Tipo de bot de software que utiliza la API X (anteriormente Twitter)
Un bot X , anteriormente conocido como bot de Twitter , es un tipo de bot de software que controla una cuenta X a través de la API de X. [1] El software del bot social puede realizar de forma autónoma acciones como publicar, volver a publicar, dar me gusta, seguir, dejar de seguir o enviar mensajes directos a otras cuentas. [2] La automatización de las cuentas X se rige por un [3] conjunto de reglas de automatización que describen los usos adecuados e inadecuados de la automatización. [4] El uso adecuado incluye transmitir información útil, generar automáticamente contenido interesante o creativo y responder automáticamente a los usuarios a través de mensajes directos. [5] [6] [7] El uso inadecuado incluye eludir los límites de velocidad de API, violar la privacidad del usuario, enviar spam, [8] y hacer uso de calcetines . Los bots de Twitter pueden ser parte de una botnet más grande . Pueden utilizarse para influir en las elecciones y en campañas de desinformación .
Las políticas de X permiten bots no abusivos, como los creados como pasatiempo benigno o con fines artísticos, [9] o publicar información útil, [10] aunque los cambios de precios introducidos en el servicio API anteriormente gratuito en junio de 2023 dieron como resultado muchos de estos bots. cierre de cuentas. [11]
Tipos
Influencia positiva
El bot de Twitter @congressedits publicó cuando los artículos de Wikipedia se editaron 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 mejora la tecnología y la creatividad de los creadores de bots, también mejora el potencial de los bots de Twitter que satisfacen las necesidades sociales. [12] [13] @tinycarebot es un bot de Twitter que anima a los seguidores a practicar el cuidado personal , y las marcas utilizan cada vez más bots de Twitter automatizados para interactuar con los clientes de forma interactiva . [14] [15] Una organización anti-bullying ha creado @TheNiceBot, que intenta combatir la prevalencia de tweets malos enviando automáticamente mensajes amables. [dieciséis]
En junio de 2023, Twitter comenzó a cobrar 100 dólares al mes por el acceso básico a su API, lo que provocó la suspensión o eliminación de muchos robots de entretenimiento. [11]
Político
Las preocupaciones sobre los bots políticos de Twitter incluyen la promulgación de contenido malicioso, una mayor polarización y la difusión de noticias falsas . [17] [18] [19] Un subconjunto de bots de Twitter programados para completar tareas sociales jugó un papel importante en las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2016. [20] Los investigadores estimaron que los robots pro- Trump generaron cuatro tweets por cada cuenta automatizada pro- Clinton y superaron en tweets a los robots pro-Clinton 7:1 en hashtags relevantes durante el debate final. Los robots engañosos de Twitter engañaron a los candidatos y al personal de campaña para que retuitearan citas y cuentas malversadas afiliadas a ideales incendiarios. [21] [22] [23] También se ha documentado que los bots de Twitter influyen en la política en línea en Venezuela . [24] En 2019, se descubrió que el 20% de las tendencias globales de Twitter se crearon automáticamente utilizando bots originarios de 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 eslóganes como campañas políticas relacionadas con las elecciones locales turcas de 2019 . [25]
En noviembre de 2022, los robots chinos inundaron Twitter de forma coordinada con información basura (por ejemplo, anuncios de juegos de azar en línea ) para desviar la atención de los usuarios de las protestas . [26] Estos robots, disfrazados de chicas atractivas, etiquetaron las principales ciudades de China. [27]
Seguidores falsos
La mayoría de las cuentas de Twitter que siguen a figuras públicas y marcas suelen ser falsas o inactivas, lo que hace que el número de seguidores de Twitter de una celebridad sea una métrica difícil para medir su popularidad. [28] 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. [29] [30] 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. que se estima en un negocio de entre 40 y 360 millones de dólares al año. [29] [30] 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. [30] Además de un impulso del ego, las figuras públicas pueden obtener contratos de patrocinio más lucrativos gracias a las métricas infladas de Twitter. [29] Para las marcas, sin embargo, la traducción de los rumores en línea y los seguidores de las redes sociales en ventas ha sido cuestionada recientemente después de que The Coca-Cola Company revelara que un estudio corporativo reveló que los rumores de las redes sociales no crean un pico en las ventas a corto plazo. [31] [32]
Identificación
A veces es conveniente identificar cuándo una cuenta de Twitter está controlada por un robot de Internet . [33] Después de un período de prueba, Twitter implementó etiquetas para identificar cuentas de bots y tweets automatizados en febrero de 2022. [34] [35]
La detección de usuarios de Twitter no humanos ha sido de interés para los académicos. [33] [36]
En un artículo de 2012, [1] Chu et al. proponen los siguientes criterios que indican que una cuenta puede ser un bot (estuvieron diseñando un sistema automatizado):
"Sincronización periódica y regular" de los tweets;
Si el contenido del tweet contiene spam conocido ; y
La proporción de tweets desde dispositivos móviles versus 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 tweets cuatro o cinco veces más que los bots y que los bots continúan publicando tweets más largos con el tiempo. [37] Los robots también publican en intervalos de tiempo más regulares, por ejemplo, tuiteando a intervalos de 30 o 60 minutos. [37]
La Universidad de Indiana ha desarrollado un servicio gratuito llamado Botometer [38] (antes BotOrNot), que puntúa los usuarios de Twitter en función de su probabilidad de ser un Twitterbot. [39] [40] [41]
Una investigación reciente de EPFL argumentó que clasificar una cuenta de Twitter como bot o no no siempre es posible porque los piratas informáticos se apoderan de cuentas humanas y las utilizan como bots de forma temporal o permanente [42] y, en algunos casos, en paralelo con el propietario de la cuenta. [25]
Ejemplos
Existen muchos tipos distintos de bots de Twitter y sus finalidades varían de uno a otro. Algunos ejemplos incluyen:
@Betelgeuse_3 envía respuestas en respuesta a tweets que incluyen la frase "Beetlejuice, beetlejuice, beetlejuice". Los tweets se envían con la voz del personaje principal de la película Beetlejuice . [43]
@DBZNappa respondió con "¿¡QUÉ!? ¿NUEVE MIL?" a cualquiera en Twitter que haya usado la frase meme de Internet " más de 9000 ". La cuenta comenzó en 2011 y finalmente fue suspendida en 2015. [45]
@DearAssistant envía tweets de respuesta automática respondiendo a consultas complejas en inglés sencillo utilizando Wolfram Alpha . [6]
@DroptheIBot tuitea el mensaje: "La gente no es ilegal. Intente decir 'inmigrante indocumentado' o 'inmigrante no autorizado'" a los usuarios de Twitter que han enviado un tweet que contiene la frase "inmigrante ilegal". Fue creado por los periodistas estadounidenses de Fusion.net Jorge Rivas y Patrick Hogan. [47]
@everyword ha tuiteado cada palabra del idioma inglés. Comenzó en 2007 y tuiteó cada treinta minutos hasta 2014. [48]
@nyt_first_said tuitea cada vez que The New York Times usa una palabra por primera vez. Fue creado por el artista e ingeniero Max Bittker en 2017. [49] [50]
@factbot1 fue creado por Eric Drass para ilustrar lo que él creía que era un problema frecuente: el de las personas en Internet que creen en hechos sin fundamento que acompañan a las imágenes. [51]
@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 ". [52] @fckeveryword fue creado por otra persona después de la suspensión para resucitar la tarea, que completó en 2020. [53]
@Horse ebooks era un bot que ganó seguidores entre las personas que encontraban poéticos sus tweets. Ha inspirado varios robots de Twitter con el sufijo _ebooks que utilizan generadores de texto de Markov (o técnicas similares ) para crear nuevos tweets mezclando los tweets de su propietario. [54] Quedó inactivo luego de una breve promoción de Bear Stearns Bravo.
@infinite_scream tuitea y responde automáticamente con un grito de entre 2 y 39 caracteres. [55] Al menos parcialmente inspirado en El grito de Edvard Munch , [56] atrajo la atención de aquellos angustiados por la presidencia de Donald Trump [57] y las malas noticias. [56]
@MetaphorMagnet es un robot de inteligencia artificial que genera conocimientos metafóricos utilizando su base de conocimientos de propiedades y normas estereotipadas. Un robot complementario @MetaphorMirror combina estas metáforas con tweets de noticias. Otro robot complementario, @BestOfBotWorlds, utiliza metáforas para generar ideas falsamente religiosas. [58]
@RedScareBot tuitea en la personalidad de Joseph McCarthy en respuesta a publicaciones de Twitter que mencionan "socialista", "comunista" o "comunismo". [43]
@tinycarebot promueve acciones simples de cuidado personal entre sus seguidores, como recordar levantar la vista de las pantallas, tomar un descanso para salir y beber más agua. También enviará una sugerencia de cuidado personal si le envías un tweet directamente. [60]
@DisinfoNews Disinformation News Aggregator retuitea automáticamente los tweets que comparten artículos de noticias o trabajos científicos relacionados con la desinformación, bots o trolls de expertos relevantes en esos temas. [61]
Predominio
En 2009, según un estudio de Sysomos , se estimó que los bots de Twitter creaban aproximadamente el 24% de los tweets en Twitter. [62] Según la empresa, había 20 millones, menos del 5%, de cuentas en Twitter que eran fraudulentas en 2013. [63] En 2013, dos investigadores italianos calcularon que el 10 por ciento del total de cuentas en Twitter eran "bots", aunque otras estimaciones sitúan la cifra aún más alta. [64] Un importante estudio académico realizado en 2017 estimó que hasta el 15% de los usuarios de Twitter eran cuentas de bots automatizadas. [65] [66] Una estimación de 2020 sitúa la cifra en el 15% de todas las cuentas o alrededor de 48 millones de cuentas. [67]
Un estudio del MIT de 2023 encontró que las herramientas de terceros utilizadas para detectar bots pueden no ser tan precisas, ya que están entrenadas con datos que se recopilan de manera simplista, y cada tweet en estos conjuntos de capacitación luego es etiquetado manualmente por personas como un bot o un humano. [68] Ya en 2019, investigadores alemanes examinaron estudios que utilizaban Botswatch y Botometer, descartándolos como fundamentalmente defectuosos y concluyeron que (a diferencia de las cuentas de spam) no hay evidencia de que existan "bots sociales".
Impacto
La prevalencia de los bots de Twitter, junto con la capacidad de algunos bots de dar respuestas aparentemente humanas, ha permitido que estas cuentas no humanas adquieran una influencia generalizada. [70] [71] [22] [72] Las implicaciones sociales que estos robots de Twitter potencialmente tienen en la percepción humana son considerables según un estudio publicado por ScienceDirect Journal. Al observar 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 o lugares reales". El estudio concluyó que los bots de Twitter eran vistos como creíbles y competentes en comunicación e interacción, lo que los hacía adecuados para transmitir información en el ámbito de las redes sociales. [73]
Según un estudio de 2023, si las publicaciones se perciben como generadas por humanos o por robots depende del partidismo. [74]
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^ en realidad, esta fuente no parece respaldar ni la afirmación de "prevalencia" ni la influencia "generalizada"; Jay Hathaway simplemente presenta un ejemplo divertido de una herramienta para hostigar a los trolls: "Este robot de Twitter engaña a los trolls enojados para que discutan con él durante horas". El punto diario . 7 de octubre de 2016. Archivado desde el original el 19 de octubre de 2018 . Consultado el 18 de abril de 2017 .
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