印第安纳大学的社交媒体观察站（OSoMe）推出了三种新的或改进的免费研究工具，让记者、其他研究人员和公众对社交媒体上发生的事情有一个广泛的看法。
这些工具有助于克服在线解释信息流的一些最大挑战，而这些挑战通常很难理解，因为从个人账户的新闻提要的角度来看，信息流节奏太快，经验丰富。它还可能受到机器人和其他程序的影响，扭曲了实际发生的情况。
“你经常听到一些东西在传播，但如何传播？”IU Luddy信息、计算和工程学院OSoMe主任兼Luddy计算机科学和信息学特聘教授Filippo Menczer说。“我们的工具向您展示了对话内容、参与者、病毒信息，您甚至可以想象两极分化。它提供了一个探索主题以及它们如何协同工作的场所。”
“我们运行了一个名为BotometerLite的非常快速的算法，该算法查看帐户配置文件并根据该配置文件给出分数，”设计BotAmp的OSoMe博士生杨说。“高分表示配置文件可能是自动的，低分表示配置文件可能是人为的。”
“我们无法确定它是否是一个机器人，但我们可以判断它是否与一个机器人非常相似。然后，我们查看与搜索词匹配的推文中涉及的配置文件的分数分布。BotAmp进行统计分析，以确定与基线相比，自动账户是否可能放大了活动。”
OSoMe的工具利用了大量数据流鈥攔每天大概有5000万条推特鈥攃摘自推特。这大约相当于公共推文的10%，然后通过这些工具对其进行分析和索引。
用户可以可视化前三年任何给定月份的数据。Menczer说，大多数工具都不允许用户回溯太远。
他说：“关于网上发生的事情，总是有很多争论。”。“这些工具旨在帮助公众研究这些东西，并亲自观察。”