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Identificar e reconhecer o padrão de comportamento de contas que tuitam artigos científicos é um aspecto importante na detecção de bots e contas falsas em plataformas de redes. Considera-se realizar estudos sobre a interferência e detecção de bots no contexto da altmetria no X, diante da necessidade de aprimorar a precisão e confiabilidade dos indicadores altmétricos e garantir uma avaliação mais precisa do impacto acadêmico nas redes sociais. Esta pesquisa analisa as postagens de artigos de 6 grupos de conhecimentos diferentes com o objetivo de entender o padrão de postagens das contas que tuitam artigos científicos no X buscando identificar os padrões adotados por humanos e bots, no contexto da altmetria. Este estudo visa contribuir para o avanço da avaliação científica e para uma compreensão mais profunda do papel das mídias sociais na comunicação acadêmica, incluindo a identificação de vieses e fragilidades causadas por possíveis bots, que podem inibir a utilização da altmetria para o monitoramento e avaliação da pesquisa científica. Com base nas peculiaridades deste trabalho a metodologia da pesquisa consiste em: a. Definição Randômica dos grupos de conhecimento a serem estudadas; b. Coleta dos artigos científicos de cada grupo escolhido; c. Escolha Randômica dos artigos científicos; d. Coleta de dados altmétricos; e. Análise dos dados coletados. Entre os resultados observa-se que 92,1% das contas tuitam de 1 a 5 comentários por artigo.