El 15% de los usuarios de Twitter son bots según un estudio, y les gusta interactuar entre ellos

La próxima vez que vayas a hablar con un desconocido en Twitter piensa que tienes hasta un 15% de posibilidades de que sea un bot. Por lo hemos eso es lo que dice un estudio realizado por la Universidad del Sur de California y la de Indiana, donde han analizado no sólo la cantidad de bots que hay en la red social, sino también su comportamiento.

Esto supondrían casi 48 millones de bots entre las 319 millones de cuentas activas que dijo tener Twitter a finales del año pasado. Pero el estudio no sólo busca conocer la cifra total de bots que habitan la red social, sino también entender cómo se comportan en ella y cómo interactúan con el resto de cuentas.

"Crecientes evidencias sugieren que una cantidad cada vez mayor de contenido en redes sociales es generada por entidades autónomas conocidas como bots sociales", dicen en la introducción del estudio. "En este trabajo presentamos un marco para detectar dichas entidades en Twitter".

Es ese uso creciente de los bots el que despertó la curiosidad de los investigadores y les llevó a realizar su estudio. Es verdad que la cantidad de bots que han conseguido encontrar es llamativa, ya que supone entre el 9% y el 15% de los usuarios totales, pero también lo son otros datos como que estos automatismos prefieran interactuar entre ellos para emular el comportamiento de los usuarios humanos, y que así sean más difíciles de detectar.

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Bots que hablan con bots para aparentar humanidad

Para realizar el estudio, los investigadores de ambas universidades utilizaron los metadatos públicos de Twitter. Estos incluyen por ejemplo las listas de amigos de los usuarios, el contenido y sentimiento de los tuits, los patrones de red y los horarios de actividad. Los han cotejado con los existentes en bots conocidos para encontrar patrones de uso y así ser capaces de detectar qué cuentas no son humanas.

En el estudio de hecho explican muy extensamente los diferentes métodos que han utilizado para detectar los bots y las tasas de error que les han hecho calcular los resultados. También explican cómo han categorizado del 0.0 al 1.0 las cuentas de Twitter para diferenciar entre humanos y los diferentes tipos de automatismos.

En los siguientes gráficos veréis de hecho este tipo de clasificación dependiendo del porcentaje de posibilidades de que una cuenta sea un bot. Por lo tanto, del 0.0 al 0.4 representa usuarios humanos, del 0.4 al 0.8 tenemos a los bots sofisticados, lo que pueden corresponder a automatismos híbridos o más complejos, y el rango del 0.8 al 1.0 son bots simples y automáticos.

En este primer gráfico podemos ver las diferencias entre cómo se relacionan los humanos y cómo lo hacen los bots. Por ejemplo, la línea más oscura pertenece a los valores 0.0 y 0.1, que son las cuentas 100% humanas. El pico más alto de esta línea en ambos gráficos está en la posición entre el 0.0 y el 0.2, lo que quiere decir que quienes les siguen son principalmente otros humanos.

También podemos ver una cosa curiosa en el gráfico "Followers", y es que la línea más oscura de los humanos tiene un segundo pico en la zona de 0.5. Esto quiere decir que los bots más sofisticados o los híbridos también suelen seguir a los humanos, aunque como veremos luego las interacciones entre ambos son muy diferentes.

Por otra parte, también sorprende que la línea más clara, la de 0.9 a 1.0 perteneciente a los bots simples, tenga un pequeño pico en la zona del gráfico que representa a los humanos. Esto quiere decir que a los usuarios humanos también nos gusta seguir a los bots. De hecho, estoy seguro que muchos de vosotros sois perfectamente consciente de que lo hacéis.

¿Y por qué pasa esto? Pues porque muchos de esos bots son benignos y aportan información útil. Pueden ser por ejemplo feeds de blogs o medios de información concretos, por lo que muchos usuarios les seguirán para estar enterados de las últimas noticias o artículos que estas compartan en la red social.

En este segundo gráfico se analiza el flujo de información en términos de menciones y retuits. En él podemos ver cómo los bots más simples (0.8 - 1.0) tienden a retuitearse entre ellos. Pero si nos fijamos en las líneas naranjas, la de los bots algo más sofisticados, veremos que estos también reciben retuits de estos bots más simples.

La línea más oscura muestran a quién retuitean a los humanos, y vemos que por lo general suele ser a otros humanos, aunque también lo suelen hacer bastante los bots avanzados. Como vemos, los bots avanzados también suelen tender a retuitearse a sí mismos, aunque no de una manera tan evidente como los bots simples.

Sin embargo, la cosa cambia a la hora de las menciones, ya que los humanos pierden interés en mencionar a los bots y se centran casi en exclusiva en los propios humanos. El sentimiento es mutuo ya que los bots más simples, esos de las líneas más claras, muestran también un desinterés casi total en interactuar con los humanos.

Los bots no tratan de engañarte, todavía

Esto nos lleva a concluir que sí, Twitter puede tener millones de cuentas de bots, pero estos por lo general aún no son capaces de realizar interacciones avanzadas con los usuarios humanos. En su lugar prefieren hablar con ellos mismos para dar más apariencia de humanos y ser más difíciles de detectar, y se retuitean para promover el contenido que estén promocionando.

Por lo tanto, aunque toman medidas para no ser expulsados, todavía no estamos en un punto en el que los bots se suelan tratar de engañarnos y hacernos creer que somos personas. Queda por ver si esto cambiará en el futuro o no según la tecnología vaya permitiéndoles entender mejor nuestras interacciones y cómo reaccionar a ellas.

Los que se llevan la palma sin embargo son las cuentas híbridas o semiautomáticas, ya que consiguen un índice bastante alto de retuits en la red social. Sin embargo, estos últimos gráficos muestran que aunque a los usuarios nos guste compartir su contenido, lo que no solemos molestarnos en hacer es interactuar con ellos.

Estudio | Online Human-Bot Interactions: Detection, Estimation, and Characterization
En Genbeta | Cómo evitar que hackeen tu cuenta de Twitter

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