纽约大学的研究人员已经确定了数百个 Instagram用户组，其中一些具有数千名成员，它们可以系统地交换喜欢和评论，以便利用该服务的算法并提高知名度。在此过程中，他们还培训了机器学习代理，以识别帖子是否已经以这种方式榨汁。

被称为“豆荚”的豆荚跨越了真实与虚假订婚之间的界线，使他们难以察觉或采取行动stylechina.com。尽管它们过去曾经是利基威胁（并且仍与假帐户和机器人活动进行比较），但这种做法的数量和功效正在不断增长。

通过在线搜索可以轻松找到豆荚，其中一些对公众开放。对于他们来说，最常见的场所是电报，因为它或多或少是安全的，并且对可以加入频道的人数没有限制。小组中的其他人喜欢和评论在pod中链接的帖子，这些帖子的影响更有可能被Instagram的广泛传播。 推荐算法，促进有机互动。

互惠即服务

团体互相喜欢对方的帖子的做法被称为互惠滥用，社交网络对此非常了解，以前已经删除了这种类型的设置。但纽约大学丹顿工程学院的研究小组解释说，这种做法从未得到过详细研究或表征。

研究报告的主要作者雷切尔·格林斯塔特（Rachel Greenstadt）说：“过去，他们可能更专注于自动威胁，例如向他人提供凭据或由机器人执行的操作。” “我们关注这一点，因为这是一个日益严重的问题，而且很难采取应对措施。”

在很小的范围内，听起来似乎并没有太大的威胁，但是研究发现，将近200万个帖子已通过这种方法进行了操作，超过100,000个用户参与了Pod。而这只是使用公开数据发现的英文版本。描述该研究的论文发表在《万维网会议录》上，可在此处阅读。

重要的是，相互喜欢并不能增加表面上的订婚。提交到Pod的帖子获得了大量的人工喜欢和评论，是的，但是该活动欺骗了Instagram的算法来进一步推广它们，甚至在未提交到Pod的帖子上也引起了更多的参与。

在被征询评论时，Instagram最初表示该活动“违反了我们的政策，并且我们采取了许多措施来阻止它”，并说研究人员并未与该公司合作进行这项研究。

实际上，该团队从该项目的早期就开始与Instagram的滥用团队保持联系，并且从研究中可以明显看出，无论采取何种措施，至少在这种情况下，都没有取得预期的效果。我向代表指出了这一点，如果我收到更多信息，将更新此帖子。

“这是一个灰色区域”

但是，暂时不要伸手去拿干草叉-事实是这种活动非常难以察觉，因为实际上，在很多方面，它与一群朋友或志趣相投的用户完全按照彼此的内容进行互动是相同的Instagram想要的方式。实际上，即使将行为归为滥用也不是那么简单。

格林斯塔特说：“这是一个灰色区域，我认为Instagram上的人们将其视为一个灰色区域。” “它在哪里结束？如果您写一篇文章并将其发布在社交媒体上并发送给朋友，并且他们喜欢它，并且有时他们为您做到了，那么您是否属于Pod？这里的问题并不一定是人们正在这样做，而是算法在放大或不放大该内容方面应如何处理该动作。”

显然，如果人们与成千上万的用户一起系统地进行此操作，甚至对访问收取费用（如某些团体那样），那将构成滥用。但是划清界限并不容易。

更重要的是，除非您先定义行为，否则就不能划界线，研究人员通过仔细检查豆荚提升的帖子和普通帖子的喜欢和评论模式的差异来做到这一点。

合著者Janith Weerasinghe解释说：“它们具有不同的语言特征。” “他们使用什么词，定时模式。”

如您所料，陌生人不得不对他们实际上并不关心的帖子发表评论，他们倾向于使用通用语言，比如说“漂亮的图片”或“哇”，而不是更多的个人言论。韦拉辛格说，实际上有一些团体对此表示警告，但并不多。

可以预见的是，使用的热门单词列表看起来像任何热门帖子的评论部分一样，尽管也许这表明Instagram比其他任何内容普遍缺乏表现力：

但是，对成千上万个这样的职位（包括Pod供电的职位和正常职位）进行的统计分析表明，“通用支持”评论的发生率明显更高，通常以可预测的方式出现。

该数据用于训练机器学习模型，当该模型放到从未见过的帖子上时，能够以高达90％的准确度识别经过吊舱处理的帖子。这可以帮助浮出水面的其他吊舱-毫无疑问，这只是其中的一小部分。

Greenstadt说：“我们在容易接近，容易找到的豆荚期间获得了相当不错的样本。” “我们缺少的生态系统的很大一部分是豆荚，这些豆荚较小但利润丰厚，必须已经在社交媒体上拥有一定的存在才能加入。我们不是有影响力的人，所以我们无法真正衡量这一点。”

在过去两年中，他们操作的广告连播和帖子的数量一直稳定增长。2017年3月发现了大约7,000个帖子。一年后，这个数字跃升至近55,000个。2019年3月的观看次数超过100,000，并且在研究数据结束之前，该数目持续增加。可以肯定地说，吊舱现在每天发布超过4,000次-每个吊舱都获得了大量人工和有机参与。Pod现在平均有900位用户，有些甚至超过10,000位。

您可能会想：“如果少数学者使用公开可用的API，而Google可以弄清楚这一点，那么为什么Instagram没有呢？”

如前所述，可能那里的团队根本就没有将其视为主要威胁，因此没有制定防止这种威胁的政策或工具。禁止使用“第三方应用程序或服务生成虚假喜欢，关注或评论”的规则可能不适用于这些吊舱，因为在很多方面它们与完全合法的用户网络相同（尽管Instagram明确指出，它认为违反规则的豆荚）。当然，来自假账户和机器人的威胁范围更大。

尽管有可能将吊舱用作州政府赞助的虚假信息或其他政治目的的场所，但该团队没有注意到沿这些路线发生的任何事情（尽管他们并没有特别在寻找它）。因此，目前的赌注仍然相对较小。

也就是说，Instagram显然可以访问有助于定义和检测这种行为的数据，并且可以更改其策略和算法以适应这种情况。毫无疑问，纽约大学的研究人员很乐意提供帮助。