Israel Morales Trigueros y Carlos Adolfo Piña García, estudiante y académico del Laboratorio para el Análisis de Información Generada a través de Redes Sociales en Internet (Larsi) de la Universidad Veracruzana (UV), respectivamente, publicaron el artículo “Error en la mother-bot: tenemos otros datos”, en la revista Nexos.
Israel Morales, estudiante del programa educativo (PE) en Sistemas Computacionales Administrativos, trabaja en el Larsi su tema de tesis, enfocado en la detección de cuentas automatizadas en Twitter, mejor conocidas como bots.
Carlos Adolfo Piña, coordinador general del Larsi, quien invitó a Israel a colaborar en un artículo para la revista Nexos, sobre lo ocurrido en la conferencia del presidente de México, Andrés Manuel López Obrador, del 4 de noviembre de 2019, en donde la Unidad de Información, Infraestructura, Informática y Vinculación Tecnológica presentó un informe sobre la conversación digital ocurrida en Twitter con los hashtags #PrensaSicaria, #PrensaProstituida y #PrensaCorrupta, usados principalmente del 31 de octubre al 3 de noviembre de ese año.
El reporte presentado por el Gobierno Federal buscó detectar automatismos (bots), señalando las cuentas de @tumbaburross, @JCRomeroHicks y @aurelionuno, como usuarios que detonaron e inflaron las tendencias antes mencionadas.
Cuentas con mayor interacción, separadas por tipo (imagen tomada de Nexos)
En el artículo “Error en la mother-bot: tenemos otros datos” los autores describen que “el objetivo principal del documento es replicar el mismo estudio presentado por el Gobierno Federal con el propósito de comprobar dichas afirmaciones”.
Explicó que a partir de la recolección y análisis de tuits donde apareciera alguno de los tres hashtags mencionados, se obtuvieron 220 mil 20 tuits, de los cuales se analizaron distribución, comportamiento de los usuarios, retuits, respuestas, citas, tuits originales, cuentas que más interactuaron (algunas más de 176 veces) y usuarios famosos.
Además, identificaron áreas de tiempo, desde dónde se pública más y el léxico usado, y elaboraron gráficas para identificar la distribución de los bots.
El universitario destacó que el trabajo que realiza en el Larsi está enfocado en entender cómo funcionan las conversaciones digitales y en divulgar la información recabada entre la ciudadanía, por lo que recomendó tener cuidado con lo que se lee, publica y reacciona en las redes sociales.
Dispersión de automatismos para #PrensaProstituida, #PrensaSicaria y #PrensaCorrupta (imagen tomada de Nexos)
Las conclusiones presentadas en el artículo coincidieron con la información del gobierno federal, en el sentido de que la carga sentimental fue mayormente negativa en los tuits; asimismo, se estableció una relación entre los usuarios que más interactuaron en las tres tendencias, y con la proporción de cuentas de tipo bot en la dispersión de usuarios involucrados.
El estudio señala que no fue posible realizar una clasificación por género y no se encontró ninguna evidencia sólida para vincular a las siguientes cuentas como bots o “mother-bots”: @tumbaburross, @JCRomeroHicks y @aurelionuno, ya que no presentan actividad significativa a nivel de tuits que pudiese ligarlos al término de mother-bot, por lo tanto se refuta la hipótesis presentada por la Unidad de Información, Infraestructura, Informática y Vinculación Tecnológica del Gobierno Federal.
Con respecto a la publicación, Israel expresó: “Me emocionó mucho que nos hayan invitado a ser coautores del artículo, porque aún no egreso de la Facultad y ya he tenido la experiencia de trabajar en las elecciones de Panamá en julio de 2019 (en conjunto con la UNAM) y ahora en este artículo; ya estoy formando mi camino profesional como un científico de datos serio”.
Por último, comentó que es importante que una universidad pública cuente con un laboratorio como el Larsi, especialmente en un mundo donde las redes sociales son usadas para difundir información relevante, «hace falta divulgarla entre la ciudadanía para que esté consciente de lo que pasa en esta esfera digital.
Carlos Adolfo Piña, coordinador del Larsi
