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撰文：
Leonid Bershidsky
与昔日的报纸时代不同，如今这些社交网站的数据无从验证
研究估算，Twitter有
9%至15%的活跃帐户都是程序机器人
从公司公告中的用户数量增速来看，人们可以得出Facebook正在社交网络大战中击败Twitter的这一结论。
但问题是，我们很难知道那些用户有多真实。
Twitter不久前公布，截至6月底，Twitter的每月活跃用户数量为3.28亿，与3月底持平。Facebook的每月活跃用户数量为20.1亿，高于3月的19.4亿。这两家公司如今喜欢强调的另一项指标——每日平均活跃用户数量，也显示Facebook领先。Twitter表示，其每日平均活跃用户数量在第二季度录得12%的同比增幅，但没有给出绝对数量（据科技新闻网站ReCode估算约为1.57亿）。Facebook称，该公司的每日平均活跃用户数量增长17%，至13.2亿。
Facebook的每日平均活跃用户数量在2017年第二季度达到13.2亿
近年来，Twitter的每
日平均活跃用户数量的增长情况
从表面上看，作为全球即时新闻提供者的Twitter似乎已经败给了Facebook的社区建设理念。事实证明，Twitter强迫人们使用简明扼要的语言交流，并按照时间顺序让用户阅读帖子的做法显得不那么富有吸引力，而Facebook拥抱各种内容并坚持使用隐秘算法来形成新闻推送源的策略则大行其道。
作为一名已经弃用Facebook的Twitter铁杆粉丝，我可能会因此对前者的用户进行连珠炮式的发问：你们为什么不想主宰自己的信息消费？你们面对那些无关紧要、自行播放的视频（我正是由于这一点才实在忍受不了Facebook）为何如此无感？你们是如何容忍铺天盖地的广告、无脑的“标题党”内容和假消息的？
但我还是按捺住了我想要揪住他们吐槽的冲动。为什么？因为这两家公司的用户数据我都不信。
与昔日的报纸时代不一样（发行量数据是要经过审计的），局外人无从验证这些社交网站的数据。
2017年7月末，Twitter IR发布了一篇长文，解释其月活跃用户数(MAU)与日活跃用户数(DAU)的指标统计问题
要理解我的这种怀疑态度，大家不妨浏览一下美国大西洋理事会(Atlantic Council)旗下数字法医研究实验室(Digital Forensic Research Lab)的一份新报告。
这篇报告围绕Twitter对《纽约时报》(New York Times)专栏文章《特朗普是他自己最大的敌人》(Trump Is His Own Worst Enemy)的评论展开。在报告中，大家可以了解到五花八门的新闻机器人、亲特朗普机器人、反特朗普机器人、一个商业僵尸网络(Botnet)以及一款允许用户通过IFTTT应用程式自动发帖的在线服务平台（例如转发包含某个特定单词或短语的帖子）。如果有任何真人参与讨论，他们的发帖似乎会被大量的自动推文淹没。
目前很多围绕Twitter的讨论与数字法医研究实验室的报告所述如出一辙。要准确确定来自假帐户的数据流量有多少几乎是不可能的。根据一份最近发布的应用行为建模技术的研究
报告
估算，
9%至15%的活跃帐户都是程序机器人（远远超过Twitter公布的预估值）。
这一估算区间仍然很宽泛：根据Twitter公司对每月活跃用户数量的最新估算，这意味着其中有2950万至4920万个程序机器人。
数据显示，2017年第二季度，Twitter的每月活跃用户数量并无增减
2017年4月，Facebook宣布已经注销了法国的3万个虚假账号
我默认Twitter的诚信；该公司只是无法确切知道程序机器人的规模。僵尸网络的拥有者是很狡猾的。他们不断完善机器人模仿人类行为的技术，以确保其不被检测技术识破。因此，如果说Twitter发现每日
平均
用户数量的增速高于月底用户数量的增速，这可能仅仅意味着程序机器人的使用更加集中和高效。这种趋势并不一定反映人类使用的任何变化。
Facebook也是如此。尽管学术界对捕捉假账户活动饶有兴趣，尽管该公司也在努力消除假帐户，但全面监控排查是非常困难的。阿迪蒂
·
古普塔(Aditi Gupta)和里夏布·考沙尔 (Rishabh Kaushal)在最近发布的一份报告中写道：“我们的研究结果表明，许多假冒用户被列为真实用户，说明假帐户正在模仿真人用户行为来规避检测机制。”Facebook在2017年第二季度新增了7000万名月活跃用户，而一个中型僵尸网络控制的机器账户足以达到这一规模。
尽管如此，广告商和投资者们依然痴迷于用户数据。在这两家公司公布了最新用户数据之后，Facebook的股价应声大涨，而Twitter则大幅下跌。
来去的是数十亿美元计的市值。
2017年7月底，Facebook和Twitter的股价走势情况
验证社交网络用户数据的机制不可或缺，现在是制定它们的时候了。
正如收视率或报刊发行量审计制度一样，外部研究人员应该具备验证企业数据的能力，并尝试厘情假账户和重复账户的数量。这些外部验证机制可能永远不是完美的，但若采用一致和透明的方法，它们至少是可以比较的。虽然投资者和广告商可能会受到一定的打击，但他们会更了解有关用户的真实情况。
（本文内容不代表彭博编辑委员会、彭博有限合伙企业、《商业周刊/中文版》及其所有者的观点。）
编辑：李辰旭稼、王倩
翻译：许子轩
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