社交機器人是一個代理傳達更多或更少的上自主社交媒體，往往影響的討論和/或它的讀者的意見過程中的任務。它與聊天機器人有關，但大多只使用相當簡單的交互或根本沒有反應性。它分發的消息（例如推文）大多是非常簡單的，或者是預制的（由人類），并且它通常以部分人類控制（混合）的組和各種配置進行操作。它通常針對倡導某些想法、支持活動或通過充當“追隨者”和/或收集追隨者本身來聚合其他來源。在這個非常有限的方面，社交機器人可以說是通過了圖靈測試。如果社交媒體資料是人類，那么社交機器人代表虛假賬戶。針對分布式系統或社區自動創建和部署許多社交機器人是Sybil攻擊的一種形式。

社交機器人似乎在2016年美國總統大選中發揮了重要作用，它們的歷史似乎至少可以追溯到2010年美國中期選舉。據估計，9-15%的活躍Twitter帳戶可能是社交機器人，并且在美國總統選舉討論中活躍的Twitter總人口中有15%是機器人。至少400,000個機器人負責大約380萬條推文，約占總數量的19%。

Twitterbots已經是眾所周知的例子，但在Facebook和其他地方也觀察到相應的自主代理。如今，社交機器人配備或可以生成令人信服的互聯網角色，這些角色能夠很好地影響真實的人，盡管它們并不總是可靠的。

社交機器人除了能夠自主地（重新）生成或重用消息之外，還與垃圾郵件機器人共享許多特征，因為它們傾向于滲透到大型用戶群中。

使用社交機器人違反了許多平臺的服務條款，尤其是Twitter和Instagram。然而，一定程度的自動化當然是通過提供社交媒體API來實現的。

對許多國家的政策制定者來說，對社交機器人進行法律監管的話題變得越來越緊迫，但是由于很難通過社交媒體API識別社交機器人并將其與“符合條件的”自動化分開，目前尚不清楚如何做到這一點。完成以及是否可以執行。在任何情況下，社交機器人都有望通過自主充當不間斷和永不疲倦的影響者，在未來輿論的塑造中發揮作用。

LutzFinger確定了社交機器人的5種直接用途：

• 培養名氣：擁有任意數量的（未透露的）機器人作為（假）追隨者可以幫助模擬真正的成功
• 垃圾郵件：在線聊天中使用廣告機器人類似于垃圾郵件，但更直接
• 惡作劇：例如，用大量假身份注冊對手并發送垃圾郵件或幫助其他人發現它以詆毀對手
• 偏見輿論：通過不同措辭的類似內容的無數消息影響趨勢
• 限制言論自由：大量自動機器人消息可能會將重要消息推送到視線之外
• 獲取密碼或其他個人數據

各點的效果和支撐方式都可以比喻為傳統的心理戰。

有時，xxx代機器人與真實用戶的區別在于它們通常具有超人的能力，可以全天候（并且以大量速率）發布消息。后來的發展成功地在代理中印刻了更多的“人類”活動和行為模式。為了明確地檢測社交機器人的本質，必須使用模式檢測技術將各種標準一起應用，其中一些是：

• 卡通人物作為用戶圖片
• 有時也會隨機捕獲真實用戶的圖片（身份欺詐）
• 轉發率
• 時間模式
• 情感表達
• 追隨者與朋友的比例
• 用戶名長度
• （重新）發布的消息的可變性
• 參與率（喜歡/追隨者率）

Botometer（以前稱為BotOrNot）是一種公共Web服務，可檢查Twitter帳戶的活動并根據該帳戶成為機器人的可能性為其評分。該系統利用了超過一千個功能。在檢測早期垃圾郵件機器人方面效果很好的一種主動方法是設置蜜罐帳戶，在其中發布明顯的無意義內容，然后由機器人愚蠢地重新發布（轉推）。然而，最近的研究表明機器人發展迅速，檢測方法必須不斷更新，否則幾年后它們可能會變得無用。