Im Folgenden findest du ein vereinfachtes Beispiel (Proof-of-Concept) in Python, das dir eine mögliche Herangehensweise zeigt, um YouTube-Kommentare automatisch auszuwerten und erste Indizien für Bots oder Trolle zu sammeln. Beachte bitte, dass es sich hier nicht um ein fertiges, marktreifes System handelt, sondern um eine Basis, auf der du weiter aufbauen kannst.
1. Voraussetzungen
- Python-Installation: Stelle sicher, dass du Python 3 installiert hast.
- Google-API-Anmeldedaten: Um mit der YouTube Data API Kommentare abrufen zu können, benötigst du einen Google API Key (oder OAuth 2.0 Credentials). Weitere Infos:
- Python-Bibliotheken: Wir verwenden in diesem Beispiel:
google-api-python-client
pandas
scikit-learn
(z.B. für einfache Textklassifizierung)numpy
nltk
(für grundlegende NLP-Preprocessing-Schritte)
Installiere die benötigten Bibliotheken (sofern noch nicht vorhanden) zum Beispiel so:
pip install google-api-python-client pandas scikit-learn numpy nltk
(Falls du nltk noch nicht initialisiert hast, musst du ggf. im Python-Interpreter nltk.download('stopwords')
, nltk.download('punkt')
usw. aufrufen.)
2. Ablauf im Überblick
- Kommentare abrufen: Per YouTube Data API.
- Textbereinigung (Preprocessing): Entferne Sonderzeichen, URLs, Emojis etc.
- Merkmale extrahieren (Feature Engineering):
- Wortfrequenzen (Bag-of-Words, TF-IDF usw.)
- Sprachmuster, Wiederholungen, bestimmte Phrasen
- Evtl. weitere Metadaten (z.B. Kanalalter, Post-Frequenz)
- Modell (Classifier) trainieren: Beispielsweise ein einfaches Modell (Naive Bayes, SVM, Logistic Regression), das zwischen „normalem Kommentar“ und „Bot/Troll-Kommentar“ unterscheidet.
- Hierzu brauchst du ein gelabeltes Datenset (z.B. echte Kommentare vs. bekannte Bot/Troll-Kommentare).
- Auswertung & Psychogramm-Ansätze:
- Wiederkehrende Narrative (z.B. bestimmte Schlüsselwörter)
- Sentiment-Analyse (z.B. mittels VADER, TextBlob oder eigenen Modellen)
- Zeitmuster, Antwortmuster, etc.
3. Beispielcode
Achtung: Du benötigst für das echte Abrufen der Kommentare deinen eigenen API-Key (oder OAuth2). Im Beispiel ist ein fiktiver Platzhalter
YOUR_API_KEY_HERE
angegeben. Ersetze diesen mit deinen echten Credentials.
import os
import re
from googleapiclient.discovery import build
import pandas as pd
import numpy as np
# Für NLP
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
# Einfache ML-Verfahren
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import classification_report
#-----------------------------------------
# 1. YouTube-Kommentare abrufen
#-----------------------------------------
def get_youtube_comments(api_key, video_id, max_results=100):
"""
Ruft Kommentare zu einem angegebenen YouTube-Video ab.
ACHTUNG: Das ist nur eine vereinfachte Variante; bei Videos mit sehr vielen Kommentaren
muss man Paging/nextPageToken verwenden.
"""
youtube = build('youtube', 'v3', developerKey=api_key)
comments = []
response = youtube.commentThreads().list(
part="snippet",
videoId=video_id,
textFormat="plainText",
maxResults=max_results
).execute()
while response:
for item in response["items"]:
comment = item["snippet"]["topLevelComment"]["snippet"]["textDisplay"]
comments.append(comment)
# Überprüfen, ob es noch weitere Seiten gibt:
if 'nextPageToken' in response:
response = youtube.commentThreads().list(
part="snippet",
videoId=video_id,
textFormat="plainText",
maxResults=max_results,
pageToken=response['nextPageToken']
).execute()
else:
break
return comments
#-----------------------------------------
# 2. Textbereinigung (Preprocessing)
#-----------------------------------------
def clean_text(text):
# Entferne URLs
text = re.sub(r"http\S+|www\S+|https\S+", '', text, flags=re.MULTILINE)
# Entferne Sonderzeichen/Emojis
text = re.sub(r"[^\w\s]", '', text)
text = text.lower()
return text
def preprocess_comments(comments):
cleaned = []
for c in comments:
c = clean_text(c)
# Tokenize
tokens = word_tokenize(c)
# Stopwords entfernen
tokens = [t for t in tokens if t not in stopwords.words('english')
and t not in stopwords.words('german')]
# (Optional) Stemming oder Lemmatizing
# ...
cleaned.append(" ".join(tokens))
return cleaned
#-----------------------------------------
# 3. Beispielhafter Bot/Troll-Klassifizierer
#-----------------------------------------
def train_bot_troll_model(X, y):
"""
Trainiert ein einfaches Naive-Bayes-Modell zur Unterscheidung von
z.B. (0) normaler Kommentar vs. (1) Bot/Troll-Kommentar.
X: Liste an Kommentar-Texten
y: Labels (0 oder 1)
"""
# Text in numerische Vektoren überführen
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_vec = vectorizer.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X_vec, y, test_size=0.2, random_state=42
)
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
print("Klassifikations-Report:")
print(classification_report(y_test, y_pred))
return model, vectorizer
if __name__ == "__main__":
# Beispiel-Aufruf (Video ID anpassen)
API_KEY = "YOUR_API_KEY_HERE"
VIDEO_ID = "abcd1234" # Beispiel Video-ID
# 1) Kommentare abrufen
raw_comments = get_youtube_comments(API_KEY, VIDEO_ID, max_results=50)
print(f"Abgerufene Kommentare: {len(raw_comments)}")
# 2) Preprocessing
processed_comments = preprocess_comments(raw_comments)
# 3) Beispiel: Modelltraining
# Hier bräuchtest du allerdings *Labels*, z.B. in einer CSV-Datei,
# in der du manuell Kommentare als Bot/Troll (1) oder normal (0) markiert hast.
# Zur Demo erstellen wir künstlich Dummy-Labels:
dummy_labels = np.random.randint(0, 2, size=len(processed_comments))
# Trainiere Modell (Naive Bayes als Beispiel)
model, vectorizer = train_bot_troll_model(processed_comments, dummy_labels)
# 4) Anwendung des Modells auf neue Kommentare
new_comments = [
"Ich liebe dieses Video! So informativ, vielen Dank!",
"KLICK HIER FÜR GRATIS GEWINNE --> http://spam.link",
"Ihr solltet unbedingt diese eine Theorie glauben!"
]
new_comments_cleaned = preprocess_comments(new_comments)
new_vec = vectorizer.transform(new_comments_cleaned)
predictions = model.predict(new_vec)
print("Vorhersagen:", predictions)
Wie könnte man hier Psychogramme oder tiefergehende Analysen einbauen?
- Wiederkehrende Narrative erkennen
- Du könntest z.B. Topic Modeling (LDA) auf die Kommentare anwenden, um Hauptthemen (bzw. „Narrative“) zu extrahieren. Wiederholen sich ähnliche Themen/Phrasen immer wieder, könnte das ein Hinweis auf Troll-Kampagnen sein.
- Sentiment-Analyse
- Du könntest etwa
nltk.sentiment
oderTextBlob
oder auch Modelle wietransformers
(BERT, GPT etc.) heranziehen, um die Stimmung (positiv, negativ, neutral) auszuwerten. - Eine auffällig „extreme“ oder monotone Stimmung könnte Anzeichen für Bot-Accounts sein, die immer dieselbe Agenda pushen.
- Du könntest etwa
- Zeitlicher Verlauf / Posting-Frequenz
- Achte auf das Tempo, in dem ein Account Kommentare postet. Ein Mensch kann (in der Regel) nicht im Sekundentakt auf Dutzenden Kanälen gleichzeitig kommentieren. Solche Metadaten stehen teilweise in
CommentThreads
oder über den Kanal selbst zur Verfügung.
- Achte auf das Tempo, in dem ein Account Kommentare postet. Ein Mensch kann (in der Regel) nicht im Sekundentakt auf Dutzenden Kanälen gleichzeitig kommentieren. Solche Metadaten stehen teilweise in
- Profilinformationen
- Du kannst über die YouTube Data API auch zum Teil Kanalinformationen abrufen (z.B. Erstellungsdatum, Anzahl Videos, Anzahl Abonnenten). Sehr neue Kanäle mit vielen Postings oder ungewöhnlichem Wachstum können verdächtig sein.
- Netzwerk-Analyse
- Interessant kann es sein zu schauen, wie verschiedene Accounts untereinander interagieren. Trolle pushen oft gegenseitig ihre Kommentare, liken sich oder beantworten sich zeitlich nah.
Wichtige Hinweise
- Keine 100%-Garantie: Bot/Troll-Detektion ist ein komplexes Thema. Selbst große Plattformen (Facebook, Twitter, YouTube) haben hier noch Herausforderungen.
- Datenschutz beachten: Wenn du Kommentare und Benutzerdaten speicherst, verarbeite sie DSGVO-konform.
- False Positives/Negatives: Einfache Textmuster können echte Nutzer schnell falsch verdächtigen, wenn sie etwa immer die gleichen Redewendungen nutzen.
Dieses Beispiel soll dir einen Startpunkt bieten, wie du vorgehen könntest:
- Kommentare per API abrufen.
- Text aufbereiten (Cleaning, Tokenisierung, Stopwords).
- Wenn du Labels hast, kannst du ein überwachtes Lernverfahren (z.B. Naive Bayes, SVM) trainieren, um echte vs. Bot/Troll-Kommentare zu unterscheiden.
- Ergänze ggf. Psychogramm-Ansätze (z.B. Analyse wiederkehrender Themen, Sentiment, Posting-Zeiten).
Für eine robuste Lösung musst du die Erkennungsmethoden verfeinern und kontinuierlich gegen neue Bot-/Troll-Techniken anpassen. Viel Erfolg bei deinen Experimenten!