Tipo de bot de software que utiliza la API de Twitter
Un bot de Twitter es un tipo de bot de software que controla una cuenta de Twitter a través de la API de Twitter . [1] El software de bot social puede realizar de forma autónoma acciones como twittear, retuitear, dar me gusta, seguir, dejar de seguir o enviar mensajes directos a otras cuentas. [ cita requerida ] La automatización de las cuentas de Twitter se rige por un conjunto de reglas de automatización que describen los usos adecuados e inadecuados de la automatización. [2] El uso adecuado incluye la difusión de información útil, la generación automática de contenido interesante o creativo y la respuesta automática a los usuarios a través de mensajes directos. [3] [4] [5] El uso inadecuado incluye eludir los límites de velocidad de la API, violar la privacidad del usuario, el envío de spam, [6] y el sockpuppeting . Los bots de Twitter pueden ser parte de una red de bots más grande . Se pueden utilizar para influir en las elecciones y en campañas de desinformación .
Las políticas de Twitter permiten bots no abusivos, como aquellos creados como un pasatiempo benigno o con fines artísticos, [7] o para publicar información útil, [8] aunque los cambios de precios introducidos en el servicio API anteriormente gratuito en junio de 2023 dieron como resultado el cierre de muchas de esas cuentas. [9]
Tipos
Influencia positiva
El bot de Twitter @congressedits publicó cuándo se editaron artículos de Wikipedia de forma anónima desde direcciones IP dentro de los rangos asignados al Congreso de los Estados Unidos.
Muchos bots no maliciosos son populares por su valor de entretenimiento. Sin embargo, a medida que la tecnología y la creatividad de los creadores de bots mejoran, también lo hace el potencial de los bots de Twitter que satisfacen necesidades sociales. [10] [11] @tinycarebot es un bot de Twitter que alienta a los seguidores a practicar el autocuidado , y las marcas están utilizando cada vez más bots de Twitter automatizados para interactuar con los clientes de formas interactivas . [12] [13] Una organización contra el acoso ha creado @TheNiceBot, que intenta combatir la prevalencia de tuits maliciosos tuiteando automáticamente mensajes amables. [14]
En junio de 2023, Twitter comenzó a cobrar 100 dólares al mes por el acceso básico a su API, lo que provocó que muchos bots de entretenimiento fueran suspendidos o eliminados. [9]
Las preocupaciones sobre los bots políticos de Twitter incluyen la promulgación de contenido malicioso, el aumento de la polarización y la difusión de noticias falsas . [15] [16] [17] Un subconjunto de bots de Twitter programados para completar tareas sociales jugó un papel importante en las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2016. [18] Los investigadores estimaron que los bots pro- Trump generaron cuatro tuits por cada cuenta automatizada pro- Clinton y superaron en tuits a los bots pro-Clinton 7:1 en hashtags relevantes durante el debate final. Los bots engañosos de Twitter engañaron a los candidatos y al personal de campaña para que retuitearan citas malversadas y cuentas afiliadas a ideales incendiarios. [19] [20] [21] También se ha documentado que los bots de Twitter influyen en la política en línea en Venezuela . [22] En 2019, se descubrió que el 20% de las tendencias globales de Twitter se crearon automáticamente utilizando bots originados en Turquía. Se informa que 108.000 cuentas de bots estaban tuiteando masivamente para impulsar 19.000 palabras clave a las principales tendencias en Turquía, para promover lemas como campañas políticas relacionadas con las elecciones locales turcas de 2019. [ 23]
En noviembre de 2022, los bots chinos inundaron Twitter de forma coordinada con información basura (por ejemplo, anuncios de juegos de azar en línea ) para distraer la atención de los usuarios de las protestas . [24] Estos bots, disfrazados de chicas atractivas, etiquetaron con hashtags a las principales ciudades de China. [25]
Seguidores falsos
La mayoría de las cuentas de Twitter que siguen a figuras públicas y marcas a menudo son falsas o inactivas, lo que hace que la cantidad de seguidores en Twitter de una celebridad sea una métrica difícil para medir la popularidad. [26] Si bien esto no siempre se puede evitar, algunas figuras públicas que han ganado o perdido grandes cantidades de seguidores en cortos períodos de tiempo han sido acusadas de pagar discretamente por seguidores en Twitter. [27] [28] Por ejemplo, las cuentas de Twitter de Sean Combs , el representante Jared Polis (D-Colo), PepsiCo , Mercedes-Benz y 50 Cent han sido objeto de escrutinio por posiblemente participar en la compra y venta de seguidores de Twitter, lo que se estima que supone un negocio de entre 40 y 360 millones de dólares anuales. [27] [28] Los vendedores de cuentas pueden cobrar una prima por cuentas más realistas que tengan fotos de perfil y biografías de Twitter y retuiteen las cuentas que siguen. [28] Además de un impulso al ego, las figuras públicas pueden obtener contratos de patrocinio más lucrativos gracias a las métricas infladas de Twitter. [27] Sin embargo, para las marcas, la traducción del boca a boca en línea y de los seguidores en las redes sociales en ventas ha sido cuestionada recientemente después de que The Coca-Cola Company revelara que un estudio corporativo reveló que el boca a boca en las redes sociales no crea un aumento en las ventas a corto plazo. [29] [30]
Identificación
A veces es conveniente identificar cuándo una cuenta de Twitter está controlada por un bot de Internet . [31] Después de un período de prueba, Twitter implementó etiquetas para identificar cuentas de bots y tuits automatizados en febrero de 2022. [32] [33]
La detección de usuarios no humanos de Twitter ha sido de interés para los académicos. [31] [34]
En un artículo de 2012, Chu et al. proponen los siguientes criterios que indican que una cuenta puede ser un bot (estaban diseñando un sistema automatizado): [1]
"Tiempo periódico y regular" de publicación de tweets;
Si el contenido del tweet contiene spam conocido ; y
La proporción de tweets desde dispositivos móviles frente a computadoras de escritorio, en comparación con un usuario humano promedio de Twitter.
Emilio Ferrara, de la Universidad del Sur de California, utilizó inteligencia artificial para identificar bots de Twitter. Descubrió que los humanos responden a otros tuits cuatro o cinco veces más que los bots y que estos últimos siguen publicando tuits más largos a lo largo del tiempo. [ 35] Los bots también publican en intervalos de tiempo más regulares, por ejemplo, tuiteando a intervalos de 30 o 60 minutos. [35]
La Universidad de Indiana ha desarrollado un servicio gratuito llamado Botometer [36] (anteriormente BotOrNot), que califica los perfiles de Twitter en función de su probabilidad de ser un Twitterbot. [37] [38] [39]
Una investigación reciente de la EPFL sostuvo que clasificar una cuenta de Twitter como bot o no puede no ser siempre posible porque los piratas informáticos se apoderan de cuentas humanas y las usan como bots de forma temporal o permanente [40] y en paralelo al propietario de la cuenta en algunos casos. [23]
Ejemplos
El bot de Twitter «Hourly Cosmos» en 2020
Existen muchos tipos distintos de bots de Twitter y sus propósitos varían de uno a otro. Algunos ejemplos incluyen:
@Betelgeuse_3 envía mensajes con la voz del personaje principal de la película Beetlejuice . [41]
@DBZNappa respondió con "¿QUÉ? ¿NUEVE MIL?" a cualquiera en Twitter que usara la frase de meme de Internet " más de 9000 ". La cuenta comenzó en 2011 y finalmente fue suspendida en 2015. [43]
@DearAssistant envía tweets de respuesta automática que responden a consultas complejas en un inglés simple utilizando Wolfram Alpha . [4]
@DroptheIBot tuitea el mensaje: "La gente no es ilegal. En lugar de eso, intenta decir 'inmigrante indocumentado' o 'inmigrante no autorizado'" a los usuarios de Twitter que han enviado un tuit que contiene la frase "inmigrante ilegal". Fue creado por los periodistas de American Fusion.net Jorge Rivas y Patrick Hogan. [45]
@everyword ha tuiteado cada palabra del idioma inglés. Comenzó en 2007 y tuiteó cada treinta minutos hasta 2014. [46]
@nyt_first_said tuitea cada vez que The New York Times usa una palabra por primera vez. Fue creada por el artista e ingeniero Max Bittker en 2017. [47] [48]
@factbot1 fue creado por Eric Drass para ilustrar lo que él creía que era un problema frecuente: el de la gente en Internet que cree en hechos sin fundamento que acompañan a imágenes. [49]
@fuckeveryword estaba tuiteando cada palabra en inglés precedida por "fuck", pero Twitter lo suspendió a mitad de la operación porque la cuenta tuiteó "fuck niggers ". [50] @fckeveryword fue creada por otra persona después de la suspensión para resucitar la tarea, que completó en 2020. [51]
@Horse ebooks era un bot que ganó seguidores entre personas que consideraban poéticos sus tuits. Ha inspirado a varios bots de Twitter con el sufijo _ebooks que utilizan generadores de texto de Markov (o técnicas similares ) para crear nuevos tuits combinando los tuits de su propietario. [52] Se volvió inactivo después de una breve promoción para Bear Stearns Bravo.
@infinite_scream tuitea y responde automáticamente un grito de entre 2 y 39 caracteres. [53] Al menos parcialmente inspirado en El grito de Edvard Munch , [54] atrajo la atención de aquellos angustiados por la primera presidencia de Donald Trump [55] y las malas noticias. [54]
@MetaphorMagnet es un robot de inteligencia artificial que genera información metafórica utilizando su base de conocimientos de propiedades y normas estereotipadas. Un robot complementario, @MetaphorMirror, combina estas metáforas con tuits de noticias. Otro robot complementario, @BestOfBotWorlds, utiliza metáforas para generar información falsamente religiosa. [56]
@RedScareBot tuitea en el papel de Joseph McCarthy en respuesta a publicaciones de Twitter que mencionan "socialista", "comunista" o "comunismo". [41]
@tinycarebot promueve acciones sencillas de cuidado personal entre sus seguidores, como recordar levantar la vista de las pantallas, tomarse un descanso para salir y beber más agua. También te enviará una sugerencia de cuidado personal si le envías un tuit directamente. [58]
El agregador de noticias sobre desinformación @DisinfoNews retuitea automáticamente tuits que comparten artículos de noticias o trabajos científicos relacionados con desinformación, bots o trolls de expertos relevantes para esos temas. [59]
Predominio
En 2009, según un estudio de Sysomos , se estimó que los bots de Twitter creaban aproximadamente el 24% de los tuits en Twitter. [60] Según la empresa, había 20 millones, menos del 5%, de cuentas en Twitter que eran fraudulentas en 2013. [61] En 2013, dos investigadores italianos calcularon que el 10 por ciento del total de cuentas en Twitter eran "bots", aunque otras estimaciones han situado la cifra incluso más alta. [62] Un importante estudio académico de 2017 estimó que hasta el 15% de los usuarios de Twitter eran cuentas bot automatizadas. [63] [64] Una estimación de 2020 sitúa la cifra en el 15% de todas las cuentas o alrededor de 48 millones de cuentas. [65]
Un estudio del MIT de 2023 concluyó que las herramientas de terceros utilizadas para detectar bots pueden no ser tan precisas como las que se utilizan para entrenar a los usuarios con datos recopilados de forma simplista, y que cada tuit de estos conjuntos de entrenamiento es etiquetado manualmente por personas como un bot o un humano. [66] Ya en 2019, investigadores alemanes analizaron los estudios que utilizaban Botswatch y Botometer, descartándolos por tener fallas fundamentales y concluyeron que (a diferencia de las cuentas de spam) no hay evidencia de que los "bots sociales" siquiera existan. [67]
Impacto
La prevalencia de los bots de Twitter, junto con la capacidad de algunos de ellos de dar respuestas aparentemente humanas, ha permitido que estas cuentas no humanas obtengan una influencia generalizada. [68] [69] [20] [70] Las implicaciones sociales que estos bots de Twitter pueden tener sobre la percepción humana son considerables. Si se analiza el paradigma de las computadoras como actores sociales (CASA), la revista señala que "las personas exhiben reacciones sociales notables ante las computadoras y otros medios, tratándolos como si fueran personas reales o lugares reales". El estudio concluyó que los bots de Twitter eran vistos como creíbles y competentes en la comunicación y la interacción, lo que los hacía adecuados para transmitir información en la esfera de las redes sociales. [71]
Un estudio de 2023 determinó que el hecho de que las publicaciones se perciban como generadas por humanos o bots depende del partidismo. [72]
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