人間の活動はあらゆる種類の痕跡を残す。分かりやすい痕跡もあれば、そうでない痕跡もある。たとえば、ツイッターのようなサービスに投稿されたメッセージは確かに分かりやすい。しかし、あるユーザーが長期間にわたってツイートするパターンは、そう簡単には分からない。
さまざまな研究者がこうしたパターンの研究を始めており、特定のタイプのアカウント、とりわけ、大量に投稿するアカウントは特定できることを見い出した。たとえば、1日24時間継続的に投稿するアカウントは、人間が操作しているとは考えにくい。ある種のボットが動作している明確なサインとなる。
ボットほど明らかではないが、人間も特定のパターンを示す。特に、大量のツイートを投稿するアカウントでは特有のパターンが現れ、フォレンジック分析で識別できる。
ロシアの荒らし集団が2016年の米国大統領選への干渉を試みて投稿したメッセージを含む興味深いツイートを集めたコーパス（大量の自然言語を集めた大規模データベース）がある。現在、研究者がこのコーパスに含まれるツイートを分析して、荒らし集団に固有の特徴が含まれていないか探している。そうした特徴を使って、同じ荒らし集団による、これまで見逃されていた他の偽情報拡散活動を特定しようという考えだ。しかし、そんなことができるのだろうか。
この問題に対し、ペンシルベニア州立大学のクリストファー・グリフィン准教授とブラディ・ビッケルによる研究が一つの答えを出してくれている。グリフィン准教授とビッケルはフォレンジック分析により、こうしたツイートにおける固有の特徴を特定し、その特徴を利用して他の偽情報拡散活動の証拠を見つけたのだ。「2016年の米国選挙だけでなく、フランス総選挙、ドイツの地方選挙と連 …