Deutsch-britische Coop

Software forscht Spammer in sozialen Netzwerken aus

Armin Weiler kümmert sich um die rechercheintensiven Geschichten rund um den ITK-Channel und um die Themen der Distribution. Zudem ist er für den Bereich PCs und Peripherie zuständig. Zu seinen Spezialgebieten zählen daher Notebooks, PCs, Smartphones, Drucker, Displays und Eingabegeräte. Bei der inoffiziellen deutschen IT-Skimeisterschaft "CP Race" ist er für die Rennleitung verantwortlich.

Der frühe Vogel fängt den Wurm

Das Expertenlevel des jeweiligen Users wird in "gut", "durchschnittlich" und "Anfänger" abgestuft und zusätzlich noch um einen zeitlichen Faktor gemäß dem Ansatz "Der frühe Vogel fängt den Wurm" ergänzt. Jene User, die einen bestimmten Inhalt im Internet als erste entdecken und ihm in der Folge zu großer Popularität verhelfen, können als Trendsetter in der Community bezeichnet werden. "Sie sind es, die den Nutzwert eines Dokuments erkennen, bevor es andere tun", erklärt Ching-man Au Yeung, der ebenfalls an der Entwicklung des SPEAR-Algorithmus mitgearbeitet hat, gegenüber Technology Review. Au Yeung vergleicht den steigenden Einflussgewinn eines Expertennutzers mit jenem eines Akademikers, der sich im wissenschaftlichen Milieu einen guten Ruf verschaffen möchte.

Die Wissenschafter haben SPEAR mithilfe von Daten der Social-Bookmarking-Seite Delicious getestet und kürzlich auf der SIGIR-Konferenz präsentiert. Mehr als 71.000 Internetdokumente, 500.000 User und zwei Mio. geteilte Lesezeichen wurden unter die Lupe genommen. "Wir haben zum Beispiel nach Experten für JavaScript gesucht und daraufhin eine Liste von Usern erhalten. An der Spitze standen zwei professionelle Software-Entwickler und unter den ersten 200 war kein einziger Spammer zu finden", berichtet Noll.

Dem Wissenschafter zufolge könne der Algorithmus praktisch auf jedes soziale Netzwerk im Internet ausgeweitet werden. Unternehmen wie Microsoft hätten bereits Interesse bekundet und wollen den Algorithmus vor allem im Rahmen von Social-Search-Angeboten, wo Dokumente aufgrund von Nutzer-Lesezeichen bewertet werden, einsetzen. "Ich denke, dass die Kombination von gegenseitiger Verstärkung mit der Unterscheidung zwischen Discoverer und Follower in vielen Bereichen hilfreich sein kann", so Noll zusammenfassend. (pte)

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