يواجه شبكات التواصل الاجتماعي عبر الإنترنت مثل فيسبوك وتويتر تحديًا كبيرًا يتمثل في الارتفاع الملموس في عدد الحسابات الوهمية والحسابات الآلية (البوتات) خلال السنوات الأخيرة. وقد أُبلغ عن بعض هذه الحسابات ممارستها لأنشطة غير مرغوب فيها، مثل إرسال الرسائل التسويقية (السبام)، والحملات السياسية، ونشر المعلومات الكاذبة على المنصة. نقدم في هذا العمل نهجًا للكشف عن السلوك المشابه للبوتات بين الحسابات على تويتر من خلال تحليل نشاطهم السابق في النشر. ونستند في هذا النهج إلى تقنية موجودة مسبقًا تُعرف بـ "الحمض النووي الرقمي" (Digital DNA) لتحليل الحسابات على تويتر. حيث يُمثّل الحمض النووي الرقمي سلوك الحسابات من خلال ترميز سجل النشر الخاص بحساب المستخدم إلى تسلسل من الرموز، يشبه تسلسل الحمض النووي الفعلي. وفي نهجنا، نطبّق خوارزمية ضغط بدون فقدان على هذه التسلسلات الرقمية، ونستخدم إحصائيات الضغط كمقياس لدرجة التنبؤ بسلوك مجموعة من الحسابات على تويتر. ونستفيد من المعلومات التي توفرها إحصائيات الضغط لتمثيل سلوك النشر بصريًا من خلال رسم بياني ثنائي الأبعاد بسيط، ونصنف الحسابات إلى فئتين: حسابات بوتات وحسابات حقيقية، باستخدام نسخة جاهزة من خوارزمية التصنيف بالانحدار اللوجستي (logistic regression).