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In questo caso specifico parliamo di un Twitterbot, di cui il più famoso conosciuto nel mondo Twitter è Horse Ebooks. Quale era l’obiettivo dell’account Twitter Horse Ebooks? Letteralmente spammare tweet contenenti frammenti di testi casuali intrecciati tra di loro da frasi tratte da libri sui cavalli, allo scopo di convincere gli utenti a comprare ebook sui cavalli.
In seguito alla diffusione dei tweet di Horse Ebooks nacquero le relative parodie e webcomics come Horseecomics.tumblr.com.
Il sistema utilizzato da Horse Ebooks divenne noto appunto per i tweet senza senso autogenerati: in questo caso si parla del cosiddetto sistema “non sequitur” ideato per tentare di eludere il rilevamento anti-spam di Twitter.
In un articolo del 2014 pubblicato dal sito Readwrite.com viene descritta la procedura su come realizzare un sistema simile: “Five Steps To Build Your Own Random Non-Sequitur Twitter Bot“.
L’autrice dell’articolo, Lauren Orsini, si è creata il suo account Twitterbot “LaurenInEbooks” personale e tutt’ora attivo. Ecco un esempio di un tweet autogenerato:
Vote for them in the other room trying to get paid to write my free topic Japanese presentation on.
Il tweet autogenerato è composto dai seguenti quattro tweet.
Tweet del 10 aprile 2015:
Do you want ANN to cover certain shows this season? Vote for them in the poll! http://www.animenewsnetwork.com/survey/561/
Tweet del 10 settembre 2015:
John is in the other room trying to get every trophy in Until Dawn. It’s amazing how many of the decisions matter, even early in the game.
Tweet del 29 luglio 2015:
How to get paid to watch anime http://otakujournalist.com/how-to-get-paid-to-watch-anime/ …
Ed infine quello del 17 giugno 2015:
I thought I had an interesting life until right now when I realize I have NOTHING to write my “free topic” Japanese presentation on.
Tutto ciò è facilmente ricostruibile cercando le parti di testo attraverso il motore di ricerca avanzato di Twitter.
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