研究人员创建了一种算法，可以通过检测社交机器人发出的消息来区分Twitter上的错误信息和真实对话。阿德莱德大学数学科学学院的Mehwish Nasim博士及其同事说，该算法将使紧急服务更容易实时检测重大事件，例如内乱，自然灾害和流感流行。
Mehwish说：“当真正的大事情发生时，人们会发布大量有用的信息。”
“能够迅速过滤掉社交机器人的污染输入，会产生多种扭曲人类信息流的消息，这将有助于执法机构，事件响应团队和志愿者及时采取行动。”
该算法通过计算推文和时间协调中的多样性来工作。
Bot帐户的推文种类较少。例如，他们重复使用相同的URL或主题标签并在同一时间发推文。
Mehwish(现在是CSIRO Data61的负责人)是澳大利亚国家科学机构的数据和数字专家，他说，通过过滤掉错误的信息，在大型活动期间，机构将能够轻松地从地面人员那里获取有价值的第一手信息。
她举例说：“例如，在新南威尔士州和昆士兰州最近发生的丛林大火紧急情况下，每分钟的微博可能对指导具体的消防响应非常有价值。”
