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¿Qué porcentaje de usuarios en Twitter son ‘falsos’ o ‘bots’? Esa es la pregunta multimillonaria en este momento, con Elon Musk insinuando un precio más bajo por el trato, dado que no está convencido de la base de usuarios de la compañía. De hecho, ha dicho que “los usuarios falsos representan el 20 por ciento de todas las cuentas de Twitter”. Mientras tanto, Twitter insiste en que solo el 5 por ciento de sus usuarios activos diarios monetizables (mDAU) son falsos o bots.
Echamos un vistazo a todo lo que se ha dicho sobre el problema del bot de Twitter hasta ahora, lo que afirma una investigación independiente reciente y por qué es un problema difícil de resolver.
Elon Musk quiere evidencia sobre los robots de spam, dice que no hay trato hasta que esto suceda
El CEO de Tesla ha hecho una serie de declaraciones sobre este tema de los bots, la última de las cuales es la afirmación de que aproximadamente el 20 por ciento de los usuarios son falsos, pero ahora insiste en obtener más evidencia de Twitter para respaldar sus afirmaciones de que solo el 5 por ciento de los usuarios son falsos. spam o falso.
Escribió en un nuevo tuit, “20% de cuentas falsas/spam, mientras que 4 veces lo que dice Twitter, podría ser mucho más alto. Mi oferta se basó en que las presentaciones de la SEC de Twitter eran precisas. Ayer, el CEO de Twitter se negó públicamente a mostrar pruebas de <5%. Este acuerdo no puede avanzar hasta que él lo haga”.
Musk había tuiteado el 13 de mayo diciendo que el acuerdo estaba en espera hasta que pudiera confirmar la cantidad de usuarios, aunque dos horas después tuiteó diciendo que estaba comprometido con la adquisición. Más recientemente, publicó que su equipo haría “una muestra aleatoria de 100 seguidores de @twitter” para averiguar la cantidad de seguidores falsos”. También invitó a otros a realizar el mismo proceso.
20% de cuentas falsas/spam, mientras que 4 veces lo que afirma Twitter, podría ser *mucho* más alto.
Mi oferta se basó en que las presentaciones de la SEC de Twitter eran precisas.
Ayer, el CEO de Twitter se negó públicamente a mostrar pruebas de <5%.
Este acuerdo no puede avanzar hasta que él lo haga.
— Elon Musk (@elonmusk) 17 de mayo de 2022
Últimas investigaciones independientes
Otro análisis realizado por la herramienta de análisis de Twitter SparkToro, una empresa de herramientas de investigación de audiencia y Followerwonk, afirma que «el 19,42% de las cuentas públicas que enviaron un tweet en los últimos 90 días son falsos o spam». El análisis se llevó a cabo entre el 13 y el 15 de mayo y, en una publicación de blog, los investigadores revelaron que observaron 44 058 cuentas públicas de Twitter activas en los últimos 90 días y que fueron seleccionadas al azar por una máquina de un conjunto de más de 130 millones de cuentas públicas. , perfiles activos.
La definición de spam aquí incluye cuentas “que no tienen regularmente a un ser humano redactando personalmente el contenido de sus tweets, consumiendo la actividad en su línea de tiempo o participando en el ecosistema de Twitter”, según su blog.
Los investigadores también observaron a Elon Musk y sus más de 93 millones de seguidores y concluyeron que es poco probable que más del 70,23 por ciento de sus seguidores sean usuarios auténticos y activos que vean sus tuits. Atribuyeron el aumento de seguidores falsos al “uso activo de Twitter por parte de Musk, la cobertura mediática de sus tweets y los propios sistemas de recomendación de Twitter”.
Un gráfico de datos de SparkTorro y Followerwonk que analiza el número de cuentas de Twitter falsas. (Imagen del blog de SparkTorro)
Algunas de las señales que SparkToro incluye en su análisis de seguidores falsos incluyen mirar la imagen de perfil, la edad de la cuenta en días, la cantidad de seguidores, los días desde el último tweet, los días inactivos, etc. tienden a publicar un gran volumen de tweets diariamente, etc.
Pero tenga en cuenta que Twitter ha dicho que estas señales por sí solas (por ejemplo, lo que parece una imagen de perfil falsa) no son suficientes para definir una cuenta como falsa o spam y la propia empresa incluye muchos más datos privados y públicos al tomar tales decisiones.
Los investigadores afirman que su «metodología probablemente subestima el spam y las cuentas falsas, pero casi nunca incluye falsos positivos». También admitieron que, a diferencia de Twitter, no tienen acceso a otros datos privados, que la empresa probablemente esté utilizando para calificar las cuentas como falsas o spam y, por lo tanto, su metodología podría ser defectuosa. Sin embargo, confían en que se está subestimando la cantidad de spam o seguidores falsos.
Parag Agrawal sobre cómo Twitter combate el spam
Los comentarios de Elon Musk han sido cuestionados por el CEO de Twitter, Parag Agrawal, quien publicó un hilo largo hoy, explicando todas las señales y factores que consideran al marcar una cuenta como ‘spam’ o ‘falsa’. Parag Agrawal enfatizó que la lucha contra el spam es «increíblemente *dinámica*», ya que están en constante evolución y un conjunto de reglas desarrollado hoy podría no funcionar más adelante.
Parag Agrawal reveló que Twitter suspende “más de medio millón de cuentas de spam todos los días”, incluso antes de que los usuarios puedan verlas en la plataforma. Agrawal reveló que la estimación de Twitter de las cuentas de spam, que sitúa por debajo del 5 por ciento, se basa en «múltiples revisiones humanas (en réplica) de miles de cuentas, que se muestrean al azar, de manera constante a lo largo del tiempo».
Twitter y sus revisores humanos analizan una serie de señales que utilizan datos públicos y privados para categorizar una cuenta como spam o falsa, según el hilo. Estos datos privados incluyen dirección IP, número de teléfono, geolocalización, firmas de cliente/navegador, qué hace la cuenta cuando está activa…, etc., según Agrawal.
Según Parag Agrawal, esta estimación de spam o cuentas falsas no puede «realizarse externamente, dada la necesidad crítica de utilizar información tanto pública como privada (que no podemos compartir)».
¿Todos los bots en Twitter son malos? ¿Es tan difícil detectar un bot?
Twitter en sí mismo no marca a todos los bots como malos. De hecho, tiene una lista de criterios que definen el mal comportamiento de los bots, y esto incluye «uso malicioso de la automatización para socavar e interrumpir la conversación pública, como tratar de hacer que algo se convierta en tendencia» a «amplificación artificial de conversaciones», así como tweets de spam, tuits masivos, etc.
Según Ankush Sabharwal, fundador y director ejecutivo de CoRover, que ha creado Disha chatbot de IRCTC, encontrar spam o cuentas bot es más fácil decirlo que hacerlo, aunque algunos comportamientos son obvios. “Para dar un ejemplo, si soy un ser humano, mi mouse no irá directamente al botón de acción oa la imagen. Mis acciones tendrán algún flujo de navegación. Pero si es un bot, el bot sabe exactamente a dónde ir. Y el cursor no navegaría de la forma en que lo harían los humanos”, explicó.
El CEO de Twitter, Parag Agrawal, dijo que luchar contra los bots es un desafío dinámico.
Pero él también admite que no todos los bots pueden ser detectados. “Podrían haber construido una especie de lógica para retuitear solo ciertos eventos”, explicó, lo que puede hacer que el desafío sea mucho más difícil.
También hay varias herramientas de código abierto para detectar bots en Twitter. hay Botometer, un proyecto del Observatorio de Redes Sociales de la Universidad de Indiana en EE.UU., que funciona comprobando “la actividad de una cuenta de Twitter y dándole una puntuación”, según su página de descripción. Una «puntuación más alta significa más actividad similar a la de un bot», agrega. La puntuación varía de cero a cinco, donde cero indica la actividad más parecida a la humana.
Una vez más, esta metodología no es infalible, ya que la mayoría de los expertos están de acuerdo en que algunos bots son increíblemente buenos para parecer humanos. Finalmente, el problema de los bots de Twitter no es nuevo. De hecho, como hemos informado en el pasado, investigaciones independientes han demostrado cómo se usaron los bots de Twitter para manipular hashtags, etc. durante las elecciones de 2019 en India. Los bots también se usaron ampliamente durante las elecciones estadounidenses de 2016 y 2020 para manipular tendencias, etc., aunque Twitter afirma haberlos tomado medidas enérgicas desde entonces. Pero claramente, Elon Musk no está convencido de sus afirmaciones y es poco probable que la controversia desaparezca pronto.
