Sai distinguere un bot da un essere umano? La metà delle persone non ci riesce

Nel 2024, il panorama digitale è cambiato in modo radicale: i bot automatizzati sono arrivati a rappresentare il 51% di tutto il traffico web¹. Questo cambiamento è stato accelerato dalla rapida democratizzazione dell’AI e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), che ha reso sempre più facile creare bot e usarli su larga scala. I bot sui social media hanno reso la situazione particolarmente delicata: ogni anno, le piattaforme più popolari eliminano 6,3 miliardi di account falsi e 11,1 miliardi di contenuti di spam². Queste cifre sorprendono meno se si considera che, nel mercato nero online, i prezzi degli account social falsi partono da appena 0,08 dollari³.

Per capire l’impatto dei bot presenti sui social media sugli utenti di internet, è stato condotto un particolare esperimento di una settimana, dal titolo “Bot or Not?“⁴, in collaborazione con gli studenti del master di Interaction Design dell’Università di Malmö, in Svezia.

I risultati ottenuti dai ricercatori di Surfshark dopo aver analizzato il test “bot o umano” mostrano quanto i bot possano influenzarci online. L’impatto sembra essere più forte tra le persone più anziane, tra chi difende con forza le proprie opinioni su temi politici e sociali molto sentiti e tra chi usa soprattutto Facebook e Threads.

Chi ha partecipato all’esperimento? 

Il gioco “Bot or Not?“⁴ è una simulazione interattiva a tempo, che mette alla prova la capacità degli utenti di distinguere tra i testi scritti da persone reali e quelli generati da bot. Il gioco porta i partecipanti all’interno di una sezione di commenti simulata di un social media e chiede loro di identificare quali commenti sono stati scritti da un bot. Gli utenti hanno fino a 120 secondi per individuare 10 commenti generati da bot in relazione a quattro temi distinti: due “freddi” (data center e mettere l’ananas sulla pizza) e due “caldi” (immigrazione e diritti delle donne). 

Il nostro campione era composto da 710 persone che hanno partecipato al test per distinguere i bot dagli umani e, successivamente, accettato di condividere i loro risultati.

Il test “Bot or Not?” è ora online per tutti, e se vuoi puoi partecipare.

La metà delle persone non riesce a distinguere un bot da un essere umano

Il test si è rivelato impegnativo: alla fine, solo una piccola maggioranza dei partecipanti è riuscita a riconoscere i bot AI sui social media. Considerando tutte le fasce demografiche, il 53% dei partecipanti ha superato il test, cioè ha individuato più bot rispetto al numero di volte in cui ha confuso una persona reale con un bot, mentre quasi la metà (47%) non ci è riuscita.

Tuttavia, per capire davvero in che modo i partecipanti hanno superato o meno la prova, abbiamo analizzato due metriche comportamentali specifiche: Rilevamento dei bot e accuratezza.

• Rilevamento dei bot: misura quanti bot riesci a individuare. Mostra quanto sei brava o bravo a riconoscere i bot quando interagiscono con te. Un punteggio basso nel rilevamento dei bot significa che molti bot riescono a passarti sotto il naso.
• Accuratezza: misura quante volte hai ragione quando dici che un commento è stato scritto da un bot. Se un utente ha un punteggio di accuratezza basso, è più probabile che confonda una persona reale con un bot. Questo aspetto è pericoloso, perché le persone reali rischiano di essere messe a tacere, bannate dai social media o prese di mira da altri utenti solo perché scambiate ingiustamente per bot.

Sull’intero campione di 710 partecipanti, il tasso medio di rilevamento dei bot è stato del 58%, mentre l’accuratezza media è stata del 66%. Ma quando analizziamo i dati per gruppo demografico, iniziano a emergere alcune differenze.

I partecipanti più giovani sono più bravi a riconoscere i bot, mentre quelli più anziani restano indietro

L’età è uno degli indicatori più importanti della capacità di un utente di navigare su internet in modo sicuro. I nostri dati rivelano un “crollo generazionale” quando gli utenti raggiungono i 40 anni.

• I partecipanti più giovani (fino a 20 anni) sono stati i migliori cacciatori di bot: hanno individuato quasi il 65% di tutti i bot e hanno registrato un tasso di accuratezza superiore al 71%, il che significa che avevano meno probabilità di accusare ingiustamente persone reali.
• Le prestazioni rimangono relativamente stabili tra i ventenni e i trentenni, ma crollano nella fascia di età 41-50 anni. In questo gruppo, il tasso di rilevamento dei bot scende ad appena il 42%, mentre l’accuratezza cala al 59%. I partecipanti sopra i 50 anni hanno ottenuto risultati solo leggermente migliori. In sostanza, le persone di età più avanzata fanno più fatica a individuare i bot nascosti e hanno maggiori probabilità di segnalare erroneamente persone reali.

Gli utenti di Reddit e X sono più bravi a riconoscere i bot rispetto a chi usa Facebook

Abbiamo anche chiesto agli utenti quale fosse la piattaforma social che usano di più, e i risultati mostrano che i social media più utilizzati ospitano tipi molto diversi di persone che sanno riconoscere un bot.

• Gli utenti di Reddit e X sono quelli con l’occhio più allenato. Chi usa soprattutto queste piattaforme presenta il tasso più alto di rilevamento dei bot, pari al 68% in entrambi i casi. Oltre a individuare i bot, gli utenti di X mostrano anche un’ottima accuratezza (71%). La natura molto testuale e fortemente polemica di queste piattaforme potrebbe aiutare gli utenti a sviluppare un’ottima capacità di riconoscere i bot.
• È interessante notare che gli utenti che usano soprattutto TikTok sono i più cauti: hanno il tasso di accuratezza più alto tra tutte le piattaforme, pari al 72%. Anche se la loro capacità di rilevare i bot è leggermente inferiore (61%) rispetto a quella degli utenti di Reddit o X, gli utenti di TikTok sono più accurati quando percepiscono un possibile problema legato ai bot.
• Gli utenti di Facebook sono quelli che hanno più difficoltà con gli account falsi: presentano un tasso di rilevamento dei bot molto basso (47%, secondo solo agli utenti di Threads con il 40%) e il peggior tasso di accuratezza (55%) tra le principali piattaforme. Ciò significa che questi utenti hanno più difficoltà a identificare i bot sui social media e sono anche i più propensi ad accusare erroneamente persone reali.

Chi usa con moderazione i social media è più bravo a riconoscere i bot

Passare più tempo sui social media aiuta a riconoscere meglio gli account falsi? Sì, ma solo fino a un certo punto.

• Gli utenti che dichiarano di “non usare i social media” si muovono praticamente alla cieca, con un tasso di rilevamento dei bot del 40% e un tasso di accuratezza del 58%.
• Anche solo aprire i social media più volte al giorno fa salire questi numeri, rispettivamente al 59% e al 67%. D’altra parte, essere “cronicamente online” non dà superpoteri contro il problema dei bot sui social media. Gli utenti che sono sui social media “quasi sempre” ottengono risultati leggermente peggiori nell’evitare di accusare erroneamente persone reali (63% di accuratezza) rispetto agli utenti che guardano i propri feed solo qualche volta alla settimana (70% di accuratezza).

Quando le emozioni prendono il sopravvento, i bot prosperano

Il test era diviso in quattro temi distinti. Due temi sono stati scelti perché meno delicati e meno coinvolgenti dal punto di vista emotivo per la maggior parte delle persone (data center e mettere l’ananas sulla pizza), mentre gli altri due sono temi più polarizzanti ed emotivi (immigrazione e diritti delle donne).

I risultati dell’esperimento sui bot nei social media sono stati illuminanti. I dati suggeriscono che confrontarsi con questioni politiche o sociali delicate può ridurre la nostra capacità di riconoscere i bot e renderci più propensi ad accusare erroneamente persone reali.

A mente lucida, quando la posta in gioco è bassa, riusciamo effettivamente a riconoscere abbastanza bene i bot:

• Data center: in questo dibattito su un tema più tecnico, gli utenti raggiungono il tasso di rilevamento dei bot più alto, pari al 71% (individuando quindi la maggior parte dei bot), insieme a un tasso di accuratezza elevato (76%). Questo suggerisce che, quando una questione non suscita direttamente una reazione emotiva, individuiamo più bot e abbiamo meno probabilità di accusare erroneamente persone reali.
• Mettere l’ananas sulla pizza: anche in un dibattito di cultura pop leggermente acceso, gli utenti mantengono la concentrazione e riescono a individuare il 64% dei bot con un tasso di accuratezza del 69%.

Nel momento in cui la simulazione passa a temi più emotivi e polarizzanti, la capacità dei partecipanti di rilevare i bot diminuisce:

• Immigrazione: quando il dibattito tocca temi più politici, il tasso di rilevamento dei bot scende al 54%, il che significa che quasi la metà dei bot sui social media riesce a passare inosservata. Anche il tasso di accuratezza cala al 63%, mostrando un aumento della paranoia online che porta gli utenti ad accusare altre persone di essere dei bot.
• Diritti delle donne: questo tema presenta le maggiori difficoltà nell’identificazione dei bot. Il tasso di rilevamento dei bot crolla al 49%, il che significa che gli utenti si lasciano scappare più bot di quanti riescano a riconoscere. Peggio ancora, il tasso di accuratezza scende al 61%, indicando che i partecipanti sono più propensi a segnalare contenuti scritti da persone reali come se fossero generati da bot.

Proteggiti dai bot

Vediamo i consigli di Surfshark per proteggerci dai bot in un’epoca in cui è diventato praticamente impossibile distinguerli dagli esseri umani online:

• Aspetta un momento prima di reagire. I bot basati sull’AI generativa si alimentano di risposte emotive e impulsive. Se un post ti fa arrabbiare, ti spaventa o ti spinge ad agire in fretta, fermati per qualche minuto prima di rispondere, condividerlo o fare clic su qualcosa.
• Non cliccare mai su link sospetti e non scaricare file da persone che hai conosciuto solo online.
• Tratta con cautela i DM non richiesti. Se una persona sconosciuta ti scrive in privato all’improvviso parlando di relazioni sentimentali, investimenti, “opportunità incredibili” o chiedendoti di continuare a parlare su WhatsApp o Telegram, molto probabilmente si tratta di una truffa basata su bot.
• Proteggi i tuoi dati personali. Non condividere numero di telefono, indirizzo, dati dei documenti d’identità o informazioni finanziarie nei DM con persone che hai conosciuto solo online.
• Verifica prima di fidarti. Se un “amico”, una “celebrità” o un account “ufficiale” ti contatta con una richiesta insolita, verificala su un altro canale. Ad esempio, chiama quella persona, controlla il suo account verificato oppure fai una domanda a cui solo la persona reale saprebbe rispondere.
• Diffida dei contenuti virali. Se un post sembra fatto apposta per farti indignare e ti chiede di condividerlo subito, potrebbe provenire da una bot farm. Controlla la fonte originale prima di ripubblicarlo.
• Usa le protezioni integrate della piattaforma. Attiva l’autenticazione a due fattori, limita chi può inviarti DM e segnala o blocca gli account sospetti.
• Aggiorna regolarmente app e dispositivi. Molte truffe con i bot approfittano dei software non aggiornati.

Conclusioni

I risultati di questo esperimento sul rilevamento dei bot mettono in discussione il nostro modo di affrontare l’alfabetizzazione digitale e la sicurezza online. Il 53% dei partecipanti all’esperimento ha superato la sfida, cioè ha individuato più bot rispetto alle persone reali identificate erroneamente come bot. Tuttavia, quasi la metà dei partecipanti (un significativo 47%) non ci è riuscita. Questo suggerisce che non possiamo più affidarci solo alla nostra capacità di analizzare le sfumature del testo o di riconoscere un tono “robotico” per identificare i bot.

Individuare i bot nascosti dipende molto dalla nostra età, dal nostro stato emotivo, dai temi con cui interagiamo, dal tempo che passiamo sui social media e dalle piattaforme che usiamo.

Metodologia

Questo studio sul rilevamento dei bot ha analizzato i dati relativi a 710 persone che hanno preso parte alla simulazione interattiva “Bot or Not?“. Il test e la dinamica di gioco sono stati creati dagli studenti di Interaction Design dell’Università di Malmö per la mostra UNFOLD, una competizione di design per università di tutto il mondo organizzata in occasione della Design Week di Milano, uno dei più importanti eventi internazionali del settore. Durante la mostra, che è durata una settimana, i visitatori sono stati invitati a prendere parte all’esperienza.

Quasi la metà dei partecipanti (47%) aveva tra i 21 e i 30 anni. Gli adolescenti e i partecipanti più giovani (fino a 20 anni) rappresentavano l’8% del gruppo, mentre i partecipanti tra i 31 e i 40 anni rappresentavano il 14%. Le fasce d’età più avanzate erano rappresentate in modo equilibrato: i gruppi 41-50 anni e over 50 costituivano ciascuno il 7% del campione, mentre il 17% dei partecipanti non ha indicato la propria età.

I partecipanti hanno agito come moderatori di contenuti e hanno dovuto identificare i testi generati da bot all’interno di una sezione di commenti simulata su una piattaforma social. Avevano 120 secondi per esaminare i commenti relativi a uno dei quattro temi con livelli diversi di coinvolgimento emotivo: data center, mettere l’ananas sulla pizza, immigrazione e diritti delle donne.

Le prestazioni dei partecipanti sono state misurate usando due metriche comportamentali principali: Rilevamento dei bot e accuratezza:

• Il rilevamento dei bot misura la percentuale di bot effettivamente presenti che un utente è riuscito a identificare, calcolando la sua capacità di impedire che i bot passino inosservati.
• L’accuratezza, invece, misura l’affidabilità delle segnalazioni di un utente, calcolando la sua capacità di non segnalare erroneamente persone reali.

Abbiamo condotto un’analisi descrittiva esplorativa del set di dati, che includeva il calcolo dei punteggi medi grezzi di rilevamento dei bot e accuratezza per l’intero campione di 710 partecipanti, per stabilire un punto di riferimento. Poi, abbiamo segmentato queste medie in base ai dati demografici dei partecipanti (fasce di età, piattaforma social principale e frequenza di utilizzo) e ai fattori contestuali (i quattro temi di dibattito). Questa analisi ci ha permesso di mappare le tendenze comportamentali a livello macro, come il “crollo generazionale” e l’impatto delle differenze tra piattaforme, prima di applicare controlli matematici più rigorosi alle variabili ordinali e continue.

Il gioco “Bot or Not?”4 è ancora online, quindi la raccolta dei dati è tuttora in corso. Man mano che altri partecipanti metteranno alla prova il proprio istinto digitale, continueremo ad analizzare i risultati e a condividere nuovi aggiornamenti.

Se vuoi, puoi consultare il materiale completo alla base di questo studio.

Scopri cos’è successo dietro le quinte del gioco “Bot or Not?”:

Riferimenti

¹Bad Bot Report (2025)

²Surfshark (2026). Surrounded by scams: two major social media platforms remove more fake accounts than they have active users

³Euronews (2025). Cheap online fake accounts make misinformation a thriving underground market

⁴Bot or Not? The Bot Detection Game