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miércoles, 4 de diciembre de 2019

Hashtags que hacen dudar de las noticias

#MeToo, #BlackLivesMatter y otros hashtags hacen que la gente dude de las noticias

Por Eugenia Ha Rim Rho ||  Quartz



Los hashtags conectan a las personas. ¿También se dividen?

Si eres conservador o liberal, lo más probable es que hayas encontrado un hashtag político en un artículo, un tweet o una historia personal compartida en Facebook.

Un hashtag es una etiqueta funcional ampliamente utilizada en motores de búsqueda y servicios de redes sociales que permiten a las personas buscar contenido que se encuentra bajo la palabra o frase, seguido del signo #.

Primero popularizado por Twitter en 2009, el uso de hashtags se ha generalizado. Casi todo lo político con la intención de atraer a una gran audiencia ahora está marcado con un hashtag pegadizo. Tomemos, por ejemplo, campañas electorales (#MAGA), movimientos sociales (#FreeHongKong), o llamados a leyes de apoyo u oposición (#LoveWins).

Junto con activistas y políticos, las compañías de noticias también están usando hashtags políticos para aumentar el número de lectores y contextualizar los informes en publicaciones breves y digeribles en las redes sociales. De acuerdo con Columbia Journalism Review, dicha práctica es una "buena forma de introducir una historia o perspectiva en el ciclo de noticias" y "una forma de descubrir qué quiere discutir el público y aprender más".

¿Es esto realmente cierto?

Nuestro experimento

Para averiguarlo, realizamos un experimento controlado en línea con 1.979 personas.

Probamos si las personas respondían de manera diferente a la presencia o ausencia de hashtags políticos, particularmente los #MeToo y # BlackLivesMatter más utilizados, en artículos de noticias publicados en Facebook por los principales medios de comunicación, como The New York Times y NPR.

Le mostramos al azar a cada persona una publicación de noticias que contenía o excluía el hashtag político. Luego les pedimos que comentaran el artículo y respondieran algunas preguntas al respecto.




La publicación de noticias original era idéntica a la de la derecha, excepto por el #MeToo en negrita seguido de la descripción del texto. Para la condición de control (izquierda), excluimos el hashtag en el texto de la publicación, así como la frase "#MeToo Prompts" en el título.

Descubrimos que los hashtags políticos no son una buena manera para que los medios de comunicación involucren a los lectores.

De hecho, cuando la historia incluía un hashtag, las personas percibían que el tema de las noticias era menos importante y estaban menos motivados para saber más sobre temas relacionados.

Algunos lectores también se inclinaron a ver las noticias con hashtags como más sesgadas políticamente. Esto fue especialmente cierto para los lectores más conservadores, que tenían más probabilidades de decir que una publicación de noticias era extremadamente partidaria cuando incluía un hashtag.

Del mismo modo, los hashtags también afectaron negativamente a los lectores liberales. Sin embargo, los lectores que se identificaron a sí mismos como "extremadamente liberales" no percibieron el contenido de las noticias de las redes sociales sobre cuestiones de género y raciales como partidistas, independientemente de la presencia del hashtag.



La publicación de noticias de la derecha es idéntica a la publicación de noticias original publicada en Facebook, excepto por el hashtag #MeToo en negrita en el texto de la publicación, que no se incluyó en la versión original.

Moderados politicos


Lo que realmente me interesó fue la reacción de la gente en el medio. Las personas que se identificaron como publicaciones políticamente moderadas percibieron que las publicaciones eran significativamente más partidistas cuando las publicaciones incluían hashtags.

De hecho, en sus comentarios, los encuestados políticamente moderados que vieron publicaciones de noticias con hashtags tenían más sospechas sobre la credibilidad de las noticias y se centraron más en la política del hashtag.


Tabla: La conversación, CC-BY-ND

Por ejemplo, en el grupo de hashtag, las personas políticamente moderadas mencionan repetidamente el hashtag sin comprometerse sustancialmente con cuestiones sociales relevantes:

“El tema #MeToo se está convirtiendo en algo así como los Kardashians. No puedes mirar las noticias sin que ambos encabecen las cosas. Es un tema importante, pero me estoy cansando de verlo una y otra vez ”.

Por el contrario, cuando los hashtags estaban ausentes, era más probable que los lectores discutieran las ideas y los valores centrales que el hashtag debía representar originalmente.

"Dar una plataforma y una voz a las víctimas a través de las redes sociales es una excelente manera de compartir la experiencia de uno cuando es incómodo hacerlo públicamente. Algunas personas tienen demasiado miedo de denunciar cualquier acoso o asalto debido a ser etiquetados como mentirosos, por lo que me alegro de que haya una manera de hacer un seguimiento de estas instancias sin que pasen desapercibidas ".

El lenguaje utilizado por los participantes del grupo hashtag en sus comentarios fue más emocionalmente extremo. Incluso aquellos que parecían estar a favor del movimiento hashtag usaron un lenguaje agresivo para transmitir apoyo al movimiento y se refirieron a aquellos en contra de él como "ustedes idiotas", alegando, "hay una razón por la cual [#MeToo] f **** - ¡¡¡ing existe, imbéciles !! ”

Fomentar un mejor discurso en línea

Estos hallazgos muestran que los políticos, activistas, organizaciones de noticias y compañías tecnológicas no pueden dar por sentado las prácticas comunes de las redes sociales.

Incluso una práctica simple, como marcar un tema social con un hashtag pegadizo, puede dar la impresión al público de que el contenido etiquetado, incluso el contenido de noticias publicado por las principales compañías de noticias, es hiperpartidista o falso.

Si queremos construir y mantener debates saludables en línea, entonces debemos comenzar a cuestionarnos cómo tales prácticas influyen en la salud democrática de Internet.

El uso de un hashtag puede atraer rápidamente la atención de la audiencia hacia problemas sociales apremiantes. Sin embargo, como muestra nuestro estudio, tal impulso viral puede ser perjudicial para la discusión en línea sobre temas sociales urgentes a largo plazo.

sábado, 3 de agosto de 2019

Visualización: La polarización en el senado norteamericano

Polarización en el Senado de los Estados Unidos

MSU


H. Polarización en el Senado de los EE. UU.

A medida que cambia el control del partido, los miembros de la mayoría compiten por la posición dentro del partido, mientras que los miembros de la minoría quedan dando vueltas alrededor de los carros. En las imágenes de red a cada lado de los gráficos, los bordes verdes indican una alianza positiva entre los senadores. Estos senadores patrocinaron más proyectos de ley juntos de lo esperado al azar. Dos puntos de senador se acercan si tienen una relación positiva. Los bordes rojos indican una evitación negativa entre senadores. Estos senadores patrocinaron menos proyectos de ley juntos de lo esperado al azar. Las relaciones entre senadores se han inferido utilizando el método de secuencia de grados estocásticos. Podemos ver que desde la 96a sesión del Senado hasta la 115a sesión del Senado, la polarización ha aumentado.

sábado, 20 de octubre de 2018

Operaciones de desinformación rusas en Twitter en 2016

Los Trolls internos: Cómo las operaciones de información rusas se infiltraron en las comunidades en línea en 2016



 Kate Starbird - Medium 

Para los investigadores en operaciones de desinformación e información en línea, ha sido una semana interesante. El miércoles, Twitter lanzó un archivo de tweets compartidos por cuentas de Internet Research Agency (IRA), una organización en San Petersburgo, Rusia, con supuestos vínculos con el aparato de inteligencia del gobierno ruso. Este archivo de datos proporciona una nueva ventana a las operaciones de información recientes de Rusia. El viernes, el Departamento de Justicia de los Estados Unidos presentó cargos contra una ciudadana rusa por su papel en las operaciones en curso y proporcionó nuevos detalles sobre sus estrategias y objetivos.

Las operaciones de información explotan los sistemas de información (como las plataformas de medios sociales) para manipular las audiencias con fines políticos y estratégicos; en este caso, uno de los objetivos era influir en la elección de los EE. UU. en 2016.

En nuestro laboratorio en la Universidad de Washington (UW), hemos estado estudiando accidentalmente estas operaciones de información desde principios de 2016. Estos desarrollos recientes ofrecen un nuevo contexto para nuestra investigación, y confirman de muchas maneras lo que pensábamos que estábamos viendo, en la intersección de las operaciones de información y el discurso político en los Estados Unidos, desde una perspectiva muy diferente.

Hace unos años, el estudiante de pregrado de la Universidad de Washington (y ahora doctorado) Leo Stewart inició un proyecto para estudiar conversaciones en línea sobre el movimiento #BlackLivesMatter. Esta investigación creció hasta convertirse en un proyecto de colaboración, conmigo, el estudiante de doctorado Ahmer Arif y la profesora asistente de iSchool Emma Spiro. A medida que la investigación evolucionó, comenzamos a centrarnos en "enmarcar concursos" dentro de lo que resultó ser una conversación en línea muy politizada.

El concepto de encuadre o marco tiene raíces interesantes y definiciones que compiten entre sí (ver Goffman, Entman, Benford y Snow). En términos simples, un marco es una forma de ver y comprender el mundo que nos ayuda a interpretar nueva información. Cada uno de nosotros tiene un conjunto de marcos que utilizamos para dar sentido a lo que vemos, oímos y experimentamos. Los marcos existen dentro de los individuos, pero también pueden ser compartidos. Enmarcar es el proceso de dar forma a los marcos de otras personas; en otras palabras, guiar cómo otras personas interpretan la información nueva. Podemos hablar sobre la actividad de enmarcar, ya que se lleva a cabo dentro de las aulas o mediante transmisiones de noticias, anuncios políticos o una conversación con un amigo que lo ayuda a comprender por qué es tan importante votar. Como probablemente pueda suponer, el encuadre puede ser una poderosa herramienta política.

Los concursos de engaños se producen cuando dos (o más) grupos intentan promover marcos o puntos de vista diferentes, por ejemplo, en relación con un evento histórico específico o un problema social emergente. Piense en las imágenes recientes del grupo de migrantes centroamericanos que intentan cruzar la frontera hacia México. Un marco para estas imágenes ve a estas personas como refugiados que intentan escapar de la pobreza y la violencia, y describe su movimiento coordinado (en la "caravana") como un método para garantizar su seguridad mientras viajan cientos de kilómetros con la esperanza de una vida mejor. Un marco de la competencia ve a esta caravana como un grupo caótico de invasores extranjeros, "incluidos muchos criminales", que marcha hacia los Estados Unidos (debido a las débiles leyes de inmigración creadas por los demócratas), donde causarán daños económicos y perpetrarán violencia. Estos son dos marcos distintos y podemos ver cómo las personas con motivos políticos están trabajando para refinar, resaltar y expandir su marco, y para socavar o ahogar el otro marco.

En 2017, publicamos un artículo que examina los concursos de marcos en Twitter relacionados con un subconjunto de conversaciones de #BlackLivesMatter que tuvieron lugar alrededor de los eventos de filmación en 2016. Consulte nuestro documento para ver los detalles metodológicos y la amplitud de los hallazgos. En ese trabajo, primero tomamos una vista de nivel meta de más de 66,000 tweets y 8,500 cuentas que eran altamente activas en esa conversación, creando un grafo de red (a continuación) basado en una métrica de "audiencia compartida" que nos permitió agrupar cuentas Basado en tener conjuntos similares de seguidores.

Figura 1. Grafo de cuentas de la “audiencia compartida” en las conversaciones de Twitter sobre los eventos #BlackLivesMatter y Shooting en 2016

Ese grafo reveló que, estructuralmente, la conversación de #BlackLivesMatter en Twitter tenía dos grupos o comunidades de cuentas distintas: una sobre la "izquierda" política que apoyaba a #BlackLivesMatter y otra sobre la "derecha" política que criticaba a #BlackLivesMatter. (Para obtener más información sobre los colores dentro del grupo a la derecha, lea el documento).

A continuación, realizamos un análisis cualitativo de los diferentes contenidos que compartían las cuentas en los dos lados diferentes de la conversación. Contenido, por ejemplo, como estos tweets (desde el lado izquierdo del grafo):


Tweet: Cops called elderly Black man the n-word before shooting him to death #KillerCops #BlackLivesMatter

Tweet: WHERE’S ALL THE #BlueLivesMatter PEOPLE?? 2 POLICE OFFICERS SHOT BY 2 WHITE MEN, BOTH SHOOTERS IN CUSTODY NOT DEAD.

Y estos tweets (desde el lado derecho del grafo):

Tweet: Nothing Says #BlackLivesMatter like mass looting convenience stores & shooting ppl over the death of an armed thug.

Tweet: What is this world coming to when you can’t aim a gun at some cops without them shooting you? #BlackLivesMatter.

En estos tweets, puedes ver los tipos de "concursos de engaños" que se llevaban a cabo. A la izquierda, el contenido se unió alrededor de los marcos que destacaban los casos en los que los afroamericanos eran víctimas de violencia policial, caracterizando esto como una forma de racismo sistémico e injusticia en curso. A la derecha, el contenido apoyaba marcos que destacaban la violencia dentro de la comunidad afroamericana, argumentando implícitamente que la policía actuaba razonablemente en el uso de la violencia. También puede ver cómo el contenido de la derecha intenta contrarrestar y socavar explícitamente el movimiento #BlackLivesMatter y sus marcos y, a su vez, cómo reacciona el contenido de la izquierda e intenta impugnar los contramarcos de la derecha.

Nuestra investigación reveló varios datos interesantes acerca de la estructura de los dos grupos distintos y la naturaleza del activismo "de base" que conforma ambos lados de la conversación. Una vez más, tendrás que leer el documento para obtener más información (ver abajo de este párrafo). Pero a un alto nivel, dos de nuestros principales puntos de partida fueron 1) cuán divididas estaban esas dos comunidades; y 2) cuán tóxico era gran parte del contenido.



Ese primer artículo fue aceptado para su publicación en otoño de 2017; terminamos la versión final a principios de octubre. Y entonces las cosas se pusieron interesantes.

Unas semanas más tarde, en noviembre de 2017, el Comité de Inteligencia de la Cámara de Representantes publicó una lista de cuentas que Twitter les dio, que se encontraron asociadas con la Agencia de Investigación de Internet (IRA) de Rusia y su campaña de influencia dirigida a la elección de los EE. UU. Las actividades de estas cuentas, las operaciones de información de las que formaban parte, se habían producido al mismo tiempo que las conversaciones politizadas que habíamos estado estudiando tan de cerca.

Al revisar la lista, notamos que reconocimos varios nombres de cuenta. Por lo tanto, decidimos realizar una verificación cruzada de la lista de cuentas con las cuentas en nuestro conjunto de datos #BlackLivesMatter. De hecho, docenas de cuentas en la lista aparecieron en nuestros datos. Algunas, como @ Crystal1Johnson y @TEN_GOP, estaban entre las cuentas más retwiteadas en nuestro análisis. Y algunos de los ejemplos de tweets que habíamos presentado en nuestro artículo anterior, incluidos algunos de los tweets más problemáticos, no fueron publicados por activistas "reales" de #BlackLivesMatter o #BlueLivesMatter, sino por cuentas de IRA.

Para obtener una mejor visión de cómo las cuentas IRA participaron en la conversación de Twitter #BlackLivesMatter, creamos otro grafo de red (a continuación) utilizando los patrones de retweet de las cuentas. Al igual que en el grafo anterior, vimos dos grupos diferentes de cuentas que tendían a retuitear otras cuentas en su grupo, pero no las cuentas en el otro grupo. Nuevamente, había un grupo de cuentas (a la izquierda, en magenta) que era pro-BlackLivesMatter y liberal / demócrata, y un grupo (a la derecha, en verde) que era anti-BlackLivesMatter y conservador / republicano.



Figura 2. Grafo de la red de retweets de cuentas en las conversaciones de Twitter sobre los eventos #BlackLivesMatter y Shooting en 2016

A continuación, identificamos y destacamos las cuentas que se identificaron como parte de las operaciones de información de la IRA. El grafo, en toda su espeluznante gloria, está abajo, con las cuentas IRA en Orange y otras cuentas en azul.


Figura 3. Grafo de la red retweets más cuentas IRA Troll (en naranja)

Como puede ver, las cuentas IRA habían personificado a activistas en ambos lados de la conversación. A la izquierda estaban las cuentas de IRA como @ Crystal1Johnson, @gloed_up y @BleepThePolice que representaron a las personas de activistas afroamericanos que apoyaron el movimiento #BlackLivesMatter. A la derecha estaban cuentas de IRA como @TEN_GOP, @USA_Gunslinger y @SouthLoneStar que pretendían ser ciudadanos o grupos políticos conservadores de los Estados Unidos que criticaban el movimiento #BlackLivesMatter.

El estudiante de doctorado Ahmer Arif realizó un profundo análisis cualitativo de las cuentas de IRA activas en esta conversación: estudió sus perfiles y tweets para comprender cómo elaboraron y mantuvieron cuidadosamente a sus personas. Le recomiendo que lea ese documento (especialmente los Resultados y la Discusión; el trabajo se reproduce al final de este párrafo). Entre otras observaciones, Ahmer describió cómo (como persona de inclinación izquierda que apoyaba #BlackLivesMatter) fue muy fácil problematizar gran parte del contenido de las cuentas en el lado "derecho" del grafo, parte de ese contenido, que incluía Las declaraciones e imágenes racistas y explícitamente antiinmigrantes fueron profundamente perturbadoras. Pero de alguna manera estaba más preocupado por su reacción al contenido IRA del lado izquierdo del grafo, contenido que a menudo se alineaba con sus propios marcos. A veces, este contenido lo dejó dudoso sobre si realmente se trataba de propaganda.



Esto subraya el poder y el matiz de estas estrategias. Estos agentes del IRA estaban representando caricaturas de ciudadanos políticamente activos de los Estados Unidos. En algunos casos, estas fueron caricaturas burdas de los peores tipos de actores en línea, utilizando la retórica más tóxica. Pero en otros casos, estas cuentas parecían personas comunes a nosotros, personas que se preocupan por las cosas que nos importan, personas que quieren las cosas que queremos, personas que comparten nuestros valores y marcos. Estos sugieren dos aspectos diferentes de estas operaciones de información.

Primero, estas operaciones de información nos apuntan dentro de nuestras comunidades en línea: los lugares a los que vamos para escuchar nuestras voces, hacer conexiones sociales y organizar acciones políticas. Se están infiltrando en estas comunidades actuando como otros miembros de la comunidad, desarrollando confianza, reuniendo audiencias. En segundo lugar, estas operaciones comienzan a aprovechar esa confianza para diferentes objetivos, para orientar a esas comunidades hacia los objetivos estratégicos de los operadores (en este caso, el gobierno ruso).
Uno de estos objetivos es "sembrar división" - para poner presión en las fallas en nuestra sociedad. Una sociedad dividida que se vuelve contra sí misma, que no puede unirse y encontrar un terreno común, es una que se manipula fácilmente. Observe cómo las cuentas de color naranja en el grafo (Figura 3) se encuentran en el exterior de los grupos: tal vez pueda imaginarlos literalmente separando a las dos comunidades. Los agentes rusos no crearon una división política en los Estados Unidos, pero estaban trabajando para alentarla.

El segundo objetivo es formar a estas comunidades hacia sus otros objetivos estratégicos. No es sorprendente que, considerando lo que ahora sabemos sobre su estrategia 2016, las cuentas IRA a la derecha en este grafo convergieron en apoyo de Donald Trump. Su actividad a la izquierda es más interesante. Como habíamos discutido en nuestro artículo anterior (escrito antes de conocer las actividades de IRA), las cuentas en el grupo pro # BlackLivesMatter de la izquierda estaban muy divididas en el sentimiento acerca de Hillary Clinton y la elección de 2016. Cuando nos fijamos específicamente en las cuentas IRA de la izquierda, encontramos que criticaban constantemente a Hillary Clinton, destacando las declaraciones anteriores que percibían como racistas y alentando a las personas de izquierda que no votaban por ella. Por lo tanto, podemos ver las cuentas IRA utilizando dos estrategias diferentes en los diferentes lados de la gráfica, pero con el mismo objetivo (de elegir a Donald Trump).

La conversación #BlackLivesMatter no es la única conversación política a la que se dirige el IRA. Con los nuevos datos proporcionados por Twitter a principios de esta semana, podemos ver que hubo varias comunidades de conversación en las que participaron, desde derechos de armas hasta temas de inmigración y debates sobre vacunas. Dando un paso atrás y teniendo en cuenta estos puntos de vista de los datos, debemos tener cuidado, tanto en el caso de #BlackLivesMatter como en estos otros públicos de problemas, para resistir la tentación de decir eso, porque estos movimientos o comunidades fueron atacados por las operaciones de información rusas. , que por lo tanto son ilegítimos. El hecho de que las cuentas IRA enviaran mensajes que apoyen a #BlackLivesMatter no significa que A) que la eliminación de la injusticia racial en los Estados Unidos esté alineada con los objetivos estratégicos de Rusia; o B) que #BlackLivesMatter es un brazo del gobierno ruso. (Los agentes de la IRA también enviaron mensajes diciendo exactamente lo contrario, por lo que podemos suponer que son como máximo ambivalentes). Si acepta esto, también debería poder pensar de manera similar sobre las actividades de la IRA que respaldan los derechos de las armas y terminan con la inmigración ilegal en los Estados Unidos. Es probable que Rusia no se preocupe por la mayoría de los problemas domésticos en los Estados Unidos. Su participación en estas conversaciones tiene un conjunto diferente de objetivos: socavar a los Estados Unidos dividiéndonos, erosionar nuestra confianza en la democracia (y otras instituciones) y apoyar resultados políticos específicos Eso debilita nuestras posiciones estratégicas y fortalece las suyas. Esos son los objetivos de sus operaciones de información.

Una de las cosas más sorprendentes de la era de Internet es la forma en que nos permite unirnos, junto con las personas de al lado, en todo el país y en todo el mundo, y trabajar juntos para lograr causas compartidas. Hemos visto los aspectos positivos de esto con el voluntariado digital durante eventos de desastre y activismo político en línea durante eventos como la Primavera Árabe. Pero algunos de los mismos mecanismos que hacen que la organización en línea sea tan poderosa también nos hacen particularmente vulnerables, en estos espacios, a tácticas como las que usa el IRA. Transmitir las recomendaciones de Ahmer Arif, si pudiéramos dejar a los lectores con un solo objetivo, es ser más reflexivos acerca de cómo interactuamos con la información en línea (y en otros lugares), para sintonizar con cómo esta información nos afecta (emocionalmente) y para considerarla. cómo las personas que buscan manipularnos (por ejemplo, moldeando nuestros marcos) no nos están simplemente gritando desde el "otro lado" de estas divisiones políticas, sino que cada vez más intentan cultivarnos y darnos forma desde nuestras propias comunidades.

sábado, 30 de junio de 2018

Análisis de hashtag italianos

#Censimento y #Salvinischedacitutti vistos con análisis de redes sociales

Dr Who


Ayer, Twitter ha introducido sus propios hashtags: #Censimento y, posteriormente, #Salvinischedacitutti. El tema es conocido. Analicé el fenómeno con el análisis de redes sociales, tomando datos en línea.
#Censimento y #Salvinischedacitutti: el patrón polarizado del análisis de redes sociales

La geografía relacional que emerge en el hashtag #Censimento se polariza: grupos de personas que discuten sobre el mismo tema, pero con diferentes puntos de vista.

Las discusiones polarizadas se caracterizan por dos grupos grandes y densos que tienen poca conexión entre ellos. Los temas que se discuten son a menudo altamente conflictivos y temas candentes o cuestiones políticas. En realidad, generalmente hay poca conversación entre estos grupos, a pesar del hecho de que están enfocados en el mismo tema. Esto significa que la gente no está discutiendo. Se ignoran mutuamente mientras apuntan a diferentes recursos web y usan diferentes hashtags.

#Census y #Salvinischedacitutti: datos y eventos

En el cuadro inmediatamente anterior, el grupo superior está formado por personas que están en contra del tema, y ​​viceversa, el grupo a continuación. Esta primera consulta de la red produjo 3652 nodos con 4662 informes.

En el transcurso del día, hacia la tarde, el hashtag #Salvinischedacitutti comienza a ser tendencia (probablemente para legitimar aún más una posición contraria al #Censimento). El patrón se repite. Preciso. El grupo en la parte superior está formado por personas que están en contra, y viceversa en el grupo a continuación. La consulta tomó 3198 nodos con 4012 informes.


La subida del hashtag #Salvinischedacitutti en detrimento del hashtag #Censimento no ha cambiado la sustancia de las conversaciones. Al analizar los datos que me permitieron construir al nuevo sociografista, surgieron algunos aspectos. En particular: el cluster inferior tiene dos muy grandes nodos: uno a la derecha tiene un valor de atractivo igual a 395, uno a la izquierda, un valor de 335. La salida "fuerza" está dada por su base seguidor potencial base: la primera tiene más de 49K y el segundo algo más de 11K. Pueden ser, por coherencia, considerados influyentes, pero no para acciones de segundo nivel por los conectores, de hecho, no vemos una viralidad porque la RT no generó el efecto de cadena. En el clúster superior, el nodo con la mayor fuerza potencial tiene poco más de 4K seguidor, extremadamente desequilibrado en términos potenciales y con una capacidad atractiva de solo 156.

#Salvinischedacitutti: la fuerza del hashtag

Durante la noche, el hashtag #Salvinischedacitutti mantuvo la tendencia principal de Twitter. I riscaricato datos y que tenía una confirmación del patrón polarizado, pero encontró que había una migración de conversaciones sobre: ​​la tasa de nudos presente nell'hashtag #Censimento superponen con los de #Salvinischedacitutti es igual a 62% . Esta migración ha fortalecido aún más las posiciones de las personas que se oponen a ella. La fecha al aplicar el algoritmo OpenOrd nos muestra perfectamente este refuerzo. La banda azul de la izquierda está formada por personas que se oponen al tema tiene diferentes interconexiones que van a las afueras de la gráfica, mientras que el otro grupo es "Castillo" sólo un par de probar el contenido, el hecho de no tener argumentos.



Al comparar a los sociólogos de los dos hashtags que estamos analizando, es claro que el patrón polarizado es una constante, y está claro que el grupo de personas opuesto al tema se fortalece en términos de interconexiones.

En la noche, alrededor de las 22:00, los volúmenes de las conversaciones han perdido fuerza, haciendo que el hashtag salga de la tendencia.

viernes, 11 de mayo de 2018

Hashtag "Help Catalonia" y la clásica polarización política



En verde los mensajes en castellano y en rojo los que estuvieron en inglés.



Ampliación del cluster en inglés. Aún en este cluster, el castellano siguió siendo importante.

sábado, 3 de marzo de 2018

Trolls rusos apoyan la ultraderecha italiana

Las redes rusas se activaron para impulsar a la ultraderecha en Italia


Un análisis de redes sociales revela cómo medios del Kremlin han fomentado los discursos xenófobos


David Alandete y Daniel Verdú
El País

La maquinaria de injerencias rusa ha centrado sus esfuerzos en los pasados meses en una campaña de desinformación sobre la situación migratoria en Italia con el objetivo de impulsar a partidos radicales ante las elecciones generales del domingo. Según un análisis de 1.055.774 mensajes de 98.191 usuarios en redes sociales al que ha tenido acceso EL PAÍS, un entramado de perfiles de activistas contra la inmigración y las ONG emplearon sobre todo enlaces publicados por Sputnik, un medio propiedad del Gobierno ruso que opera entre otros idiomas en italiano, para propagar la falsa imagen de una Italia invadida por unos refugiados responsables del desempleo y de la inflación, en una crisis agravada por la pasividad de los políticos europeístas y en última instancia por la Unión Europea.

Algunos ejemplos de las informaciones publicadas por Sputnik son “En 2065 la cuota de inmigrantes en Italia podría superar el 40% de la población total” o “El caos de los inmigrantes es el inicio de una guerra social”. Alto Data Analytics, una compañía internacional centrada en la aplicación de big data e inteligencia artificial para el análisis de opinión pública en medios y redes sociales, ha facilitado a este diario un estudio de 3.164 fuentes de contenido como noticias, entradas de blogs y vídeos con publicaciones entre el 1 de febrero y el 31 de julio de 2017. La conclusión es que Sputnik ha sido muy influyente a la hora de radicalizar el debate sobre la crisis migratoria. De todos los medios internacionales que operan en Italia, ese medio ruso es el segundo más influyente, tras la versión italiana del Huffington Post, según las mediciones de Alto, cuyos algoritmos consideran el número de usuarios y la intensidad con la que se comparten los enlaces de los distintos medios en redes sociales de forma similar a como lo harían los algoritmos de Google.

El debate sobre la migración ha impregnado completamente la campaña política italiana dejando apenas espacio para otros temas. Según las encuestas, la formación que no tenga una posición clara al respecto no saldrá en la foto del próximo domingo. Un reflejo evidente de los episodios es la tensión en la calle y en las redes sociales, donde desde hace meses han dejado de existir los matices y triunfan cada vez más las posiciones radicalizadas. El auge de La liga, el partido de tintes xenófobos que preside Matteo Salvini y que forma parte de la potente coalición de centroderecha que lidera Silvio Berlusconi, o Casa Pound, una formación declarada abiertamente fascista que aspira a entrar en el Parlamento, son dos ejemplos.

Sputnik fue una parte central pero no la única en esa estrategia de desestabilización de Italia. A ese medio ruso se le sumó un entramado de pequeños sitios web centrados de forma casi exclusiva en mensajes contra la inmigración como ‘Todos los crímenes de los inmigrantes’, ‘El populista’ o ‘Italia patria mía’. Un indicio de la actividad de cuentas automatizadas o bots, utilizadas para viralizar contenido, es que con el doble de integrantes, la comunidad a favor de la inmigración publicó menos de la mitad del contenido que la que se opone a la entrada de refugiados a Italia. En Twitter, una de las redes sociales analizadas, los mensajes contra la inmigración supusieron un 68% del total.

lunes, 11 de diciembre de 2017

El ecosistema mediático de la derecha (norteamericana)

Yochai Benkler: El ecosistema mediático de la derecha
Shorenstein Center.




Yochai Benkler, profesor de la Facultad de Derecho de Harvard y co-director del Centro Berkman Klein para Internet y Sociedad en Harvard, habló de su reciente estudio sobre los medios conservadores y la elección de 2016, que analizó más de 1,25 millones de artículos publicados en línea Entre el 1 de abril de 2015 y el Día de la Elección, 2016. A continuación se presentan algunos aspectos destacados de la conversación, así como la grabación de audio.

Descargue las diapositivas de presentación.

Una red con influencia significativa


"Breitbart no estaba solo, sino que estaba enredado en una red de sitios [tales como Infowars y The Daily Caller] ... estos son los nodos centrales en la red de propaganda que fue la base de la subida de Donald Trump. Fue dirigido no sólo para capturar la Casa Blanca, sino ante todo para capturar al Partido Republicano ".

"Esto no es sólo de interés histórico, esta red está ahora lista y salta para apoyar el mensaje del Presidente ... todos están trabajando juntos y luego son amplificados y replicados por Fox News, que es la salida que en última instancia captura, como Sabemos por el estudio de Pew, el 40 por ciento de los votantes de Trump ".

Los nuevos medios derechistas

"Aparte de Rush Limbaugh ... casi no existía nada antes de que Fox se creara en 1996. Nada de esto existía cuando Ronald Reagan fue elegido, nada de esto existía cuando Bill Clinton fue elegido, es todo nuevo. Comienza con AM talk radio después de que la Doctrina de Equidad fue derogada en 1985, se mueve en el 96 cuando el cable llega a suficientes hogares que la estrategia de mercado de apuntar estrechamente a un público políticamente comprometido se hace viable. Entonces la mayor parte de lo que estamos viendo aquí, aparte de Breitbart, que es en 2007, surge después de Obama como la fundación de la Tea Party ".


Polarización asimétrica

La asimetría sugiere fuertemente que no estamos mirando a un fenómeno tecnológicamente determinado, sino más bien a un fenómeno político, cultural, socialmente impulsado ...

"Hay un espejo izquierdo, por así decirlo, pero en gran parte se creó en 2002 hasta el 2008. Netroots es la fuente de gran parte de la emoción sobre la posibilidad de la organización progresiva en línea, y está mucho más estrechamente vinculada y esta es la Punto crítico- a las fuentes convencionales tradicionales que estaban allí en 1980 cuando Walter Cronkite seguía firmando ".

"Lo que ves es un modelo claramente asimétrico de polarización. En los debates sobre la polarización en el Congreso y sobre la polarización mediática, y la idea de burbujas de filtro, hay un sentido de un fenómeno general simétrico, tecnológicamente impulsado, particularmente en el lado de los medios de comunicación. La asimetría sugiere fuertemente que no estamos mirando un fenómeno tecnológicamente determinado, sino más bien un fenómeno político, cultural y socialmente impulsado, que utiliza las ventajas de la tecnología para saltar sobre los guardianes tradicionales y crear su propio ecosistema de medios ".

Cómo los medios derechistas formaron narrativas más amplias de los medios de comunicación

"Un factor crítico aquí es la capacidad de dar forma al discurso en los medios tradicionales ... un resultado muy claro que usted ve es que la cobertura de Clinton estaba sobre todo en escándalos, y muy poco en sustancia, mientras que Trump consiguió sus ediciones mucho más que escándalos . En concreto, se centró en los correos electrónicos de Clinton, en segundo lugar en la Fundación Clinton ... mientras que para Trump, es la inmigración, los empleos y hasta el comercio, más que cualquier otro tema de escándalo ... La inmigración es el tema de Breitbart, no Fox News. Breitbart forzó la inmigración en el GOP, ellos no la quitaron. "

Los retos futuros y el papel del periodismo

Nada hace que la gente se preocupe por una institución más que por el claro sentido de que están a punto de perderla ...

"Si pensamos que las noticias falsas son el problema, hacemos preguntas como, ¿cómo pueden Facebook y Google cambiar sus algoritmos de publicidad para disuadir a la gente que intenta ganar dinero? O, ¿cómo creamos una bandera de Facebook para que los usuarios adviertan de noticias falsas? Esto puede no ser totalmente irrelevante, pero fundamentalmente, cuando entendemos que estamos en un universo de desinformación y propaganda, nos enfrentamos a la pregunta básica de: ¿Cómo mantener una democracia en presencia de esfuerzos intencionales para negar la validez de la base Métodos de definición de la gama de desacuerdo razonable? ¿Cómo podemos mantener la democracia cuando todas las profesiones que afirman tener una base prepolítica para el conocimiento compartido, sobre la cual los ciudadanos pueden unirse para entender su destino compartido, son desafiadas? Son los periodistas, los científicos, los jueces, cada uno de estos mecanismos de juicio independiente son cuestionados. ¿Cómo podemos responsabilizar a los gobiernos cuando se pierde el conocimiento compartido de ciertos hechos? "

"Enfatizaré un hecho optimista de todo esto. Los medios tradicionales siguen manteniendo un papel, no quizás entre las élites de la derecha radical, sino en la amplia población. Y hay una oportunidad para una edad de oro del periodismo ahora, porque nada hace que la gente se preocupe por una institución más que la clara sensación de que están a punto de perderla, y las consecuencias de perderla. Especialmente para los periodistas ... entender su papel profesional no sólo como contar una buena historia, no sólo como ganar dinero para su organización, sino fundamentalmente, sobre ser una fuente importante de verdad independiente sobre la cual una democracia puede ser construida, nunca, o al menos No durante mucho tiempo, tan palpable en los Estados Unidos ".

Artículo y foto de Nilagia McCoy del Centro Shorenstein.

viernes, 14 de julio de 2017

Ley natural: Los tweets políticos generan polarización

Un grafo muestra cómo los tweets moralmente indignados permanecen dentro de su burbuja política




Los tweets rojos y azules no interactúan mucho. (William Brady et al)


Escrito por Olivia Goldhill | Quartz


"America first"

Miles de personas en todo el mundo han hecho emocionadamente un punto político con un tweet bien afilado e ingenioso. Todo lo que se necesita es 140 caracteres para hacer un argumento rotundo, y el hombre se siente bien para obtener unos retweets.
Pero, independientemente de lo persuasivos o divertidos que sean sus tweets, es probable que no sea bien recibido por alguien que no esté de acuerdo con usted. Un estudio de más de medio millón de tweets, publicado recientemente en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias, muestra que los tweets moralmente indignados tienden a ser ampliamente retweeted dentro de sus esferas políticas, pero rara vez escapan de sus burbujas.
Los investigadores, dirigidos por el psicólogo William Brady de la Universidad de Nueva York, comenzaron analizando el lenguaje utilizado en 563.312 tweets sobre tres temas polémicos: control de armas, matrimonio entre personas del mismo sexo y cambio climático. Ellos ordenaron los tweets según su uso del lenguaje moral (por ejemplo, la palabra "deber"), lenguaje emocional (por ejemplo, "miedo") y lenguaje que es tanto moral como emocional (por ejemplo, "odio"). Los tweets que eran estrictamente morales o puramente emocionales no tenían un mayor número de retweets, pero los investigadores encontraron un aumento del 20% en retweets por palabra moral-emocional añadida.

A continuación, los investigadores analizaron cuánto de este intercambio ocurrió en redes ideológicas. Ellos estimaron la inclinación ideológica de cada tweeter usando un algoritmo que mide la persuasión política basada en redes seguidoras. Para cada tweet, calcularon el número de retweets de aquellos con la misma ideología que el autor, en comparación con aquellos con una ideología diferente. En general, encontraron mucho más retweets en grupo que fuera de grupo para mensajes sobre el control de armas y el cambio climático. (Los resultados para los tweets de matrimonio del mismo sexo tienden en la misma dirección, pero no son estadísticamente significativos).
El gráfico de red anterior es una visualización de esos hallazgos, con el azul representando a tweeters liberales y rojo representando conservadores. Los puntos representan tweets en todos los temas políticos, mientras que las líneas representan retweets. Aunque hay cierta interacción entre los dos grupos, el rojo y el azul permanecen en gran medida separados. Incluso las palabras más morales o emocionales, al parecer, no son lo suficientemente poderosas como para inducir un retweet desde el otro lado del pasillo.

sábado, 10 de diciembre de 2016

Clintonians vs Trumpians: Periodistas polarizados a muerte

Narrativas paralelas
Los partidarios de Clinton y Trump realmente no se escuchan en Twitter





Por Alex Thompson - Vice News

Cuando Donald Trump llegó a la victoria en el Colegio Electoral el 8 de noviembre, tal vez ningún grupo se sorprendió más que los periodistas, que habían comprado en las encuestas mostrando que Hillary Clinton estaba constantemente varios puntos porcentuales por delante en los estados clave.

Pero puede haber otra razón por la que no lo vieron venir: Los periodistas pasan mucho tiempo en Twitter, y su burbuja de información rara vez incluye partidarios de Trump. Eso es de acuerdo con un nuevo análisis del proyecto Electome en el MIT Media Lab proporcionado exclusivamente a VICE News.

El análisis del MIT -que usó el conjunto completo de datos de la compañía de medios sociales- muestra que en Twitter, los partidarios de Trump formaron un grupo particularmente insular cuando hablaban de política durante las elecciones generales. Tenían pocas conexiones con partidarios de Clinton o con los principales medios de comunicación. Por el contrario, los partidarios de Clinton estaban más astillados y verificaban que los periodistas a menudo se superponían dentro de sus redes seguidoras mutuas.




Los datos no pueden sacar ninguna conclusión definitiva sobre por qué los usuarios de Twitter se volvieron tan polarizados durante la campaña de 2016, pero proporciona una mirada sorprendente en cómo lo hicieron. Quizás las redes de Twitter más orientadas a Clinton exponen una sutil forma de sesgo político, o tal vez los partidarios de Trump se separaron de estos usuarios para evitar hechos incómodos.

"Todo esto pinta una sombría imagen del discurso político en línea", dijo John West, periodista de datos del MIT Media Lab, quien trabajó en el estudio. "Es uno balcanizado por la ideología y la cuestión-interés, con poco potencial para el flujo de información entre los capullos en línea - o entre el fuerte y importante grupo de exclusivos Trump seguidores y los usuarios de medios institucionalizados que se supone que son el sistema inmunológico del discurso político.

En los Estados Unidos, la gente twitteó mil millones de veces sobre las elecciones de 2016 desde agosto de 2015 hasta el día de las elecciones (8 de noviembre), según Twitter. El volumen de la conversación -incluso de los propios candidatos- proporcionó al MIT un tesoro de datos sobre la forma en que los estadounidenses discutieron una de las contiendas presidenciales más polémicas de la historia.

Electome descubrió que seguir a Trump o Clinton en el sitio de redes sociales era un indicador fiable de apoyo para ese candidato. Dos investigadores del MIT Media Lab analizaron de forma independiente a cientos de seguidores exclusivos de Trump y Clinton para anotar su nivel de apoyo a los candidatos. "En casi todos los casos, ser un seguidor exclusivo de un candidato era predictivo de apoyo para ese candidato", dijo Soroush Vosoughi, un asociado postdoctoral en el Laboratorio de Máquinas Sociales del MIT que trabajó en el proyecto.

Como se puede ver en las imágenes, ese soporte tuvo un efecto en el flujo de información de un usuario, ya que la gente parecía cortarse de los usuarios que apoyaban a un candidato diferente.

Electome utilizó sus algoritmos de aprendizaje automático para medir todas las conversaciones políticas entre el 1 de junio y el 18 de septiembre de este año sobre temas como armas, inmigración, terrorismo, empleo, asuntos raciales, personas de la tercera edad y la Seguridad Social, la economía y la educación. El grupo primero buscó lo que llamó términos de "alta precisión" y hashtags como "2ª Enmienda" y "#buildthewall" que claramente se relacionaban con temas específicos como armas e inmigración. A partir de ahí, utilizó esas palabras para enseñar a su sistema de clasificación a expandir los posibles términos y hashtags que podrían relacionarse con ciertos temas, incluyendo errores de ortografía de los mismos.



Vosoughi dijo que Electome también se esforzó por seguir la conversación política en tiempo real para hacer que sus categorías de emisión fueran lo más precisas posible. "Dado que la conversación en torno a las elecciones es muy dinámica y nuevos términos y frases se introducen en la conversación constantemente, nuestro sistema automáticamente se re-entrena una vez a la semana para que esté al tanto de los términos y frases más actualizados" él dijo.

Los científicos de datos construyeron una red de todos los seguidores mutuos alrededor de cada edición, filtrados hacia fuera los usuarios que intentaban probablemente conseguir seguidores siguiendo muchas otras cuentas, y después funcionaron un algoritmo del PageRank para determinar los 50 usuarios más importantes en las conversaciones sobre cada uno tema.

A partir de ahí, Electome trazado los 50 usuarios y sus seguidores en los mapas que muestran la conversación política. Los mapas no muestran la totalidad de los mil millones de tweets políticos de este ciclo, pero las imágenes ofrecen una sofisticada representación de esa red.

Hay una fuerte advertencia a todo esto: los usuarios de Twitter son un subconjunto de auto-selección no necesariamente representativo de América. Los datos no incluyen la conversación en Facebook, por ejemplo, que informó que 128 millones de personas en los Estados Unidos utilizaron su plataforma social para hablar de la elección desde el 23 de marzo de 2015 hasta el 1 de noviembre de este año, Para sus cálculos. A estos usuarios de Facebook les gustó, publicaron, comentaron o compartieron cosas sobre la elección.

Sin embargo, Twitter es una red grande de 67 millones de usuarios mensuales activos en los Estados Unidos que pueden convertirse en un vibrante y a menudo caustico foro político. Los resultados de Electome sugieren que incluso cuando los votantes tienen acceso instantáneo a más información y perspectivas que nunca, se segregan en grupos de personas con ideas afines, a menudo con poca conexión con quienes tienen otras opiniones.

Los periodistas eran tan culpables como los partidarios de separarse. Mediante el sacrificio a través de los usuarios verificados, Electome mapeó donde muchos periodistas cayeron dentro de la conversación y encontró que estaban en su mayoría desconectados de los partidarios de Trump.



Esto podría ayudar a explicar por qué muchos periodistas fueron sorprendidos desprevenidos por la profundidad del apoyo de Trump - y por qué la búsqueda de alma en los medios de comunicación continúa mucho después del Día de las Elecciones.


miércoles, 30 de noviembre de 2016

Tecnología para atacar las fuentes de desinformación en medios sociales

Desinformación en las redes sociales: ¿Puede la tecnología salvarnos?
The conversation


Compartiendo hashtags de la elección: Los puntos son cuentas de Twitter; Las líneas muestran retweeting; Los puntos más grandes son retweeted más. Los puntos rojos son bots probables; Los azules son probablemente seres humanos. Clayton Davis, CC BY-ND

Autor Filippo Menczer
Profesor de Informática e Informática; Director del Centro de Redes Complejas y Sistemas de Investigación, Universidad de Indiana, Bloomington


Si obtienes tus noticias de las redes sociales, como la mayoría de los estadounidenses, estás expuesto a una dosis diaria de engaños, rumores, teorías conspirativas y noticias engañosas. Cuando todo está mezclado con información confiable de fuentes honestas, la verdad puede ser muy difícil de discernir.

De hecho, el análisis de mi equipo de investigación de datos y seguimiento de rumores de la Universidad de Columbia Emergent sugiere que esta desinformación es tan probable que vaya viral como información confiable.

Muchos están preguntando si este ataque de desinformación digital afectó el resultado de las elecciones estadounidenses de 2016. La verdad es que no sabemos, aunque hay razones para creer que es totalmente posible, sobre la base de análisis anteriores y los recuentos de otros países. Cada pieza de desinformación contribuye a la formación de nuestras opiniones. En general, el daño puede ser muy real: si la gente puede ser engañada para poner en peligro la vida de nuestros hijos, como lo hacen cuando se optan por inmunizaciones, ¿por qué no nuestra democracia?

Como investigador de la propagación de la desinformación a través de los medios de comunicación social, sé que limitar la capacidad de los falsificadores de noticias para vender anuncios, como anunció recientemente Google y Facebook, es un paso en la dirección correcta. Pero no limitará los abusos impulsados ​​por motivos políticos.


Explotación de medios sociales

Hace unos 10 años, mis colegas y yo realizamos un experimento en el que aprendimos que el 72 por ciento de los estudiantes universitarios confiaban en vínculos que parecían originados por amigos, incluso hasta el punto de ingresar información de inicio de sesión personal en sitios de phishing. Esta vulnerabilidad generalizada sugiere otra forma de manipulación maliciosa: La gente también podría creer que la desinformación que reciben al hacer clic en un enlace de un contacto social.

Para explorar esa idea, he creado una página web falsa con noticias aleatorias generadas por computadoras, como "Celebrity X en la cama con Celebrity Y!". Los visitantes del sitio que buscaban un nombre activarían el script para fabricar automáticamente una Historia de la persona. Incluí en el sitio un descargo de responsabilidad, diciendo que el sitio contenía texto sin sentido y "hechos" inventados. También colocé anuncios en la página. Al final del mes, recibí un cheque por correo con los ingresos de los anuncios. Esa era mi prueba: las noticias falsas podían ganar dinero contaminando Internet con falsedades.

Lamentablemente, yo no era el único con esta idea. Diez años más tarde, tenemos una industria de falsas noticias y desinformación digital. Los sitios de Clickbait fabrican bromas para ganar dinero con anuncios, mientras que los llamados sitios hiperpartidistas publican y difunden rumores y teorías de conspiración para influir en la opinión pública.

Esta industria se ve reforzada por lo fácil que es crear bots sociales, cuentas falsas controladas por software que parecen personas reales y por lo tanto pueden tener una influencia real. Investigaciones en mi laboratorio descubrieron muchos ejemplos de falsas campañas populares, también llamadas de astroturfing político.

En respuesta, desarrollamos la herramienta BotOrNot para detectar bots sociales. No es perfecto, pero lo suficientemente preciso como para descubrir campañas de persuasión en los movimientos Brexit y antivax. Usando BotOrNot, nuestros colegas encontraron que una gran parte de la charla en línea sobre las elecciones de 2016 fue generada por bots.



En esta visualización de la propagación del hashtag # SB277 sobre una ley de vacunación de California, los puntos son cuentas de Twitter publicando usando ese hashtag, y las líneas entre ellos muestran retweeting de mensajes hashtagged. Los puntos más grandes son cuentas que se retweeted más. Los puntos rojos son bots probables; Los azules son probablemente seres humanos. Onur Varol, CC BY-ND


Creación de burbujas de información

Los seres humanos somos vulnerables a la manipulación por la desinformación digital gracias a un complejo conjunto de sesgos sociales, cognitivos, económicos y algorítmicos. Algunos de estos han evolucionado por buenas razones: Confiar en las señales de nuestros círculos sociales y rechazar la información que contradice nuestra experiencia nos sirvió bien cuando nuestra especie se adaptó a evadir a los depredadores. Pero en las actuales redes en línea, una conexión de red social con un teórico de la conspiración en el otro lado del planeta no ayuda a informar mis opiniones.

Copiar a nuestros amigos y no seguir a los que tienen diferentes opiniones nos dan cámaras de eco tan polarizadas que los investigadores pueden decir con alta precisión si usted es liberal o conservador por sólo mirar a sus amigos. La estructura de la red es tan densa que cualquier desinformación se extiende casi instantáneamente dentro de un grupo, y así segregada que no llega al otro.

Dentro de nuestra burbuja, estamos expuestos selectivamente a información alineada con nuestras creencias. Ese es un escenario ideal para maximizar el compromiso, pero uno perjudicial para desarrollar un escepticismo saludable. El sesgo de confirmación nos lleva a compartir un titular sin ni siquiera leer el artículo.

Nuestro laboratorio obtuvo una lección personal en esto cuando nuestro propio proyecto de investigación se convirtió en el tema de una campaña de desinformación viciosa en el período previo a las elecciones de mitad de mandato de los Estados Unidos en 2014. Cuando investigamos lo que estaba sucediendo, encontramos falsas noticias sobre nuestra investigación que eran compartidas predominantemente por los usuarios de Twitter dentro de una cámara de eco partidista, una comunidad grande y homogénea de usuarios políticamente activos. Estas personas se apresuraron a retweet e impermeables a debunking información.




En este gráfico de cámaras de eco en la Twittersfera, puntos morados representan a las personas difundir afirmaciones falsas sobre el proyecto de investigación Truthy; Las dos cuentas que trataban de desacreditar la información falsa están en naranja en la extrema izquierda. Giovanni Luca Ciampaglia, CC BY-ND

Inevitabilidad viral 

Nuestra investigación muestra que dada la estructura de nuestras redes sociales y nuestra limitada atención, es inevitable que algunos memes se vuelvan virales, independientemente de su calidad. Incluso si los individuos tienden a compartir información de mayor calidad, la red en su conjunto no es efectiva para discriminar entre información confiable y fabricada. Esto ayuda a explicar todos los engaños virales que observamos en la naturaleza.

La economía de la atención se ocupa del resto: si prestamos atención a un tema determinado, se producirá más información sobre ese tema. Es más barato fabricar información y transmitirla como un hecho que para informar la verdad real. Y la fabricación se puede adaptar a cada grupo: los conservadores leen que el Papa endosó a Trump, los liberales leen que apoyó a Clinton. Él tampoco hizo nada.


Atención a los algoritmos

Dado que no podemos prestar atención a todos los posts de nuestros feeds, los algoritmos determinan lo que vemos y lo que no. Los algoritmos utilizados por las plataformas de medios sociales hoy en día están diseñados para priorizar puestos atractivos - los que es probable que haga clic en, reaccionar y compartir. Pero un análisis reciente encontró que las páginas engañosas intencionalmente consiguieron al menos tanto compartir y reaccionar en línea como noticias reales.

Este sesgo algorítmico hacia el compromiso sobre la verdad refuerza nuestros sesgos sociales y cognitivos. Como resultado, cuando seguimos enlaces compartidos en las redes sociales, tendemos a visitar un conjunto de fuentes más pequeñas y homogéneas que cuando realizamos una búsqueda y visitamos los resultados principales.

La investigación existente demuestra que estar en una cámara de eco puede hacer que las personas sean más crédulas acerca de aceptar rumores no verificados. Pero necesitamos saber mucho más acerca de cómo diferentes personas responden a un solo engaño: algunos lo comparten de inmediato, otros lo comprueban primero.

Estamos simulando una red social para estudiar esta competencia entre compartir y verificación de hechos. Esperamos ayudar a desentrañar evidencias contradictorias sobre cuándo la comprobación de hechos ayuda a evitar que los engaños se propaguen y cuando no. Nuestros resultados preliminares sugieren que cuanto más segregada sea la comunidad de creyentes engañadores, más larga la broma sobrevivirá. Una vez más, no se trata sólo de la estafa sino también de la red.

Muchas personas están tratando de averiguar qué hacer con todo esto. Según el último anuncio de Mark Zuckerberg, los equipos de Facebook están probando opciones potenciales. Y un grupo de estudiantes universitarios ha propuesto una manera de etiquetar simplemente los enlaces compartidos como "verificados" o no.

Algunas soluciones permanecen fuera de alcance, al menos por el momento. Por ejemplo, todavía no podemos enseñar a los sistemas de inteligencia artificial cómo discernir entre la verdad y la falsedad. Pero podemos decir algoritmos de clasificación para dar mayor prioridad a fuentes más confiables.


Estudiar la difusión de noticias falsas

Podemos hacer que nuestra lucha contra las noticias falsas sea más eficiente si comprendemos mejor cómo se propaga la mala información. Si, por ejemplo, los bots son responsables de muchas de las falsedades, podemos centrar la atención en detectarlas. Si, alternativamente, el problema es con las cámaras de eco, tal vez podríamos diseñar sistemas de recomendación que no excluyan puntos de vista diferentes.

Para ello, nuestro laboratorio está construyendo una plataforma llamada Hoaxy para rastrear y visualizar la propagación de reclamos sin verificar y la verificación de hechos correspondiente en las redes sociales. Eso nos dará datos reales, con los que podemos informar a nuestras redes sociales simuladas. Entonces podemos probar posibles enfoques para combatir falsas noticias.

Hoaxy también puede mostrar a la gente lo fácil que es que sus opiniones sean manipuladas por la información en línea - e incluso la probabilidad de que algunos de nosotros compartamos falsedades en línea. Hoaxy se unirá a una serie de herramientas en nuestro Observatorio de Medios Sociales, que permite a cualquiera ver cómo se propagan los memes en Twitter. Vincular herramientas como éstas a los verificadores de hechos humanos y las plataformas de medios sociales podría facilitar la minimización de la duplicación de esfuerzos y apoyarse mutuamente.

Es imprescindible invertir recursos en el estudio de este fenómeno. Necesitamos todas las manos en la cubierta: los científicos de la computación, los científicos sociales, los economistas, los periodistas y los socios de la industria deben trabajar juntos para mantenerse firmes contra la extensión de la desinformación.

jueves, 6 de octubre de 2016

Visualización: Polarización en las votaciones en Zurich

Estructura de polarización social y económica en votaciones en el cantón de Zurich

Kanton Zürich
Direktion der Justiz und des Innern

Los hechos 


Las declaraciones se basan en un análisis de datos agregados de los resultados de la comuna de Zurich.


  • Iniciativa "Economía Verde" (TIO): La votación fue ideológicamente en especial altamente el acuerdo estaba en comunidades que abogan por un estado fuerte, profundamente entrar en los preferencia del mercado soluciones. En las comunidades progresistas de la aprobación fue más alta que en la conservadora, pero la polarización a lo largo de este eje baja (Figura 1, 2). Enlaces votantes (SP, verde) es probable que hayan dado su consentimiento a la plantilla encima de la media, para los votantes de la SVP y el FDP se aplica a la inversa (gráfico 3). Los factores sociales juegan ningún papel (gráfico 4).
  • Iniciativa AHVplus: Como era de esperar, la aprobación de la iniciativa con los partidarios de un estado fuerte fue mayor que con los representantes de las soluciones basadas en el mercado - el eje económico, así que tenía una cierta importancia (Figura 1, 2). Sin embargo, hay indicios de una gran importancia relativa del contexto social (gráfico 4): municipios profundidad de estado con una población de menores recursos tienen la plantilla en lugar de estado de aprobado alto, rico. Incluso en las zonas urbanas, el acuerdo fue mayor que en las zonas rurales (Figura 4). Las razones exactas de esto puede ser un análisis de datos agregados a nivel comunitario, pero no declaraciones siempre seguros. Las encuestas son para el instrumento apropiado.
  • Ley de Agencias de Inteligencia (NDG): Apoyo a la Ley de Agencias de Inteligencia muestra exclusivamente de las relaciones de contraste estado-mercado (Figura 1, 2). En el mercado de las comunidades de afinidad consentimiento (todavía) fue mayor que en los que más apoyo del gobierno general. lo que parece a primera vista extraña - y no menos evidente que el alto grado de abstracción de la etiqueta del eje, aunque la gran mayoría, pero no es capaz de cubrir todos los casos. Los corresponde por el estado de eje mercado, pero a nivel de grupo de contraste entre los partidos de izquierda (SP, verde) y el FDP (gráfico 3). Y si hay un punto en el que el electorado de la izquierda es el estado escépticos (palabra clave Fichenaffäre) y los de la FDP lo contrario, por lo que este es probablemente el (estado) Pregunta de seguridad.
  • Iniciativa cantonal "cuidado de niños asequible": El patrón ideológico fue similar a la de la IGW, sin embargo, fue la importancia de los factores ideológicos equilibrado (Figura 1, 2). Además, muestra una relativamente pronunciada sociodemográfico del campo a la zanja que probablemente refleja la diferente afectada (gráfico 4). Debido a que en las zonas rurales predominan las estructuras familiares más tradicionales, mientras que los aumentos de la población lleva en las localidades de la ayuda exterior.

Estructuras de polarización ideológicas y sociales de las plantillas - cuatro gráficos


La información básica empotrada en la motivación, la base de datos y la base metodológica de las siguientes gráficas da statistik.info 04/2016.

El gráfico 1 muestra la aceptación de las cuatro plantillas en el mapa político del cantón de Zurich. Se permite una clasificación de voto con respecto a las preferencias ideológicas de la población. Por un lado puede ser comunidades conservadoras de diferir (eje vertical) progresiva, por la otra mano en lugar de declaración más favorable al mercado a (eje horizontal). Los gráficos también están disponibles de forma interactiva.

Figura 1: La aprobación de los referendos en el mapa político del Cantón de Zúrich

 estructuras de polarización y los partidos

La figura 2 resume el modelo de la figura 1 junto con dos indicadores. La dirección y la fuerza de la relación del acuerdo a una plantilla con los dos ejes es que ven a simple vista y comparable a otras plantillas. Se muestra todas las plantillas son federales y cantonales la década actual.

Fue la aprobación en las comunidades conservadoras altos, por lo que es la plantilla por encima del centro, que era alta en el progresiva, a continuación. Lo mismo se aplica para el mercado de estado de eje horizontal. Cuanto más lejos de una plantilla se elimina del centro, el más fuerte de los resultados de la comunidad fueron marcados por las actitudes ideológicas. Una versión interactiva se puede encontrar aquí. La regla de oro: Si una imagen no está incluido en el área sombreada de color gris localiza en el medio, puede por un efecto relevante al menos una dimensión se consideran.

Gráfico 2: Estructura de la polarización ideológica de los referendos de contexto

 estructura de la polarización ideológica de la venida referendos sobre 25/09/2016 en contexto

En la figura 3 se hace la referencia a los votantes del Partido acciones que son "localiza" de la misma manera que los votos. En principio, cuanto más cerca de una plantilla a nombre del partido, más fuerte será la conexión (positivo) de votos proporcional a la participación correspondiente de los votos.

Gráfico 3: Partidos y patrón de polarización 


La Figura 4 se puede leer como análoga a la figura 2, excepto que aquí la polarización socio-espacial reconocible. Plantillas por encima del centro encontraron en las comunidades rurales y tradicionales calificaciones relativamente altas de aprobación, los de abajo y no en ciudades izquierda del centro en el estado bajo comunidades ("pobres"), la derecha del centro en el estado alto ( "rico"). Cuanto más lejos del centro, más fuerte es la relación - y el más seguro, también es cierto que el contexto social influyó en el comportamiento de los votantes. Una vez más: Si una imagen no está incluido en el área sombreada de color gris se localiza en el centro, por lo que puede un efecto relevante al menos una dimensión se consideran.

Gráfico 4: Estructura de la polarización socio-demográfico de las próximas referendos sobre 25/09/2016 en contexto

 estructura de la polarización socio-demográfico de las próximas referendos sobre 25/09/2016 en contexto


Vista del patrón ideológico y socio-demográfico de polarización voto en Zúrich -  010-2016
mapa político de forma interactiva


Estructuras de polarización ideológicas y sociales de forma interactiva


martes, 31 de mayo de 2016

Twitter político en Argentina: Un ejemplo

Campaña sucia y Twitter
LA GRIETA ES UN ALGORITMO
Por Ernesto Calvo - Revista Anfibia


Daniel Scioli acusó a Mauricio Macri de orquestar una campaña sucia en su contra a través de perfiles falsos y robots. Un análisis de los 280 mil tuits que se escribieron sobre las inundaciones en la Provincia de Buenos Aires demuestra que la campaña sucia existió, pero su efecto no alteró la manera en que circularon los mensajes en las redes sociales. En la Argentina 2015, Twitter no solo refleja la polarización sino que la crea a través de sus algoritmos: oficialistas y opositores viven en barrios separados y casi nunca se cruzan.


Ya lo dijo Von Clawsewitz en su clásico texto de 1832: “Twitter es la continuación de la política por otros medios”. Trascendidos, primicias y filtraciones de todo tipo coexisten con información dudosa o demostrablemente falsa; para la exasperación de políticos, periodistas y celebridades del deporte y el arte. Los agravios e insultos molestan por igual a las diez cuentas falsas de Messi y a las tres del Cuervo Tinelli, así como a los múltiples Sciolis, Lanatas y Larretas que compiten por las preferencias de los tuiteros Argentinos. Efectivamente, las redes sociales tienen sus personajes oscuros y sus barrios complicados. Regiones de la web por donde difícilmente se atrevan a salir a caminar los buenos ciudadanos que mantienen sus cuentas verificadas y sus computadoras en orden.

Este mundo de mensajes dudosos e identidades esquivas entró de lleno en la campaña electoral la semana pasada, cuando Daniel Scioli denunció al gurú electoral de Mauricio Macri, Jaime Durán Barba. Según la denuncia presentada ante la Dirección Electoral, el Frente Cambiemos orquestó una campaña sucia en Twitter para sacar rédito electoral de las inundaciones de la segunda semana de agosto y que afectaron con particular virulencia a la Provincia de Buenos Aires. Al parecer, según consta en la denuncia, alrededor de 50 mil cuentas fueron utilizadas para diseminar información injuriosa y/o falsa. Trolls, fakes y bots se ocuparon, respectivamente, de mentir, ironizar desde el anonimato y diseminar de forma compulsiva información que, se supone, atentaría contra las reglas de la competencia electoral.

Estas críticas, por supuesto, no son nuevas. La proliferación de trolls, fakes y bots tiene una larga tradición en Twitter, inundando las redes sociales a lo largo de conflictos tan diversos como fueron la Primavera Arabe, #Ferguson, #Baltimore, #Nisman y #Ayotzinapa. En mi libro “Anatomía política de Twitter en Argentina: Tuiteando #Nisman” (que saldrá en septiembre), transcribo la queja de un ex-directivo de Twitter, quien en un memo interno afirmaba: “Estoy francamente avergonzado de cuán pobremente hemos lidiado con este problema [trolls, fakes y bots] durante mi estadía como jefe de Operaciones [de Twitter]”.

En efecto, si bien las redes sociales democratizaron la diseminación y el acceso a la información, también crearon un universo de patologías informativas que son sistemáticamente utilizados para hacer negocios y para hacer política. Desde la venta de “seguidores” para aumentar la popularidad de usuarios hasta el bullying compulsivo y sistemático a través de identidades falsas o mercenarios informáticos.

A pesar de las críticas generalizadas a los trolls, fakes y bots, existe una pregunta central cuya respuesta no es tan sencilla de responder: ¿sirve hacer campaña negativa en Twitter para aumentar el apoyo entre los votantes? La respuesta, como muestro a continuación, pareciera ser un “no mucho”. Poco a poco la evidencia se va acumulando, mostrando que no todos los usuarios reciben la misma información, no muchos dan crédito a esta información y la mayoría de ellos son informáticamente “ciegos” a las operaciones twitteras.

Las inundaciones y la cámara de eco

Para evaluar el efecto de las redes sociales, y su uso electoral, lo primero que es necesario entender es que la magnitud de la información producida en la red es extraordinaria. Entre el 12 y el 15 de Agosto se publicaron más de 280 mil tuits sobre las inundaciones de la Provincia de Buenos Aires. Estos cientos de miles de tuits contaron con la participación de más de 100 mil cuentas de usuarios. Es decir, del evento mediático #inundados participaron alrededor del doble del número de cuentas denunciado ante la dirección electoral. Estas cuentas, todo indica, tuvieron más usuarios que fakes, más fakes que trolls y más trolls que bots. Todas patologías que tienen su propia “huella digital” en internet.

A su vez, si bien el número de tuits relativos a las inundaciones es significativo, representa tan sólo una pequeña fracción de los más de 500 millones de tuits que se publican cada día en todo el mundo. Puestos en contexto, tan sólo un 0.014% de los tuits producidos durante esos cuatro días se refirieron al tema de las inundaciones.

Si estamos interesados en leer uno de estos 280 mil tuits, entre los 500 millones producidos diariamente, ¿cuál deberíamos leer primero? Como muchos de los lectores seguramente saben, las redes sociales como Facebook, Instagram o Twitter, analizan nuestro comportamiento en la red así como la información de nuestras cuentas para decidir qué tipo de información ofrecernos. Esto es necesario cuando se producen millones de tuits por día. Si indicamos que nos gustó una publicación de Aníbal Fernandez, Twitter nos ofrece una publicación de Cristina Fernandez. Si retuiteamos una publicación de Gabriela Michetti, Twitter nos ofrece un tuit de Mauricio Macri. En la medida en que Twitter busca maximizar nuestro placer informativo, todas las actividades que depositamos en nuestros muros son utilizadas para definir qué tipo de publicaciones desearíamos ver. Es decir, la información que recibimos es un eco de aquello que depositamos en Twitter. Tanto favs como retuits son procesados por algoritmos que después ofrecen nuevas publicaciones (o nuevos productos) en nuestros muros.

El resultado de estos mecanismos informativos es que cada uno de nosotros recibe distintas publicaciones y ve distintos tipos de información en sus muros. En efecto, cada uno de nosotros vive en un mundo virtual en el cual todos somos mayoría. Quienes comulgan con la oposición viven en un mundo tuitero que se encuentra saturado de opositores. Quienes comulgan con el gobierno viven en un mundo oficialista.

¿Y dónde viven los trolls, los fakes y los bots? En los barrios que los reciben y que repiten sus mensajes. Es decir, en comunidades donde lo que ellos dijeron ha sido fav y ha sido retuit. Por tanto, la culpa no es del troll sino del que le da de comer. Pero como ocurre con los perros de la calle, los trolls vuelven a quienes los alimentaron, dado que Twitter considera estas actividades al decidir qué publicaciones pone en nuestro muro.

Cuando vayas a Twitter haz lo que Twitter hace

También nosotros podemos ver distintas realidades oficialistas y opositoras en Twitter, para entender el modo en que la polarización se propaga por las redes sociales. Es decir, podemos analizar cómo se diseminan distintos tipos de mensajes políticos entre comunidades de usuarios, utilizando las mismas herramientas que explican la formación de comunidades tuiteras.

Consideremos por ejemplo los 280 mil tuits relativos a la inundación, los cuales fueron capturados por Ailin Accinti de la Universidad de San Martín entre el 12 y el 15 de Agosto. Entre estos mensajes, existen 205.353 publicaciones que retuitean información producida por otros usuarios. Por ejemplo, el 13 de Agosto @elkaiser63 publicó este tuit:




Este tuit fue retuiteado por más de dos mil usuarios, los cuales también intercambiaron información con otros usuarios de la red. Desde fakes como @elkaiser63, pasando por medios de comunicación tradicionales como Télam o La Nación, hasta políticos como Aníbal Fernández, la comunidad de Twitter se ocupó de transmitir información y, al hacerlo, reveló sus afinidades políticas.



Mucho ruido y pocas nueces


El cuadro 1 sintetiza los retuiteos de los principales medios relativos a la inundación, 12 al 15 de agosto, y nos muestra porqué Daniel Scioli no debería estar preocupado respecto de la “campaña sucia” en Twitter. Para elaborar la red se incluyeron102.853 cuentas de usuarios y 280.590 tuits y 205,353 retuits. Las líneas describen retuits de los mensajes enviados desde las cuentas de @lanacioncom, @clarincom, @AgenciaTelam y @C5N, y los círculos describen usuarios de Twitter cuyo tamaño depende del número de retuits. A diferencia de las inundaciones, que cubrieron la totalidad de la provincia, los mensajes opositores en Twitter sólo circularon por barrios opositores. Los tuits producidos desde la cuenta @lanacioncom o @ElisaCarrioArg sólo fueron retuiteados por la comunidad opositora. A la vez, muy pocos tuits de Télam fueron retuiteados desde el campo opositor así como muy pocos tuits de La Nación y Clarín fueron retuiteados desde el oficialismo. En cada una de estas comunidades, distintos medios periodísticos “fueron mayoría”.



El cuadro 2 toma uno de los tuits más difundidos durante las inundaciones, publicado desde la cuenta @Lanataenel13, que afirmaba: “Que Scioli sea candidato, es un insulto al país. Debería ser destituido, como Aníbal Ibarra después de Cromañón”. En el gráfico, los círculos describen usuarios de Twitter cuyo tamaño depende del número de retuits, mientras que los óvalos son grupos de usuarios que siguen a las distintas cuentas.. Sobre un total de 1.539 retuits entre el 12 y el 15 de agosto, tan sólo una veintena fueron realizados por usuarios conectados a la comunidad oficialista. ¡Tan sólo alrededor de un 1,2%! Es decir, los mensajes “destituyentes” sólo circularon por barrios opositores, en donde la oposición es mayoría. Mientras tanto, los mensajes oficialistas sólo circularon por barrios oficialistas, en donde el oficialismo es mayoría.   Ni tanto troll, ni tanto efecto   Un análisis de los tuits relativos a la inundación muestra que tanto el gobierno como la oposición han construido sus narrativas sobre pilares poco sólidos. Si bien el sciolismo afirmó que alrededor de 50.000 cuentas usadas eran trolls, fakes o bots; en los días posteriores a la inundación la tuitosfera estuvo dominada informativamente por viejos conocidos de la política Argentina: @ElisaCarrioArg, @Lanataenel13, @lanacioncom, @clarincom. Estos usuarios han sido activos opositores al gobierno y, si bien los primeros dos son usuarios administrados, la actividad opositora de estas cuentas no opera como una cuenta troll (como ejemplo de una cuenta troll puede verse al falso Tinelli, @cuervotiinelli, con doble i). Otras cuentas como la de @elkaiser63, si bien son anónimas, se encuentran bien establecidas y en el pasado tomaron posiciones más cercanas al gobierno. Tampoco existe evidencia de que la diseminación de información fuese llevada adelante mediante bots, dado que de las 100 mil cuentas que tuitearon sobre las inundaciones la gran mayoría carece de los identificadores de repetición que caracterizan a las cuentas automatizadas.   Sin embargo, los tuits publicados durante el período de las inundaciones también muestran un alto grado de concentración de la información en unos pocos actores cercanos a la oposición. Alrededor de un 1% de los usuarios produjo más del 40% del contenido relativo a las inundaciones que circuló entre el 12 y el 15 de Agosto. Este contenido fue en su gran mayoría opositor, se difundió entre comunidades de usuarios opositores y no estuvo orientado a atender a las necesidades de los damnificados.   La estabilidad de las comunidades en Twitter   Los argentinos cambian muy gradualmente a sus amigos en Twitter y tienen núcleos de seguidores estables en las distintas redes sociales. Como consecuencia, las comunidades informativas que observamos al analizar los diálogos tuiteros de las inundaciones no son muy distintas a las comunidades que caracterizaron al caso #Nisman, a las comunidades de #eleccionesargentinas o de #niunamenos. Aun cuando la gente percibe a Twitter como un espacio democrático y desregulado, donde las ideas circulan libremente, la producción masiva de información y su diseminación personalizada ha formado comunidades estables. Cada uno de nosotros vive en estas comunidades, donde nuestros valores y preferencias son también los valores y preferencias de cuantos nos rodean. Los algoritmos que trabajan bajo el capot de Twitter son un mecanismo de formación de comunidades que ha probado ser muy exitoso pero que, al mismo tiempo, homogeneiza a grupos de usuarios que viven en distintos mundos informativos. La polarización avanza también en las redes sociales: aquí y ahora, en nuestra propia esquina de Twitter, todos somos mayoría.    

Agradezco la colaboración de Ailin Accinti en la recolección de tuits. Todo el procesamiento de retuits se realizó en R 3.0 utilizando el paquete igraph. El procedimiento es descripto en detalle en el libro que saldrá en septiembre: Calvo, Ernesto. 2015. “Anatomía política de Twitter en Argentina: Tuiteando #Nisman” (Capital Intelectual: Argentina).