Трансатлантична комісія з чесних виборів є складовою Фундації «Альянс Демократій». У період з березня по липень 2019 року аналітики проводили моніторинг дискусій у соціальних мережах, що стосувалися президентських і парламентських виборів в Україні.

Подібний аналіз організація проводить не вперше. Минулого року вони також аналізували, приміром, дискусії щодо виборів в Італії, Мексиці, а ще — референдуму в Македонії.

«Шлях для дезінформації часто є таким: вона публікується на сумнівних сайтах чи російських ресурсах (як RT); потім її просувають у Twitter за допомогою фейкових акаунтів, а далі у Facebook та YouTubeвона вже розходиться через друзів користувачів. Цей шлях ми спостерігаємо навіть у тих країнах, де Twitter не є дуже популярним», — розповів Гаррі Недельку, керівник проекту з моніторингу.

Приміром, в Італії експерти виявили, що під час виборів близько 15-20 % дискусії в соціальних мережах було створено ботами. А під час виборів у Мексиці з’ясували, що такі технології використовує не лише Росія, а й Іран і Венесуела. 28 % ботів розганяли інформацію з HispanTV (медіа Ірану), 24 % — з La Radio del Sur (Венесуела), 19 % — зі Sputnik (Росія).

«Тобто боти — це простий інструмент. Він не потребує дуже багато грошей, але завдає великої шкоди. Відтак, його може застосовувати практично будь-яка влада», — зауважив пан Недельку.

Гаррі Недельку

Але в Україні дослідники помітили найбільшу кількість ботів. У середньому в Україні автоматизовані акаунти відповідали за 27,5 % дискусії під час виборів. Дуже активними вони були напередодні президентських виборів. Якщо в травні боти відповідали за 15 % дискусії, то у квітні — за 23 %. У проросійському сегменті ботів було найбільше — 34 %.

Що «розкопали» про українські вибори?

Аналітик соціальних мереж Гарет Хем зауважив, що пік активного обговорення був саме під час президентських виборів. На парламентських градус дискусії був значно нижчим.

Twitter показано для наочності. В інших соціальних мережах, за словами дослідників, ситуація аналогічна

У травні–червні дослідники також виявили мережу російських ботів. Вона публікувала майже стільки ж інформації (23 %), як і прихильники Володимира Зеленського (23,7 %).

«Як ми визначаємо, що ці боти пов’язані з Росією? Звісно, тут іде мова більше про вірогідності. Але ми дивимося на локацію акаунтів, якщо є така можливість. Якщо немає, то перевіряємо, у якій часовій зоні перебуває акаунт і які його налаштування мови. Якщо говорити про вебсайт чи блог, то ми дивимося й на IP-адресу. Утім, такі детальні кроки застосовувалися лише для малих сіток обговорення. На макрорівні, якщо дивитися на сотні тисяч акаунтів, то вони, швидше за все, будуть базуватися у РФ, а меседжі поширюватися російською мовою», — розповів пан Хем «Детектору медіа».

Гарет Хем

Щодо інформаційних кластерів (група обговорення) «Слуги народу» та «Європейської солідарності»: упродовж дослідження більше ботів експерти постійно бачили в першої партії. Перед виборами кількість ботів у кластері «Слуги народу» навіть перевершувала проросійський.

Крім того, комісія виявила зону скоординованої дезінформації, яка поширювалася в соціальних мережах під час виборів. У цій сітці вирізнялися шість потужних акаунтів, які постійно посилалися на чотири сумнівні сайти. У цій «зоні дезінформації» облікові записи або видавали себе за інших людей, або показували себе палкими прихильниками СРСР, або вдавалися до висміювання та абсурду.

Дослідники зауважили, що дезінформацію поширювали не тільки свіжі облікові записи, але й ті, які були створені давно. Їх називають «сплячими». Такі акаунти майже не ведуть ніякої активності, утім «вмикаються» в потрібні періоди для інформаційних кампаній.

Напередодні парламентських виборів проросійський кластер помітно зріс. Він залишався найбільшим упродовж виборчої кампанії. Як ідеться в дослідженні, ці дописувачі трохи більше підтримували Володимира Зеленського, але в цілому меседжі щодо України були вкрай зневажливими.

«Проросійські акаунти намагалися грати на слабких місцях протиборчих сторін у країні. Впливові особи, як Анатолій Шарій, мали великий вплив на цей кластер. Він формує місток між людьми й ботами та є частиною цих “симбіотичних стосунків”», — зазначили аналітики.

Що і як аналізували?

Марина Ярошевич, проектна координаторка з моніторингу, розповіла детальніше «Детектору медіа» про методологію їхньої роботи. Основний метод дослідження — аналіз мереж (graph theory).

Комісія аналізувала сім онлайн-платформ: Twitter, Facebook, YouTube, «Вконтакте» (ВК), «Одноклассники», WhatsApp і Telegram. Для дослідження аналітики закуповували дані від різних компаній. Далі вони робили зрізи по різних критеріях та різних соціальних мережах. Над аналізом даних нині працює п’ять спеціалістів.

Оскільки з Twitter збирати інформацію найлегше, то саме дані з цієї соціальної мережі використовували як відправну точку. Крім того, коли з’являлася активність довкола гострої тематики у Twitter, то за певний проміжок часу вона з’являлась і в інших мережах, пояснила пані Ярошевич.

Відсотки ботів — це сукупна інформація по всіх досліджуваних джерелах. Для кожної соціальної мережі спеціалісти встановлювали «пороги» для виявлення таких автоматизованих акаунтів.

«Якщо у Twitterми бачимо, що якийсь обліковий запис постить більше 30 разів на день і це регулярно повторюється, то ми починаємо підозрювати, що це автоматизована активність. Якщо цей акаунт потрапляє в таку “сіру зону”, ми також дивимося на інші зв’язки: з ким він ділиться інформацією, хто його перепощує, чи створює він власний контент. В інших соціальних мережах ми просто змінюємо критерії. Там порогові показники інакші», — розповіла дослідниця.

Марина Ярошевич

Проте аналіз кожного акаунту зазвичай не проводився. Йдеться саме про зріз по загальній активності. Спеціальна програма автоматично зчитувала, які акаунти відповідають певним параметрам ботів, і показувала, яка кількість користувачів підпадають під ці критерії.

Крім того, онлайн-платформи поділили на три типи. Перші — повністю відкриті (Twitter); другі — напівзакриті, де інформацію не можна зчитувати автоматичним шляхом, але людина все одно може отримати доступ (Facebook, Instagram, ВК); треті — закриті групи, які бралися до розгляду, якщо на них є посилання у відритих джерелах (приватні сторінки у Facebook, FB Messenger, WhatsApp, Telegram).

«Користувачі мають дуже тісні зв’язки між собою і спілкуються у закритому й відкритому просторі. Ми не маємо доступу до закритих мереж, але ми опосередковано знаємо про їхнє існування через поширення лінків чи відеоу відкритих листуваннях. Ці матеріали ми досліджували за рахунок вибірки в піковій активності, а далі екстраполювали це на загал», — розповіла Марина Ярошевич.

Інформацію збирали за ключовими словами, де були імена політиків, олігархів, медіа, тощо. Окрім соціальних мереж, також до уваги бралися сайти, якщо на них активно посилалися користувачі. Далі зібрані дані розбивали на кластери за типами обговорення: проросійський, міжнародний, щодо Володимира Зеленського, Петра Порошенка та інші.

У цих сітках-кластерах може бути від 10 тис. до 15 тис. вузлів. Вони представляють дані більше мільйона акаунтів. Розмір вузла показує його впливовість (кількість зв’язків з іншими).

Слайди: з презентацій Гарета Хема та Гаррі Недельку

Фото: Володимир Малинка