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5月15日消息，美国Tesla子公司执行官行政官sert·Tesla于当地时间周四宣布，在证实废弃物和不实账号占网络平台总使用者数占比不出5%的更多技术细节披露以前，将暂时一拖再拖全面收购twitter的计划。
该条推文，令twitter的股价早间一度尾盘跳水超20%。
仅两小时后，Tesla再次撰文称：仍致力全面收购twitter。但他仍继续猛烈地批评twitter的不实账号问题，并表示他的项目组将对废弃物和不实账号真实世界统计数据展开查证。不过，很多专家指出，Tesla的样品数学方法错了！
twitterVertus不实账号不出5%？
在今年第二会计年度半年报中，twitter宣称，除了不合法的、可K154的日活耀使用者(MDAU)外，其网络平台上还存在很多不实、废弃物和多次重复账号。该子公司报告称：我们对账号样品展开了内部审核，估算2022年第二会计年度不实账号、废弃物账号和多次重复账号的平均数量不出该会计年度日活耀使用者（2.29亿）的5%。
twitter还宣称，在过去三年中，该网络平台多报了140万至190万使用者数量。twitter透露，该子公司在2019年3月推出了几项功能，容许人们将数个独立账号镜像在一起，以期在不同账号之间展开方便快捷的转换。但当时出现严重错误，通过主账号执行的操作方式导致所有镜像账号都被判定为日活耀使用者。
不过科学研究人员估算，依照2017年的几项早期科学研究和一家监视新浪网谈话的子公司最近的分析报告，有9%到15%的twitter账号都是手动账号或机器操作方式。巴勒斯坦科技子公司Cyabra的执行官行政官丹·普拉米（Dan Brahmy）说：显然，他们高估了这个位数。该子公司利用机器学习来辨识不实账号。Cyabra估算，twitter不实账号的比例为13.7%。
Facebook和Instagram母子公司Meta也估算，依照其2021年第三会计年度的最新统计数据，不实账号约占Facebook当月活耀使用者的5%。Meta还估算，约11%是一个使用者操作方式数个账号的多次重复账号，但这种作法在twitter上被指出是可以接受的。
twitter的准则确实明令禁止不实账号，这意味着如果子公司确定不实账号的目的是蒙骗或操纵者别人，例如参与诈欺、协同误用活动或数人歪曲参与程度，它们就会被明令禁止。
多年来，twitter也始终在投资清理不实账号。2018年，twitter全面收购了名为Smyte的子公司，后者专门从事废弃物账号的筛查和清除。为了改善网络平台的健康状况，twitter还删除了废弃物账号和可疑账号，这导致其使用者数量在2018年7月减少了100万，股价暴跌。
依照科学研究人员的说法，即使机器的数量实际上很小，但它们却可以产生巨大的影响，而且少数几个机器可以在塑造新浪网谈话方面产生严重后果。卡内基梅隆大学的几项科学研究分析了2020年新冠肺炎谣言的传播情况，发现在最具影响力的50名转发者中，82%是机器。
随机样品100位影迷证实状态
Tesla表示，他将采取措施来确定twitter上到底存在多少废弃物账号、不实账号和多次重复账号。他说：为了找出答案，我的项目组将对twitter官方账号的影迷展开随机样品，证实100位影迷的状态。我邀请其别人多次重复同样的过程，看看他们有什么发现。
Tesla在随后的推文中澄清了自己的科学研究方法，并补充道：选择任何影迷众多的账号，忽略前1000名影迷，然后每隔10人抽取1人展开核查。当然，我也希望能找到更好的方法。
Tesla还解释称，在没有提供证据的情况下，他选择100作为其科学研究的样品数量标准，因为twitter在半年报中也使用这个位数来计算影迷位数。
他说：任何合理的随机样品过程都可以接受。如果很多人展开独立科学研究，然后发现不实账号、废弃物账号和多次重复账号占比的位数相似，那就说明问题了。我之所以选择100作为采样基数，因为这也是twitter计算出其不实账号、废弃物账号和多次重复账号占比不出5%的统计数据。
Tesla的数学方法遭批
尽管Tesla可能有理由对上述统计数据展开评估，但社交媒体、不实信息和统计分析方面的专家表示，他提出的数学方法存在严重不足。
当被问及Tesla的方法是否能得出准确结果时，twitter拒绝置评。但Facebook联合创始人达斯汀·莫斯科维茨（Dustin Moskovitz）通过自己的twitter账号就这个问题发表了看法，他指出，Tesla的方法实际上并非随机样品，使用的样品也太少，而且留下了大量严重错误的空间。他写道：我也觉得‘不信任twitter项目组帮助提取样品’是一种危险信号。
分析服务中文网站BotSentinel创始人兼执行官行政官克里斯托弗·布齐（Christopher Bouzy）表示，其子公司分析表明，twitter上10%到15%的账号可能是不真实世界的，包括冒充者、废弃物邮件发送者、诈欺者、邪恶机器和单一目的仇恨账号等，这些账号通常针对和骚扰个人，还有其他故意传播不实信息的人。
BotSentinel主要由众筹支持，它使用机器学习软件和人类审核员相结合，独立分析和辨识twitter上的不真实世界使用者。该子公司目前监视着250多万个twitter账号，其中主要是英语使用者。布齐说：我指出twitter对‘不实账号和废弃物账号’的分类并不现实。
布齐还警告说，依照讨论的话题不同，不实账号的数量可能会在twitter的不同角落出现更高或更低的情况。例如，BotSentinel发现，与讨论小猫和折纸等非争议性话题的账号相比，关于政治、加密货币、气候变化等话题的不真实世界账号更多。
华盛顿大学教授卡尔·伯格斯特罗姆（Carl T. Bergstrom）与人合著了一本书，旨在帮助人们理解统计数据，避免上当受骗。他评论Tesla的方法称，对任何twitter账号的100名影迷展开样品，都不应该被作为展开一笔440亿美元全面收购交易的尽职调查。
伯格斯特罗姆说，在科学研究账号真假的问题上，社交媒体科学研究人员通常会使用大量样品，而Tesla随机抽取100个样品的规模小了几个数量级，这种方法将面临的最大问题是存在选择偏见。
伯格斯特罗姆写道：没有理由相信twitter官方账号的影迷是网络平台上具有代表性的账号样品，也许机器不太可能关注这个账号以避免被发现，也许他们更有可能遵循看起来不合法的作法。谁知道呢？但我无法理解Tesla除了用这个愚蠢的样品方案来蒙骗我们之外，还有什么其他的事情可做。（小小）
