分で、冒頭でリンクを貼り付けていたプレスリリースなどから抜粋しているのが主な部分になります😊
この文章はdeepl翻訳から少し加筆を加えておりまして、日本語として見た時にある程度読みやすくする為に差し込んております💦💦
"(※)"で文中に差し込んでいるのがソレです💦💦
終わり
という訳で、如何でしたでしょうか？
今回は翻訳文の途中途中にコメントを差し込む形をとってみましたが…💦💦
文章の量が多いものではやらないと思いますが、今回の記事くらいのボリュームであれば単独の記事として出す時に、こうした試みをやってみたいなぁと考えておりました🥺
記事の内容としてはTwitterに身を投じている方々であれば「あ〜、あるある！」となる筈の、かな〜り身近なものでは無いでしょうか😊
それでは、またね〜！👋👋
※タグ付け用に置いてます💦
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