Der Merkel-Bot. Ein Experiment.

Seit einiger Zeit begegnen mir auf Twitter immer wieder Twitter-Bots. Also ein Twitter-Account, der aus einer bestimmten Quelle (meistens ein vorhandender Twitter-Account) Tweets generiert. Der Algoritmus der dahinter steht ist eine Markov-Kette. Was das im Detail heiAYt, findet sich auf Wikipedia, aber in kurz:

Ziel bei der Anwendung von Markow-Ketten ist es, Wahrscheinlichkeiten fA?r das Eintreten zukA?nftiger Ereignisse anzugeben.

Im Falle eines Twitterbots heiAYt das, dass Tweets generiert werden, die, basierend auf der Quelle, wahrscheinlich sind. Also der Bot lernt sozusagen, mit welcher Wahrscheinlichkeit welche Worte und SatzverstA?cke aufeinander folgen. Die Tweets, die so generiert werden, verrraten dann Erstaunliches A?ber den Duktus der Quelle.

Auf Twitter heiAYen diese Bots recht oft „(Twittername+) ebooks“. Basieren Bots auf echten Twitteraccount, dann kA�nnen sie auch Retweeten und Favorisieren. Meine beiden Lieblingsbots sind der von @lasersushi und @ekelias – auch, weil ich die Quellaccounts mag und gut kenne, ist es sehr witzig die vom Bot generierten Tweets zu lesen. Zum Teil sind sie tatsA�chlich auch schon in passabler Grammatik formuliert. (Skynet – so it begins!) Hier ein paar Beispiele:

 

Ein berA?hmter Twitter-Bot dieser Sorte und einer der Ursprungsbots – also fA?r mich zumindest – ist @horse_ebooks, ein Account der irgendwas mit PferdebA?cher macht. Da ich die nie gelesen habe, verstehe ich es nicht, aber ich habe dann doch ein paar Freund_innen in der Timeline, die das sehr witzig finden und verstehen. Denn auch hier: Irgendwie wird ein Duktus eingefangen. Seit kurzem betreibe ich ja nun dieses Blog A?ber Angela Merkel und ich kann erfreut feststellen, dass Menschen mittlerweile Merkel gedanklich mit mir verbunden haben, was dazu fA?hrt, dass Menschen mir Hinweise geben, Links schicken, Fragen stellen, WA?nsche und Ideen A�uAYern. Danke dafA?r! So kam nun also @nichtsistwahr auf mich zu und wies mich darauf hin, dass der Twitter-Account @merkel_ebooks noch frei sei! Alas! In meinem Kopf entsponnen sich umgehend Szenarien, was das fA?r ein SpaAY sein kA�nnte – fA?r mich und fA?r andere. Also extrahierte ich A?ber 400 Reden von Angela Merkel seit 2008, die auf der Internetseite www.bundeskanzlerin.de zu finden sind, in eine einfache Textdatei und der Bot-Bau-Erfahrene @levudev bastelte schlieAYlich den Bot, der jetzt unter @merkel_ebooks lA�uft. Jede 15 Minuten setzt der Bot einen Tweet basierend auf den Reden der Kanzlerin ab.

Manche sind wirr:

Manche sind schon sehr witzig:

Und manche sind … ich bin noch unsicher:

Was lA�sst sich nach knapp einer Woche sagen? Nunja, Reden einer Bundeskanzlerin sind stets ein wenig komplexer als 140 Zeichen, die ein Tweet nicht A?berschreiten darf. Muster zu erkennen ist also fA?r den Bot ein wenig aufwA�ndiger. Dennoch sind einige Tweets schon sehr komisch und ich freue mich, wenn ich auf dem Telefon Benachrichtungen habe, dass Menschen die generierten Tweets favorisieren und weiterverbreiten. Ein wenig Duktus lA�sst sich vielleicht doch schon erkennen: Erstaunlich larmoyant, unerstaunlich trocken, banal und langweilig. Die Themen, die sie beschA�ftigen, werden auch ganz lustig reprA�sentiert. Ich bin sehr gespannt, was der Bot lernt und ich freue mich, wenn ihr Texte habt, von denen ihr glaubt, dass sie in den Textkorpus eingespeist werden kA�nnen. AuAYerdem hoffe ich, dass die eine oder der andere ein bisschen besser versteht, was diese Bots sind und wieso sie so SpaAY machen kA�nnen! In diesem Sinne: A� A� A�

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2 Kommentare zu Der Merkel-Bot. Ein Experiment.

  1. Ich verfolge den Bot ja auch eine Weile. Noch ein paar Anmerkungen:

    1. Die _ebooks-Bots „lernen“ nicht. Sie basieren auf einem statistischen Modell, das aus einem Textkorpus generiert wird. Wenn du zu Anfang einmal 400 Reden da reinsteckst, werden sich die Tweets nicht im Laufe der Zeit verbessern. Du kannst das Modell anpassen, indem du weitere Reden hinzufügst, aber um wirklich zu lernen, bräuchte ein solches System Feedback, also die Information, welche Tweets z.B. „gut ankamen“.
    2. Was mich bei eurem Bot wunderte, sind die teilweise abgehackten Sätze. Interessehalber: In welchem Format habt ihr denn die Reden in das Modell eingelesen? Sind da die Satzenden mitanalysiert worden? Ab und zu scheinen die

    Viele Grüße

    Magnus (Kreator vom @grindbot)

    1. Danke!

      1. Ich pflege regelmäßig neues ein und wir überlegen auch weitere Optionen zum „lernen“.
      2. plain text. Satzenden werden mitgelesen ja. Absätze auch, die werden dann mit 0 gekennzeichnet.

Kommentare sind geschlossen.