Rellen voorspellen via Twitter?

Geef een reactie

Engelse onderzoekers van de universiteit in Cardiff schrijven in ACM Transactions on Internet Technology (maart 2017) over hun pogingen om op basis van tweets te voorspellen wanneer en waar er rellen uitbreken. Bij veel van die rellen is achteraf vaak gemakkelijk vast te stellen wat er allemaal op sociale media over gepost is, dat is allemaal te monitoren en bij te houden. Maar een ?end-to-end integrated event detection framework? om gebeurtenissen te detecteren, liefst ?mogelijk ontwrichtende??

De wetenschappers onderzochten vooral tweets voorafgaande aan de Londense rellen van augustus 2011 en concluderen op basis daarvan dat ?our system can perform as well as terrestrial sources, and even better in some cases?. Een veelbelovende uitspraak waar we meer over willen weten.

In de afgelopen jaren is er toegenomen interesse in het detecteren van gebeurtenissen met behulp van publiek toegankelijke gegevens (open source) op het internet, zoals Twitter, Facebook en YouTube. Het publiek plaatst op deze platformen?real-time reacties op gebeurtenissen in de ?echte wereld?, waardoor ze sociale sensoren worden van echte gebeurtenissen (met onder andere?’facts &?feelings‘). Automatisch te detecteren en categoriseren gebeurtenissen, zoals?kleinschalige incidenten, is een niet-triviale taak. Maar het is van zeer grote waarde voor diensten die de openbare veiligheid moeten bewaken, zoals de lokale politie.

Om dit verder te onderzoeken gebruikten de onderzoekers van Cardiff een?eventdetectie raamwerk dat vijf hoofdcomponenten omvat: het verzamelen van gegevens, pre-processing, classificatie, online clustering en samenvatten. De integratie van classificatie en clustering zorgt ervoor dat gebeurtenissen worden gedetecteerd en verwante (kleinere) incidenten die sociale veiligheid bedreigen of kunnen sociale orde verstoren groepeert. Ze evalueerden het concept met een verscheidenheid aan functies die werden afgeleid van Twitter-berichten, namelijk tijd, ruimte, en tekstuele inhoud. ?Ze gebruikten parameters die werden opgebouwd (zgn ground truth) op basis van inlichtingen van?de London Metropolitan Police, die een lijst had met daadwerkelijke gebeurtenissen en incidenten tijdens die rellen, en laten zien dat het systeem de gebeurtenissen op social media allemaal kan vinden, in sommige gevallen zelfs beter dan wat de politie had geregistreerd.

Het idee dat sociale media, zoals Twitter, de toekomst zouden kunnen voorspellen heeft een controversi?le voorgeschiedenis. In de afgelopen jaren hebben verschillende groepen beweerd dat ze alles kunnen voorspellen, vari?rend van de uitslag van de verkiezingen tot de omzet van?nieuwe films in de bioscoop. Er is dan ook zeker wat af te dingen op deze digitale glazen bollen. Daarom is het interessant te zien hoe dit nieuwe onderzoek stand houdt.

Ook onderzoeker?Nathan Kallus van het MIT, het?Massachusetts Institute of Technology, uit Cambridge claimt dat hij een manier heeft ontwikkeld om gedrag van het publiek bij bijeenkomsten kan?voorspellen met behulp van uitingen op Twitter. Hij heeft een analyse gedaan op de staatsgreep in Egypte uit?2013 en zegt dat de burgeroorlog in verband met dit evenement duidelijk voorspelbaar was.

Het is op zich logisch dat er indicatoren te vinden zijn op social media over toekomstig voorgenomen gedrag van menigten. Mensen plaatsen vaak hun plannen vooraf om te ontmoeten en hun acties?te co?rdineren met behulp van sociale media.?Het is eerder zaak de juiste indicatoren uit het grote publieksgedrag eruit te vissen.?Kallus zegt dat dit mogelijk is door eerst de tweets te vinden over?toekomstige gebeurtenissen en deze vervolgens te vergelijken met trendanalyses die daarmee samenhangen. “Het ontstaan van menigten kun je zien aankomen door?trends in social media gegevens,” zegt hij. Recorded Future, gevestigd in Cambridge, is het bedrijf dat dergelijke gegevens voor hem beschikbaar kon stellen. Zij zoeken in 300.000 verschillende online bronnen in zeven verschillende talen over de hele wereld.?Kallus gebruikte deze gegevens om?protesten te voorspellen. “We kwamen erachter dat de massale informatie een voorspeller kan zijn voor toekomstige protesten van?menigten,” zegt hij. Kallus definieert een belangrijk protest als iets dat veel meer media aandacht genereert dan normaal. Hij analyseert vervolgens de media aandacht?om te zien wanneer de?protesten eigenlijk plaatsvinden en zoekt naar Twitter activiteiten die voorafgegaan zijn aan die protesten. Zo zoekt hij?voorspellende indicatoren, om hiermee vervolgens te zoeken naar?soortgelijke activiteiten om te bezien of er voorspellende waarde vanuit kan gaan. Op deze manier ontstaat er een lerende machine die steeds betere voorspellingen kan doen.

Toch nuanceert hij in zijn onderzoek nog weinig. Want we zijn er natuurlijk nog lang niet met goede voorspellingen. Zo is het nu wel mogelijk gebleken om Twitter activiteit te correleren aan echte protesten, maar het is ook nodig om valse positieven uit te sluiten. Er kunnen significante Twitter trends zijn die niet leiden tot protesten.?Dan is er de vraag of tweets betrouwbaar zijn. Bij grote bewegingen met (inter)nationale gevolgen zien steeds meer propaganda, geruchten en ironie?in de berichtgeving. Hoe ga je om met deze toenemende ruis en volumes? Ook de vraag of de gegevens wel representatief zijn voor de gehele bevolking blijft in zijn onderzoek onbeantwoord. Tenslotte is er nog de?aard van de voorspelling. Mooi dat je voorspellingen kan doen met terugwerkende kracht, maar hoe blijf je voorspellen in het social media landschap dat continu aan verandering onderhevig is?

[slideshare id=75178359&doc=canwepredictariot-disruptiveeventdetectionusingtwitter-170419121908&type=d]

[slideshare id=31384853&doc=predictingcrowdbehaviorwithbigpublicdata-140219070751-phpapp01&type=d]

Bronnen: Charged Affairs, LinkedIn, ScienceMagazine,?Predicting Crowd Behavior with Big Public Data

App: Mobile Witness

Geef een reactie

Mobile Witness (Android) is een app voor het verzamelen van bewijs met behulp van je mobiele telefoon. Je kunt als burger bewijs opnemen door een foto, filmpje of audiofragment op te nemen, maar er ook een getuigenverklaring mee opnemen, om ze vervolgens te uploaden. Om te voorkomen dat voor daders duidelijk wordt dat je opneemt, gaan opnames gewoon door als het scherm is uitgeschakeld. Maar de app prijst zichzelf in de markt met meer toepassingen, zo kun je het ook gebruiken om het handelen van de politie op te nemen.

Toch is de app vooral bedoelt om mensen die je lastig vallen of zelfs aanvallen op te nemen. Zelfs als je telefoon wordt afgepakt zijn de beelden online al veilig gesteld.

Normale apparaten en apps zijn niet echt geschikt voor het verzamelen van degrlijk bewijs. Ze maken vaak een geluidje, het scherm blijft aan of je moet wachten tot de opname is gemaakt alvorens het te kunnen versturen. En met andere apps kun je de online veiliggestelde opnames weer eenvoudig wissen. Mobile Witness heeft deze problemen proberen te ondervangen. Bij de opnames wordt de locatie ook toegevoegd en je kunt kiezen of je de opnames wilt plaatsen in diverse diensten als Dropbox, Google Drive, OneDrive of persoonlijke servers. De app verzamelt geen persoonlijke gegevens van je, niet in de opnamen en niet in de metadata en je blijft baas van je eigen bestanden.

Bronnen: Mobile Witness

Maatschappelijke ontwikkelingen en hun implicaties voor Gebiedsgebonden politiewerk: Een verkenning

Geef een reactie

Bij Gebiedsgebonden Politiewerk (GGP) is het politiewerk ingebed in de samenleving. Kernbegrippen zijn: dichtbij georganiseerd, kennen en gekend worden, werken aan een breed scala van veiligheidsproblemen, zowel reactief, preventief als proactief optreden, samenwerking met uiteenlopende andere partijen en betrokkenheid van burgers. Het Ministerie van Veiligheid en Justitie heeft onderzoek laten doen naar de invloed van maatschappelijke ontwikkelingen op GGP en, indien nodig, hoe deze verder geprofessionaliseerd zou kunnen worden. De meest in het oog springende ontwikkelingen die van invloed zijn op het werk van de politie en het gebiedsgebonden werk daarbinnen zijn:

  • Decentralisaties in het sociaal domein;
  • Digitalisering inclusief sociaal media;
  • Demografische ontwikkelingen, migratie en vluchtelingen;
  • Radicalisering, terrorisme en terreurdreiging;
  • Internationalisering van misdaad en ondermijnende criminaliteit;
  • Groei van toerisme, evenementen en horeca.

In deze rapportage worden de resultaten van het onderzoek beschreven. Per gesignaleerde maatschappelijke ontwikkeling worden de implicaties voor het gebiedsgebonden politiewerk en de daarmee samenhangende mogelijke professionaliseringsnoodzaak geschetst.

Digitalisering en sociale media be?nvloeden het GGP. Daarbij gaat het om de organisatie van het politiewerk, de communicatie onderling en met burgers, omgaan met de berichten en beelden die op internet circuleren en het benutten van data ten behoeve van de optimalisering van het gebiedsgebonden politiewerk. De digitale mogelijkheden hebben direct betrekking op de kern van GGP, namelijk dicht bij de burger staan, weten wat er speelt, tijdig signalen opvangen waarop reacties nodig zijn en in direct contact staan met andere betrokkenen. Goed omgaan met digitale mogelijkheden verhoogt de efficiency en de effectiviteit van GGP. De ontwikkelingen in digitalisering en sociale media stellen aan de politie permanent nieuwe eisen die vragen om competenties in het bijzonder op de volgende terreinen:

  • Effectieve informatie en communicatie via gangbare en aan populariteit winnende sociale media;
  • Kennis van bestaande en nieuwe vormen van cybercrime en de wijze waarop die zich bij de bewoners van de wijken manifesteren;
  • Effectief sociale netwerken opbouwen, onderhouden en benutten;
  • Inwinnen, verwerken, opslaan en analyseren van data ten behoeve van de optimalisering van het GGP; ? omgaan met digitale financi?le administratieve en operationele tools ter ondersteuning van het politiewerk.

[slideshare id=75598435&doc=maatschappelijkeontwikkelingenenhunimplicatiesvoorggp-170502121238&type=d]

Bronnen: WODC

Killfie

Geef een reactie

Bovenstaande foto is van een groep jongeren die in HongKong diverse hoge gebouwen beklommen hebben en “Killfies” namen

De politie waarschuwt in diverse landen voor?een gevaarlijke nieuwe social media trend. Onlangs is een jonge man gearresteerd die op een foto te zien was terwijl hij in Virginia aan de Westin toren hing (het hoogste gebouw in de staat Virginia). Hij slaagde erin om naar de top te klimmen, waar een vriend een foto nam. De vader van die vriend heeft later contact opgenomen met de politie. De foto is volgens de politie onderdeel van een?online trend waarbij mensen Selfies maken bij?het uitvoeren van gevaarlijke, levensbedreigende capriolen. Het fenomeen heet op diverse social media een ‘killfie‘.

“Gek. Als het mijn kind was, zou ik hem vermoorden! ‘Zei Virginia Cope in een reactie op het bericht.?Het is niet duidelijk hoe de mannen toegang hebben gekregen tot het dak van het gebouw. “Best gestoord. Ik denk niet dat ik zoiets zou doen. Je hebt mensen die adrenaline junkies zijn, dus dat is net als extreme sporten”, zei David Mason, beheerder van het gebouw. “Er zijn veel video’s waar mensen bovenop gebouwen liggen en ze van het ene gebouw naar het andere springen. Het staat cool op de foto, “zei een inwoner van Virginia Beach.

Terwijl de foto zelf misschien cool is, was die situatie niet te onderschatten. De politie onderzoekt of er in dergelijke gevallen sprake kan zijn van een misdrijf. Toch kiest de politie uit Virginia er nu niet voor de jongens?te vervolgen, maar juist dit voorbeeld in een voorlichtingscampagne te benutten. De Virginia politie zegt dat ze andere bedrijven met gevaarlijke plaatsen op de hoogte hebben gesteld van het fenomeen en ouders worden aangemoedigd om met hun kinderen te praten over de gevaren van een killfie.

Een overzicht van andere Killfies. De online trend (meme) is begonnen na een video die in februari?het Russische model Victoria Odintcova aan de Cayan Tower in Dubai hing. De politie in Dubai veroordeelde de acties van het model, maar het werd zeer veel bekeken.

Full video (link in bio)! @a_mavrin #MAVRINmodels #MAVRIN #VikiOdintcova #Dubai

Een bericht gedeeld door VIKI ODINTCOVA (@viki_odintcova) op

Trying to take a what is termed a killfie shot by standing in the path of an oncoming train this morning. Lol

Een bericht gedeeld door Aileen Y (@divedivaileen) op

Cliffs are dangerous #cliffedge #scary #lionmountain #hiking #islandlife #medstudent #killfie

Een bericht gedeeld door _K A V I N M A A RAGHURAM_ (@kavinmaa) op

Bronnen: 12 News, WJLA

White Collar Crime Risk Zones

Geef een reactie

White Collar Crime Risk Zones gebruikt voorspellende algoritmen om financi?le misdaden in (nu nog alleen) de VS op de kaart te zetten.

Financi?le criminaliteit is een vaak verborgen vorm van (witteboorden)criminaliteit. De huidige predictive policing systemen richten zich dan ook vooral op ‘street crime’, de zichtbare misdaad op straat zoals woninginbraken of zakkenrollen. Als research project is de White Collar Crime Risk Zones?kaart openbaar gemaakt en gelanceerd vanuit een onderzoek naar een White Collar Crime Early Warning System (WCCEWS) dat vroegtijdig kan?waarschuwen voor financi?le misdaden en dus preventief benut kan worden.

WCCRZ

De NYPD, ofwel de New York Police Department, gebruikt al een een tijd predictive policing systemen, zoals nu die van ?Compstat 2.0, en als je daarin de kaarten bekijkt zou je denken dat er in Wall Street alleen maak keurige burgers zijn. Tuurlijk, er zijn een paar kleine misdaadvormen te vinden op de hoeken waar winkels staan. Maar geen fraude, geen belastingontduiking, geen marktmanipulatie, onderhandse handel, namaak of discriminatie. Zo lijkt. Want je moet door een andere bril kijken met een ander systeem. Dat systeem wordt nu ontwikkelt door onderzoekers die er meteen een app en website van maakten waarin precies te zien is in welke wijken financi?le criminelen te vinden zouden moeten zijn, hoeveel schade die veroorzaken en zelfs hoe ze eruit kunnen zien (zie onderstaand scherm). De kaart gebruikt data van de?Regulerende Autoriteit Financi?le Industrie (FIRA) en samen met techneuten van het?tijdschrift New Inquiry?werd er?een open source tool gemaakt die iedereen kan raadplegen voor zijn eigen woonomgeving.
De app bevat talrijke gegevens over financi?le misdrijven en waar ze zich voordoen, welke?bedrijven dat zijn, het criminaliteitssoort en de ernst van de schade. Bron: WCCRZ

De app is de zoveelste in een rij van toepassingen op het gebied van?”predictive policing” apps – tools die door de politie gebruikt worden om uit te zoeken waar misdaad waarschijnlijk zal optreden, zodat politiehoofden weten welke wijken meer aandacht nodig hebben. Kritiek is er ook, omdat deze systemen gebruik maken van historische gegevens waarmee eventuele vooroordelen in het politiegedrag, waaronder raciale vooroordelen, bevestigt en versterkt kunnen worden door deze misdaadvoorspellende algoritmen.

“Het is waar?dat al die systemen gebruik maken van datasets die?vooroordelen alleen maar kunnen versterken.” zegt Sam Lavigne, technoloog en speciale projectredacteur van New Quest, die bijdroeg aan de ontwikkeling van?WCCRZ, “En de politie-korpsen die er gebruik van maken werken veinzen?objectiviteit.”

Daarom heeft het WCCRZ team een?”Most Likely Suspect” -functie ingebouwd?waarbij de LinkedIn-profielen van topmanagers in dat gebied worden doorzocht om een ??gezichtsgemiddelde te maken. De app plakt op elke misdaadvorm een nieuw gezicht: duizenden door algoritmes gegenereerde, meestal blanke fraudeurs. Deze app probeert dus ook een politiek standpunt te maken, namelijk dat?criminaliteit meer kleuren kent dan alleen het typische beeld van zwarte, arme en onopgeleide daders. Er zijn veel apps volgens hen, zoals?SketchFactor die onlangs nog onder vuur lag, die rassendiscriminatie en ‘ racial profiling’ alleen maar in de hand werken.

New York City’s financi?le district is een epicentrum van witteboordencriminaliteit in de Verenigde Staten, maar aanklagers worden vaak zwaar onder druk gezet en er zijn volgens WCCRZ daarom weinig bankiers in de gevangenis. Bron foto: Getty

We krijgen nu een heel ander beeld van wat ‘slechte buurten’ zijn volgens Lavigne. De WCCRZ wil mensen een melding geven en het equivalent?zoeken voor de ‘broken windows theorie’ die in veel wijken gehanteerd wordt om te bepalen hoe criminaliteit voedingsbodem krijgt.

Bronnen: Mic

[slideshare id=75430834&doc=predictingfinancialcrime-augmentingthepredictivepolicingarsenal-170426140910&type=d]

Wetenschap helpt politie met data analyse voor recherche

Geef een reactie

big data analytics

Recherchewerk verandert ingrijpend door de mogelijkheden van Big Data analytics. De politie gaat samenwerken met wetenschappers om beter informatie uit in beslag genomen smartphones en computers van verdachten te kunnen halen. Het idee is dat een computer met nieuwe technieken razendsnel miljoenen foto?s, berichten, locatiegegevens en filmpjes kan doorpluizen op zoek naar verbanden die een agent met het blote oog niet snel ziet.

De politie begint daarvoor het project ?Politielab? met Amsterdam Data Science. Dat is een samenwerkingsverband van de twee universiteiten en hogeschool in Amsterdam, en het Centrum Wiskunde & Informatica.

Drie promovendi van de Universiteit van Amsterdam gaan hun promotieonderzoek doen bij de politie door de?computertechniek deep learning te gebruiken voor opsporingswerk. Deep learning-netwerken zijn goed in het herkennen van patronen.Er is veel belangstelling voor vanuit de wetenschap, zegt de politie. Er moeten programma’s worden ontwikkeld om snelle data-analyse mogelijk te maken.?De promovendi worden gefinancierd vanuit de politie.

“Er zijn steeds meer data aan het werk, waardoor het steeds moeilijker is om verbanden te ontdekken. Daarom willen we de expertise van de wetenschap gebruiken”, zegt Theo van der Plas, programmadirecteur digitalisering en cybercrime bij de politie in het NOS Radio 1 Journaal. De ontwikkelingen in de wetenschap gaan volgens hem zo snel dat de politie daar graag bij wil aansluiten.

NOS Tech podcast in gesprek met?Theo van der Plas:

Misdaden sneller oplossen

De techniek helpt bij het ontdekken van nieuwe verbanden die rechercheurs niet met het blote oog kunnen zien. De computer kan razendsnel grote hoeveelheden bestanden met elkaar vergelijken en verbanden leggen. “Uiteindelijk zullen we daardoor sneller de onderzoekslijn vinden en sneller tot de oplossing van een misdaad kunnen komen”, zegt Van der Plas.

“Er is bijvoorbeeld een grote hoeveelheid foto’s van huiskamers. Combinatie van die beelden kan tot de conclusie leiden dat het om een clubhuis gaat waarvan een criminele bende gebruikmaakt. Door deze data science kunnen we mogelijk herleiden waar dat clubhuis staat en dat helpt ons enorm in het onderzoek.”

Uitdagingen

De enorme hoeveelheid gegevens in strafrechtelijke onderzoeken waar de politie mee te maken krijgt, brengt nieuwe uitdagingen met zich mee, zegt Theo van der Plas, programmadirecteur digitalisering en cybercrime van de politie. ?Zoals hoe je eruit haalt wat je nodig hebt. Of hoe haal je eruit wat je nog niet wist dat je nodig hebt voor het onderzoek? Ik verwacht dat we met de nieuwe technieken verbanden gaan zien die we nooit eerder hebben ontdekt.?

Nu al gebruikt de politie computertools waarmee automatisch kan worden gezocht in gegevens. Politielab moet de volgende stap zetten. Zo moet de rechercheur met een druk op de knop een samenvatting krijgen van wat er interessant kan zijn van alle in beslag genomen apparaten. De computer ziet relaties en (afwijkende) patronen in de gegevens.

Om een voorbeeld te geven: de computer herkent dat twee foto?s op verschillende apparaten op dezelfde plek zijn genomen. Dat kan aan de hand van bijvoorbeeld locatiegegevens en objecten die op de beelden te zien zijn. Voor de politie kan het een indicatie zijn dat twee verdachten op dezelfde plek zijn geweest.

‘Wapenwedloop’

De samenwerking met de wetenschap is voor de politie een belangrijke stap in ?de wapenwedloop? met criminelen, zegt Van der Plas. ?Criminelen hebben veel mogelijkheden om het ons lastig te maken. Ze versleutelen hun berichten en maken gebruik van allerlei verschillende communicatiemiddelen. Door de nieuwe tools kunnen wij straks hopelijk meer kennis halen uit de berg informatie die we in beslag hebben genomen.?

Daarmee worden niet alle problemen voor de politie opgelost, erkent hij. Gegevens die versleuteld zijn, zijn ook met de nieuwe tools niet te doorzoeken. Daarom is ook de nieuwe Wet Computercriminaliteit, die momenteel in behandeling is in de Eerste Kamer, belangrijk, zegt hij. Die geeft de politie de bevoegdheid computersystemen van verdachten te hacken, wat er onder meer voor moet zorgen dat informatie wordt verzameld v??rdat die versleuteld is.

politielab

Toestemming

Daarnaast heeft de Hoge Raad zich onlangs uitgesproken over het doorzoeken van alle informatie op een smartphone. Dat kan een bijna compleet beeld opleveren van iemands persoonlijke leven en mag volgens het arrest dus niet zonder toestemming van een officier van justitie of rechter-commissaris, wat tot voor kort niet altijd gebeurde.

Ook de nieuwe tools die in het Politielab worden ontwikkeld, zullen aan de waarborgen voldoen, zegt Van der Plas. Zo gaat de politie volgens hem niet ongericht analyses toepassen op de in beslag genomen apparaten als de informatie niet relevant is voor het onderzoek.

Computers kunnen steeds beter rechercheren

Zo kunnen computers steeds beter foto?s interpreteren. De politie kan daar haar voordeel mee doen bij onderzoeken. Oefening baart kunst. Dat geldt voor mensen, maar ook voor computers. Dus als je wilt dat een computer herkent dat er bijvoorbeeld een wapen op een foto staat, dan moet je eerst heel veel voorbeelden van wapens tonen.

Op de Amerikaanse Stanford-universiteit zijn ze om die reden bezig geweest met het invoeren van miljoenen gelabelde foto?s van allerlei voorwerpen en alledaagse taferelen. Van die database wordt nog steeds wereldwijd gebruikgemaakt. Straks ook door de onderzoekers van het ?Politielab?. Voor Marcel Worring, hoogleraar informatica aan de UvA en een van de initiatiefnemers van Amsterdam Data Science, bekend terrein. ?De technieken die we daarvoor gebruiken zijn niet nieuw. Ze zijn wel een stuk beter geworden. Kon een computer eerst nog maar een antwoord geven op de vraag wat er op een foto staat, nu herkent hij losse elementen, en zegt hij bijvoorbeeld: er staan hier vier personen op, een boom een auto.?

Wat is de grootste uitdaging van het project met de politie?

?De computer is steeds beter geworden in het herkennen van wat er op een foto staat, en het begrijpen van onze taal. De volgende belangrijke stap is de verbanden tussen beeld en taal maken. Een foto met daarop een wapen kan een andere lading krijgen als daar een bepaalde tekst bij staat.

?Datzelfde geldt voor het zien van patronen. De computer moet gaan herkennen dat er plotseling een reeks foto?s op dezelfde plek is genomen. Dat kan aan de hand van geografische gegevens in smartphones, maar ook door te herkennen dat bepaalde elementen op twee foto?s hetzelfde zijn. Een zelfde gebouw bijvoorbeeld.?

Heeft de politie wel wat aan de al bestaande database van Stanford? Het zijn niet altijd alledaagse dingen waar agenten naar op zoek zijn in strafrechtelijke onderzoeken.

?Over het algemeen geldt: hoe meer elementen de tools kunnen herkennen, hoe makkelijker het wordt om nieuwe dingen te leren. De politie kan dus voor hen relevante beelden toevoegen, zoals bepaalde wapens.?

Is de computer beter in de analyse dan een mens?

?Ik heb altijd gezegd: de computer is dommer dan de mens, alleen wel veel sneller. Maar computers beginnen langzaam op ons in te lopen. Ze zien patronen die je als mens niet makkelijk zult herkennen. Waar de computer alleen absoluut niet tegenop kan, is de ervaring en het onderbuikgevoel van een rechercheur die belast is met het onderzoek naar een in beslag genomen apparaat. Die onderbuikgevoelens kun je niet in regels vatten, dus kun je het een computer niet leren. Echte experts zijn nog altijd beter in het herkennen van subtiele details in beeld zoals een stopcontact, maar computers lopen op hen in. ?

Is het dan straks de techniek die bepaalt of iemand vervolgd gaat worden?

?De interpretatie van de bevindingen moet altijd aan mensen overgelaten worden. Het is niet zo dat de computer straks kant-en-klaar bewijsmateriaal gaat afleveren in de rechtszaal. Een voorbeeld: een computer kan wel constateren dat criminelen opeens een nieuw woord gaan gebruiken en de rechercheur daarop wijzen. Maar begrijpen dat ze daarmee op drugs doelen, is een tweede.?

Hoe gaat deep learning de politie helpen?

?Eerder waren we blij als de computer een zonsondergang of zebra op een foto herkende. Computers kunnen inmiddels bij een foto met een hond aangeven om welk ras het precies gaat, ze kiezen dan uit honderden soorten. Dit soort software willen wij bijvoorbeeld ombouwen, zodat computers ons vertellen welk merk en type vuurwapen op een foto staat.

?Na herkennen van wat op de foto staat, is verbanden leggen een volgende stap. We willen dat computers binnen enkele seconden uitleg kunnen geven over de inhoud van een in beslag genomen smartphone. Gaat het hierbij bijvoorbeeld om een potenti?le terrorist die bezig is geweest met het plannen van een aanslag?

?Daarnaast moet software snel verbanden of afwijkende patronen kunnen vinden in enorme bergen data. Zo moet het mogelijk worden verbanden te vinden tussen beelden en tekst, tussen bijvoorbeeld een foto van Schiphol en dreigende woorden.?

Waarom gebeurt dit niet nu al?

?Wetenschappers werkten natuurlijk al samen met de politie. Zo lukt het computers in onderzoeken naar kinderporno vaak te herkennen of beelden uit dezelfde kamer komen, maar bijvoorbeeld gefilmd vanuit een andere hoek.

?We zetten nu een nieuwe stap. Het Politielab is een groter samenwerkingsproject, en de technieken waarmee wij gaan werken zijn veel intelligenter. Daarmee herkennen computers details ? een bepaald behang, een manier van inrichten. Door locatiegegevens van foto?s aan elkaar te koppelen, kunnen ze zien of criminelen misschien samenwerken.?

De ontwikkelingen binnen deep learning gaan snel. Hoe komt dat?

?Deep learning heeft in het vak van data-analyse de afgelopen jaren tot grote revoluties geleid. Daar zijn twee belangrijke oorzaken voor. Netwerken binnen deep learning worden niet geprogrammeerd, maar getraind door ze als het ware te voeden. Afgelopen jaren hebben onderzoekers, onder meer van de fameuze Stanford-universiteit, computers duizenden voorbeelden gegeven om ze slimmer te maken. De techniek van deep learning komt al uit de vorige eeuw, maar in 2006 is er een grote doorbraak geweest uit de game-industrie. Om ingewikkelde fictieve landschappen in de games snel en scherp te laten zien, was er veel rekenkracht nodig. Het lukte om tientallen, soms honderden lagen neuronen tegelijk berekeningen te laten uitvoeren. Het zou zonde zijn dat vermogen niet te benutten voor de bestrijding van criminaliteit.?

Bronnen: Trouw, NRC, NOS, Politie

Moordvideo’s op Facebook

Geef een reactie

facebook live

Beelden van moord?in een online streaming video

Live video als logisch vervolg op de selfie.?Een Thaise man zette afgelopen week een filmpje op Facebook gezet waarin hij zijn elf maanden oude dochter om het leven brengt. De vader werd later levenloos gevonden naast het lijk van zijn dochter. De beelden hebben ongeveer 24 uur op het sociale netwerk gestaan voordat ze werden opgemerkt en verwijderd, meldt de Thaise politie. Op de beelden was te zien hoe Wuttisan Wongtalay een touw om de nek van zijn dochter doet en haar vervolgens wurgt. Daarna gooit hij het levenloze lichaampje vanaf de bovenste verdieping van een verlaten gebouw in de stad Phuket. Volgens een woordvoerder van de Thaise politie was de man bang dat zijn vrouw niet meer van hem hield en hem wilde verlaten.

Facebook onder vergrootglas?

Een nieuw incident legt Facebook andermaal onder het vergrootglas. Facebook belooft beterschap en strengere controle na de uitgezonden moord op zijn netwerk. Maar zijn die maatregelen afdoende? Nee, zeggen Nederlandse experts.

Op de video is te zien hoe de 37-jarige Steve Stephens uit Cleveland zichzelf filmt in zijn auto. ‘Ik heb iemand gevonden die ik ga doden’, zegt hij tegen de camera. ‘Ik ga deze man hier doden. Hij is nog oud ook.’ Stephens stapt vervolgens uit en vraagt een 74-jarige man de naam van zijn vriendin te noemen. Als het slachtoffer dat doet, vertelt Stephens hem dat deze vriendin de reden is dat hij wordt doodgeschoten. Een smeekbede helpt niet: Stephens schiet hem door het hoofd.

Moordenaar pleegt zelfmoord

Steve Stephens heeft zich volgens de politie in Pennsylvania dinsdag van het leven beroofd. Dit zou zijn gebeurd tijdens een ‘korte achtervolging’. Volgens de politie schoot Stephens zichzelf dood in Erie County, vlakbij de grens met Ohio, nadat door de politie een klopjacht op hem was ingezet.

De video is onderdeel van een sinister drieluik. In de eerste upload om 14.09 uur (lokale tijd) vertelt Stephens dat hij van plan is een moord te plegen. Twee minuten later komt de video met de schietpartij online en om 14.22 uur start Stephens een live-uitzending waarin hij de moord bekent. De eerste melding komt kort om 14.27 uur binnen bij Facebook, kort na afloop van de live video.

Uiteindelijk haalt Facebook de video pas na een uur of twee offline, wat Facebook op harde kritiek is komen te staan. Het bedrijf was er maandag snel bij om beterschap te beloven: de beoordeling moet sneller en beter. Facebook is naar eigen zeggen erg afhankelijk van meldingen van zijn gebruikers bij het offline halen van materiaal. De pogingen om kunstmatige intelligentie hiervoor in te zetten zijn nog primitief.

Spiegel?

Beelden uit de Facebook Live-video van de man die in Cleveland (Ohio) een voorbijganger neerschoot.
Beelden uit de Facebook Live-video van de man die in Cleveland (Ohio) een voorbijganger neerschoot. ? REUTERS

De vraag is in hoeverre Facebook verantwoordelijk kan worden gehouden voor wat er op zijn netwerk gebeurt. Zelf heeft het bedrijf jarenlang volgehouden dat het slechts een spiegel is van de werkelijkheid, inclusief zijn donkere kanten, waarvoor het neutraal gereedschap biedt. “Persoonlijk, emotioneel, rauw en instinctief”, zo moest Facebook Live worden,?zei?Mark Zuckerberg vorig jaar vlak na de lancering van zijn nieuwe videoplatform. “Mensen willen op deze manier met elkaar communiceren. Het is live, het kan op geen enkele manier gecureerd worden. En om deze reden bevrijdt het mensen, opdat ze zichzelf kunnen zijn.” Pas de laatste maanden is het bedrijf gaan schuiven, bijvoorbeeld bij het aanpakken van nepnieuws. Opperbaas Zuckerberg gaf vorig jaar, bij de introductie van Facebook Live, nog geen blijk van zorgen over de negatieve kanten. ‘Omdat het live is, kan het onmogelijk worden opgeschoond. En juist vanwege dit livekarakter dwingt het mensen zichzelf te zijn.’

“Het is een afschuwelijke misdaad, een waar geen plek voor is op Facebook en die indruist tegen ons beleid en alles waar we voor staan,”?zegt Justin Osofsky, vice president global operations bij Facebook, in een?blogpost. “We weten dat we het beter moeten doen”. In zijn?manifest?schrijft Zuckerberg dat kunstmatige intelligentie de oplossing moet bieden.

Het neurale netwerk moet in de nabije toekomst zo slim zijn dat het geheel zelfstandig zelfmoorden en pesterijen in (live)video’s vroegtijdig signaleert en daar waar mogelijk voorkomt. Facebook is nu te afhankelijk van de goodwill van zijn gebruikers. Zij moeten aangeven of bepaalde content wel of niet door de beugel kan. Met miljarden gebruikers die allemaal de mogelijkheid hebben om een gebeurtenis live te streamen is dit een onbegonnen taak. Er is altijd wel iets dat door het netwerk van ogen heen glipt.

Het bedrijf beloofde (voor de zoveelste keer) strengere controles en n?g meer software om wraak- dan wel kinderporno sneller op te sporen en te verwijderen. Maar keer op keer blijkt dat mens en machine falen, hoe choquerend sommige beelden en boodschappen ook zijn. Er glipt nog steeds van alles door de mazen van het net, van kinderporno via executies en onthoofdingen in Raqqa tot live gestreamde gang bangs. Volgens de moderatoren van Facebook schonden die beelden de gedragscode van Facebook niet, terwijl ze overduidelijk in strijd zijn met de wet.

Volgens Zuckerberg is live video het perfecte medium om ‘ruw en instinctief’ materiaal te plaatsen. De eerdere incidenten met live uitgezonden verkrachtingen en een neergeschoten verdachte zetten deze woorden in een wat ander daglicht. Horen dit soort beelden er nou eenmaal bij of moet Facebook zijn verantwoordelijkheid nemen?

Jeroen van den Hoven – hoogleraar ethiek & techniek aan de TU Delft

‘Facebook slechts een spiegel? Onzin. Facebook geeft iedereen een supermegafoon om alles ongefilterd de wereld in te slingeren. Daarmee grijpt Facebook echt in de wereld in, in de manier hoe we met elkaar omgaan. Bovendien: ook iemand die een spiegel ophangt, heeft zijn verantwoordelijkheid. Het gaat hier om de kwaliteit van de samenleving en de democratie. Als Zuckerberg al zijn mooie woorden in zijn manifesten serieus neemt, maakt hij hier werk van. En als dat betekent dat ze moeten stoppen met Facebook Live, dan zij dat zo.’

Jan van Dijk – mediahoogleraar Universiteit Twente

‘Helemaal stoppen met live video gaat me veel te ver. Ik zie Facebook Live als een stuk gereedschap dat voor goede zaken, maar ook voor slechte kan worden ingezet. Facebook is de laatste tijd wat aan het bijdraaien, onder druk van de politieke opinie, maar ik heb niet de indruk dat dat van harte gaat. Voor een bedrijf dat totale transparantie propageert is hun eigen geslotenheid nogal wrang. We zijn overgeleverd aan de regeltjes en algoritmes van Facebook, zonder dat we weten wat de regels precies zijn. D?t is het grote probleem.’

Coen Simon – Filosoof en schrijver

‘Technologie, en zeker die van de sociale media, is van invloed op de inhoud van onze publieke mening. Techniek is niet neutraal: techniek roept bepaald gedrag op. Bij deze moord is het publiek een onderdeel van de daad. Zonder het publiek bestaat deze actie niet. Maar mijn bezwaren zijn breder. Ik heb er moeite mee dat een grote commerci?le organisatie als Facebook zo’n belangrijke publieke functie heeft. Het is de taak van de overheid de publieke ruimte veilig te houden. De overheid moet dus ook social media faciliteren, net zoals met de publieke omroep gebeurt. Een overheids-Facebook dus. Ja, ik ken de staat van dienst van de overheid op it-gebied, dus dit klinkt als een horrorscenario. Maar het is de enige oplossing.’

Esther Keymolen – techniekfilosoof aan de Universiteit Leiden

‘Facebook is m??r dan een neutraal doorgeefluik en moet dus ook zijn verantwoordelijkheid nemen. 100 Procent veiligheid kan met livevideo niet geboden worden, maar Facebook kan absoluut meer doen dan nu het geval is. Het grootste probleem met Facebook is dat het niet transparant is over zijn regels. We moeten ze maar op hun blauwe ogen geloven als ze zeggen dat ze er alles aan doen. Met het aanpakken van nepnieuws zei Facebook lange tijd ook dat dit niet kon worden aangepakt. Dat was niet vol te houden. De eerste stap? Laat buitenstaanders maar eens meekijken, om zo inzicht in de procedures te krijgen.’

De lijst van misstanden die via Facebook Live worden uitgezonden neemt inmiddels schrikbarende vormen aan:

13 juni 2016: De 25-jarige radicale moslim Larossi Abballa steekt in een voorstad van Parijs een politieagent en zijn vrouw dood. In het huis van het echtpaar, waar ook zich ook een driejarig kind bevindt, maakt hij een dreigvideo die hij live via Facebook uitzendt.

6 juli 2016: Philando Castile wordt aan de kant gezet vanwege een kapot achterlicht en wordt neergeschoten door de politie op het moment dat hij zijn rijbewijs wil pakken. Zijn vriendin zendt de hele gebeurtenis live uit op Facebook.

26 juli 2016:?Shanavia Miller slaat haar 16-jarige dochter Nia 4 minuten lang voor het oog van de camera. Nia zou sexy foto’s van zichzelf en haar vriendje op Facebook hebben geplaatst, waar haar moeder duidelijk niet achter staat. Aan het eind van de video doet Miller haar haar goed en zegt ze: ?”Jullie moeten me helpen om deze video viral te laten gaan, alsjeblieft deel hem. Want ik ben nog niet klaar. Nu kan iedereen op social media zien wat voor een sukkel je bent. Je hebt mij voor schut gezet, terwijl ik er alles aan doe om een goede ouder te zijn!”

10 oktober 2016:?Erdogan Ceren, een 22-jarige Turk, schiet zichzelf door het hoofd tijdens een livestream nadat zijn vriendin de relatie met hem verbroken heeft. Voordat hij de trekker overhaalt zegt hij: “Niemand geloofde toen ik zei dat ik zelfmoord zou plegen. Dus kijk dit.”

30 december 2016:?Na pesterijen op school en seksueel misbruik door een familielid, deelt Katelyn Nicole Davis haar zelfmoord in de tuin van haar ouderlijk huis met haar volgers. Op de video is te horen hoe familieleden haar naam roepen terwijl ze haar zoeken.

3 januari 2017:?In een half uur durende Facebook Live uitzending is te zien hoe vier jongeren een verstandelijk beperkte man vastbinden, martelen en uitschelden.

19 januari 2017:?Shayla Rudolph toont tijdens een live-uitzending op Facebook hoe ze haar 2-jarige zoontje tot stilte maant door hem met behulp van plakband aan de armen en het hoofd aan de muur te kleven.

21 januari 2017:?In een besloten Facebookgroep kijken circa 200 mensen live naar de groepsverkrachting van een Zweedse vrouw door drie mannen. De beelden worden al snel buiten de beslotenheid van de groep gedeeld. Een van de kijkers alarmeert uiteindelijk de politie die de daders snel weet op te pakken.

22 januari 2017:?Het 14-jarige meisje Nakia Venant zendt via Facebook uit hoe zij zichzelf van het leven berooft in de badkamer van het huis van haar pleegouders. Een kijker sloeg alarm, maar hulpdiensten komen te laat om haar te redden.

23 januari 2017:?Acteur Frederick Jay Bowdy schiet zichzelf door het hoofd terwijl hij via Facebook Live aan het uitzenden is. Een familielid in een andere staat waarschuwt de politie, maar deze is te laat om de zelfmoord te voorkomen.

20 maart 2017:?De groepsverkrachting van een 15-jarig meisje door 5 tot 6 mannen wordt uitgezonden via Facebook Live. Naar de uitzending kijken zo?n 40 mensen.

3 april 2017:?De 23-jarige Arjun Bharadwaj springt van de 19e verdieping van een hotel in Mumbai zijn dood tegemoet. Vlak daarvoor legde hij via Facebook Live uit?hoe?je zelfmoord moet plegen.

Hartverscheurend

Zuckerberg noemt de voorvallen ,,hartverscheurend? en schrijft verder ,,Ik heb nagedacht over hoe we het beter kunnen doen voor onze online gemeenschap?. Na de moord in Thailand zei de politie in dat land dat het op zoek ging naar betere mogelijkheden om sneller geweldvideo’s offline te halen. De Facebook-oprichter lijkt geluisterd te hebben naar deze wens en wijst er op dat de extra inzet moet bijdragen aan het snel offline halen van foute video’s.

De 3.000 extra controleurs komen bovenop een team van 4.500 mensen dat al dagelijks gerapporteerde inhoud op Facebook nakijkt. Het moet ook makkelijker worden om video aan te geven bij het controleteam en Zuckerberg wijst er op dat het bedrijf vlotter actie wil gaan ondernemen. ,,Of het nu gaat om snel reageren bij iemand die hulp nodig heeft of het weghalen van een post?.

Video, tekst en foto?s die geweld promoten of verheerlijken zijn in strijd met de voorwaarden van Facebook. Toch worden ze vaak niet zo snel weg gehaald. Met de duizenden extra krachten wil het Amerikaanse bedrijf nu beter kunnen reageren. Eerder waren er ook klachten over de bestaande controleurs. Die zouden soms kritische, maar verder onschuldige, plaatjes veel te snel verwijderen.

Onderschat het werk van dergelijke content moderators niet, bekijk bijvoorbeeld onderstaande documentaire eens:

En het online posten kan ook voordelen hebben, er zijn meer getuigen of het kan zelfs voorkomen worden. Zoals onderstaand voorbeeld van een zelfmoordpoging:

Bronnen: NOS, NRC, Volkskrant, RTL Nieuws, NumRush, Salon, CopsinCyberspace, MarketingFacts, AD

Pedojagers gevaar voor anderen en voor politie

Geef een reactie

hunted one step too far

Volgens de politie in Kent, Engeland zijn zelfverklaarde pedojagers een gevaar voor hun omgeving. En voor de politie. De groepen ? er komen er steeds meer in Engeland ? belemmeren het politiewerk, doen aan eigenrichting en wijzen onschuldigen aan als kinderlokker. De waarschuwing komt na een incident in Bluewater waarbij leden van de (Facebook)groep The Hunted One een man mishandelden. Een groepslid werd aangehouden. Volgens Thomas Richards van de Kent Police zijn er ?significant concerns about people taking the law into their own hands and the methods they use?. Laat ze vooral de politie bellen als ze iemand verdenken, maar vooral niet zelf aan de slag gaan, zei Richards. ?The police have resources and expertise to protect the vulnerable and people with mental health issues?. De groep zegt zich niks van de waarschuwing aan te trekken en gewoon door te gaan maar dat hun acties niet meer live op YouTube zullen worden gestreamd. Opvallend is dat een Britse rechtbank nog geen maand geleden een andere groep, Dark Justice, toestemming gaf om door te gaan met hun undercoverwerk om kinderlokkers te ontmaskeren.

HuntedApp

Bronnen: CopsinCyberspace, TheGuardian

App: Vigilante (Brazili

Geef een reactie

De Vigilante (Android) is een samenwerkingsverband en sociaal netwerk dat mensen en (overheids)instellingen die de omgeving waarin ze leven willen verbeteren met elkaar verbindt. Het is een praktische en effici?nte tool die burgers in staat stelt zaken te melden en zo te helpen bij het verbeteren van de stad. De app is gemaakt in?samenwerking met Radio FM Bahia en de radiozender Bahia heeft een Vigilante programma waarin de kracht van de media wordt benut om verbeteringen voor de burgers te realiseren.

?? ?

Bronnen: Vigilante

Botlegers: Opmars van de Twitterbots

Geef een reactie

In verkiezingstijd proberen kwaadwillenden via volledig geautomatiseerde social-media-robots en trollenlegers mensen ertoe te bewegen om een bepaalde kandidaat te kiezen. Hoe groot is dit probleem? En wat kunnen we ertegen doen?

Geschreven door Marc Seijlhouwer, MSc en verschenen in De Ingenieur

Robots verspreiden volautomatisch allerlei boze, agressieve of misleidende berichten op sociale media

#Kominverzet?Deze zogenoemde hashtag wordt veelvuldig gebruikt op sociale media, onder anderen door Geert Wilders. Het is ook de hashtag die, elke keer als hij wordt gebruikt in een tweet, een robot doet ontwaken. Deze Twitterbot, actief sinds februari 2017, ?retweet? elk bericht dat de hashtag bevat. Zonder enige menselijke interventie verspreidt hij de vaak hatelijke boodschappen van anderen over het internet. Daardoor zien meer mensen deze boodschappen ?n wordt de hashtag vaker gebruikt ? als hij tot extra retweets leidt, is hij immers de moeite waard. Dat zijn de regels van sociale media; hoe meer het wordt gedeeld, hoe beter.

De robot is op de redactie van De Ingenieur gebouwd. Het was heel makkelijk; robotisering van tweets is inmiddels al zo wijdverspreid dat verschillende websites een kant-en-klare service leveren. Daarvoor moet je wel je gegevens aan die sites geven, en controle over je Twitteraccount. Maar als het verder toch een nepaccount is, maakt dat weinig uit. Iemand met wat meer programmeerkennis zet met een paar regels code geavanceerdere bots in elkaar, die bijvoorbeeld geautomatiseerd nieuws verspreiden, reageren op bepaalde soorten tweets of zelfs taal gebruiken zoals mensen dat op Twitter doen. Dankzij technieken als deep learning gaat het soms nog verder, totdat een robot op een gegeven moment niet meer van een echte gebruiker is te onderscheiden.
Die bots kunnen een slechte invloed hebben op mensen. Ze kunnen manipuleren, verwarren en in de maling nemen. Nu is hun invloed nog klein, maar de kans is groot dat ze in de toekomst een steeds grotere rol spelen.

Twitterbots zijn overal op Twitter en bestaan in mindere mate ook op andere sociale media. Facebook probeert ze tegen te houden en slaagt daar beter in dan Twitter, maar het bedrijf heeft er alsnog last van. Twitter is transparant over het feit d?t er bots bestaan. Het sociale medium vindt het namelijk niet erg als gebruikers in meer of mindere mate automatisch tweets plaatsen. Het genereren van content is immers belangrijk voor het succes van de dienst.

Hoeveel nepaccounts (bots, inactieve gebruikers en andere accounts waar geen mens achter zit) er zijn op sociale media, is moeilijk te zeggen.?Schattingen uit onderzoeken en cijfers van bedrijven zelf komen uit op zo?n 7 ? 8 %?, vertelt dr. Mirko Tobias Sch?fer, docent-onderzoeker aan de Universiteit Utrecht en projectleider van de Utrecht Data School, waar wordt gekeken naar de relatie tussen data, overheid en social media. ?Het verifi?ren van die cijfers is echter onmogelijk.? Er is in elk geval een aanzienlijk aantal nepaccounts, waarvan een deel valt onder wat men ?kwaadaardige bots? kan noemen. Dat sociale-media-bedrijven daar niet meer tegen doen, is misschien begrijpelijk. Een groot bedrijf haalt niet zomaar bijna 10 % van zijn gebruikers weg. Zeker niet als die actief zijn of zelfs, in het geval van Facebook, regelmatig op advertenties klikken en zo de inkomsten verhogen.

“Online de boel verzieken is vaak nog mensenwerk”

Pro-Trump-bots
Dat betekent niet dat er niks gebeurt. Twitter kreeg regelmatig kritiek over de grote hoeveelheid geautomatiseerde accounts. Daarom stelt het bedrijf inmiddels een heleboel voorwaarden aan een bot. Hij mag bijvoorbeeld geen trending topics kopi?ren. En iemand die een bot wil bouwen, moet zijn account verifi?ren met een telefoonnummer. Facebook is in principe nog strenger, wat daar moet een ?echt? persoon met naam, voornaam, woonadres en telefoonnummer achter het account zitten. Het probleem is alleen dat er tegenwoordig websites bestaan die uit het niets een neppersoon cre?ren. Die kun je zelfs op nationaliteit uitkiezen; een slimme willekeurige generator maakt zo de fraaiste fictieve mensen aan. Klinkt Lysanne Terlingen uit Ede, 27 jaar oud en woonachtig op de Tollenburg 99 niet als een echt bestaande Nederlandse vrouw? Op die manier valt er dus van alles te omzeilen. En dat gebeurt ook massaal, gezien de schattingen van het aantal fake accounts.

Zo?n percentage nepaccounts hoeft niet erg te zijn. Er komen pas problemen als de neppers het verpesten voor de echte mensen. Dat is nu overwegend niet het geval, zegt Sch?fer. ?Veel bots zijn nuttig of grappig, en vaak is het door hun naam of biografie overduidelijk dat het geen menselijke gebruikers zijn. Die machines zijn onschuldig.?
Het probleem komt van de minder frisse bots. Ze houden geheim dat het robots zijn en dienen een specifiek manipulatief doel. Hiervan zijn de politieke bots een voorbeeld. Vlak na de campagne van Donald Trump in 2016 deden geruchten de ronde dat hij mede had gewonnen dankzij de aanwezigheid van pro-Trump-bots op Twitter. Die tweetten dag en nacht leugens de wereld in over Hillary Clinton, prezen Trump en gebruikten populaire hashtags om de aanwezigheid van Trump-aanhangers overal voelbaar te maken. Hoeveel het er precies waren, weet niemand. Was hun invloed echt zo groot? Sch?fer: ?De invloed van bots is moeilijk te meten. Maar ik weet vrijwel zeker dat het niet de bots waren die de doorslag gaven.?

Trollenleger
Dat Trump hoogstwaarschijnlijk niet won dankzij ?zijn? bots, betekent echter niet dat ze niet zijn gebruikt. ?Maar waarschijnlijk zijn ze niet door zijn campagneteam in gang gezet?, denkt Sch?fer. ?Je kunt als kandidaat vaak niet bepalen welke groeperingen zich bij je aansluiten en wat ze gaan doen. Er zijn botnets te huur, en een aanhanger van Trump zou zo?n netwerk kunnen inzetten tijdens de campagne. Vaak zorgt de aanhang van een politieke partij voor meer manipulatie dan de partij zelf.? Hoewel social-media-invloed bij deze verkiezingen mogelijk nog geen doorslaggevend effect had, kan dat in de toekomst anders zijn, waarschuwt ir. Arnout de Vries, social-media-onderzoeker bij TNO. ?Bedrijven, maar ook politieke partijen, kunnen tegenwoordig steeds specifiekere datapakketten kopen. Daarin staat allerlei informatie over groepen mensen. Bedrijven kunnen via Facebook heel gericht zo?n groep benaderen. Als een politieke partij dat zou doen, en zich bijvoorbeeld op be?nvloedbare mensen zou richten, kunnen ze denk ik veel teweeg brengen.?

Dat gebeurt nu nog niet; hoewel alle partijen op de een of andere manier de vergaande advertentiemogelijkheden van Facebook benutten, maken ze geen gebruik van wat De Vries het ?onethische? deel van gericht adverteren noemt. ?Profileren van potenti?le kiezers en ze be?nvloeden lijkt me onethisch, net als je in het debat mengen via sociale bots of trollen. Maar voorlopig kopen Nederlandse partijen nog niet massaal gegevens in bij databrokers.?

Dat is wel anders in de VS. Daar is de afgelopen paar verkiezingen gebleken hoe nuttig het kan zijn om je verschillende kiezersgroepen te kennen. Dat lukte daar mede zo goed doordat de privacywetgeving er anders is dan in Nederland. Hier moeten politieke partijen openheid van zaken geven, ook over het gebruik van datasets. Bovendien mogen bedrijven hier minder opslaan over individuen. ?In de VS zijn er per persoon ontzettend veel datapunten, naar schatting gemiddeld 1500?, weet De Vries. ?Daarmee kun je bijvoorbeeld ?uitrekenen? wat iemands pressiepunten zijn. Als je het zou willen, kan je daarmee iemand chanteren zodat hij jouw kant kiest.? De marketingwereld heeft volgens De Vries inmiddels een grote hoeveelheid informatie over het be?nvloeden van mensen. ?Door die kennis te combineren met steeds slimmere zelflerende algoritmes is er technisch nu al van alles mogelijk. De politiek loopt alleen achter in de toepassing ervan. Maar er zijn partijen die het idee van online invloed oppakken.? Voorlopig zijn de algoritmen echter nog net niet slim genoeg om over te komen als internetgebruikers van vlees en bloed. Daarom is online de boel verzieken vaak nog mensenwerk, waarbij zogenoemde trollen heel fel tegenstanders aanpakken en nieuws verspreiden dat een bepaald standpunt ondersteunt. ?Politieke partij DENK gebruikte een klein aantal trollen en er zijn sterke vermoedens dat Russische trollenlegers invloed uitoefenen in de VS, Nederland en Frankrijk.?

Brutale gebruikers
Zoals De Vries het beschrijft, ziet de toekomst er niet bijster rooskleurig uit. Maar er is wat aan te doen. ?Blijf onethisch gedrag van partijen onthullen en informeer mensen over de mogelijkheden van onbewuste be?nvloeding. Dat is het beste wat overheid, media en maatschappij kunnen doen. Het oprollen van dit soort legers is juridisch en praktisch vrijwel onmogelijk, dus dat is geen oplossing.?

Wel vindt De Vries dat partijen zich, zeker in campagnetijd, wat ethischer mogen opstellen. Want ze richten zich, via Facebook, allemaal al met specifieke advertenties op kleine, specifieke groepen die voldoen aan bepaalde voorwaarden. Die tactiek, narrowcasting, is potentieel zorgelijk. ?De partijen verschuilen zich achter het algoritme van Facebook, maar ze hebben ook een eigen verantwoordelijkheid. Het is echter lastig om de partijen tot ethisch adverteren te dwingen, omdat online de brutale en onethische gebruikers vaak het best worden gehoord.? Sch?fer is het daarmee eens: ?In het Duits noemen we dit de Schweigespirale; het fenomeen ? onderzocht door de Duitse politicoloog Elisabeth Neille-Neumann ? dat een minderheid schreeuwers meer voor elkaar krijgt en de meerderheid zwijgt omdat de ze denken de minderheid te zijn. Aangezien sociale media volledig om emoties draaien, is het logisch dat boosheid van verongelijkte mensen sneller scoort. Bots en trollen spelen daar perfect op in.?

De vraag blijft of de invloed van de robots en algoritmes op de verkiezingen groot is. De sociale wetenschappers geven meteen toe dat die nauwelijks valt te meten; zelfs als er een verband is, hoeft dat niet causaal te zijn. Het feit dat er veel bots tweeten over een bepaalde gebeurtenis, waarna die gebeurtenis veel aandacht krijgt, hoeft niet te betekenen dat de aandacht kwam door de bottweets. De Vries denkt dat opleiding en voorlichting kunnen helpen om de negatieve invloed van deze technologie?n te verminderen. Sch?fer is het hiermee eens, maar stelt ook voor om verder te gaan: ?Als ik een politieke partij was, zou ik het gebruik van bots omarmen. Maar dan niet stiekem; ik zou bijvoorbeeld een factcheckbot bouwen om populistisch ?nepnieuws? automatisch te ontkrachten. En dan duidelijk maken dat deze nuttige robot van mijn partij afkomstig is. Maar de partijen gebruiken sociale media nu vooral om onderbuikgevoelens van de achterban aan te spreken. Dat is geen effectief social-media gebruik.?

Leuke bots

Lang niet alle bots hebben als doel om chaos, wanorde en misinformatie te verspreiden. Vaak zijn ze nuttig, grappig of fascinerend. Een kleine selectie.

@klmfares: Wil je op reis? Tweet je begin- en eindpunt, en de Twitterbot vertelt automatisch de kosten van de vlucht, inclusief link naar een boekingspagina. Een voorbeeld van automatische, snelle klantenservice.

@thinkpiecebot: ziet u ook wel eens n?t iets te vergezochte artikelen over de actualiteit, trends onder jongeren en andere onzin? Deze bot maakt die belachelijk door een aantal bekende krantenkopconstructies in te vullen met min of meer willekeurig gekozen woorden.

@we_didnt_start: een alternatieve manier om het nieuws binnen te krijgen. Dit stukje programmatuur plukt de meestgezochte termen op een dag van Google en probeert er een zin van te maken op de wijs van Billy Joels hit ?We Didn?t Start The Fire?.

@congressedits: deze bot is niet grappig, maar vervult wel een interessante functie: hij monitort Wikipedia en tweet elke keer als iemand van het Amerikaanse Congres een aanpassing doorvoert. Zo is te zien of senatoren misschien onwelgevallige informatie wegpoetsen of op een andere manier de waarheid proberen te manipuleren.

Darknet Shopper: geen Twitterbot, wel fascinerend. Dit programma koopt willekeurige dingen van het Dark Web, de schaduwkant van het internet waar alles kan. De bot mag 100 dollar per week uitgeven en koopt alles wat hij kan vinden. Zo liet hij al een keer drugs bij de makers thuis bezorgen, waarna de politie langskwam om ze in beslag te nemen.

https://twitter.com/rickdus/status/835810423228227584

[slideshare id=73257805&doc=botlegers-170317155114]
Bronnen: De Ingenieur, april 2017