Fuente: Omicrono
No os vamos a repetir que seguramente conozcáis las fake news o noticias falsas, un efecto colateral de las redes sociales y su masificación. Gracias a la normalización del Internet en nuestras vidas ahora todo el mundo puede compartir noticias desde su cuenta de Twitter, Instagram, etcétera. Las noticias así vuelan, y es sabido que no todas estas cuentas son reales. Son los llamados bots.
Existe una multitud ingente de bots en Twitter, por ejemplo. El problema es que algunas empresas (o personas) configuran estos bots de tal manera que parecen reales, aunque muchos se dedican a expandir noticias o bien falsas o bien definidas por un sesgo ideológico. Ahora se ha desarrollado un método para poder detectarlos y así actuar en consecuencia.
Cómo identificar a un bot: así lo comprueban los investigadores
Los investigadores de Duo Security, empresa de servicios de autenticación de Cisco Systems ha publicado una metodología en su blog que habla de cómo identificar bots que se dedican a ampliar noticias. Estos bots se consideran “bots de amplificación” que amplian el contenido de estas con retweets y me gustas. Los autores de este artículo son Jordan Wright y Olabode Anise.
Tanto Wright como Anise crearon un conjunto de datos de aproximadamente 576 millones de publicaciones, y empezaron a aplicar filtros. Primero hicieron criba de aquellas cuentas que tenían más de 50 retweets y se encargaron de definir exactamente qué era un comportamiento normal en una cuenta de Twitter. En dicho análisis, descubrieron que la mitad de los tweets tienen una proporción de 2:1 de “me gusta” a “retweets”. Alrededor del 80 por ciento tenía al menos más “me gusta” que los retweets (más de 1:1).
Esto significa que si un tweet se amplifica artificialmente mediante bots se invertirá y tendrá más RT que me gustas. Por ejemplo, en el mismo artículo, hay un tweet que tiene 6 RT por cada me gusta, y determinaron que si el tweet tiene una proporción de retweet-me gusta superior a cinco, está inflado.
El tiempo también es un factor importante a la hora de determinar si una cuenta es un bot. Hay que revisar el orden cronológico de sus tweets, ya que un usuario normal será más constante mientras que un bot tendrá un uso más irregular de su cuenta. Normalmente dicho orden se cumple a rajatabla en el primer caso mientras que en el segundo es mucho más disperso.
Por lo tanto, la metodología que se extrae del post de Wright y Anise consiste en lo siguiente. En caso de que la cuenta tenga más de un 90% de retweets en vez de tweets, es un indicativo. Luego está la proporción retweet-me gusta ya mencionada. Si la proporción es 5:1, entonces está bastante claro que es un bot. (Es decir, 5 RT por cada 1 MG).
Según los mismos autores, este método ha servido para identificar a más de 7 000 bots en Twitter en un sólo día. Wright y Anise explican que es imposible identificar cuentas que amplifiquen el contenido a través de me gustas, ya que no hay un punto final oficial de la API de Twitter para capturar y grabar me gustas.
Si bien estos bots son inofensivos de cara al usuario y su seguridad, pueden ser usados como hemos visto en multitud de ocasiones para difundir noticias falsas o que condicionen el sesgo ideológico de una persona en determinadas épocas del año. Es un problema de seguridad para la plataforma del cuál Twitter se debe encargar. Se estima que esta clase de bots hacen un daño a la industria del marketing valorado en 100 millones de dólares anuales.
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