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Elezioni 4 marzo. I bot politici sono (quasi) tutti italiani, non russi

SI FINGONO PERSONE VERE CONDIVIDENDO POST DI NOTIZIE, MUSICA, SPORT E, ULTIMAMENTE, ALIMENTANO LO “HATE SPEECH” ANCHE ATTACCANDO LE FIGURE PUBBLICHE FEMMINILI
E’ gestita con i bot una parte significativa delle conversazioni online sugli argomenti più dibattuti.


Reti di account automatizzate (botnet) vengono da tempo attivate da molti nei social media, quando gli scambi si moltiplicano su argomenti mainstream, per influenzare la percezione di una discussione. I Political Bot – che prendono il nome dalla loro attività cominciata in campo politico o elettorale - si fingono “persone vere” (utenti naturali) postando o ritwittando notizie, eventi di musica, sport o altri temi del giorno comunque molto dibattuti. I polbots “agganciano” le discussioni più partecipate online, spesso derivanti da Top News (le notizie principali del momento), invadendo il dibattito pubblico su quell’argomento e arrivando frequentemente a determinare oltre la metà del flusso di conversazioni. A volte, quasi la totalità. Un dato quantitativo confermato a livello internazionale dai principali centri di ricerca, come risulta anche all'osservatorio Oohmm.

L’ATTACCO ALLE ELEZIONI

Lo studio della presenza russa tra i Political Bot durante la campagna presidenziale Usa che ha portato all’elezione di Donald Trump, nel novembre 2016, ha evidenziato la loro attività anche nell’estate del 2017, nell’attacco subito dall’esperto di sicurezza governativa Brian Krebs, con una fondamentale novità: le botnet avevano cominciato a determinare una enorme mole di messaggi tipici dello “hate speech”, con un’azione quindi non più solo squisitamente politica, ma toccando argomenti come l’immigrazione e altri temi a forte impatto sociale, anche attaccando diverse figure pubbliche femminili.

L’osservatorio Oohmm, forte del suo team che raccoglie big data dal 2013, ha partecipato con la comunità internazionale di ricercatori allo studio di questa presenza russa nella propaganda computazionale - come del resto ha fatto anche nel recente caso della vertenza indipendentista in Catalogna o per altri eventi – e ha deciso di leggere con le stesse metodologie anche le conversazioni elettorali e referendarie italiane (nazionali, regionali e locali) a partire dalla campagna politica per il voto costituzionale del 4 dicembre 2016.

Tra le principali evidenze italiane, a differenza dei dati statunitensi, si colloca la scarsa presenza russa. La comunità di ricercatori internazionali ha infatti confermato la provenienza russa di molti polbots attivi sia durante le presidenziali Usa 2016 che nell’attacco a Krebs, descrivendo in seguito l’esito e la metodologia di analisi come ha fatto Ed Summers (@edsu).

Invece, nella campagna politica per le elezioni di domenica 4 marzo 2018 in Italia, i polbots - anche qui quantitativamente determinanti - sono (quasi) tutti italiani, abbastanza distribuiti nelle discussioni di tutti gli orientamenti politici e non solo dei principali schieramenti.
La presenza straniera, anche russa ma non solo, è confermata nelle conversazioni online italiane in vista del voto politico, ma in misura così poco significativa da non risultare qualitativamente interessante: lo dicono le analisi di Oohmm, confermate dai dati dell’Oxford Internet Institute, che rilevò una presenza russa analogamente insignificante durante la campagna referendaria sulla Brexit.

Dunque i polbots russi si sono comportati diversamente durante la campagna presidenziale Usa rispetto a questa campagna elettorale in Italia: tra i motivi di questo diverso comportamento, c'è il numero più limitato di conversazioni italiane rispetto a quelle in Usa (in rapporto forse di 1 a 10), cosa che rende meno facile alle botnet confondersi con le “persone vere”. Inoltre, dopo le presidenziali Usa si sono accesi riflettori mediatici sulla presenza russa, con alcune campagne di stampa europee, a tratti molto animate contro questo tipo di ingerenza. Sotto i riflettori, anche una minima parte dei polbots russi già monitorati in Usa e attivi anche in Italia sono stati spenti, per poi venire riaccesi dopo qualche tempo, settimane o mesi.

Le campagne di stampa hanno però un risvolto della medaglia: suscitano emulazione, sia nelle “persone vere” che nei gestori di botnet, tutti stimolati a fingersi il “russo” di cui si parla tanto o, in questo caso, l’italiano chiamato al voto. Le persone, in cerca di visibilità nei social media, e i polbots per agganciare, anche in questo caso, un nuovo elemento di dibattito mainstream dove poter influenzare percezione e discussione.

In quest’ottica, sono stati osservati diversi comportamenti: botnet italiane o straniere che si fingono russe, botnet straniere che si fingono italiane, finte botnet italiane passate a fingersi russe. Senza contare il complesso e diffuso fenomeno della compravendita di bot: i gestori di questo tipo di campagne automatizzate comprano o rivendono abitualmente le reti di account, a seconda delle proprie esigenze, alla stregua di un’agenzia pubblicitaria che si dota degli spazi televisivi, necessari ma temporanei, in vista di una campagna per il lancio di un nuovo prodotto.
Difficile dunque parlare di botnet straniere “amiche” di un tal partito, prima di un accurato esame di dettaglio nell’analisi dei big data, che Oohmm è in procinto di avviare, in correlazione alle precedenti elezioni a partire dal referendum 2016.

“HATE SPEECH” SOCIALE E ATTACCO PERSONALE ALLE DONNE

Dall’estate 2017, i polbots di ogni provenienza hanno continuato anche ad alimentare lo “hate speech” internazionale, contribuendo massicciamente all’attacco contro soggetti di forte impatto sociale ma spesso “deboli”, come gli immigrati, comprese alcune rilevanti figure pubbliche femminili, capaci di intercettare momenti politici decisionali: dopo l’osservazione negli Stati Uniti, questo comportamento è stato confermato anche per le botnet attive in Italia. L’analisi compiuta da Oohmm sulle conversazioni elettorali e referendarie italiane evidenzia che i polbots hanno stabilmente inserito questi attacchi tra i propri standard di comportamento.
Alcune donne, con ruoli rilevanti, vengono prese di mira costantemente, in modo persecutorio, mentre per altre il momento dell’attacco di intimidazione è quello di una maggiore esposizione pubblica, per una apparizione televisiva o un conflitto verbale con qualche interlocutore ostile.

La violenta percezione di un generalizzato “hate speech”, fortemente influenzato dall'azione dei polbots anche contro figure che esemplificano il cambiamento sociale, è uno dei motivi che hanno spinto il team di Bigdata42 ad attivare l’osservatorio Oohmm, per fare piena luce sulle dinamiche tecnologiche e comunicative che sottendono alla discussione pubblica online.

Da questo tipo di attacchi è molto difficile difendersi: anche la denuncia penale non risulta efficace. Le stesse piattaforme di social media sono in difficoltà nell'affrontare il problema. Tanto che il Ceo di Twitter, Jack Dorsey, ammette questa "incapacità" chiedendo per la prima volta la collaborazione della comunità internazionale (entro il 13 aprile 2018) nella ricerca di criteri e soluzioni, dichiarandosi disposto a finanziare progetti e ad aprire i "cancelli" del social network. I bot denunciati possono arrivare ad essere spenti, a volte capita con intere reti di polbots, ma già il giorno dopo il mercato offre nuovi bot da utilizzare per lo stesso scopo: influenzare le discussioni online contro soggetti deboli e figure pubbliche femminili. I big data dicono però che gli account che minacciano e intimidiscono non sono sempre “persone vere”: la maggior parte dell'enorme mole di conversazioni ostili viene prodotta solo da alcuni gestori di reti di account automatizzate.

Il dibattito normativo, politico e sociale oggi è ampiamente condizionato dalla propaganda computazionale, dunque è importante che i dati che descrivono il fenomeno siano i più veritieri possibile. Gli analisti dei risultati dei siti web (come quelli forniti da Google Analytics) hanno da tempo nella cassetta degli attrezzi il dato del 50% e più di visite che sono frutto di programmi automatizzati: è ora che anche gli analisti dei big data ne facciano un uso quotidiano.