社交机器人论文

2022年2月24日，俄乌冲突爆发后，社交媒体中关于俄罗斯和乌克兰的讨论量激增，形成了平行于“物理战场”之外的另一个“网络战场”。一方面冲突双方均试图通过社交媒体来推动对自己有利的叙事；另一方面普通民众也广泛参与到战争的讨论中，分享“战况”、“围观”战争、发表自己的观点和看法等。俄乌冲突并不是社交媒体时代的第一场战争，从“阿拉伯之春”到叙利亚内战中社交媒体都曾发挥关键影响。但俄乌冲突是第一次真正意义上将网络战争与物理战争联系在一起的事件。在此之前，人们从未曾在社交媒体中获取如此之多关于战争细节的信息，这加深了网络舆论对物理战争的影响。随着以社交机器人为代表的人工智能技术的深度应用，社交媒体中的舆论操纵更加难以识别。

社交机器人指在社交网络中扮演人的身份、拥有不同程度人格属性、且与人进行互动的虚拟AI形象。简单说，特指由算法生成的承担一定任务、发布特定信息、并与人类进行互动的社交媒体账号。社交机器人正在成为影响舆论的重要因素，通过传播虚假信息、营造虚假气氛、与更多人建立关系等手段操纵舆论。特别是在国际冲突舆论事件中也发现了社交机器人操纵的痕迹。例如，在海湾危机中，社交机器人通过扩散假新闻操纵Twitter趋势，同时大量生成在线声明，以此来获取更多公民的支持。在叙利亚内战讨论中，研究者发现社交机器人通过发送与战争无关的话题标签来扰乱在线话语。可以看到，社交机器人作为网络舆论战的有力武器，在平衡战争与民意之间发挥着重要作用。

在此次俄乌冲突的舆论战中，社交机器人参与程度高。根据Twitter官方宣布，自战争开始以来已删除75,000违反平台操纵和垃圾邮件政策的账号，但研究者指出可疑的机器人网络仍然活跃，成为吸引公众注意力的一种重要方式。在政治领域，社交机器人正在从过去简单的点赞、转发的人机互动模式，发展为当下能支持大规模挖掘用户数据并辅之以人格化形象扮演意见领袖的复杂阶段。那么随着人工智能技术发展与现代战争的升级，社交机器人应用策略是否发生新的变化？具体表现在哪些方面？普通民众又该如何从社交媒体中获取真实信息？本研究通过具体的案例分析了社交机器人在俄乌冲突中的应用策略，是对社交机器人研究领域的一次拓展，通过分析进一步明确了社交机器人在现代舆论战中的操纵机制，为我国今后有效应对国际舆论压力提供经验基础。

本研究主要通过两种方法来获取研究数据。一是通过Twitter学术研究API获取#IStandWithPutin和#istandwithrussia标签下的所有推文。二是通过爬虫实时动态获取目标关键词推文。采集时间范围是2022年2月22日至3月14日，关键词为China&Ukraine或China&Russia。本研究将分阶段对数据集进行分析，具体见表1。

社交机器人检测使用的是目前比较成熟的开源工具Botometer。它是一种机器学习算法，可以通过API调用用户个人资料、好友信息、社交网络结构、时间活动模式、语言和情绪等1000多个特征来分析Twitter账号是机器人的可能性。机器人分数以0到5的比例显示，0表示最像人类，5表示最像机器人。本研究将得分在3分以上的判定为社交机器人，将得分在4分以上的判定为典型社交机器人，即机器特征更为明显的账户。

（一）社交机器人的标签舆论战

1.推动标签活动（hashtag campaigns）

标签（hashtag）是社交媒体的一个基本功能，它允许用户围绕一个单一的主题、问题或焦点精简他们的推文，通过索引、排序将公共对话累积成连贯的主题线。用户只需要发布或转发带有相同标签的推文，这些零散分布推文便可以聚集在一起，尤其相同观点和事实集中到标签之中就会形成舆论效应。近几年标签活动（hashtag campaigns）成为推动制造舆论和推动社会事件的常见策略。标签使用是表征讨论主题的一种手段，也是成为一种预测用户连接和表征用户社区以及用户本身的手段。在俄乌冲突的网络舆论场中，支持双方的标签特征明显，如支持乌克兰的有#worldwar3、#UkraineRussiaWar、#WWIII、#UkraineInvasion、#UkraineCrisis等标签，支持俄罗斯的标签有#IStandWithPutin和#istandwithrussia等。

社交机器人如何参与推动标签活动的热度，这里以#IStandWithPutin和#istandwithrussia两个标签的数据开展分析。根据Twitter Trending数据（https://getdaytrends.com/）显示，这两个标签自创建以来，先后登上印度、澳大利亚、英国、美国、加拿大、巴基斯坦、肯尼亚、德国、南非、尼日利亚等多个国家地区的热搜榜单。本研究使用“数据集一”来分析社交机器人推动标签流行的策略。

第一，通过转发放大议题声量。在社交机器人活动中，大量转发特定意见或主题的推文是常见的操纵手段。例如在2016年美国大选和英国脱欧运动中，社交机器人通过转发支持特朗普或支持脱欧的内容营造观点的虚假流行。而在俄乌冲突的讨论中，数据显示社交机器人在2月23日至3月12日转发带有在#IStandWithPutin或#istandwithrussi标签的推文81924次，占比27.85%。在转发数量较多的10条推文中，社交机器人在其中8条推文转发中占比在30%以上，最高转发占比为36.02%。社交机器人主要是通过大量转发真人用户推文，来放大声量。

第二，在标签中重复推送相同内容扩大关注度。根据DFRLab研究显示用于推动标签活动的内容各不相同，但最具病毒性的推文（viral tweets）都包含相似的元素：标签、文本和推动叙述的媒体文件。在#IStandWithPutin或#istandwithrussi标签下，本文发现社交机器人通过“复制粘贴”（copypasta）发布相似推文，如重复的文本、照片、漫画、图表、GIF、视频文件等，来实现推文的病毒式传播。“复制粘贴”指的是多人尝试从原始来源复制内容并在社交媒体或论坛上广泛分享，它可能用于人为放大内容、抑制信息或操纵Twitter的趋势。社交机器人通过大量“复制粘贴”可以在最短的时间内，以最低的成本将标签推上热门趋势以此吸引更多人的注意。

第三，社交机器人集体行动。进一步对标签活动中有较大转发量的@Indddy77与@Aditya_Sindh两个社交机器人账号的转发网络进行了深入分析（数据集二）。本研究获取了这两个账号截至3月4日的所有推文和转发用户。研究发现参与@Indddy77和@Aditya_Sindh推文转发的Twitter账号共有1003个，有106个为典型社交机器人账号，其中约78个账号伪装为印度人设。通过分析转发网络关系发现，账号@Indddy77与@Aditya_Sindh之间借助一批共同转发账号形成较强网络连接（见图1），有95个账号同时参与转发两者推文，自3月以来集中发布或转发大量包含#IStandWithPutin或 #istandwithrussia的推文。在社交机器人推动的标签活动中，社交机器人之间联系紧密，相互转发形成网状结构。

2.标签劫持

通常社交媒体中一个标签的内容或者观点会比较集中，大多数帖子会聚焦同一个话题或倾向某一观点。标签劫持指通过发布大量与标签主题无关内容，来“干扰”或“占有”原有标签，以及用负面评论战略性地淹没原本主题，降低标签舆论影响的一种网络攻击行为。在社交机器人干预舆论领域，标签劫持正在成为一个可行的和有效的策略。张洪忠等人指出社交机器人通过推送大量与议题不相关信息来分散公众的注意力，扼杀和掩盖现实讨论。例如在关于叙利亚战争讨论中，在线抗议者使用#Syria、#Daraa、#Marl15等政治话语标签发布推文，以寻求全球声援，但在这些标签的推文中却发现了一批亲政府的社交机器人账号，发布大量叙利亚的风光照等无关推文，削弱了抗议者的声音。在2020年美国大选前民主党辩论的标签#DemDebates下，研究者发现46%的推文来自社交机器人，其中一个由505名社交机器人组成的僵尸网络散布大量与总统辩论完全无关的信息。在之前的研究中，社交机器人主要是通过发布无关信息制造烟雾弹等方式来混淆舆论。

在俄乌冲突相关讨论中，社交机器人同样采取了标签劫持的策略，这里仍然以#IStandWithPutin和#istandwithrussia这两个标签为例进行分析。之所以选择这两个标签是因为：一是这两个标签的主题十分清晰，较为容易识别标签劫持行为；二是从结果来看社交机器人在这两个标签下“劫持”特征较为明显，且产生了一定效果。

第一，发布对立标签和内容。社交机器人通过使用对立标签，来破坏标签主题的统一性，转移公众注意力。在#IStandWithPutin和#istandwithrussia标签涉及的推文中，社交机器人大量转发#IStandWithUkraine或#IStandWithZelensky的内容，将标签内容与对立内容相关联，号召其他用户加入劫持标签的行列。如账号@NickKnudsenUS在推文中说自#IStandWithPutin成为热门趋势后，应该通过分享一张泽连斯基的照片来搞乱他们的标签#IStandWithZelensky。该推文转发超过4000次，其中有950次是由社交机器人参与转发的。

第二，对标签流行的原因进行质疑。对支持某一方的标签进行质疑，可以减少公众对该标签的信任，降低标签的舆论影响。如部分社交机器人质疑支持俄罗斯的机器人（bots）或巨魔（trolls）推动的标签，对标签流行的原因表示质疑。具体如@KylaInTheBurgh指出“如果你浏览#istandwithrussia话题30秒，你就会看到俄罗斯机器人是如何工作的”，该条推文转发超过3300次，是所有社交机器人发布推文中转发最多的。此外，还存在一个由1170个社交机器人组成的“僵尸网络”转发#IStandWithPutin之所以流行的原因，是因为“机器人和巨魔的推动”。

第三，攻击标签涉及人物或发起者。在涉及人物的主题标签中，比较常见的一种劫持方式是对标签涉及人物或发起者进行嘲弄和批评。在#IStandWithPutin 标签中，标签涉及人物和发起者也成为主要攻击目标。部分社交机器人对他们展开言语攻击或污名化，认为标签中涉及的人物是“独裁者”和“战犯”，而标签发起者则是“战犯的辩护者”，以此来阻止更多人使用该标签。例如，在数据集中发现约300个社交机器人参与转发@AndrewOnSeeAIR发布的“任何支持#IStandWithPutin和#istandwithrussia人都是战犯的辩护者”推文。

第四，发布无关内容或垃圾信息。在标签的讨论中社交机器人使用其他无关内容来扰乱标签主题叙事，降低标签网络聚集性。如账号@mher_aftab使用了大量与俄乌冲突无关的标签（#EndIsraeliAparthieh #SaveSheikhJarrah #Jerusalem #PalestineUnderAttack #IsraeliCrimes #Israel #Palestine），涉及以色列和巴勒斯坦等国，企图将公众关注的焦点引向其他地区。此外，部分社交机器人通过发布商业营销和宗教等垃圾信息干扰公众注意力，借助该标签的影响力来实现其他目的。例如，账号@_4unruly发布高薪招聘的网站连接，账号@Queen_Say6寻求宗教来实现自我救赎等。

（二）意见领袖型社交机器人舆论干预

意见领袖最早描述的是“那些向周围人提供建议和信息的人”，或者是“有可能影响其周围环境中其他人的人”。在社交媒体时代，意见领袖的含义有了改变，指通过分享新闻或创造内容成为信息网络中心节点的账号。根据Dang-Xuan等人的研究，当网络中一个节点能够引导创新、问题、信息和话语的传播时，或者在受众中达到某些效果时，就将其定义为意见领袖。在社交媒体中，粉丝/关注关系、转发、回复和提及都是衡量一个账号是否具备意见领袖影响力的指标。

1.已有意见领袖参与

在俄乌冲突讨论中发现意见领袖型社交机器人的身影。本研究使用“数据集三”共检测出典型社交机器人449个。其中，有157个账号拥有的粉丝数、发推总量和传播量较为突出，粉丝数量100以上，在社交网络中发挥着意见领袖的作用，将其定义为意见领袖型社交机器人。从粉丝数量来看，意见领袖型社交机器人粉丝数量最高可达29万（账号@mcspocky），累计总粉丝数量达223万，平均粉丝数量为1.43万。意见领袖型社交机器人创建时间较早，分散于2007—2019年间，与近期创建的社交机器人（2020年及以后创建）相比评论、转发、点赞等传播量明显更多（见图2）。

第一，高频发布立场鲜明的观点。意见领袖型社交机器人依托自身优势可以快速吸引、聚集相同立场用户，从而形成网络意见集群。与普通社交机器人账号相比，它们已经拥有一定的粉丝基础，高频发布具有明显立场倾向的推文，更容易获得转发、点赞、评论，在短时间内实现二级传播或N级传播。如账号@mcspocky拥有约19万粉丝，自俄乌冲突开始后频繁发布支持乌克兰相关推文，单条推文获得上千次转发，推文中发布的视频累计观看95万次。

第二，引用无关内容遮蔽中心议题。意见领袖型社交机器人通过大量使用俄乌标签但发布无关内容，对俄乌冲突中心议题产生遮蔽（smokescreening）或误导（misdirecting）。发布的内容以广告营销、宗教传播等为主，还有部分社交机器人并不讲究章节逻辑，推文内容具有明显的机器生成特征。说明意见领袖型社交机器人参与到标签劫持中，成为扰乱和破坏中心议题的中心节点。例如账号@Messiahanthem拥有12.4万粉丝，在推文中经常引用圣经中的文本，同时频繁转发其他同质内容，对中心议题产生信息遮蔽效应。

第三，伪装政治身份并大量推送政治信息。部分意见领袖型社交机器人通过长期发布或转发政治相关推文，将账号塑造成“政治人物”。通过伪装政治身份，可以获取特定用户群体的关注和信任，间接干预政治决策走向。在俄乌冲突讨论中，专注于政治议题的意见领袖社交机器人也十分活跃，例如账号@7777Justice、@VELehman、@Robertchef77均将自己伪装为政治身份，大量推送政治信息引导俄乌冲突舆论走向。

2.打造新意见领袖

创建新账号一直是社交机器人操纵舆论的主要力量。在俄乌冲突议题中，本文通过“数据集四”共发现1003个典型社交机器人，其中创建于2022年的新账号占比15.35%，大部分粉丝和关注数量较少。但仍有部分账号在短时间内聚集了大量追随者，成功吸引公众的注意力，引发了较大规模的互动。本研究以@UAWeapons为例，分析如何从零开始打造社交机器人账号成为意见领袖。该账号创建于2022年2月20日，在不到3个月时间内发展成拥有53万粉丝的意见领袖，botometer检测3.5分，从其行为特征来看是典型的社交机器人。其发布的推文往往获得来自不同国家或地区用户的高频转发互动，相关内容在Twitter等平台得到广泛扩散。本研究通过获取该账号截至4月25日发布的所有推文，并采集参与转发数量较多的15条推文的所有用户，共得到1045账号和1706推文（数据集五）。

第一，立场较为鲜明。对于社交媒体意见领袖而言，专业知识比社会经济地位更重要。在本次俄乌冲突讨论中，大量战争现场图片、视频画面在Twitter平台散播，尤其是3月中旬以来出现较多俄军被击败、装备被摧毁的内容。账号@UAWeapons发布的内容聚焦于俄乌冲突中的武器使用，频繁发布乌克兰方面装备精良、士气饱满的士兵形象，以及俄罗斯军队溃败等军事相关内容，两者形成强烈反差。

第二，高频发布和转发推文。从行为模式上来看，经常发布推文和转发推文的人更容易成为意见领袖。在Twitter中，当用户使用标签频繁发布推文时，它的所有推文被汇集在该标签下，被其他关注该标签的用户看到或转发的概率就会增加。同时，频繁转发推文也可以增加账号与其他媒体账号或有影响力账号之间的关系，增加被关注的可能性。以账号@UAWeapons为例，自2月21日至4月4日几乎每天的推文（包括原创、转发或引用）都保持在20条以上，最高时接近70条（见图3）。持续的内容输出使该账号在俄乌冲突讨论中保持着较高的曝光度，得以在最短的时间内获得其他用户注意。

第三，快速获取第一手信息。获取第一手信息（first-hand information）能够产生一种结构性优势，使人们在更广泛的社交媒体讨论中成为意见领袖。在俄乌冲突中，来自现场的武器、士兵、爆炸的高清图片或视频等信息往往能够获得较多关注和传播。账号@UAWeapons为例，几乎所有推文都采用“文本+图片/视频”的形式发布，图片或视频有一部分来自其他网站或平台，例如TikTok、Telegram等，但仍有大部分图片是来自现场的第一视角的高清图片，在部分推文中明确标明了照片是来自记者，例如 @oliviersarbil和@DGisSerious。

第四，加强与真人意见领袖的连接。在账号@UAWeapons创建初期，该账号发布的推文得到@CalibreObscura和@ArmoryBazaar的频繁转发，使其在具有十万粉丝订阅的主页上得到较大程度的曝光，成功积累了第一批粉丝。这两个账号粉丝数量分别是12万和6万，分别创建于2017年和2018年，经Botometer检测判定为真人账号，根据发布的内容显示这两个账号关注的同样是武器、军事研究，在他们背后可能具有一定的利益关联。与这两个账号相比，社交机器人账号凭借俄乌冲突获取的全球关注，在更短的时间内成长为一个超过50万粉丝的武器研究专业的意见领袖。

第五，批量社交机器人推动。利用社交机器人营造虚假人气是当前舆论操纵的主要手段。在意见领袖形成过程中，批量社交机器人联合转发可以营造推文流行的假象，从而影响其他用户对该账号的判断。本文抓取了@UAWeapons的所有推文，对转发量较多的15条推文转发网络进行分析。其中1045个账号转发次数在4次及以上，经检测发现其中447个为社交机器人，占比42.78%；转发次数在10次及以上的账号共有14个，其中9个为社交机器人。由此可见在@UAWeapons转发网络中，社交机器人占据了很大比例，成为推动该账号在短时间内流行的重要变量。

（三）支持俄乌双方阵营的社交机器人叙事比较

在俄乌冲突讨论中存在两大对抗阵营——分别是支持俄罗斯或支持乌克兰。本文对3月7日至3月14日提及China&Ukraine或China&Russia的推文中发现的1003个典型社交机器人进行分析（数据集四）。通过人工编码对账号的立场进行判断，进一步确定社交机器人的所属阵营。根据其阵营和立场不同，社交机器人叙事策略也存在显著差异。

首先，支持俄方阵营的社交机器人关注和发布的内容相对集中，主题主要是在人道主义援助、俄罗斯对乌克兰开战的合理性、以及对泽连斯基的批评。一是强调俄罗斯对乌克兰平民实施的人道主义援助。社交机器人通过转发“开放人道主义通道帮助平民撤离”以及“俄罗斯帮助马里乌波尔分娩妇女”等推文，来摆脱“侵略者”的标签塑造对自己有利的叙事。二是宣传俄罗斯向乌克兰开战的原因及合理性。社交机器人积极发布或转发俄罗斯对乌克兰开展“特别军事行动”的原因将战争合理化，主要包括打击乌克兰军事基地、意图对乌克兰实行“去纳粹化”、反抗西方势力的威胁等。三是削弱泽连斯基的影响力。战争开始后泽连斯基使用Twitter发表“简单、热情、高效”的演讲，激励乌克兰人保卫他们的国家，塑造“英雄”领导人角色，赢得了舆论战并成功获得帮助。泽连斯基在社交媒体中的影响力使其成为俄方阵营社交机器人攻击的主要对象。为了削弱他的影响力，社交机器人主要通过讽刺、抹黑等方式来破坏其“民族英雄”的领袖形象。

其次，与俄方阵营相比，乌方阵营的社交机器人关注和发布的内容相对多元，包括有针对性塑造两国领导者和军人形象，呼吁国际社会援助，并涉及其他国家相关信息。一是有针对性塑造两国领导者形象。一方面，大量社交机器人对俄罗斯领导人进行言语攻击和污名化，认为他是“战犯、政治骗子、当代的希特勒和独裁者”。而在提及乌克兰领导人时则赞扬其是“民族英雄和自由世界领袖”。二是描绘乌克兰军民积极形象与俄罗斯军人消极形象形成强烈反差。社交机器人针对战争双方的军民形象进行了大量描绘，其中乌克兰军民多被形容为“英勇和顽强”的化身，而俄罗斯军队多被形容为“残暴和连连溃败”的代表。三是呼吁国际社会援助。社交机器人扩散“西方国家不作为”的推文，给美国和北约施加舆论压力，并呼吁国际社会应对乌克兰给予更多援助，同时加大对俄罗斯的制裁力度。四是转移话题内容将其他国家引入舆论中心，一方面关联特朗普和拜登的对俄态度，服务美国党派竞争，另一方面捆绑中俄关系，有组织地扩散对中国不利的内容。

（一）社交机器人舆论干预的特征

本文通过对俄乌冲突Twitter讨论的相关数据集进行分析，发现社交机器人舆论干预出现了一些新的特征。

首先，标签成为社交机器人行动中的重要工具。社交机器人一方面通过推动标签活动来制造舆论影响力，另一方面通过标签劫持来扭转舆论局势。虽然在之前的研究中就曾发现社交机器人利用标签来干预舆论，但大部分议题中社交机器人仍然是参与者。而在俄乌冲突中社交机器人几乎成为#IStandWithPutin和#istandwithrussia的发起者和破坏者，俄乌双方阵营社交机器人在标签之下“正面交锋”，形成了双方智能代理人之间的一次冲突。随着人工智能技术发展，社交机器人作为人类的智能代理在现代战争中发挥着越来越重要的作用。

其次，发挥意见领袖在社交网络中的影响力。在俄乌冲突中，意见领袖型社交机器人是社交网络中新的中心节点，依托自身影响力，可以将信息快速扩散出去，并与网络中其他节点产生更多连接。但原有意见领袖型社交机器人是在之前的议题中培养形成的，其本身的专业性质在俄乌冲突中并不能完全发挥影响力，因此就需要打造新的意见领袖。社交机器人完全可以模仿真实人类账号的培养模式，同时借助人工智能技术加快“影响力”积累的过程，例如批量社交机器人推动、智能代理之间超高的连通性等。

最后，社交机器人的叙事策略存在差异。通过对两个阵营的社交机器人叙事策略进行分析，发现俄方阵营社交机器人关注和发布的内容相对单一，而乌方阵营社交机器人关注和发布的内容更加多元，但都试图在社交媒体中增加对自己有利的叙事、对敌方不利的叙事。这是社交机器人叙事策略的基本遵循，但具体执行策略则因“事”而异。例如，对俄罗斯而言，面对国际社会的联合制裁和谴责，能够赢得的舆论支持和发声空间相对较少，塑造人道主义者形象以及战争合理性叙事成为其赢得国际舆论支持的重要方面。而对乌克兰而言，在国际舆论场中已经获得了更多支持的声音，有针对性塑造双方领导者和军人形象可以强化公众对俄罗斯的认知，寻求更多国际社会支持。

（二）网络舆论与真实舆论

随着社交机器人在社交媒体中应用越来越广泛，社交机器人与人类意见的观点交织共同形成了网络舆论。有研究指出社交机器人只需要在给定讨论中占5%—10%就可以改变公众舆论，从而使其传播的观点最终成为主导观点。而在高度两极分化的环境中，社交机器人仅占2%—4%就足以颠覆三分之二的网络舆论。因此，在一定程度上，由社交机器人参与的网络舆论并不能完全反映真实舆论。

俄乌冲突爆发后，普通民众在社交媒体上实时围观战争的各种细节，大量新闻故事、视频和照片涌入用户的“信息流”，用户很难分辨这些信息是来自社交机器人还是人类。在Twitter上研究者发现了大量散布虚假信息为主要目标的社交机器人。根据麻省理工学院研究发现“虚假信息被转发的可能性比真实信息高70%”，加之社交机器人的干预，民众很难从社交媒体获取完全真实的信息。

在一定意义上可以说，网络舆论场是一个被制造的空间。随着对话技术等人工智能技术的升级，社交机器人手段等干预舆论强度加大，网络舆论场真实信息的价值密度会越来越低，和真实民意之间的差异会越来越大。进一步来看，社交机器人等技术应用会形成支持某一观点或某一方的强势音量，民众会产生与多数意见不一样的错觉，进而保持沉默，人工智能技术制造的沉默螺旋现象会越发显现。民众希望从网络舆论空间获得真实信息的难度会加大，发声的意愿也会降低。

（三）民众如何应对社交机器人的舆论干预

随着社交机器人干预舆论的程度越来越深、策略越来越多样化，一些假新闻在网络中被迅速传开，虚假标签活动被推至热搜，用户所信任的意见领袖成为被操纵的工具，普通民众该如何通过社交媒体获取真实信息？

首先，加强社交机器人识别能力。根据北师大新媒体传播研究中心调查显示，近八成（77.1%）中国网民认为有信心辨别社交机器人，这与中国互联网环境下社交机器人应用程度有关。当前中国社交机器人的应用水平还处于较为初级的阶段，发布内容简单，行为模式单一，较容易辨别。但在全球传播环境下，社交机器人应用程度越来越高，应用策略越来越多样化，民众是否能够辨认出社交机器人的存在是决定社交机器人产生多大影响的前提条件。在评估一个账号是否为社交机器人时，可以通过其账号基本特征（如头像、名称、个人简介等）、发文频率（每天发布贴文在50条以上）、文本特征（逻辑混乱表现出明显机器特征）等来判断。此外，还可以借助比较成熟的检测工具来帮助识别，例如检测Twitter社交机器人的可操作化工具有Botometer、Bot Sentinel等。

其次，检查获取信息的真实性。在评估社交媒体上信息的真实性和可靠性时，信息的来源、发布信息的背景、信息背后的动机十分重要。因此当普通民众通过社交媒体获取信息时，一是要扩大信息获取范围，特别是要从受信任的新闻媒体以及政府账号来检测信息的准确性，防止陷入社交机器人编织的虚假网络中；二是明确信息发布的背景，它是在什么情况下发布的信息，检查它的发布日期以及是否有更新，防止社交机器人挪用或篡改信息。三是思考信息背后的动机，如果信息背后的动机模糊不清或带有明显的倾向性则可能是恶意传播的错误信息。社交机器人发布的信息往往是任务型的，在不同的时间段可能会执行不同的任务，因此可以检查它的主页来查看它通常提供什么内容，信息是否与发布的资料一致等。

最后，应该可以看到社交机器人的存在和进化不可避免，社交机器人已经成为社交媒体的一个有机组成部分。除了个人的努力外，政府、平台等都需要发挥作用。政府作为国家治理者，需要针对社交机器人制定完善的应用规范，出台相应政策或法律确保使用目的、程序开发、应用场景的正当性，从源头上防止社交机器人被恶意使用。而社交媒体平台是社交机器人得以存在和生长的基础设施，同时也是掌握算法和用户数据最为全面责任主体。因此要发挥企业的社会责任，加强对异常行为账号的管理和处罚力度。