¿Es la cuenta de Twitter @ElonMusk un bot? Se cree que podría ser uno de los mejores algoritmos para detectar cuentas falsas, lo que demuestra lo difícil que es cuantificar la proporción de cuentas falsas en la red social.
Contar los bots de Twitter se ha convertido en un punto de discusión en la actual adquisición de Twitter por parte de Elon Musk por 44,000 millones de dólares.
El viernes pasado, el multimillonario tuiteó que estaba poniendo su compra "temporalmente en suspenso" hasta que la compañía proporcionara detalles para respaldar su afirmación (como se indica en su última presentación ante la SEC) de que menos del 5 por ciento de los "usuarios activos diarios monetizables" en Twitter son spam o falsos.
Musk también describió un plan para contar los bots él mismo que involucraba una muestra de 100 seguidores de @Twitter para ver cuántos eran bots y dijo que el enfoque sugiere que más del 20 por ciento de las cuentas son falsas.
Musk pide transparencia de Twitter sobre bots
Pero cuantificar con precisión el porcentaje de bots en Twitter es mucho más difícil, según los expertos.
Encontrarlos no es difícil si sabes dónde buscar. Ciertas cuentas, incluida la de Musk, parecen atraer a muchos de ellos. “Si simplemente mencionas a Elon Musk en Twitter, inmediatamente te involucras con una tonelada de criptobots”, dice Chris Bail, profesor de sociología en la Universidad de Duke que estudia las redes sociales.
Twitter no es la única red social que lucha contra las cuentas falsas. Facebook elimina miles de millones de cuentas falsas cada año.
Pero es difícil saber con certeza si una cuenta en Twitter es un bot, ya que los usuarios legítimos pueden tener pocos seguidores, rara vez tuitean o tienen nombres de usuario extraños. Es aún más difícil medir la cantidad de bots que operan en la plataforma en su conjunto.
Para probar la metodología propuesta por Musk, V.ai, una empresa de inteligencia artificial que identificó previamente actividad similar a la de un bot entre las cuentas que amplifican la información errónea sobre el fraude electoral en EE. UU., analizó 100 cuentas que siguen a la empresa de fabricación de automóviles de Musk, Tesla, en Twitter.
Un examen algorítmico de las cuentas el martes encontró que más de 20 cuentas de 100 tienen una alta probabilidad de ser bots. Un examen manual de los mismos 100 concluyó que más de la mitad pueden ser bots.
Y un análisis de los temas discutidos por esas cuentas no encontró evidencia de que alguna de las cuentas sospechosas fuera promocional.
Pero muchas de esas cuentas también desaparecieron poco después, lo que sugiere que Twitter detecta bots con bastante rapidez. Vince Lynch, CEO de IV.ai, dice que identificar cuentas dudosas también es intrínsecamente subjetivo e implica un grado de incertidumbre.
“Es un problema muy difícil”, dice Filippo Menczer, profesor de la Universidad de Indiana que dirigió el desarrollo del algoritmo Botometer, que le dio a la cuenta de Musk una puntuación de bot relativamente alta".
"Menczer dice que mirar 100 cuentas no será representativo de los usuarios activos diarios de Twitter, y diferentes muestras producirán resultados muy diferentes. “Quiero esperar que haya sido una broma”, dice Menczer sobre la metodología.
Las cuentas automatizadas se han vuelto más sofisticadas y complejas en los últimos años. Muchas cuentas falsas son operadas en parte por humanos, así como por máquinas, o simplemente amplifican mensajes escritos por personas reales (lo que Menczer llama “cuentas cyborg”).
Otras cuentas usan trucos diseñados para evadir la detección humana y algorítmica, como dar me gusta y no me gusta rápidamente a los tweets o publicar y eliminar tweets. Y, por supuesto, hay muchas cuentas automatizadas o semiautomatizadas, como las que administran muchas empresas, que en realidad no son dañinas.
El algoritmo Botometer utiliza el aprendizaje automático para evaluar una amplia gama de datos públicos vinculados a una cuenta, no solo el contenido de los tweets, sino también cuándo
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