Agentes autônomos computacionais (bots) são softwares automáticos, que empregam inteligência artificial e automatizam processos informacionais. As informações (maliciosas ou não) disseminadas por estes agentes nas mídias sociais influenciam a tomada de decisões de diferentes atores sociais. Diferentemente de agentes humanos, os bots têm capacidade quase ilimitada de disseminação de informações, podendo dificultar, ou até inviabilizar, a interpretação de indicadores oriundos de mídias sociais. Bots automatizados em redes sociais como o Twitter aumentam a incerteza sobre os padrões de divulgação científica nas mídias e redes sociais, levantando a dúvida sobre a validade e confiabilidade desses dados para análises altmétricas. Diante disso, este artigo discute e testa maneiras de se detectar a atuação de bots em contas do Twitter que divulgam artigos científicos. Propõe-se um workflow para teste da acurácia em dados de treinamento e outro para a detecção preliminar de contas bots no contexto da altmetria, utilizando-se de técnicas de aprendizagem de máquina por meio da plataforma KNIME. O workflow proposto classificou 6.094 das 6.301 contas de usuários do Twitter, das quais 2.900 (48%) foram classificadas como humanos e 3.194(52%) como bots. Embora os dados sejam preliminares, acredita-se ser possível desenvolver metodologias capazes de aumentar a acurácia dos dados de maneira a vislumbrar maior credibilidade de uso da altmetria para a avaliação científica.