一場虛擬世界的訊息戰正開打，第一集READr資料新聞由READr總編輯簡信昌與記者李又如，帶大家看見網軍的樣貌；他們如何用機器學習（Machine Learning）暸解被刪除帳號的活動特徵、以及千萬筆隨機帳號的貼文模式，去推測 Twitter 刪除這些帳號的可能原因，找到「網軍」的辨別方式。
「網軍」是近幾年各國都想要釐清的現象。乘著社群網絡普及，開始有人嘗試以組織性的行動去影響一般人對特定人物、或特定議題的看法，如美國參議院情報委員會就調查過俄羅斯透過網軍干預了 2016 年的美國選舉。2018 年臺灣選舉後，民進黨政府也一再宣傳假訊息的危險性，並將敵人指向與我們關係一向敏感的中國。臺灣即將迎來 2020 年總統大選，對於可能已經展開的資訊戰，我們準備好了嗎？
8 月 19 日，Twitter 第三度發布它們監測到的政治網軍行為，並釋出相關資料集。Twitter 將 936 個「源自中國」的帳號停權，並表示這些帳號近期發表大量與香港「反送中」運動有關的假訊息，「根據我們的調查，我們有可靠的證據證明這些帳號是（中國）官方支持的組織性行為。」
READr 分析 Twitter 官方釋出的資料，發現這 936 個帳號不全部與「反送中」運動有關，僅有 11%（105 個帳號）發布了跟反送中運動有關的貼文，其餘帳號在可辨識的範圍中，涉及的大多是色情內容。
節目摘要：
- 01：45 專題三篇報導的主要發現
- 03：50 我們對「網軍」只能瞎子摸象，如何瞭解他們的樣貌與行為模式？
- 09：10 如何開始分析Twitter提供的網軍資料包？網軍很多追蹤者但沒朋友？
- 13：50 什麼是機器學習（Machine Learning）？反推Twitter是如何判斷這些帳號是網軍
- 18：45 此次因原始資料的侷限，尚未能了解資訊如何在社群媒體內流通。除了Twitter不夠，需要其他社群軟體也提供更多資料。
- 19：40 故事跟資料分析之間如何拿捏？資料新聞也能平易近人。
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