編者按：本文系北京師范大學(xué)新媒體賬號(hào)新媒體觀察（ID：gh_66e558e7c5af），作者張洪忠、趙蓓、石韋穎，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。本文發(fā)表在《新聞界》2020年第2期。原文標(biāo)題：《社交機(jī)器人在Twitter空間參與有關(guān)中美貿(mào)易談判議題的行為分析》

摘要：本研究探討社交機(jī)器人在Twitter空間參與中美貿(mào)易談判議題的行為，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取2019年5月1日至2019年5月31日討論最高峰期間相關(guān)數(shù)據(jù)共計(jì)211088條。研究發(fā)現(xiàn)：在有關(guān)中美貿(mào)易談判議題討論中，社交機(jī)器人占比13%，發(fā)布內(nèi)容占比接近20%；社交機(jī)器人的粉絲數(shù)量與正在關(guān)注數(shù)量呈強(qiáng)相關(guān)關(guān)系；參與中美貿(mào)易談判話題的社交機(jī)器人策略主要是消息推送，沒有發(fā)現(xiàn)意見領(lǐng)袖等；從話題傾向性上看，社交機(jī)器人中反對(duì)貿(mào)易談判的占了多數(shù)（55%），大部分內(nèi)容跟美國農(nóng)民有關(guān)。

關(guān)鍵詞：中美貿(mào)易談判、社交機(jī)器人、社交媒體

一、背景

社交機(jī)器人是在社交網(wǎng)絡(luò)中扮演人的身份、擁有不同程度人格屬性、且與人進(jìn)行互動(dòng)的虛擬AI形象。簡單說，社交機(jī)器人是一種承擔(dān)任務(wù)并利用算法生成的社交媒體賬戶。它可以像人一樣傳遞新聞和信息，也可以進(jìn)行惡意活動(dòng)，如發(fā)送垃圾信息、發(fā)布騷擾和仇恨言論等，無論它們的用途是什么，社交機(jī)器人都能夠快速發(fā)布消息，并進(jìn)行復(fù)制，最終以人類用戶的身份將消息傳遞出去。

社交機(jī)器人正在成為社交媒體空間有關(guān)政治、經(jīng)濟(jì)等重大議題的一個(gè)重要參與者。有研究指出，社交機(jī)器人占所有Twitter賬戶的9%-15%，而Facebook也曾在2012年公開宣稱社交機(jī)器人占其所有賬戶的8.7%，大約8300萬個(gè)賬戶。根據(jù)安全公司InCapita在2015年發(fā)布的一項(xiàng)研究顯示，機(jī)器人產(chǎn)生了幾乎一半的網(wǎng)絡(luò)流量。這說明雖然機(jī)器人賬戶的占比只有10%左右，但其在社交媒體平臺(tái)上非常活躍，產(chǎn)生了大量的流量（內(nèi)容）。有學(xué)者認(rèn)為在社交媒體平臺(tái)中，社交機(jī)器人生成的內(nèi)容比比皆是，社交媒體正在變?yōu)?“人+社交機(jī)器人”共生的生態(tài)。

中美兩國作為世界上最大的兩個(gè)經(jīng)濟(jì)體，兩國GDP之和幾乎占據(jù)全球GDP的2/5，中美貿(mào)易談判不僅會(huì)對(duì)中美兩國產(chǎn)生影響，更會(huì)對(duì)全球經(jīng)濟(jì)造成影響。2019年5月，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)稱，美國與中國之間貿(mào)易談判的不確定性已經(jīng)對(duì)全球經(jīng)濟(jì)增長和商業(yè)投資產(chǎn)生了負(fù)面影響。在中美兩國之外，中美貿(mào)易談判產(chǎn)生一系列連鎖反應(yīng)。Sun等人考察了美中貿(mào)易談判對(duì)第三國日本的影響，使用日本跨國公司(MNC)的詳細(xì)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)日本公司同樣也受到了美中貿(mào)易談判的波及。彼得森國際經(jīng)濟(jì)研究所高級(jí)研究員Sherman Robinson在文章中指出，隨著中美貿(mào)易談判的進(jìn)行，雙方關(guān)稅的增加將影響世界價(jià)格，各國進(jìn)出口價(jià)格將發(fā)生變化。

社交媒體中的社交機(jī)器人是改變公共話語和輿論議程重要且神秘的因素，不僅是社交媒體，它們?cè)趶V義的互聯(lián)網(wǎng)媒體中也發(fā)揮著重要作用。對(duì)于中美貿(mào)易談判議題，在社交媒體空間還沒有專門關(guān)于社交機(jī)器人的參與情況的研究，本文試圖通過挖掘Twitter平臺(tái)數(shù)據(jù)對(duì)這一個(gè)重大議題的社交機(jī)器人參與行為展開分析。

二、文獻(xiàn)回顧與研究問題

全球范圍內(nèi)重大事件的傳播活動(dòng)中都有社交機(jī)器人的身影，它們模仿人類在社交媒體平臺(tái)上的表達(dá)方式執(zhí)行某一特定任務(wù)。鑒于前期社交機(jī)器人參與有關(guān)中國議題的研究缺乏，本研究試圖通過對(duì)同類主題的文獻(xiàn)梳理，提出探討社交機(jī)器人行為的基本問題。

（一）社交機(jī)器人賬號(hào)數(shù)量與發(fā)文數(shù)量的比重

在一些國際重大事件中，社交機(jī)器人的參與占比雖然不高但其十分活躍。根據(jù)Howard等學(xué)者的研究，在關(guān)于英國脫歐公投的推特流量中，不到1%的賬戶生產(chǎn)了幾乎三分之一的信息，其中絕大多數(shù)是自動(dòng)化或半自動(dòng)的機(jī)器人。同樣，在2016年美國大選、烏克蘭沖突和土耳其政治審查這三大事件中，社交機(jī)器人的參與率高于人類用戶。Schuchard等學(xué)者指出，盡管社交機(jī)器人的在線對(duì)話參與者只占所有用戶的0.28%，但它們?cè)谒袑?duì)話的顯著中心性排名中占據(jù)相當(dāng)大的比例。顯著中心性主要指的是社交機(jī)器人在網(wǎng)絡(luò)中的受歡迎程度和對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的影響水平。

根據(jù)Kollanyi等學(xué)者的研究，在2016年美國大選中支持特朗普的推特流量是支持希拉里推特流量的2倍，其中，支持特朗普推文中36.1%是由社交機(jī)器人驅(qū)動(dòng)的，而支持希拉里的推文中23.5%是由社交機(jī)器人驅(qū)動(dòng)的。從雙方生產(chǎn)的推文數(shù)量上來看，社交機(jī)器人所生產(chǎn)的支持特朗普的推文是支持希拉里的7倍。由此可見，特朗普在社交媒體空間擁有較高的自動(dòng)化水平，社交機(jī)器人可持續(xù)地產(chǎn)生更多的內(nèi)容用來支持自己。

（二）社交機(jī)器人與人類賬戶比較

在當(dāng)前“人+社交機(jī)器人”共生的社交媒體生態(tài)中，社交機(jī)器人與人類用戶的對(duì)比研究成為學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)。一個(gè)典型的案例是在法國大選前夕的“馬克龍泄密”事件，南加州大學(xué)學(xué)者Ferrara對(duì)該事件中的社交機(jī)器人和人類用戶進(jìn)行了對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)參與“馬克龍泄密事件”的社交機(jī)器人賬戶的發(fā)推量（Tweets）、追隨者（Followers）、關(guān)注者（Friends）、點(diǎn)贊數(shù)（Favorites）、被加入列表數(shù)（Listed）都低于人類用戶。

同時(shí)，他還發(fā)人類用戶的這五項(xiàng)特征之間不存在顯著相關(guān)性，而社交機(jī)器人的五項(xiàng)特征之間存在顯著相關(guān)性，機(jī)器人關(guān)注用戶越多，越可能出現(xiàn)在其他人的列表中，F(xiàn)errara認(rèn)為這是一種自我提升機(jī)制，社交機(jī)器人會(huì)通過關(guān)注他人，來提高自己被關(guān)注的可能性。

（三）社交機(jī)器人參與討論的行為特點(diǎn)

社交機(jī)器人的行為始終離不開背后操控者的意圖，執(zhí)行不同任務(wù)的社交機(jī)器人通常會(huì)表現(xiàn)出截然不同的行為方式。因此，識(shí)別社交機(jī)器人參與議題討論的行為模式也成為學(xué)者們研究的一個(gè)方向。

在英國脫歐公投的辯論中，研究者發(fā)現(xiàn)社交機(jī)器人主要用來放大信息，而不是參與辯論。也就是說社交機(jī)器人會(huì)通過大量復(fù)制或分享人類用戶的信息，來達(dá)到放大某一觀點(diǎn)的目的。根據(jù)Schafer等學(xué)者的研究，在日本大選中社交機(jī)器人通過推送重復(fù)內(nèi)容來擴(kuò)散支持安倍的言論。在有關(guān)委內(nèi)瑞拉的政治討論中，機(jī)器人被用來轉(zhuǎn)發(fā)政客的內(nèi)容，以擴(kuò)大他們?cè)谏缃幻襟w上的影響力。

除大量轉(zhuǎn)發(fā)和復(fù)制信息外，社交機(jī)器人也會(huì)采用一些傳播策略來表現(xiàn)得更像人，并躲避一些基礎(chǔ)的機(jī)器人檢測(cè)。在有關(guān)烏克蘭沖突事件的研究中，Hegelich和Janetzko發(fā)現(xiàn)Twitter上的社交機(jī)器人不僅通過大量重復(fù)消息和轉(zhuǎn)發(fā)特定的推文來推廣某些主題，而且還表現(xiàn)出一種“模仿”的行為：這些社交機(jī)器人試圖通過通過發(fā)布新聞報(bào)道、性別歧視笑話和熱門電影下載鏈接等非政治性信息來模仿用戶行為，躲避基于重復(fù)推文的簡單檢測(cè)算法。

在社交網(wǎng)絡(luò)中，社交機(jī)器人不僅可以用來放大特定立場(chǎng)，還可以通過制造虛假信息、垃圾信息的方式大規(guī)模壓制其反對(duì)意見。在2016年美國大選中，高度自動(dòng)化的賬戶被用來傳播有政治傾向的假新聞和謠言，分享垃圾信息，并為美國選民提供直接跳轉(zhuǎn)到政治新聞的鏈接和俄羅斯來源的信息。這些假新聞和謠言多用來誤導(dǎo)選民，有多家媒體報(bào)道了假新聞是如何推動(dòng)特朗普獲勝的。另外，根據(jù)Ferrara的研究，在馬克龍泄密事件中，社交機(jī)器人生成的推文數(shù)量的峰值通常略早于人類帖子數(shù)量峰值出現(xiàn)，換言之，社交機(jī)器人可能生產(chǎn)虛假信息發(fā)起虛假宣傳。

（四）研究問題

在這些政治事件中，社交機(jī)器人往往像人一樣參與有關(guān)議題的討論，它潛在的影響引發(fā)了人們對(duì)于社交機(jī)器人操控公眾輿論的擔(dān)憂。雖然目前社交機(jī)器人對(duì)公眾輿論的影響難以準(zhǔn)確估量，但社交機(jī)器人的確在社交媒體空間中發(fā)揮作用，影響著政治、經(jīng)濟(jì)等方面重大議題的決策。為了進(jìn)一步探究社交機(jī)器人在塑造公共輿論，影響事件發(fā)展等方面的影響，基于上述文獻(xiàn)，本研究提出以下六個(gè)研究問題：

1. 社交機(jī)器人在Twitter空間參與有關(guān)中美貿(mào)易談判議題的賬號(hào)數(shù)量和發(fā)文數(shù)量如何？

2. 在Twitter空間有關(guān)中美貿(mào)易談判議題的社交機(jī)器人與人類用戶的粉絲特點(diǎn)比較。

3. 社交機(jī)器人在Twitter空間發(fā)布有關(guān)中美貿(mào)易談判話題的推文特征如何？

4. 社交機(jī)器人與人類賬戶在Twitter空間發(fā)布有關(guān)中美貿(mào)易談判推文的時(shí)間序列比較。

5. 社交機(jī)器人在Twitter空間發(fā)布有關(guān)中美貿(mào)易談判推文的話題標(biāo)簽、@、鏈接使用策略如何？

6. 社交機(jī)器人在Twitter空間發(fā)布有關(guān)中美貿(mào)易談判推文的立場(chǎng)分布如何？

三、研究方法

（一）數(shù)據(jù)采集與處理

中美兩國貿(mào)易談判始于2018年3月。在Google Trends上搜索“tradewar”，設(shè)定時(shí)間范圍為2018年1月1日至2020年1月16日，發(fā)現(xiàn)搜索熱度大致出現(xiàn)三次大高潮，分別為2018年3月底至4月初、2018年6月中旬至7月初、2019年5月。2019年5月這一討論熱潮是迄今為止熱度最高的一場(chǎng)討論，在這一月內(nèi)中美雙方多次交鋒，貿(mào)易談判相關(guān)搜索熱度持續(xù)上升，成為一個(gè)熱度最高的時(shí)間段。因此，本文選取2019年5月為時(shí)間節(jié)點(diǎn)來一窺中美貿(mào)易談判的相關(guān)討論。

圖1 中美貿(mào)易談判Google趨勢(shì)圖

（注：第一個(gè)點(diǎn)表示驟升是5月5日開始的，第二個(gè)點(diǎn)表示最高點(diǎn)是5月19日-25日）

本文采用數(shù)據(jù)挖掘方法，通過Python編程獲取“中美貿(mào)易談判”在Twitter上的相關(guān)討論。以“tradewar”為關(guān)鍵詞，以2019年5月1日至2019年5月31日為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，以文本內(nèi)容（text）、發(fā)推時(shí)間、發(fā)推人（賬號(hào)ID）為標(biāo)準(zhǔn)篩除無效或重復(fù)推文后，得到推文217505條。為便于后續(xù)操作分析，去除非英文推文內(nèi)容，最后得到211088條英文推文數(shù)據(jù)，其中包括獨(dú)立用戶85856個(gè)。

（二）社交機(jī)器人檢測(cè)

在社交機(jī)器人的檢測(cè)上，本文采用開源工具Botometer識(shí)別社交機(jī)器人。Botometer是目前檢測(cè)Twitter社交機(jī)器人最為成熟和廣泛使用的檢測(cè)工具，在已發(fā)表的諸多學(xué)術(shù)論文中均使用Botometer進(jìn)行社交機(jī)器人檢測(cè)。

在Botometer（https://botometer.iuni.iu.edu/#!/）網(wǎng)頁上輸入賬號(hào)的screen_name（帶@的名字）即可得到一個(gè)取值范圍為0-5的得分，得分越高約可能是社交機(jī)器人。如輸入@cctv即可得到CCTV的Twitter賬號(hào)的檢測(cè)得分為0.5（見圖），這表明所檢測(cè)的賬號(hào)極不可能是社交機(jī)器人，與事實(shí)相符。在檢測(cè)大批量賬號(hào)時(shí)，本文選用了Botometer提供的API調(diào)用方式（https://rapidapi.com/OSoMe/api/botometer-pro），使用Python程序調(diào)用API，檢測(cè)結(jié)果會(huì)得到一個(gè)取值范圍為0—5的得分區(qū)間（display score_english），得分越高越可能是社交機(jī)器人。對(duì)于英語用戶來說，display score_english得分與Botometer頁面檢測(cè)0—5分制得分是相對(duì)應(yīng)的。本文按照通常判斷標(biāo)準(zhǔn)，將Botometer得分在3分及以上的賬號(hào)判定為社交機(jī)器人。

圖2 Botometer檢測(cè)示例圖

雖然Botometer廣泛應(yīng)用于社交機(jī)器人研究中，但并非所有賬號(hào)都能夠通過Botometer檢測(cè)，因?yàn)锽otometer依賴賬號(hào)自身發(fā)布的推文信息進(jìn)行特征識(shí)別，如果無法獲取推文，則無法進(jìn)行檢測(cè)。在檢查已被暫停、保護(hù)、隔離或刪除的Twitter賬戶時(shí)，無法獲取賬號(hào)相關(guān)信息，也使得Botometer無法給出檢測(cè)得分。比如@HuckerRahman這一賬號(hào)因?yàn)楸粦岩删蜔o法進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果是“forbidden”；又比如@CleverTony2這一賬號(hào)從沒有發(fā)布過推文，無法從其賬號(hào)獲取推文信息，檢測(cè)結(jié)果是“No Timeline”；@ ajustpeace4all這一賬號(hào)由于沒有權(quán)限查看其推文，檢測(cè)結(jié)果是“unauthorized”。

在本文中，對(duì)85856個(gè)獨(dú)立用戶進(jìn)行檢測(cè)，其中71013個(gè)賬號(hào)能檢測(cè)，占比82.7%，14843個(gè)無法檢測(cè)。

圖3 Botometer檢測(cè)出現(xiàn)錯(cuò)誤提示示例圖

四、結(jié)果分析

（一）社交機(jī)器人比例及發(fā)文量分析

首先，分析考察賬號(hào)中的社交機(jī)器人比例。根據(jù)檢測(cè)結(jié)果，71013個(gè)獨(dú)立賬號(hào)中Botometer得分在3分及以上的有9177個(gè)，也就是說，社交機(jī)器人賬號(hào)占比12.92%。

圖4 社交機(jī)器人與人類用戶占比

圖5 社交機(jī)器人與人類用戶發(fā)布內(nèi)容占比

（二）社交機(jī)器人與人類用戶的粉絲特點(diǎn)比較

為了探究社交機(jī)器人與人類用戶之間的差異，本文將粉絲數(shù)量和正在關(guān)注數(shù)量進(jìn)行對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)在社交機(jī)器人與人類用戶的粉絲數(shù)量和正在關(guān)注數(shù)量之間存在兩種不同的模式。

1、賬號(hào)粉絲數(shù)量分布比較：有40%社交機(jī)器人的粉絲在500以下

在社交媒體平臺(tái)上，粉絲數(shù)能夠從一定程度上折射出用戶的影響力。根據(jù)Chu等學(xué)者的研究，政客們會(huì)通過購買大量的機(jī)器人來大幅增加粉絲數(shù)量，以提高自己在社交媒體空間的影響力。在有關(guān)中美貿(mào)易談判的討論中，社交機(jī)器人也通過增加一定的粉絲數(shù)量來獲取關(guān)注，但并沒有達(dá)到一定的量級(jí)。

粉絲量在5000以下時(shí)，社交機(jī)器人的比例高于人類用戶，而粉絲量在5000以上時(shí)，社交機(jī)器人的比例低于人類用戶。具體來看，當(dāng)粉絲數(shù)量高于5000后，，隨著粉絲量的增大兩者的差異愈發(fā)明顯，僅有0.30%的社交機(jī)器人粉絲量在10萬至100萬，而人類用戶的這一比例是5.4%，遠(yuǎn)高于社交機(jī)器人；沒有社交機(jī)器人的粉絲量在100萬以上，人類用戶卻有2.7%粉絲量在100萬以上，其中1237個(gè)人類賬戶粉絲在100萬至1000萬之間，432個(gè)人類賬戶粉絲在1000萬及以上。絕大多數(shù)賬號(hào)的粉絲量在5000以下，社交機(jī)器人和人類賬號(hào)粉絲量在5000以下的比例分別為69.9%、82%。另外，粉絲數(shù)量在100及以下的社交機(jī)器人明顯多于人類用戶。

圖6 社交機(jī)器人與人類用戶粉絲數(shù)量對(duì)比圖

2、正在關(guān)注數(shù)量分布對(duì)比：社交機(jī)器人和人類用戶差異不大

從社交機(jī)器人與人類用戶正在關(guān)注數(shù)量分布上可以看出，兩者差異不大，正在關(guān)注數(shù)量在1000至5000區(qū)間的占比最高，分別為34.30%和31.60%。其次是100及以下，占比分別為22.50%和15.90%。社交機(jī)器人雖然并不像人類用戶擁有真實(shí)的人際關(guān)系網(wǎng)，但社交機(jī)器人可能會(huì)通過模仿人類用戶去關(guān)注更多的“大V”或意見領(lǐng)袖來達(dá)到混淆視聽的目的。

圖7 社交機(jī)器人與人類用戶正在關(guān)注對(duì)比圖

3.粉絲數(shù)量與正在關(guān)注數(shù)量的關(guān)系：社交機(jī)器人的粉絲數(shù)量與正在關(guān)注數(shù)量呈強(qiáng)相關(guān)關(guān)系，而人類用戶相關(guān)度較弱

首先，比較社交機(jī)器人與人類用戶的粉絲數(shù)量與正在關(guān)注數(shù)量發(fā)現(xiàn)，兩類賬號(hào)存在兩種不同的模式。對(duì)粉絲數(shù)量和正在關(guān)注數(shù)量進(jìn)行相關(guān)性分析顯示，社交機(jī)器人的粉絲與正在關(guān)注呈強(qiáng)相關(guān)關(guān)系（皮爾遜系數(shù)ρ=0.875）。

表1 社交機(jī)器人粉絲與正在關(guān)注相關(guān)性分析

表2 人類用戶粉絲與正在關(guān)注相關(guān)性分析

其次，用坐標(biāo)軸來直觀看，橫軸為粉絲數(shù)量，縱軸為正在關(guān)注數(shù)量，每一個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)賬號(hào)，社交機(jī)器人賬號(hào)和人類用戶的粉絲數(shù)量、正在關(guān)注數(shù)量呈現(xiàn)完全不同的關(guān)系。根據(jù)圖8可以看到社交機(jī)器人關(guān)注的數(shù)量越多，粉絲數(shù)量也隨之增加。這與Ferrara的研究不謀而合，社交機(jī)器人系統(tǒng)存在一種自動(dòng)的、互惠機(jī)制 ，即社交機(jī)器人會(huì)通過主動(dòng)關(guān)注別人從而來增加自己的粉絲數(shù)量，以提高自己的影響力。

而人類用戶的粉絲數(shù)量和正在關(guān)注之間相關(guān)關(guān)系較弱（ρ=0.147），但根據(jù)圖9還是可以看到一些趨勢(shì)，即粉絲數(shù)量很多的人類用戶反而正在關(guān)注數(shù)量很少，正在關(guān)注很多的人反而粉絲數(shù)量很少。

圖8 社交機(jī)器人粉絲與正在關(guān)注分布

圖9 人類用戶粉絲與正在關(guān)注分布

（三）社交機(jī)器人發(fā)布推文的特征

社交機(jī)器人的行為特點(diǎn)主要是從其發(fā)布推文的方式進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)社交機(jī)器人在發(fā)布的方式上具備一些特點(diǎn)：一是體現(xiàn)在發(fā)布內(nèi)容數(shù)量上，社交機(jī)器人更可能發(fā)布多條推文參與議題討論；二是社交機(jī)器人經(jīng)常發(fā)布一些相似的內(nèi)容，主要有兩種情況，一種情況是同一賬號(hào)發(fā)布相似內(nèi)容，另一種情況是若干不同的社交機(jī)器人賬號(hào)發(fā)布相似的內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)社交機(jī)器人系統(tǒng)之間的一種聯(lián)動(dòng)。

1、發(fā)布多條推文參與討論

通過分析每個(gè)賬號(hào)發(fā)布推文數(shù)量發(fā)現(xiàn)，總體上，不管是社交機(jī)器人賬號(hào)還是人類賬號(hào)大部分均只發(fā)布1-2條推文，僅少數(shù)發(fā)布3條內(nèi)容及以上。但比較兩類賬號(hào)發(fā)貼量發(fā)現(xiàn)，社交機(jī)器人賬戶更可能發(fā)布多條推文：近七成人類賬號(hào)僅發(fā)布1條推文，社交機(jī)器人賬號(hào)僅發(fā)布1條推文不到六成，有1.67%少量社交機(jī)器人賬號(hào)發(fā)布30條以上內(nèi)容。

圖10 社交機(jī)器人與人類用戶單個(gè)賬號(hào)發(fā)布推文的數(shù)量分布

2、經(jīng)常發(fā)布相似內(nèi)容推文

在以往的研究中，學(xué)者們已經(jīng)證明社交機(jī)器人會(huì)通過復(fù)制相似內(nèi)容來達(dá)到擴(kuò)大立場(chǎng)的作用。在本研究中，社交機(jī)器人同樣出現(xiàn)發(fā)布相似內(nèi)容這種行為模式，主要表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面。

一是同一個(gè)賬號(hào)發(fā)布多條相似內(nèi)容。舉例來說，MyAllies News（@ MyAlliesNews）這一賬號(hào)共發(fā)布441條推文，是發(fā)布推文最多的社交機(jī)器人賬號(hào)，其在不同時(shí)間發(fā)布的推文內(nèi)容常常極為相似，可能只是個(gè)別詞語的同義替換表達(dá)，如“Airbus CEO says all planemakers to suffer from 'lose-lose' trade war”和“Airbus CEO says all planemakers would lose from trade war”；甚至是一樣的文本內(nèi)容，僅僅是分享鏈接顯示不同，這些看起來不一樣的鏈接均指向同一個(gè)網(wǎng)站（https://www.myallies.com），如“Apple’s Slump During the Trade War Is Buying Opportunity, Analyst Says”、“ Apple’s Slump During the Trade War Is Buying Opportunity, Analyst Says https://t.co/FVq95vtIIe”與“Apple’s Slump During the Trade War Is Buying Opportunity, Analyst Says https://t.co/TM3cphjhxj”。

又如，HEDGE energy（@ HEDGEenergy）這一賬號(hào)共發(fā)布推文335條，是發(fā)布推文第二多的社交機(jī)器人賬號(hào)，也頻頻出現(xiàn)上述兩種情況，發(fā)布的推文極其相似。其中有178條“New Article:”開頭的推文，即以分享文章為引子的推文，比如在2019年5月10日下午14:30發(fā)布推文“New Article: Trump says no hurry to sign China deal as trade war escalates https://t.co/gLZiaAbeKp #businessNews May 10, 2019”、下午16：00發(fā)布推文“New Article: Trump says no hurry to sign deal with China as trade war escalates https://t.co/sM78tjZSqC #businessNews May 10, 2019”，兩條推文文本內(nèi)容一致，鏈接顯示不同，但點(diǎn)開依舊發(fā)現(xiàn)是同一個(gè)網(wǎng)站（https://tradeforprofit.net）的不同頁面——雖然標(biāo)題一致、簡訊內(nèi)容一致，但標(biāo)題下面的創(chuàng)建時(shí)間不一致（見圖11）。

圖11 鏈接不同但內(nèi)容相似的網(wǎng)站示例

二是不同賬號(hào)發(fā)布相似內(nèi)容。在機(jī)器人賬號(hào)中，不同賬號(hào)發(fā)布相似內(nèi)容推文的情況非常常見，其發(fā)布時(shí)間也非常接近，推文的點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)基本都為0。如下表所舉例的推文，這8個(gè)社交機(jī)器人賬號(hào)中7個(gè)在5月13日晚上20點(diǎn)14分之后陸續(xù)發(fā)布內(nèi)容，時(shí)間間隔大于為1分鐘，這8條推文的點(diǎn)贊量、評(píng)論量、轉(zhuǎn)發(fā)量均為0。

表3 不同賬號(hào)發(fā)布相似內(nèi)容示例

（四）社交機(jī)器人與人類賬戶發(fā)布推文的時(shí)間序列比較

根據(jù)社交機(jī)器人與人類用戶發(fā)布推文的時(shí)間序列，整體上來看社交機(jī)器人發(fā)布推文的高峰與低谷基本上與人類用戶相吻合，但人類用戶發(fā)布推文的最高峰要早社交機(jī)器人兩天。

首先，從人類用戶發(fā)文的時(shí)間序列上來看，2019年5月5日之后出現(xiàn)一個(gè)小高峰，結(jié)合中美貿(mào)易談判的時(shí)間線，美國總統(tǒng)特朗普5日在其推特上宣布將2000億美元的中國商品關(guān)稅從10%上調(diào)到25%，并于5月11日生效引發(fā)熱議。5月9日至10日，中美雙方在華盛頓舉行第十一輪經(jīng)貿(mào)高級(jí)別磋商，緊接著5月10日出現(xiàn)另一個(gè)小高峰。5月13日，中國國務(wù)院關(guān)稅稅則委員會(huì)宣布自6月1日起對(duì)原產(chǎn)于美國價(jià)值600億美元的部分進(jìn)口商品提高到加征5%至25%的關(guān)稅，引發(fā)網(wǎng)民激烈討論，形成了中美貿(mào)易談判討論最高峰值。從討論量上來看，網(wǎng)民討論的熱度隨著事件的發(fā)展而出現(xiàn)波動(dòng)，中國對(duì)美國的反制措施加劇了此次討論的升溫。

第二，從社交機(jī)器人發(fā)文的時(shí)間序列上來看，5月6日和5月10日同樣出現(xiàn)了兩個(gè)小高峰，但時(shí)間上要滯后于人類用戶。社交機(jī)器人發(fā)文的最高峰出現(xiàn)在5月15日，同樣晚于人類用戶的最高峰。由此可以推斷，在中美貿(mào)易談判的相關(guān)討論中，人類用戶率先參與到事件的討論中，而社交機(jī)器人在人類用戶的討論形成一定的聲量之后才開始加入，起到一種擴(kuò)大信息、放大立場(chǎng)的作用。

第三，5月15日之后，不管是人類用戶還是社交機(jī)器人用戶，發(fā)布推文的數(shù)量均出現(xiàn)明顯下降，在5月25日至5月28日之間出現(xiàn)沉默期。但是，在5月29日之后，社交機(jī)器人單日的發(fā)文量要等于甚至高于其在中期（5月16日至5月28日）的發(fā)文量，而人類用戶在同一時(shí)段的發(fā)文量則低于之前。

圖12 社交機(jī)器人與人類用戶生成內(nèi)容的時(shí)間序列圖

（五）社交機(jī)器人的話題標(biāo)簽、@、鏈接使用策略

在211088條推文中，能夠檢測(cè)賬號(hào)是否是機(jī)器人的推文是175863條，其中社交機(jī)器人發(fā)布33867條，人類用戶發(fā)布141996條。識(shí)別并統(tǒng)計(jì)推文內(nèi)容中的話題標(biāo)簽（hashtag）、@的人、分享的鏈接，比較社交機(jī)器人賬號(hào)和人類用戶賬號(hào)在這三者上的異同，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)在中美貿(mào)易摩擦相關(guān)Twitter討論中兩類賬戶推文的不同特征。

1、通過新聞?lì)愒掝}標(biāo)簽快速傳遞信息

獲取推文內(nèi)容中社交機(jī)器人賬號(hào)最常使用的前20個(gè)話題標(biāo)簽、人類賬號(hào)最常使用的前20個(gè)話題標(biāo)簽，并進(jìn)行比較。

在相同點(diǎn)方面，首先，兩者均含有若干表示“貿(mào)易談判”含義的話題標(biāo)簽，即#tradewar、#TradeWar、#Tradewar、#TradeWars；其次，均含有體現(xiàn)中美貿(mào)易摩擦雙方的話題標(biāo)簽，即#China、#china、#US、#USA，以及與美國總統(tǒng)特朗普相關(guān)的標(biāo)簽#Trump、#trump；第三，均含有跟經(jīng)濟(jì)相關(guān)的術(shù)語，表示 “貿(mào)易”“關(guān)稅”“股票”等話題標(biāo)簽，即#trade、#Trade、#tariffs、#Tariffs、#ChinaTariffs、#stocks，以及#economy、#markets等。

在不同點(diǎn)方面，主要是兩類賬號(hào)使用的話題標(biāo)簽在排序上存在差異，各自首要突出強(qiáng)調(diào)的方面不太一樣。從最常使用的前20個(gè)話題來看，社交機(jī)器人賬號(hào)更頻繁使用“#news”“#News”等表示新聞速遞的話題標(biāo)簽，社交機(jī)器人作為一種高效快速大范圍傳遞信息的功能凸顯；社交機(jī)器人賬號(hào)更頻繁地使用反對(duì)特朗普的話題標(biāo)簽，#ImpeachTrump中“impeach”是“彈劾”的意思，在推文中常與另一高頻話題標(biāo)簽“#TheResistance”連用，“Resistance”是“反抗”的意思；社交機(jī)器人賬號(hào)更頻繁地使用與商業(yè)相關(guān)的話題，如#business、#Business、#forex（外匯）、#investing（投資）等的高頻使用。

相對(duì)地，人類用戶更顯著關(guān)注關(guān)稅，#tariffs、#Tariffs、#ChinaTariffs三個(gè)話題標(biāo)簽體現(xiàn)了對(duì)關(guān)稅的高度關(guān)注；人類用戶更高頻率使用#Huawei這一標(biāo)簽，更為關(guān)注華為的動(dòng)態(tài)；人類用戶也更頻繁地使用#MAGA這一標(biāo)簽，MAGA是特朗普名言“Make American Great Again”的簡寫。

表4 社交機(jī)器人與人類用戶使用hashtag排名前20

2、通過@媒體或熱點(diǎn)人物擴(kuò)大影響力

比較社交機(jī)器人賬號(hào)、人類賬號(hào)在推文中最常@的前20個(gè)賬號(hào)發(fā)現(xiàn)：

首先，特朗普（@realDonaldTrump）是被@頻率最高的賬號(hào)，President Trump (@POTUS)這一官方認(rèn)證賬號(hào)也頻頻被@；

第二，高頻被@的賬號(hào)大多是媒體或平臺(tái)，如@YouTube、@GoogleNews（谷歌新聞）、@nytimes（紐約時(shí)報(bào)），社交機(jī)器人賬號(hào)最常@的前20個(gè)中有14個(gè)是媒體賬號(hào)，人類賬號(hào)則是13個(gè)；

第三，社交機(jī)器人賬戶更頻繁地@trish_regan（特麗什·里根）、@thepointwithlx（劉欣），借助劉欣里根的辯論熱度來擴(kuò)大自己的影響力；第四，人類賬戶更頻繁地@政黨相關(guān)賬號(hào)，如@GOP（共和黨）、@WhiteHouse（白宮）、@GOPChairwoman（共和黨女主席），而社交機(jī)器人賬戶僅有@dccc一個(gè)賬號(hào)與政黨密切相關(guān)，@dccc是一個(gè)官方認(rèn)證賬號(hào)，它的簡介中寫到“致力于選舉民主黨人進(jìn)入美國眾議院”。

表5 社交機(jī)器人與人類用戶使用mention排名前20

3、信息來源不明確且與貿(mào)易談判關(guān)聯(lián)少

本文通過比較社交機(jī)器人與人類用戶在推文中經(jīng)常分享或使用的前20個(gè)鏈接，來分析兩者獲取信息的來源。分析發(fā)現(xiàn)，社交機(jī)器人最常使用的信息來源不明確，與中美貿(mào)易談判直接相關(guān)的網(wǎng)址只有2個(gè)，一個(gè)是梳理中美貿(mào)易談判的時(shí)間線https://t.co/NpKndlNA9g，另一個(gè)是分析貿(mào)易談判對(duì)特朗普2020選舉的不利影響https://t.co/SHRSdbcl8a；其余為新聞聚合類網(wǎng)頁鏈接、金融類服務(wù)網(wǎng)站、商業(yè)推廣網(wǎng)站以及分享生活的網(wǎng)頁等，與中美貿(mào)易談判并不直接相關(guān)。另外，社交機(jī)器人使用的信息來源有大量重復(fù)，比如https://t.co/oEC3ze71gD、https://t.co/uF8u2yi2Bg、https://t.co/iZ5tW1FCiH、https://t.co/g0uzYB1LJi、https://t.co/OZFukwzf3Q、https://t.co/QjQpukBjtK這六個(gè)鏈接都是同一個(gè)網(wǎng)站下的不同服務(wù)介紹。與社交機(jī)器人不同，人類用戶使用的信息來源較為明確，前20個(gè)人類用戶使用的信息來源中有9個(gè)與中美貿(mào)易談判直接相關(guān)，其余為一些涉及經(jīng)濟(jì)的新聞文章、圖片、視頻等。

表6 社交機(jī)器人與人類用戶使用http排名前20

（六）社交機(jī)器人對(duì)中美貿(mào)易談判的立場(chǎng)分析

為了探究社交機(jī)器人在中美貿(mào)易談判中的態(tài)度立場(chǎng)，本研究對(duì)社交機(jī)器人發(fā)布排名前100的推文進(jìn)行內(nèi)容分析，將其編碼為反對(duì)、中立、支持。最后根據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，在轉(zhuǎn)發(fā)前100的推文中，反對(duì)貿(mào)易談判的推文占比55%，中立的占比15%，支持的占比30%，Trump出現(xiàn)了76次，F(xiàn)armer出現(xiàn)了25次，American出現(xiàn)了18次。其中，在反對(duì)貿(mào)易談判的推文中，大部分內(nèi)容跟美國農(nóng)民有關(guān)，他們認(rèn)為特朗普的貿(mào)易談判損害了農(nóng)民的利益（見圖14），還有一些推文涉及美國2020大選，主要來自于一些支持民主黨的選民，用來反對(duì)特朗普（見圖15）。

圖13 社交機(jī)器人發(fā)布內(nèi)容轉(zhuǎn)發(fā)排名前100立場(chǎng)分析

圖14 反對(duì)貿(mào)易談判推文示例1

圖15 反對(duì)貿(mào)易談判推文示例2

五、結(jié)論與討論

本文通過對(duì)Twitter上關(guān)于中美貿(mào)易談判相關(guān)推文的分析發(fā)現(xiàn)，社交機(jī)器人已經(jīng)參與貿(mào)易談判議題討論，并呈現(xiàn)明顯特征。

（一）結(jié)論

第一，在Twitter上參與中美貿(mào)易談判議題討論的社交機(jī)器人有一點(diǎn)五成左右比例，極少數(shù)社交機(jī)器人賬號(hào)會(huì)發(fā)布大量推文。研究顯示，在Twitter上在參與中美貿(mào)易談判議題討論的社交機(jī)器人賬號(hào)約占總的賬號(hào)數(shù)量的近13%，發(fā)布的推文數(shù)量占比近五分之一（19.26%），推文比例高于賬號(hào)數(shù)量比例，與其他前期文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)基本一致。本次研究發(fā)現(xiàn)，社交機(jī)器人賬號(hào)中，有1.67%的賬號(hào)是發(fā)文在30條以上，最高賬號(hào)在分析的一個(gè)月時(shí)間內(nèi)發(fā)了400條以上推文。

第二，社交機(jī)器人發(fā)送推文的重復(fù)率高，原創(chuàng)性弱。社交機(jī)器人發(fā)布內(nèi)容有兩個(gè)特點(diǎn)：一是在不同時(shí)間發(fā)布的推文內(nèi)容常常極為相似，可能只是個(gè)別詞語的同義替換表達(dá)，甚至是一樣的文本內(nèi)容，僅僅是分享鏈接顯示不同，這些看起來不一樣的鏈接均指向同一個(gè)網(wǎng)站；二是不同賬號(hào)發(fā)布相似內(nèi)容，發(fā)布時(shí)間也非常接近。這些說明社交機(jī)器人目前還沒有原創(chuàng)性，主要從語料庫進(jìn)行一些詞語更替。

第三，社交機(jī)器人粉絲數(shù)量與正在關(guān)注數(shù)量呈現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)關(guān)系，八成社交機(jī)器人的粉絲數(shù)在5000以內(nèi)。社交機(jī)器人與人類賬號(hào)的粉絲數(shù)量、正在關(guān)注數(shù)量呈現(xiàn)出兩種完全不同的關(guān)系模式。社交機(jī)器人為隱藏身份，會(huì)主動(dòng)與他人聯(lián)結(jié)，并試圖通過關(guān)注他人來增加自己的粉絲量、提升影響力，因此社交機(jī)器人的粉絲數(shù)量與正在關(guān)注數(shù)量呈現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)關(guān)系。而人類用戶不需要給自己的身份“披馬甲”，粉絲數(shù)量與正在關(guān)注相關(guān)關(guān)系較弱，甚至于形成兩極分化的“直角”區(qū)域——粉絲數(shù)量很多的人類用戶反而正在關(guān)注數(shù)量很少，而正在關(guān)注很多的人反而粉絲數(shù)量很少。八成社交機(jī)器人的粉絲數(shù)在5000以內(nèi)，其中有40%社交機(jī)器人的粉絲數(shù)在500以下，分布特征與人類用戶相似。

第四，社交機(jī)器人的發(fā)文高峰晚于人類用戶。從時(shí)間序列上看社交機(jī)器人與人類賬戶發(fā)文的數(shù)量分布發(fā)現(xiàn)，人類用戶的發(fā)文高峰要早于社交機(jī)器人，而不是與之前其他研究發(fā)現(xiàn)的結(jié)論一樣。也就是說，人類用戶關(guān)注事件討論的高峰在前，之后社交機(jī)器人才發(fā)力。

第五，社交機(jī)器人常使用新聞?lì)愒掝}標(biāo)簽以快速傳遞訊息，更頻繁地@媒體或熱點(diǎn)人物來擴(kuò)大其影響力。社交機(jī)器人分享或使用的鏈接常是與中美貿(mào)易談判關(guān)聯(lián)不緊密的新聞聚合類網(wǎng)頁鏈接、金融類服務(wù)網(wǎng)站、商業(yè)推廣網(wǎng)站以及分享生活的網(wǎng)頁等。而人類用戶使用的鏈接則更多地與中美貿(mào)易談判相關(guān)。

（二）討論

社交機(jī)器人是一個(gè)新的傳播現(xiàn)象，尤其在我國社會(huì)學(xué)科還缺少實(shí)證研究來探討這一問題，本次研究發(fā)現(xiàn)社交機(jī)器人已經(jīng)實(shí)際參與了中美貿(mào)易談判議題的討論，我們改如何看待這一現(xiàn)象？

首先，與最近五年間全球其他政治、經(jīng)濟(jì)等重大事件都有社交機(jī)器人參與一樣，中美貿(mào)易談判這一影響全球經(jīng)濟(jì)的重大事件也有社交機(jī)器人參與輿論，并已經(jīng)占據(jù)一定比重。社交機(jī)器人已經(jīng)成為社交媒體的一個(gè)有機(jī)組成部分，社交機(jī)器人參與重大議題討論已經(jīng)是一個(gè)常態(tài)?，F(xiàn)在不是討論社交機(jī)器人能不能參與社會(huì)重大議題討論的問題，而是應(yīng)該進(jìn)入到研究社交機(jī)器人如何參與社會(huì)議題討論的傳播機(jī)制階段。

從有關(guān)中美貿(mào)易談判的社交機(jī)器人參與來看，社交機(jī)器人的參與數(shù)量與其他重大議題差不多。本次研究發(fā)現(xiàn)有關(guān)中美貿(mào)易談判議題的社交機(jī)器人參與比例是13%，發(fā)布的推文量占19.26%。而早在2009年，市場(chǎng)咨詢服務(wù)公司Sysomos的一份報(bào)告就指出，有大約24%的推文內(nèi)容由社交機(jī)器人生成，亞利桑那州立大學(xué)的Morstatter和Carley，與卡耐基梅隆大學(xué)有的Liu等研究者在2015年度共同指出，Twitter中至少有7%的社交機(jī)器人賬號(hào)，2016年美國大選之時(shí)，有將近19%的與大選相關(guān)推文是由社交機(jī)器人賬號(hào)發(fā)出的。從賬號(hào)比例和發(fā)文比例兩個(gè)指標(biāo)看，社交機(jī)器人參與中美貿(mào)易談判議題討論的數(shù)量沒有特別突出之處，是一個(gè)正常的參與。

本次中美貿(mào)易談判議題沒有出現(xiàn)針對(duì)性非常強(qiáng)的大批量社交機(jī)器人參與，而在其他案例中已經(jīng)有相關(guān)例子。如有關(guān)英國脫歐公投議題，倫敦大學(xué)城市學(xué)院的Bastos和Mercea（2017）通過一組預(yù)設(shè)標(biāo)簽獲得了公投前后兩周內(nèi)全部推文及其來源賬號(hào)，并基于網(wǎng)絡(luò)特征識(shí)別機(jī)器人賬號(hào)，發(fā)現(xiàn)有將近34%的賬號(hào)為機(jī)器人賬號(hào)。這一脫歐議題的社交機(jī)器人參與目標(biāo)非常明確，話題單一，輿論雙方的觀點(diǎn)很明確，社交機(jī)器人的參與比例也很高。但可以預(yù)見的是，社交機(jī)器人有針對(duì)性參與重大議題的行為在下一步是不可避免的，如何探討這個(gè)變量的傳播效果是需要我們關(guān)注的。

其次，參與中美貿(mào)易談判話題的社交機(jī)器人手段運(yùn)用還比較單一，主要停留在推送消息方面。前面研究發(fā)現(xiàn)參與貿(mào)易談判議題的社交機(jī)器人發(fā)送推文的重復(fù)率高，原創(chuàng)性弱，常使用新聞?lì)愒掝}標(biāo)簽以快速傳遞訊息，更頻繁地@媒體或熱點(diǎn)人物來擴(kuò)大其影響力。前期研究歸納出社交機(jī)器人的五種參與輿論策略：一是營造虛假人氣，二是推送大量政治消息，三是傳播虛假或垃圾政治信息干擾輿論，四是制造煙霧遮蔽效應(yīng)混淆公眾視聽，五是塑造高度人格化形象的虛擬意見領(lǐng)袖。本次研究顯示只出現(xiàn)了第二種推送大量政治消息的策略。沒有發(fā)現(xiàn)第五種塑造高度人格化形象的虛擬意見領(lǐng)袖的策略，只有發(fā)帖量高的社交機(jī)器人，但還沒有達(dá)到意見領(lǐng)袖的程度。但對(duì)于一、三、四兩種策略，本次研究沒有涉及，尤其是三、四兩種策略的運(yùn)用是和輿論直接相關(guān)的。這幾種策略的都是下一步研究值得跟進(jìn)分析的。

第三，從話題傾向性來看，還沒有明顯針對(duì)中國方面的社交機(jī)器人，主要是美國國內(nèi)政治爭議的一個(gè)延展。前面研究發(fā)現(xiàn)，反對(duì)貿(mào)易談判的比例最高，其中大部分內(nèi)容跟美國農(nóng)民有關(guān)，他們認(rèn)為特朗普的貿(mào)易談判損害了農(nóng)民的利益，還有一些推文涉及美國2020大選，主要來自于一些支持民主黨的選民，用來反對(duì)特朗普。本次社交機(jī)器人不是很聚焦的常態(tài)參與可能有三點(diǎn)原因：一是話題本身聚焦性不強(qiáng)，不像國外的總統(tǒng)選舉、或者脫歐這種議題，話題非常聚焦，也是一個(gè)普遍可以發(fā)表意見的事情。而貿(mào)易談判是一個(gè)專業(yè)性高、話題比較分散的事件。二是總統(tǒng)選舉、脫歐等議題都有黨派支持，有專門的公關(guān)經(jīng)費(fèi)，社交媒體又是一個(gè)重要的發(fā)聲平臺(tái)，社交機(jī)器人的參與度自然就會(huì)高。而中美貿(mào)易談判是國與國之間的一個(gè)政策談判，公關(guān)的需求就會(huì)弱很多。三是貿(mào)易談判周期長，不是短暫時(shí)間可以決定的事。

另外，本研究的創(chuàng)新之處是在國內(nèi)率先對(duì)社交機(jī)器人在社交媒體空間參與有關(guān)中國議題的討論進(jìn)行實(shí)證分析，并將計(jì)算科學(xué)與社會(huì)科學(xué)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了跨學(xué)科的交叉研究。當(dāng)然，限于可行性還有值得后續(xù)研究關(guān)注的：一是本研究只選取了中美貿(mào)易談判過程中一個(gè)月進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，如果是全樣本就會(huì)更全面。二是在對(duì)社交機(jī)器人的行為分析時(shí)只詳細(xì)分析了其發(fā)布推文的行為方式，對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)等行為并沒有涉及，在今后的研究中將重點(diǎn)關(guān)注這部分的內(nèi)容。社交機(jī)器人到底是如何影響以及影響了多少還是一個(gè)需要進(jìn)一步研究的問題。在未來，我們將會(huì)繼續(xù)關(guān)注社交機(jī)器人在不同事件中的作用，探究社交機(jī)器人對(duì)公眾輿論產(chǎn)生的影響。