Entonces, ¿por qué la gente discute sobre el porcentaje de cuentas bot en Twitter?
como el creador de botómetrouna herramienta de detección de bots ampliamente utilizada, nuestro grupo en la Universidad de Indiana Observatorio de Redes Sociales Ha estado investigando cuentas de redes sociales no auténticas y manipulación durante más de una década. Trajimos el concepto de “robot social“en primer plano y primero apreciado su propagación 2017 en Twitter.
Con base en nuestro conocimiento y experiencia, creemos que estimar el porcentaje de bots en Twitter se ha convertido en una tarea muy difícil, y una discusión sobre la precisión de la estimación podría perder el sentido. Este es el por qué.
¿Qué es exactamente un bot?
Para medir la prevalencia de cuentas problemáticas en Twitter, es necesaria una definición clara de los objetivos. Términos comunes como “cuentas falsas”, “cuentas de spam” y “bots” se usan indistintamente pero tienen significados diferentes.
Las cuentas falsas o falsas son aquellas que se hacen pasar por personas. Las cuentas que producen en masa contenido publicitario no solicitado se definen como spammers. Los bots, por otro lado, son cuentas que están parcialmente controladas por soHeaven32ware; pueden publicar contenido automáticamente o realizar interacciones simples como retuitear.
Facebook, Instagram y TikTok están llenos de spambots. Dalvin Brown de WSJ habló con expertos en ciberseguridad y redes sociales para averiguar cómo funcionan los robots de spam, de dónde vienen y qué puede hacer para detenerlos. Foto: Sebastián Vega
Estos tipos de cuentas a menudo se superponen. Por ejemplo, puede crear un bot que se haga pasar por un ser humano para publicar spam automáticamente. Tal cuenta es simultáneamente un bot, un spammer y una falsificación. Pero no todas las cuentas falsas son bots o spammers y viceversa. Hacer una estimación sin una definición clara solo conducirá a resultados engañosos.
Definir y distinguir los tipos de cuenta también puede informar las intervenciones correctas.
Las cuentas falsas y de spam afectan y dañan el entorno en línea política de la plataforma. Los bots maliciosos están acostumbrados difundir información errónea, inflar la popularidad, Exacerbar los conflictos con contenidos negativos e incendiarios, manipular opiniones, afectar las elecciones, cometer fraude financiero y interrumpir la comunicación.
Sin embargo, algunos bots pueden ser inofensivos o incluso inofensivos. útil
Simplemente prohibir todos los bots no es lo mejor para los usuarios de las redes sociales.
En aras de la simplicidad, los investigadores usan el término “cuentas no auténticas” para referirse a la colección de cuentas falsas, spammers y bots maliciosos. Esta definición parece ser utilizada por Twitter también. Sin embargo, no está claro qué tiene Musk en mente.
dificil de contar
Incluso si se llega a un consenso sobre una definición, aún existen desafíos técnicos para estimar la prevalencia.
Redes de cuentas coordinadas que difunden información sobre el COVID-19 de fuentes no confiables en Twitter en 2020. Espada Mai Hui
La conversación
Los investigadores externos no tienen acceso a los mismos datos que Twitter, como direcciones IP y números de teléfono. Este impide la capacidad del público para identificar cuentas no auténticas. Pero Twitter también admite que el número real de cuentas no auténticas podría ser más alto de lo estimado
Las cuentas no auténticas evolucionan y desarrollan nuevas tácticas para evitar la detección. Por ejemplo algunas cuentas falsas Use caras generadas por IA como perfiles. Estos rostros pueden ser indistinguibles de los reales, incluso para los humanos. Identificar tales cuentas es difícil y requiere nuevas tecnologías.
Otra dificultad surge de cuentas conciliadas que individualmente parecen normales, pero se comportan de manera tan similar que es casi seguro que están controlados por una sola entidad. Y, sin embargo, son como agujas en un pajar de cientos de millones de tweets diarios.
Finalmente, las cuentas no auténticas pueden evadir la detección a través de técnicas como cambiar manijas o automáticamente publicar y eliminar grandes cantidades de contenido.
La distinción entre cuentas falsas y reales es cada vez más borrosa. Las cuentas pueden ser hackeadas comprado o alquiladoy algunos usuarios “donan” sus credenciales a organizaciones que publican en su nombre. Como resultado, los llamados Cuentas “cyborg” son impulsados tanto por algoritmos como por humanos. Del mismo modo, los spammers a veces publican contenido legítimo para disfrazar sus actividades.
Hemos observado una amplia gama de comportamientos que mezclan características humanas y de bots. Estimar la prevalencia de cuentas no auténticas requiere la aplicación de una clasificación binaria simplificada: cuenta auténtica o no auténtica. No importa dónde se dibuje la línea, los errores son inevitables.
Falta el panorama general
El enfoque del debate reciente en la estimación del número de bots de Twitter simplifica demasiado el problema y pierde el sentido de cuantificar el daño del abuso y la manipulación en línea por parte de cuentas no auténticas.
Captura de pantalla de la aplicación BotAmp que compara la actividad probable del bot en torno a dos temas en Twitter. Kaicheng yang
La conversación
Mediante BotAmp, una nueva herramienta en la familia Botometer que cualquier persona con una cuenta de Twitter puede usar, encontramos que la presencia de actividades automatizadas no estaba distribuida uniformemente. Por ejemplo, la discusión sobre criptomonedas tiende a mostrar más actividad de bots que la discusión sobre gatos. Por lo tanto, que la prevalencia general sea del 5 % o del 20 % hace poca diferencia para los usuarios individuales; Tu experiencia con estas cuentas depende de a quién sigues y qué temas te interesan.
La evidencia reciente sugiere que las cuentas no auténticas pueden no ser las únicas culpables de la difusión de información errónea, discurso de odio, polarización y radicalización. Estos problemas suelen afectar a muchos usuarios humanos. Nuestro análisis muestra esto, por ejemplo Se ha difundido abiertamente información errónea sobre el COVID-19 tanto en Twitter como en Facebook FB,
verificada por, cuentas de alto perfil.
Incluso si fuera posible estimar con precisión la prevalencia de cuentas falsas, ayudaría poco a resolver estos problemas. Un primer paso útil sería reconocer la naturaleza compleja de estos temas. Esto ayudará a las plataformas de redes sociales y a los formuladores de políticas a desarrollar respuestas significativas.
Kai-Cheng Yang es estudiante de posgrado en informática en la Universidad de Indiana. Filippo Menczer es profesor de Informática y Ciencias de la Computación en la Universidad de Indiana.
Este comentario fue publicado originalmente por The Conversation—¿Cuántos bots hay en Twitter? La pregunta es difícil de responder y pierde el punto
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