La influencia de los bots en la elección americana

Cómo influyeron los bots políticos en esta elección

Casi el 20 por ciento de todos los tweets relacionados con las elecciones provienen de un ejército de influyentes robots.

Por Nanette Byrnes - MIT Technology Review

Si sus conversaciones políticas en las redes sociales parecen mecánicas y predecibles, podría ser porque está debatiendo con un robot.

Un estudio publicado el día antes de las elecciones encontró un estimado de 400.000 bots operando en Twitter que estaban twittando -y retweeted- a un ritmo notable, generando casi el 20 por ciento de todos los mensajes relacionados con las elecciones.

Además de ser numerosos, estos robots también son muy influyentes y capaces de distorsionar el debate en línea, según los autores Alessandro Bessi y Emilio Ferrara del Instituto de Ciencias de la Información de la Universidad del Sur de California.

Una cosa sigue siendo misteriosa: ¿quién los está creando? Eso es aún imposible de determinar, dijo Ferrara MIT Technology Review en una discusión sobre su estudio, llevado a cabo durante un mes este otoño, un período que incluyó los tres debates presidenciales. A continuación se muestra una transcripción editada.

En el estudio se mide la influencia de los bots, y encontrar que sea sorprendentemente alta. ŻPuedes explicar eso?

Medimos cuántas conexiones tiene una cuenta con otras cuentas y cuántos usuarios diferentes retweet esa cuenta. Lo que encontramos es que la gente no es muy buena para determinar si las fuentes de información a las que están expuestos son un humano o un bot. Los bots se están retweeted al mismo ritmo que los seres humanos. Dado que los bots son mucho más activos y producen [muchos más tweets] el subproducto es que están siendo retweeted mucho y se vuelven influyentes. Eso lleva a algunos problemas serios con retweeting-propagación de la desinformación, difusión de rumores, teorías de la conspiración, y así sucesivamente.


Este mapa del estudio muestra el volumen de tweets bots generados entre el 16 de septiembre y el 21 de octubre de 2016 por estado, lo que indica que un estado, Georgia, es el mayor contribuyente.


Este mapa del estudio refleja el volumen de tweets humanos generados entre el 16 de septiembre y el 21 de octubre de 2016 por estado. Muestra la conversación que es conducida por los estados más populosos, incluyendo California, Tejas, la Florida, Illinois, y Nueva York.

¿Espera que esto tenga un impacto en el resultado de las elecciones?

Es realmente difícil o incluso imposible hacer una interpretación de qué influencia tienen estas dinámicas en el resultado de la elección, la votación real y así sucesivamente. Una cosa en riesgo es la participación de votantes. Encontramos en algunos estados, en particular en el Sur y el Medio Oeste, hay mucho más bots que en cualquier otro estado. La gente podría pensar que hay un apoyo de base real allí, pero en realidad todo es generado por los bots.

Casi el 75 por ciento de los bots que encontró apoyaban al candidato republicano Donald Trump, y los mensajes en sus tweets eran diferentes.

Los bots que apoyan a Donald Trump están realmente produciendo una cantidad abrumadoramente grande de apoyo positivo para el candidato, mientras que en el caso de los partidarios de Hillary Clinton, más tweets son neutrales que positivos.

Los bots de medios sociales que se involucran en la política no es un fenómeno totalmente nuevo, pero usted encuentra que la hornada de este año es particularmente sofisticada.

Estos bots son más complejos, usando la inteligencia artificial para charlar con la gente. Pueden agregar el sentimiento en una discusión polarizada y quizás aún más polarizarlo.

Había sido más fácil identificar bots anteriores, pero ahora es increíblemente difícil para un humano hacer una determinación. Hice una prueba en mí mismo, y en algunas cuentas hay señales que son claras, como publicar 1.000 tweets por hora. En otros es más difícil. Parecen que se van a dormir [yendo fuera de línea por un período prolongado cada día]. Ellos tweet cinco, 10, 15 tweets en una fila, y luego ninguno durante una hora. Ellos clonan el comportamiento de las personas.