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Bots no destacaron durante los primeros 100 días del gobierno de Arévalo

Usuarios reales incluyeron en conversaciones seis temas que van desde la transición presidencial hasta la percepción en materia de seguridad.

Enrique García

22 de abril de 2024

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05:00h

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El gobierno de Bernardo Arévalo cumple este 23 de abril 100 días. (foto Prensa Libre: AFP)

La empresa escucha social a través de la herramienta Goo, analizó las menciones que hicieron referencia al actual gobierno a través de las redes sociales durante el período del 15 de enero al 16 de abril. La base de datos comprendió la verificación de 475 mil 943 conversiones generadas alrededor de la administración de Bernardo Arévalo.

Del total de menciones se determinó que 7 mil 615 fueron generadas por bots. Estos son supuestos usuarios, destinados para realizar conversaciones repetitivas sobre ciertos temas en las plataformas sociales de interacción, las cuales marcaron una tendencia durante los días analizados.  

Las cuentas de estos bots fueron creadas en marzo del 2023. Este año, luego que tomara posesión el presidente generaron conversaciones repetitivas relacionadas en cinco grandes temas: alegaciones de fraude y corrupción, críticas a la gobernabilidad y alianzas políticas, temas sociales y derechos humanos, manipulación y control de información y respuesta internacional y relaciones exteriores.

La narrativa

Días después que la agrupación política Movimiento Semilla ganara las elecciones, se generaron conversaciones que los magistrados del Tribunal Supremo Electoral (TSE) “avalaron” el fraude electoral. Esas conversaciones se mantuvieron con señalamientos puntuales de acusaciones de fraude por parte de Semilla, alegaciones sobre firmas falsas y uso de personas fallecidas para constituir el partido, así como denuncias de “corrupción y manipulación” por parte del TSE.

A las conversaciones se unió críticas a las decisiones y alianzas de Arévalo y del partido, así como las preocupaciones sobre la capacidad de gobernar sin un apoyo claro y estable. Al debate generado en las redes se agregó temas sobre derechos LGBT y el aborto, además, menciones específicas a las posturas religiosas y conservadoras.

Las discusiones sobre el rol de los medios y la influencia en la percepción pública y los encuentros que mantuvo Arévalo con figuras internacionales también generaron discusión por parte de los bots.

La percepción

Más de 400 mil conversiones según el estudio fueron producidas por usuarios reales. Contrario a los bots, estas interacciones en las redes se centraron en seis temas: transición presidencial y tensiones políticas, gobierno y logros, relaciones internacionales y diplomacia, debates legales y responsabilidad gubernamental, percepción pública y crítica y por último conflictos y controversias.

Mientras que los usuarios creados mediante cuentas ficticias hablaban de fraude, la percepción de la población se centró sobre las tensiones con el que llegó el mandatario y los desafíos políticos que enfrentaría Arévalo. Parte de estas interacciones mostraron opiniones públicas y críticas hacia algunas decisiones del presidente.

El estudio reveló también conflictos entre figuras políticas, investigaciones y recientemente críticas sobre seguridad interna y acciones de terrorismo. Pero también opinaron sobre sanciones por corrupción.

Si usted es una de esas personas que está preocupado por su futuro laboral, preste atención.

OpenAI, la empresa que está detrás del revolucionario ChatGPT, elaboró un estudio que identificó, frente a los trabajos más expuestos a desaparecer, aquellos que son menos propensos a ser reemplazados por la IA.

Sin duda, hay labores que la IA puede hacer de manera más rápida y eficiente que los humanos. Se trata de aquellos procesos tendientes a la digitalización y automatización. Mientras que otros, definitivamente seguirán requiriendo la intervención de la fuerza humana, lo que propiciará el mundo laboral de las personas conviviendo con los bots.

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¿Qué trabajos podrían no ser reemplazados por la IA?

En esencia, las ocupaciones que no podrían ser reemplazados por la tecnología e inteligencia artificial son las que, en sí mismas, dependen de la actividad física. El cuerpo es algo que la IA no tiene, comparado con las personas.

En ese sentido, el estudio de OpenAI nombró, por ejemplo, a los operadores de equipos agrícolas y mineras, atletas y deportistas, mecánicos de autobuses y camiones; especialistas en motores, albañiles y personas que laboren en la construcción; cocineros, asistentes de comedores y cafeterías; baristas, lavaplatos, instaladores y reparadores de líneas eléctricas; carpinteros, pintores, afiladores y plomeros, entre otros.

Si bien es estudio determina que no todos los deberes pueden hacerse con un modelo generativo, aseguró que, sin duda, la IA tendrá un impacto en todas las industrias, solo que en diferentes escalas.

En resumen, el estudio de OpneAI contabilizó 89 trabajos “totalmente expuestos” a ser reemplazados por la IA, mientras que 34, correrían menos riesgo de que sean ocupados por los bots.

A él le pareció que eso era demasiado. Kazemi, investigador independiente y artista de internet en Portland, Oregon, y becario de Mozilla en 2018, ha pasado un tiempo considerable estudiando la esencia y el comportamiento de los bots. Es un lugar común que los bots, por encargo de Rusia, circulan desenfrenados en las redes sociales. Algunas personas dirían que por ahí anda una población extensa y con frecuencia conflictiva de bots: en un artículo —“What Types of COVID-19 Conspiracies Are Populated by Twitter Bots?” (¿Qué tipos de conspiraciones del COVID-19 son difundidas por los bots en Twitter?)— el autor afirmó que algunos bots estaban saturando las etiquetas del COVID-19 con desinformación y etiquetas de conspiración, como #GreatAwakening (gran despertar) y #qanon.

Pero Kazemi cree que es exagerado el complot de los bots contra Estados Unidos.

Hay cosas importantes que se desconocen: ¿qué tan predominantes son en realidad los bots malignos?, ¿cuál es su verdadero efecto?, ¿no es verdad que casi siempre tuitean entre ellos? y, lo más esencial, ¿qué es un bot? (Por ejemplo, es difícil distinguir un bot de un trol, que es un ser humano antagónico que solo agrede, o de un cíborg, que es una cuenta gestionada por una persona que de manera intermitente despliega un bot).

Kazemi también hace bots: lo han considerado “un John Cage muy subversivo fabricante de bots”. (Su bot “Dos encabezados” se coló en el servicio de Google Noticias, eligió dos títulos al azar y mezcló palabras clave en Twitter. Por ejemplo, “ABBA cruza la frontera de Corea para asistir a cumbre”). Kazemi define un bot como “una computadora que intenta hablarles a los seres humanos mediante tecnología que fue diseñada para que las personas hablen con personas”.

Al dudar de la afirmación de “casi la mitad”, Kazemi encontró la fuente del artículo: una publicación de la Universidad Carnegie Mellon (CMU, por su sigla en inglés) sobre la investigación de Kathleen Carley, directora de Análisis Computacional de los Sistemas Sociales y Organizacionales de la CMU; desde enero, Carley había recabado más de 200 millones de tuits que hablaban del coronavirus o de la enfermedad que dicho virus genera: el COVID-19. “Estamos viendo hasta el doble de actividad de bots de lo que habíamos pronosticado con base en desastres naturales, crisis y elecciones anteriores”, señalaba en la publicación.

Kazemi había esperado encontrar un artículo de investigación, con datos y código, pero no tuvo esa suerte. “Fue desalentador”, comentó. Yoel Roth, director de la integridad del sitio de Twitter, tuiteó que la empresa no había visto “pruebas que respaldaran la afirmación de que era probable que ‘casi la mitad de las cuentas que tuitean sobre el coronavirus sean bots’”. Incluyó un hilo del equipo de Comunicaciones de Twitter etiquetado “¿Es bot o no?”, que repasaba los matices taxonómicos.

Carley dijo en una entrevista que se rehusaba a proporcionar datos antes de la publicación porque no quería ser retirada; tampoco quería violar los términos del servicio de Twitter. (Los términos permiten la distribución de tuits e identificación del usuario para arbitraje o validación de la investigación, pero los detalles pueden complicarse).

“La última vez que enviamos un artículo sobre bots junto con los datos, alguien robó nuestros datos y publicó el artículo antes que nosotros”, señaló Carley. “Todo saldrá cuando sea aceptado para su publicación”. Añadió que decidió compartir los hallazgos preliminares en respuesta a solicitudes de los periodistas y de otros investigadores: “Parecía importante que la gente supiera acerca del COVID-19. Pensamos que estábamos prestando un servicio”.

En esta pandemia están proliferando las prepublicaciones científicas y los investigadores se apresuran a publicar los resultados. Además, las agencias de noticias se abalanzan demasiado a los resultados sin verlos de manera crítica y mucho menos analizar los datos. Pero los escasos datos fueron una señal de alarma para Kazemi. Escarbó en los hilos de Twitter: a menos que planteemos que hay más bots que personas en las redes sociales, escribió, “tiene que haber muy buenos datos para afirmar que la mitad de las conversaciones sobre el COVID-19 procede de bots. Se necesitan muchísimas pruebas y no las hay”.

Otras personas también evaluaron Twitter. Kate Starbird, directora del Laboratorio de Habilidades Emergentes para la Participación Masiva de la Universidad de Washington, preguntó: “¿La automatización y la manipulación sigue siendo un problema aquí? Sí. ¿Debe Twitter hacer un mejor trabajo? En definitivo. Pero los investigadores tenemos que ser precisos en la forma en que hablamos de los diferentes comportamientos, y esto incluye a qué llamamos ‘bots’”.

A principios de junio, salió un reportaje parecido acerca de la frecuencia de bots en el discurso de Twitter en torno a las protestas sobre el asesinato de George Floyd. Un artículo de Digital Trends decía que los bots estaban difundiendo las teorías de conspiración y la desinformación sobre las protestas y la etiqueta Black Lives Matter. El reportaje citaba la investigación de Carnegie Mellon que insinuaba que del 30 al 49 por ciento de las cuentas que tuiteaban acerca de las protestas eran bots.

Una vez más, estas afirmaciones dieron lugar a dudas e inquietud por parte de Kazemi y otras personas.

Joan Donovan, directora de investigación del Centro Shorenstein de Medios, Política y Políticas Públicas de la Universidad de Harvard, señaló que cuando los académicos publican hallazgos novedosos e impactantes (ya sea en una revista o a través de publicaciones noticiosas) tienen la responsabilidad de proporcionar pruebas. “Lanzar al mundo estadísticas sin explicaciones del tipo de contenido que está asociado es especialmente preocupante, sobre todo en relación a la etiqueta Black Lives Matter”, afirmó.

En una entrevista telefónica, Carley dijo que tenía algunos proyectos en marcha sobre las redes sociales, incluyendo estudios sobre el COVID-19 y las elecciones. Carley utiliza una herramienta de detección de bots desarrollada en la CMU llamada cazadora de bots.

“A todos los que me han preguntado les he dicho que los bots en sí mismos no son malignos”, comentó Carley. “No son más que un programa informático. Se usan para cosas buenas y para cosas malas”.

Señaló que de todos los tuits de Black Lives Matter recabados hasta ahora en su investigación (bots y no) el 90,6 por ciento apoyaba el movimiento, el 5,6 por ciento no lo apoyaba y el resto era neutral. Mencionó que el subconjunto de tuits de bots “no afectaba de manera considerable esos porcentajes”: los bots expresaban un apoyo abrumador a las protestas y con frecuencia solo retuiteaban las noticias o retransmitían los mensajes de la Organización Mundial de la Salud o de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos.

Cómo encontrar un bot verdadero

En los días intermedios, Kazemi, motivado por los encabezados, comenzó una revisión de bots y examinó de forma manual los conjuntos de datos de presuntos bots y verificó su existencia en el campo. Se centró en datos utilizados para entrenar al algoritmo de aprendizaje automático que hace funcionar al Botometer (botímetro), una herramienta de detección de bots del Instituto Científico de Redes y el Centro de Redes Complejas e Investigación de Sistemas de la Universidad de Indiana, la cual “revisa la actividad de una cuenta de Twitter y le da una calificación con base en la probabilidad de que la cuenta sea un bot”. Una calificación de cero significa que tiene las mayores probabilidades de ser de un humano y una calificación de cinco, que es más probable que sea de un bot.

Hay otros investigadores que están haciendo un trabajo parecido. Manlio De Domenico, físico del Instituto Kessler en Trento, Italia, creó el “Observatorio de Infodemia para COVID-19”, el cual revisa cerca de 4,5 millones de tuits al día. Durante el proceso de arbitraje para el artículo “Assessing the risks of ‘infodemics’ in response to COVID-19 epidemics” (evaluación de los riesgos de la “infodemia” como respuesta a la epidemia de COVID-19), su laboratorio validó mil cuentas de usuarios. (El análisis fue realizado por doce personas durante dos semanas).

Jonas Kaiser, del Centro Berkman Klein del Internet y la Sociedad de la Universidad de Harvard, y Adrian Rauchfleisch de la Universidad Nacional de Taiwán, examinaron el botímetro para su artículo prepublicado “The False Positive Problem of Automatic Bot Detection in Social Science Research” (el problema de falsos positivos en la detección automática de bots en la investigación en ciencias sociales). Kaiser señaló que los algoritmos funcionan muy bien en sus escenarios de entrenamiento y por lo general tienen un peor desempeño cuando se aplican a datos desconocidos.

Definir un bot es un problema delicado; en términos técnicos, podría ser cualquier cuenta automatizada, como un agregador de contenidos o un programa de amplificación, como Hootsuite. Kazemi encontró muchos bots que tuiteaban sobre el COVID-19, incluyendo clínicas de salud vecinales que usaban programas de mercadotecnia para publicar anuncios de servicio a la comunidad diarios sobre la pandemia con respecto a lavarse las manos.

También descubrió que con frecuencia las personas eran confundidas con bots. Por ejemplo, el “efecto abuelo”, como él lo llamó: personas que fueron confundidas con bots porque usaban las redes sociales de manera “anticuada o torpe”, comentó. Los usuarios que acostumbran oprimir el botón de compartir a los artículos noticiosos también resultaron falsos positivos. Esto llevó a Kazemi a preguntarse si no sería mejor renombrar al botímetro como Normiemeter (anticuadómetro). Kazemi tuiteó: “¿Se imaginan los encabezados? ’El 50 por ciento de las cuentas que tuitean acerca del COVID-19 son anticuados’”.

¿Tienen importancia los bots?

Tal vez el problema de lo que es y no es un bot sea muy complejo para resolver, en parte porque los bots evolucionan de manera continua. Como señaló Kazemi, “Es como cuando el juez de la Corte Suprema Potter Stewart dijo sobre la pornografía ‘La reconozco cuando la veo’”, lo cual no es una estrategia ideal, comentó Kazemi.

El problema más importante y quizás incluso el más difícil es cómo medir el impacto de los bots en el discurso colectivo. ¿Los bots cambian nuestras creencias y comportamientos?

“Queremos entender qué tipos de poblaciones susceptibles interactúan con ellos y qué tipos de narrativas tienen impacto”, comentó Emilio Ferrara, experto informático de la Universidad del Sur de California y autor del artículo sobre bots “COVID-19 Conspiracies” (las conspiraciones del COVID-19). El santo grial de la investigación sobre los bots, comentó, es entender si los bots son importantes.

“Muchas personas estarían de acuerdo con que, en efecto, quizás haya toneladas de bots”, dijo. “Pero es menos problemático si a nadie le importan (tal vez se retiran de inmediato y una gran parte de la población no ve su contenido)”.

En ocasiones parece que los bots automatizados toman el control de las redes sociales y manejan el discurso humano. Pero algunos investigadores (reales) no están tan seguros de eso. (Chris Gash/The New York Times)

Darius Kazemi, investigador y artista de internet, ha pasado un tiempo considerable estudiando la esencia y el comportamiento de los bots, en Portland, Oregon, el 12 de junio de 2020. (Tojo Andrianarivo/The New York Times)

El estudio Bots, netcenters y combate a la impunidad, publicado recientemente por la Comisión Internacional Contra la Impunidad en Guatemala, Cicig, muestra los efectos nocivos en la opinión pública de la creación artificial de comunidades virtuales para difundir mentiras o concertar campañas de difamación contra particulares e instituciones.

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El informe advierte de “un eventual crecimiento sistemático del poder de estas redes operando en las esferas virtuales” para “construir estados de opinión pública que no representan fidedignamente a la población”.

Activistas, defensores de derechos humanos, operadores de justicia, periodistas y medios de comunicación figuran entre los blancos de estos grupos, señala el informe.

En última instancia la difusión de mentiras y la concentración de ataques y descalificación tiene como denominador alterar la opinión pública respecto del combate a la corrupción e impunidad recoge el estudio.

La realidad como blanco

Cambiar la opinión del ciudadano de a pie “con una narrativa construida y que lo repita con influencia en las comunidades a través del acceso a las redes sociales” es uno de lo objetivos de estas acciones, señala Luis Assardo, especialista en redes de Confirmado.gt.

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Assardo destaca que la evolución de estos grupos en redes sociales combina a personas reales con servicios automatizados para lanzar sus mensajes. “Aprovechan lo enraizado que esta el morbo en la cultura para difundir medias verdades y mentiras” señala el periodista.

Para el investigador mexicano Víctor Abrego, del Signa LAB ITESO de Guadalajara, comentarista durante la presentación de este estudio, la influencia de las redes sociales en la vida diaria a pasado por varias etapas que han marcado su uso.

El empleo de las redes sociales durante la primavera árabe en 2011, la serie de manifestaciones en medio oriente contra los gobiernos totalitarios, o las protestas contra la corrupción en Guatemala en 2015, muestran la capacidad de movilización de estas herramientas, apuntó Abrego, sin embargo su uso también se ha prestado para el crecimiento artificial de redes para orientar el discurso político.

El investigador mexicano resaltó que lo que en un principio parecía muy alejado de la realidad, hace tan sólo una década, es ahora un factor en campañas políticas y en la generación de opinión pública. “Lo que vimos en la campaña en México en 2012 fue el uso de los llamados “Peñabots”, alrededor de la campaña de Enrique Peña Nieto” comentó Abrego.

Estudios recientes, señaló el especialista, revelan que el uso de sistemas automatizados de difusión de contenidos, sumados a los perfiles proporcionados por firmas como las de Cambridge Analytica, involucrada en el escándalo de robo de información de usuarios de Facebook, pueden afectar resultados electorales hasta en uno por ciento, algo preocupante en elecciones reñidas.

Informe bots y netcenters 2019

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“Describir el funcionamiento de los denominados “netcenter” en Guatemala a partir de un análisis estructural del comportamiento de cuentas de redes sociales” es el propósito de este estudio, señala el informe. Mediante la geolocalización de las direcciones IP de las cuentas, detectadas por el estudio, se ubicó a la Ciudad de Guatemala, Xela y Cobán, como regiones donde se concentran estas cuentas.

El estudio define a los netcenter como al “conjunto de cuentas conectadas directa o indirectamente de forma física o virtual que puede incluir entre sus usuarios cuentas de personas reales, perfiles falsos, instituciones reales, perfiles de instituciones ficticias”.

Mediante el análisis de datos centenares de cuentas y miles de interacciones el estudio ubicó a una docena de cuentas, denominadas dentro del informe como “Haters” del 1 al 12, productores de contenidos que luego serían reproducidos por “bots” u otras cuentas de perfiles falsos.

En horarios laborales de las 6 a las 18 horas,  y de lunes a viernes, pudieron ser identificados la mayor parte de las interacciones por parte de las cuentas identificadas como pertenecientes a netcenters.

Una de las características de los contenidos distribuidos por estas redes es el de “discursos de odio” dirigidos contra periodistas, activistas y figuras públicas en general que participan en la discusión de asuntos nacionales, señala el informe, en particular las posturas críticas contra la corrupción.

Una de las conclusiones del estudio es que “la cantidad de usuarios en contra de la lucha contra la corrupción y la labor contra la impunidad son menos, pero su intervención en redes es mayor”.

“De esa cuenta, al analizar en detalle el esquema de seguidores de las cuentas que más publican contenidos en contra del combate a la impunidad se pueden visualizar usuarios con pocos o ningún seguidor, sin foto o imagen de perfil y/o sin contar con un nombre real o comprobable que identifique la cuenta como un usuario real, y que además reportan actividades estrictamente vinculadas en su contenido a la campaña negativa: estos son los conocidos netcenters”, apunta la Cicig.

Conclusiones principales

El informe también evidencia aspectos como: cuentas asociadas a los Netcenter, modos en los que operan, geolocalización de las cuentas, cuentas madre y principales influenciadores, agenda de contenidos y reproducción de discurso de odio.

“Al estar conectadas entre sí forman un efecto derrame, el cual llega a afectar a usuarios reales, buscando modificar o moldear la opinión que estos tengan respecto de una situación en general o particular. Los estudios demuestran que un usuario que controle un netcenter (cuenta madre) puede tener un crecimiento de 5-10 usuarios falsos por día, lo que equivale a un crecimiento mensual de 150 a 300 seguidores. El problema se agrava más cuando estructuras criminales se apropian de este modus operandi con el objeto de lograr incidencia en la agenda pública”, destaca la Comisión.

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Riesgo para la democracia

Mediante videoconferencia, el comisionado de la Cicig, Iván Velásquez, lanzó un mensaje durante la presentación del informe para resaltar el crecimiento de los netcenters para difundir mensajes en contra de la lucha contra la corrupción.

En promedio cada netcenter tiene alrededor de 20 trabajadores, los cuales manejan de 5 a 10 cuentas cada uno, añade el informe. Las redes sociales donde más presencia se detectó de netcenters es Twitter y Facebook. Por su parte, el relator por la Libertad de Expresión de la CIDH, Edisón Lanza, indicó durante la presentación del estudio que los netcenters hace mal uso de la libertad de expresión.

El relator también advierte que la difusión de este tipo de mensajes de odio, incluyendo campañas contra figuras públicas y la difusión de noticias falsas, contribuye a “polarizar” la discusión política y entorpecer el diálogo y disenso que debe prevalecer en toda democracia.

Lanza señala que “los enemigos de la democracia quieren que caigamos en la penalización”. El estudio también contó con el comentario del profesor mexico Víctor Abrego, investigador de Signa LAB ITESO, especializada en redes sociales. Abrego resaltó que la experiencia en México ha mostrado cómo el mismo Estado ha hecho uso de netcenters, bots y el uso de programas de espionajes.

El estudio (abajo) no refiere a personas específicas, ni a estructuras criminales, sino al fenómeno en cuestión y cómo ha afectado a ciudadanos y ciudadanas que forman parte, desde diversos ámbitos de los esfuerzos anti-impunidad desplegados en el país.

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En redes sociales como Twitter o Facebook, los bots (cuentas automatizadas o seguidores fantasma) protagonizaron titulares en todo el mundo.

Desde la campaña electoral de Donald Trump en Estados Unidos, hasta el Brexit (la salida de Reino Unido de la Unión Europea), el supuesto uso de armas químicas por parte de del gobierno de Bashar al Asad en Siria o las próximas elecciones en México -y los polémicos “peñabots” del Partido Revolucionario Institucional (PRI)- el uso de este tipo de herramientas digitales está a la orden del día.

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Pero, ¿cómo diferenciar una cuenta auténtica de una falsa?
La BBC se lo preguntó a Ben Nimmo, un experto en informática forense (especializado en el uso de técnicas digitales para analizar datos en internet) que asegura que es posible averiguarlo siguiendo tres pasos.

1. Actividad

“Un bot es una cuenta en una red social gestionada por un piloto automático”, le contó Nimmo a la BBC.

“Pero no escribe sus propios posts”, señaló el especialista.

“Lo primero que tienes que hacer cuando sospechas de una cuenta es observar cuántas veces publica, y si ves que comparte cientos de publicaciones al día (pero ninguna es propia), entonces probablemente sea un bot”, dijo Nimmo.

2. Anonimato

“Trata de buscar después información personal”, recomienda el informático.

“Observa si la cuenta ofrece algún tipo de indicación de que verdaderamente hay un ser humano detrás de ella. Si no tiene foto de perfil o nombre de usuario, probablemente no pertenezca a una persona”.

3. Amplificación

“El trabajo de un bot es hacer que otra gente parezca más popular de lo que realmente es”, explicó Nimmo.

“Por eso, si echas un vistazo a las publicaciones y ves que todo lo que hace es compartir las publicaciones de otras personas o hacer clic en ‘Me gusta’, lo más seguro es que sea un bot”, cuenta.

“Un bot se crea para dar difusión a cuentas de otras personas y normalmente tiene un porcentaje de actividad muy alto. A menudo retuitea lo que publican otros usuarios y hace like a sus posts”.

Cientos o incluso miles de bots se usan de manera conjunta para un solo propósito, desde una campaña política hasta una misión personal.

Por ejemplo, pueden lograr que un tema se vuelva tendencia creando un hashtag o acosar a un individuo u organización.

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Cuando actúan al unísono, se les llama botnet, una gran red (del inglés, net) de cuentas controladas por software en redes sociales.

El mundo digital está lleno de información susceptible de ser malinterpretada y es fácil caer en las trampas que tienden los bots.

Pero puedes buscar las tres “aes” (actividad, anonimato y amplificación) para investigarlo tú mismo y encontrar los bots de internet.

Tipos de bots

• Chatbots (bots conversacionales): conversan con humanos y resuelven ciertas dudas.
• Crisis bots (bots de crisis): contrarrestan opiniones de algunas cuentas y atacan a otras con mensajes negativos.
• Hacker bots (bots de hackeo): distribuyen virus y ejecutan acciones fraudulentas.
• Following bots (bots de seguimiento): siguen a otras cuentas para inflar la popularidad de ciertos usuarios.
• Traffic bots (bots de tráfico): buscan generar tráfico en un sitio web.
• Testing bots (bots de prueba): son creados por desarrolladores para probar interacciones.
• Trending bots (bots de tendencias): generan conversación y ruido sobre un tema.

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El estudio que se publicó el pasado lunes se realizó entre julio y septiembre del 2017, y se analizaron 1.2 millones de tuits escritos en inglés, los investigadores utilizaron una lista de los 2 mil 315 sitios web más populares; de todos esos tuits con enlaces a sitios de noticias el 66% fueron creados por bots —contracción de la palabra robots—, que se encargan de enviar automáticamente mensajes.
Los investigadores descubrieron que el 22% del total de los tuits fueron realizados por bots y los 500 usuarios humanos más activos de Twitter son responsables de apenas un 6% de los tuits noticiosos.
“El estudio no ha encontrado pruebas de que esas cuentas automáticas tengan un sesgo político conservador o liberal en su forma de compartir los enlaces”, señalan los investigadores.
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Los expertos aseguran que “las condiciones de utilización de Twitter autorizan el uso de bots, pero con límites. Estas cuentas también pueden difundir automáticamente informaciones útiles, pero no tienen el derecho de intentar manipular o influenciar trending topics (tendencias de actualidad)”.
El investigador Aaron Smith explicó que esas cuentas tienen un impacto sobre la información a la que la gente tiene acceso en las redes sociales, y que es importante darse cuenta de su presencia global en las redes.

¿Cómo reconocer a los bots?

• Verifique el perfil.
• Si el perfil posee poca información personal, es probable que sea un robot. A veces usan nombres extraños generados por algoritmos.
• En sus perfiles usan imágenes de flores, gatos o de Terminator.
• Vigile a los seguidores de los bots, sus amigos son a menudo otros bots.
• Si la cuenta de twitter trina cientos de veces al día es posible que sea un bot.

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La red social más grande del mundo, fundada por Mark Zuckerberg, comenzó el martes su conferencia anual de desarrolladores, conocida como F8, en San Francisco (EE. UU.), centrada en su servicio de chat, el Messenger, y anunció una plataforma para crear “avatares digitales” dirigidos a empresas y a medios.

Estos avatares son conocidos como bots, y de acuerdo con los expertos en tecnología, estarán muy presentes en las redes sociales y apps móviles en los próximos años.

Video de la presentación en vivo de la conferencia F8.

¿Qué es un bot? Es un asistente virtual similar al que tienen iPhone o Android -Siri y Google Now-, pero enfocado en una tarea específica; por ejemplo, reservar vuelos u hoteles, informar sobre el tiempo o dar noticias según lo que le pida el usuario.

Lo que anunció Facebook ayer supone el banderazo de salida oficial de este tipo de tecnología, ya que la empresa presentó un paquete para que las empresas y medios puedan crear sus propios bots en el Messenger.

En el primer día del del F8, evento que concluye el miércoles, Zuckerberg ofreció una demostración de bots de CNN y de un servicio de entrega de flores llamado 1-800-FLOWERS, el cual opera en EE. UU.

El bot de CNN envía noticias que, con el tiempo, se van personalizando, mientras que la demostración de 1-800 FLOWERS enseñaba a una persona pidiendo flores mientras conversaba con un asistente virtual desde el Messenger.

Según los analistas, esta innovación también conocida como chatbot responde a una estrategia de Facebook, que tiene más de 1 mil 500 millones de usuarios en el mundo, para hacer que su Messenger, con 900 millones de usuarios, esté más presente en la vida de las personas, ya que no será necesario abrir apps ni salir del Messenger para efectuar diversos tipos de gestiones.

Algunos consideran que, si este tipo de robots virtuales son bien recibidos en los servicios de mensajería, a la larga podrían sustituir a las clásicas líneas de asistencia que mantienen muchas compañías para responder dudas sobre sus productos.Además, mejorará la interacción entre empresas y clientes.

Los bots no son nuevos, ya que desde hace varios años han funcionado en diferentes tipos de plataformas online -Twitter, por ejemplo-, e incluso hay apps de chat como Telegram y Kik que ofrecen su propio paquete para desarrollar asistentes virtuales. Sin embargo, con el respaldo de gigantes tencológicos como Facebook y Microsoft, que también anunció que se enfocará en desarrollar este tipo de avatares, la inteligencia artificial se expanderá por el mundo mucho antes de lo que pensábamos.