奈良先端科学技術大学院大学のスマイラ・ニゴ大学院生と若宮翔子特任助教、荒牧英治特任准教授らは、ツイッターの内容からボット（自動つぶやきソフト）を検出する技術を開発した。つぶやきの内容をディープラーニング（深層学習）にかけて人間かボットか識別する。ボットは高度化しており、米国では大統領選挙でフェイクニュースの拡散にボットが利用されたとされている。

　つぶやきの内容を複数の数値に変換して、深層学習にかけて人間のつぶやきかボットのつぶやきか識別する。基本事項としてフォロワーの数やフォロー数、プロフィル、アカウント数などを学習させるが、これだけでは偽装されたボットも存在する。そこで単語を数値ベクトルに直すほか、ボットのつぶやきとの類似度、文字列を分割した文字の長さの統計など、つぶやき自体の内容を学習に利用した。

　従来はツイッターでフォローしあうネットワーク構造を解析してボットを検出していたが、計算コストが大きくなる課題があった。つぶやきの内容での識別技術はネットワーク構造の手法と組み合わせられる。

　ＳＮＳではボットからフォロー要求がきても、どんな相手か確認して、ボットを友人にしないと信じられてきた。

　だが相手を確認する人は２割程度という報告もある。ボットの高度化や巧妙化は進んでおり、選挙に向けてフェイクニュースなどを拡散する手段になっている。