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.
Ein deutsch-britisches IT-Wissenschafterteam hat eine Software namens SPEAR (Spamming-resistant Expertise Analysis and Ranking) entwickelt, die Internetuser in Spammer und vertrauenswürdige Experten unterteilt. Basierend auf dem bekannten Algorithmus HITS (Hypertext-Induced Topic Selection), der Webseiten automatisch auf ihren Inhalt beurteilt und unter anderem von Suchmaschinen wie Google verwendet wird, ist es dem Team gelungen, User in sogenannte "Discoverers" und "Followers" einzuteilen. Die Discoverers sind jene Nutzer, die einen gewissen Inhalt zuallererst auf sozialen Netzwerken wie Flickr oder Delicious entdecken, beschlagworten und ihn daraufhin mit anderen Nutzern teilen. Die treue Gefolgschaft der Discoverer, die Followers, forcieren die Popularität des Inhalts wiederum, indem sie ihn im großen Maß weiter über das WWW verbreiten. Unter Zweiteren sind jedoch häufig Spammer zu finden, die sich ein populäres Thema im Web zu Nutze machen und mit meist ungewünschtem Werbeinhalt aufladen. Die Einführung von SPEAR stellt damit einen neuerlichen Versuch dar, die Verbreiter von Spam-Nachrichten im Netz auszuforschen und zu bekämpfen.

Ein deutsch-britisches IT-Wissenschafterteam hat eine Software namens SPEAR (Spamming-resistant Expertise Analysis and Ranking) entwickelt, die Internet-User in Spammer und vertrauenswürdige Experten unterteilt. Basierend auf dem bekannten Algorithmus HITS (Hypertext-Induced Topic Selection), der Webseiten automatisch auf ihren Inhalt beurteilt und unter anderem von Suchmaschinen wie Google verwendet wird, ist es dem Team gelungen, User in sogenannte "Discoverers" und "Followers" einzuteilen.

Die Discoverers sind jene Nutzer, die einen gewissen Inhalt zuallererst auf sozialen Netzwerken wie Flickr oder Delicious entdecken, beschlagworten und ihn daraufhin mit anderen Nutzern teilen. Die treue Gefolgschaft der Discoverer, die Followers, forcieren die Popularität des Inhalts wiederum, indem sie ihn im großen Maß weiter über das Web verbreiten. Unter Zweiteren sind jedoch häufig Spammer zu finden, die sich ein populäres Thema im Web zu Nutze machen und mit meist ungewünschtem Werbeinhalt aufladen. Die Einführung von SPEAR stellt damit einen neuerlichen Versuch dar, die Verbreiter von Spam-Nachrichten im Netz auszuforschen und zu bekämpfen.

Üblicherweise wird die Vertrauenswürdigkeit eines Internetnutzers über die Quantität seiner Online-Beiträge bewertet. Michael Noll, der das Forschungsprojekt am Hasso Plattner Institut der Universität Potsdam geleitet hat, sagt verständlicherweise aber, dass "Quantität nicht automatisch Qualität bedeutet." SPEAR verfolge demnach einen anderen Ansatz, der auf dem Konzept der "gegenseitigen Verstärkung" basiert, so der Wissenschafter.

Der Algorithmus von SPEAR bewertet populäre User und populären Inhalt und definiert anhand dessen die Experten als jene User-Gruppe, die als einzige wichtige Inhalte identifizieren kann. Die Qualität der Inhalte wird wiederum durch die Beschlagwortung der Nutzer entscheidend beeinflusst. "Das Resultat ist, dass sowohl die Experten als auch qualitätsvolle Inhalte identifiziert werden können", fasst der nicht im Projekt involvierte IT-Wissenschafter Jon Kleinberg das Konzept der gegenseitigen Verstärkung zusammen.

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