Am MIT wurde eine Software entwickelt die Profile in sozialen Netzwerken wie MySpace auf ihre Echtheit untersucht und so Spam-Profile erkennen soll.

Untersucht werden dafür nicht die Inhalte der verschickten Nachrichten, sondern 40 interne und externe Faktoren.

Je nach ihrer Geselligkeit (Verknüpfung mit anderen Usern) und Eigenwerbung werden die Nutzer dann in vier Kategorien eingeteilt.

In ersten Tests der noch nicht fertiggestellten Software lag die Fehlerquote bei 10%, das heißt 90% aller Profile wurden richtig erkannt.

Eine Aufschlüsselung nach Art der Fehler fehlt leider. Einsatzfähig ist das Produkt nur dann, wenn sich Fehler 2. Art (false positive) auf mehr oder weniger 0 reduzieren lassen. Dafür muss der Algorithmus entweder verfeinert oder gelockert würden. Durch eine lockeren würde es dann aber auch mehr Fehler 1. Art (false negative) geben.

Genau wie mein Seo Blogger Kollege aus der Alpennation muss ich gestehen, dass auch die 90% schon sehr beachtlich sind.

Weitere Details zu der Arbeit von Aaron Zinman und Judith Donath kann man ihrem PDF zum Thema Social Network Spam(via) entnehmen.

Dieser Artikel wurde am 25.07. 2007 von nXplorer geschrieben.