El trabajo en red es importante para encontrar un trabajo. ¿Pero quién es más útil: un amigo muy cercano o un conocido? El trabajo académico anterior arroja resultados mixtos [1-5]: los lazos más débiles pueden aportar información novedosa, pero los lazos fuertes pueden hacer un mayor esfuerzo para ayudarlo. Con tanta gente buscando trabajo, es importante entender cómo diferentes tipos de conexiones son útiles.
En un nuevo documento que aparece en el Journal of Labor Economics, al utilizar datos estadounidenses sin identificar y basados en las fechas de inicio de empleo que las personas eligen enumerar en sus perfiles de Facebook, encontramos un conjunto de resultados aparentemente contradictorios:
La mayoría de las personas encuentran un trabajo a través de uno de sus numerosos lazos más débiles
Es más probable que un enlace individual más fuerte ayude que un enlace individual más débil
¿Cómo es esto posible? Bueno, los lazos débiles son importantes colectivamente debido a su cantidad, pero los lazos fuertes son importantes individualmente debido a su calidad.
Medición "ayuda" para encontrar un trabajo
¿Cómo sabemos si un amigo ayudó a otro amigo a conseguir un trabajo? Usamos un proxy aproximado: si una persona finalmente termina trabajando en el mismo lugar que un amigo de Facebook preexistente. Es una sobreestimación con mucho ruido (las personas que viven en la misma área a menudo se hacen amigas y también trabajan para el mismo empleador), pero usamos algunos umbrales temporales estrictos para reducir el ruido. La figura a continuación muestra el proceso. Consideremos dos personas (llamadas "ego" y "alter"). Mediante nuestra medida de "ayuda laboral", si ego y alter eran amigos de Facebook, y luego se unen a la firma A, y más de un año después, el ego se une a la empresa A, hay una posibilidad razonable de que alter ayudara al ego a encontrar su trabajo. El alter puede haber sabido sobre una apertura de trabajo, un ego referido, ayudó al ego a practicar su entrevista, o simplemente le hizo saber al ego que la Firma A era un buen lugar para trabajar.
Figura 1. Decimos que un amigo ("alter") pudo haber ayudado a alguien ("ego") a encontrar un trabajo si ego y alter eran amigos, luego alter comienza un trabajo en la empresa A, y luego, más de un año después, el ego comienza un trabajo en la empresa A. Medimos la fuerza de la unión para el año anterior a que el ego comience en la empresa A.
Medición de la fuerza del lazo
Hay muchas maneras de medir qué tan cerca se sienten dos personas, lo que se conoce como "fuerza de vínculo" para los científicos sociales. Elegimos algunas medidas diferentes durante el año anterior a que el ego comenzara su trabajo en la Firma A: con qué frecuencia etiquetaron ego alter en fotos, cuántos posts escribió ego en la pared de alter, y cuántos amigos mutuos tenían. Los resultados fueron similares para las tres medidas de fuerza de unión.
¿Quién proporciona más ayuda laboral?
Luego, probamos si la mayoría de los trabajos provienen colectivamente de lazos más débiles al contar el porcentaje de empleos que provienen de lazos más débiles o más fuertes. El lado izquierdo de la Figura 2 a continuación muestra que más del 90% de los amigos que ayudan en el trabajo son vínculos débiles. Sin embargo, como muestra el lado derecho de la Figura 2, la mayoría de los amigos son débiles según nuestra métrica (etiquetado de fotografías).
Entonces, aunque los lazos débiles son colectivamente muy útiles en la búsqueda de trabajo, eso se debe a que tenemos muchos lazos débiles. Piensa en tu propia red social, ¿cuántos amigos cercanos tienes? ¿Cuántos conocidos?
Figura 2. La mayoría de los amigos de ayuda laboral eran lazos débiles, pero esto se debe a que los lazos débiles constituyen la mayoría de la red de una persona.
Los lazos débiles son colectivamente útiles, pero ¿son individualmente más útiles también? Para probar eso, estimamos la probabilidad de que cada tipo de vínculo sea útil. Imagine asignarle una probabilidad a cada uno de sus amigos sobre la probabilidad de que lo ayuden a encontrar un trabajo. Encontramos esas probabilidades individuales usando una regresión. Y descubrimos que los lazos más fuertes tenían mayores probabilidades de ayudar a una persona a encontrar un trabajo como se ilustra en la Figura 3. Eso significa que un lazo más fuerte era más útil que un lazo individual más débil por nuestra métrica de fuerza de lazo (etiquetado de fotos) )
Ya sabemos que la creación de redes es importante para encontrar un trabajo. Nuestro estudio muestra que los lazos más débiles son útiles porque son numerosos, pero que un solo vínculo más fuerte es más útil que un lazo más débil.
Figura 3. Lazos fuertes individuales son más propensos a ayudar que los lazos débiles.
Existen algunos desafíos importantes para estudiar cómo las redes se relacionan con la búsqueda de empleo:
Es fácil decir que el aumento de la fuerza del vínculo se asocia con una mayor ayuda en el trabajo, pero es difícil decir que la mayor fuerza de unión lo ocasione. Tenemos datos sobre las relaciones sociales que ya existen. Es probable que los lazos más fuertes que ya tienes sean las personas con las que ya es más probable que trabajes. Sus lazos fuertes son probablemente fuertes porque disfruta de las mismas cosas, tiene una ética de trabajo similar y tiene antecedentes similares. Los investigadores no pueden medir todas esas similitudes ocultas, pero podrían estar impulsando nuestros resultados. Pudimos controlar muchas similitudes como estar cerca de la edad, ir a las mismas escuelas y ser ambos del mismo sexo. También realizamos una prueba de placebo en la que simulamos que alter consiguió su trabajo del ego (y no al revés). Todavía encontramos que los lazos fuertes son importantes individualmente. Pero nunca podemos dar cuenta de todas esas similitudes ocultas entre fuertes lazos.
No tenemos datos sobre todas las personas en los EE. UU. Y todos sus amigos. Por lo tanto, es posible que estos resultados no se apliquen al trabajador estadounidense promedio. Sin embargo, en los EE. UU., Más del 54% de los adultos tienen una cuenta de Facebook y el 40% de los usuarios de las redes sociales se han comprometido con sus amigos más cercanos [6].
No todas las interacciones tienen lugar en Facebook, por lo que nuestras medidas de fuerza de enlace pueden no reflejar qué tan cerca están dos personas en realidad. Sin embargo, esto no es un problema, porque el trabajo académico anterior encuentra que las interacciones de Facebook son un buen predictor de las amistades del mundo real [7-8]. Hicimos nuestro mejor esfuerzo para superar estos desafíos. Y después de muchas pruebas cuidadosas, todavía encontramos que una persona tiene más probabilidades de trabajar con un lazo más débil porque los lazos más débiles forman colectivamente la mayor parte de la red social de una persona. Pero, fortalecer un vínculo existente debería aumentar la probabilidad de que trabajes con ese amigo específico.
Cómo actuar sobre estos resultados
Si actualmente está desempleado y está buscando un empleo, o su trabajo actual está por vencer, podría considerar transmitir su estado de búsqueda de empleo a sus lazos débiles. Considere escribir una actualización de estado para que las personas de su red sepan que está buscando un nuevo trabajo. Especifique de forma específica las solicitudes específicas de ayuda laboral para sus amigos cercanos, como enviar un mensaje preguntándole sobre sus lugares de trabajo. Nuestros hallazgos sugieren que la comunicación costosa y que requiere mucho tiempo debe dirigirse a lazos fuertes, pero informar los lazos débiles sobre su búsqueda de trabajo también es una buena inversión, siempre y cuando pueda alcanzar muchos lazos débiles rápidamente.
Los lazos débiles son importantes colectivamente para la búsqueda de trabajo, pero los lazos individualmente fuertes son más útiles.
Referencias
[1] Granovetter, Mark S. (1973). The strength of weak ties. American Journal of Sociology 78(6), pp. 1360-1380.
[2] Granovetter, Mark S. (1983). The strength of weak ties: A network theory revisited.’ Sociological theory 1(1), 201-233.
[3] Kramarz, Francis, and Oskar Nordstrom Skans (2014). When strong ties are strong: Networks and youth labour market entry. The Review of Economic Studies
[4] Burke, M., & Kraut, R. (2013). Using Facebook after losing a job: Differential benefits of strong and weak ties. Proc.2013 conference on computer-supported cooperative work (CSCW). p. 1419-1430).
[5] Aral, S. and Van Alstyne, M. (2011) The Diversity-Bandwidth Trade-off. American Journal of Sociology 117(1), 90–171.
[6] Hampton, Keith, Lauren Sessions Goulet, Lee Rainie, and Kristen Purcell (2011). Social networking sites and our lives.’ Pew Internet and American Life Project
[7] Jones, Jason J., Jaime E. Settle, Robert M. Bond, Christopher J. Fariss, Cameron Marlow, and James H. Fowler (2012). Inferring tie strength from online directed behavior. PLOS ONE
[8] Gilbert, Eric, and Karrie Karahalios (2009) `Predicting tie strength with social media.’ CHI ’09 Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems
Guerras de información: una ventana al ecosistema de medios alternativos
Teorías de conspiración, pensamiento abarrotado y desinformación política
Por Kate Starbird
Asst. Professor of Human Centered Design & Engineering at UW. Researcher of crisis informatics and online rumors. Aging athlete. Army brat.
Antecedentes: examen de "narrativas alternativas" de eventos de crisis
Durante más de tres años, mi laboratorio en la Universidad de Washington ha realizado investigaciones sobre cómo las personas difunden los rumores en línea durante los eventos de crisis. Hemos analizado los desastres naturales como los terremotos y los huracanes, así como los hechos por el hombre, como los tiroteos masivos y los ataques terroristas. Debido a la disponibilidad pública de datos, nos enfocamos principalmente en Twitter, pero también utilizamos los datos recopilados allí (tweets) para exponer una actividad más amplia en el ecosistema de medios circundante.
Con el tiempo, notamos que un tipo similar de rumor seguía apareciendo, una y otra vez, después de cada uno de los eventos de crisis provocados por el hombre: una teoría de conspiración o "narrativa alternativa" del evento que afirmaba que o no había sucedido o que fue perpetrado por alguien más que los sospechosos actuales.
Encontramos este tipo de rumor al estudiar los atentados del Boston Marathon en 2013. Notamos una gran cantidad de tweets (> 4000) que afirmaban que los bombardeos eran una "bandera falsa" perpetrada por los Navy Seals de los EE. UU. La difusión inicial de este rumor implicó una "cascada" de tweets que enlazan a un artículo en el sitio web de InfoWars. En ese momento, nuestros investigadores no sabían qué era InfoWars, pero la importancia de esa conexión se hizo evidente con el tiempo.
En eventos de crisis posteriores, aparecieron rumores similares. Después del tiroteo en Umpqua Community College, se rumoreaba que el evento fue organizado por "actores de crisis" por razones políticas, específicamente para justificar restricciones legales a los derechos de armas. Y después de los tiroteos en el club nocturno Orlando Pulse, un rumor sugirió que fueron cometidos por alguien más que el pistolero acusado, con el propósito de culpar falsamente al ataque contra los musulmanes. Para cada evento de crisis creado por el hombre que estudiamos, encontramos evidencia de narraciones alternativas, a menudo compartidas por algunas de las mismas cuentas y conectadas a algunos de los mismos sitios en línea.
Estos rumores tenían diferentes "firmas" de otros tipos de rumores. En términos de volumen (medido en tweets por minuto), la mayoría de los rumores relacionados con la crisis se disparan rápidamente y luego se desvanecen con relativa rapidez, típicamente "decayendo" a un ritmo exponencial. Pero estos rumores narrativos alternativos aumentaron más lentamente, y luego se demoraron, disminuyendo y fluyendo a lo largo de días o semanas (o años). También tuvieron una participación sostenida de un grupo de usuarios de Twitter (es decir, muchos tweets por usuario durante un período de tiempo prolongado), en lugar de la participación finita de un gran número de usuarios (uno o dos tweets por usuario, todos al mismo tiempo). ) como lo hacen los rumores típicos. Además, los rumores narrativos alternativos a menudo tenían una gran "diversidad de dominio", en los tweets que hacen referencia a los rumores vinculados a un gran número de dominios distintos (diferentes sitios web), incluidos sitios alternativos como InfoWars, BeforeItsNews y RT (también conocido como Russia Today). Varios de estos rumores también tenían una fuerte presencia de "botnet"; en otras palabras, muchas cuentas de Twitter participantes no eran personas "reales", sino que eran operadas por un programa de computadora que controlaba una gran cantidad de cuentas.
En nuestro primer estudio (sobre los atentados con maratón de Boston en 2013) notamos que los rumores narrativos alternativos se cruzaban con el contenido politizado. El análisis de hashtags concurrentes mostró que #falseflag a menudo aparecía en los mismos tweets como #obama, #nra, #teaparty, #tcot, #tlot, # p2. Como investigador de informática de crisis, he observado a menudo cómo las crisis se politizan en espacios en línea (y en otros lugares), pero esto fue diferente, ya que el rumor de falsa bandera parecía estar profundamente conectado a temas políticos y se propagaba con un propósito claramente político.
Extrañas similitudes y conexiones: por qué cambiamos de enfoque
Inicialmente, decidimos no insistir en este tipo de rumores, pensando que tenían poco impacto en nuestras preguntas centrales de investigación: cómo responden las personas a los eventos de crisis y cómo podemos hacer que el espacio de información sea más útil para las personas afectadas por la crisis detectando rumores falsos . Estos rumores narrativos alternativos rara vez resonaron dentro de las poblaciones afectadas por la crisis. Y así, aunque a menudo los comentamos cuando salieron a la luz en nuestros datos, mantuvimos nuestro enfoque de investigación en otra parte.
Sin embargo, a principios de 2016, a raíz de los tiroteos del Umpqua Community College y los ataques terroristas coordinados en París, algunos de mis alumnos decidieron examinar más de cerca lo que percibían como elementos comunes en las narrativas alternativas que se difunden en Twitter sobre el dos eventos diferentes, además de lo que ellos pensaban que era una botnet que manejaba una gran parte de ese contenido.
[Ambas corazonadas resultaron ser ciertas. La botnet estaba conectada a "The Real Strategy" o TheRealStrategy.com. Coordinaron cientos de cuentas que tuiteaban contenido relacionado con varias narrativas alternativas diferentes de estos eventos y otros. Aunque algunas de esas cuentas se han eliminado, otras aún están operativas, se han creado otras nuevas y continúan publicando y publicando en Twitter contenido relacionado con numerosas teorías de conspiración.]
Usando datos de Twitter recopilados durante estos eventos, los estudiantes construyeron grafos de red que revelaron las conexiones entre diferentes cuentas de Twitter, y entre diferentes "comunidades" de cuentas, participando en estas narrativas alternativas. Cuando fuimos a examinar los datos en el invierno de 2016, estábamos muy confundidos por algunas de las intersecciones. ¿Por qué un puñado de cuentas "Anónimas" y GamerGaters estaban conectados con cuentas pro-palestinas de un lado y nacionalistas blancos europeos con otro? ¿Por qué los partidarios aparentemente izquierdistas de Wikileaks se conectaban con partidarios aparentemente derechistas de Donald Trump? ¿Y por qué estos grupos se unieron para hablar sobre narrativas alternativas de los eventos de tiroteo en masa? No tiene sentido. Todavía.
Una exploración sistemática del ecosistema de medios alternativos a través de la lente de narrativas alternativas de eventos de rodaje masivo
Casi un año después, motivados por las interrupciones políticas de 2016, la retórica en torno a las "noticias falsas" y los medios alternativos, y la persistente sensación de que había algo en nuestros datos de rumores en línea que podía darnos una idea de estos problemas, completamos un estudio sistemático de narrativas alternativas de los eventos de tiroteo masivo, mirando específicamente al ecosistema de medios alternativos que los genera y apoya su propagación. Un primer documento resultante de este trabajo fue revisado recientemente y aceptado en la conferencia ICWSM 2017. He subido una versión preimpresa de este documento a mi sitio web.
En el resto de este blog, voy a describir parte de esa investigación, incluidos los métodos y los principales hallazgos. Estos hallazgos tocan la naturaleza de los medios alternativos, incluida la presencia de (y las conexiones entre) teorías de conspiración, propaganda política y desinformación.
Métodos de recopilación y análisis de datos
El 1 de enero de 2016, nuestro laboratorio lanzó una colección de Twitter centrada específicamente en los eventos de rodaje. Mantuvimos esta colección durante más de nueve meses, hasta el 6 de octubre, haciendo un seguimiento de términos (en inglés) que incluyen disparos, disparos, pistoleros y pistoleros. A partir de esta recopilación, identificamos tweets que hacen referencia a narraciones alternativas, es decir, tweets que también contenían términos como "bandera falsa", "engaño" y "agente de crisis".
A continuación, creamos un mapa de red de los dominios de Internet a los que se hace referencia en estos tweets. En otras palabras, queríamos ver qué sitios web citaban las personas mientras hablaban y construíamos estas narrativas alternativas, así como también cómo se conectaban esos diferentes sitios web. Para hacer eso, generamos un grafo donde los nodos eran dominios de Internet (extraídos de enlaces URL en los tweets). En este grafo, los nodos se clasifican por el número total de tweets que se vinculan a ese dominio y existe una ventaja entre dos nodos si la misma cuenta de Twitter publicó un tweet que cita un dominio y otro tweet que cita al otro. Después de algunos recortes (eliminar dominios como sitios de redes sociales y acortadores de URL que están conectados a todo), terminamos con el grafo que ves en la Figura 1. Luego usamos el grafo para explorar el ecosistema de medios a través del cual se producen narrativas alternativas toma lugar.
Figura 1. Grafo de red de dominio, coloreado por tipo de medio Púrpura = medios dominantes; Color agua = medios alternativos; Rojo = medios controlados por el gobierno
Después de generar el grafo, realizamos un análisis cualitativo exhaustivo de todos los dominios en el grafo, leyendo sus páginas de inicio y Acerca de, identificando los temas destacados en su sitio web actual, buscando temas específicos dentro de su contenido histórico, examinando otra información disponible (en línea) sobre sus propietarios y escritores, etc. A continuación, analizo lo que aprendimos sobre este ecosistema de medios alternativos a través de este análisis.
Se citaron medios alternativos para respaldar narrativas alternativas; Los principales medios de comunicación fueron citados para desafiarlos
El grafo de red representa una subsección del ecosistema de medios más grande: es una instantánea de la "estructura" de la conversación sobre narrativas alternativas. Después de recortar en dominios citados varias veces (y por varias personas), el grafo contiene 117 dominios en total. Determinamos que 80 de ellos pertenecían a "medios alternativos" (Figura 1, color agua) y 27 pertenecían a medios convencionales (Figura 1, color púrpura). Otros dominios incluyen tres pertenecientes a ONG y dos pertenecientes a medios de comunicación financiados por el gobierno ruso (RT.com y SputnikNews.com). Es importante tener en cuenta que no todos estos dominios contienen contenido que promueve narrativas alternativas de los eventos de disparo. En las conversaciones de Twitter sobre estas narrativas alternativas, los dominios fueron citados de diferentes maneras para diferentes tipos de contenido.
Más de la mitad de los dominios en el grafo (y más del 80% de los dominios de medios alternativos) fueron citados por contenido que apoya explícitamente las narrativas alternativas. Sin embargo, otros (especialmente los principales medios de comunicación) fueron citados por relatos de los hechos, y luego fueron utilizados como evidencia por los teóricos de la conspiración a medida que construían estas teorías. Y algunos fueron mencionados por sus negaciones de estas teorías. A continuación hay ejemplos de cada uno, para darle una idea de cómo los tweets hacen referencia a dominios externos.
Soporte: El siguiente tweet se vincula a un artículo en el dominio WorldTruth.tv que afirma que los testimonios de varios pistoleros (que entran en conflicto con la cuenta oficial) sugieren que el tiroteo en el club nocturno Orlando Pulse es una especie de bandera falsa. La información contradictoria y dinámica, típica de las situaciones del tipo de niebla de guerra que ocurren después de los eventos de crisis, a menudo se usa como "evidencia" para apoyar narrativas alternativas de estos eventos.
Como evidencia: el siguiente tuit afirma que uno de los testigos del tiroteo en Orlando es un actor y que los disparos fueron una falsa bandera. Esto hace eco de un tema común, que aparece en muchas narrativas alternativas en nuestra investigación, que los "actores de crisis" se utilizan para organizar eventos. El tweet se vincula a un artículo en el dominio Toronto Star que contiene una cuenta objetiva neutral del evento.
Negación: este tweet se vincula al dominio del New York Times, a un artículo que refuta varias narrativas alternativas diferentes de los disparos en Orlando. Sin embargo, en lugar de alinearse con los argumentos en ese artículo, este tweet está acusando al New York Times de ser un participante en la bandera de conspiración / engaño / falsa.
[Siguiendo las reglas de Twitter, solo proporciono ejemplos aquí de tweets que todavía están disponibles públicamente en Twitter. También he intentado elegir las cuentas para estos ejemplos que parecen propagar intencionalmente narrativas alternativas; en otras palabras, estoy tratando de evitar llamar individuos / cuentas que podrían ser incómodas al estar asociadas con estas ideas.]
La mayoría de los dominios citados en la producción de narrativas alternativas eran dominios de "medios alternativos", y la mayoría de estos (68 de 80) fueron citados (vinculados) en los tweets que recopilamos para contenido que explícitamente apoyaba narrativas alternativas. Como puede ver en el grafo (Figura 1), el ecosistema de medios alternativos está estrechamente conectado, es decir, los usuarios de Twitter que producen narraciones alternativas suelen citar varios dominios de medios alternativos diferentes en sus tweets de teoría de la conspiración. Los tres centros principales en esta red en particular son VeteransToday.com, BeforeItsNews.com y NoDisinfo.com, pero hay muchos otros dominios de medios alternativos que juegan un papel importante en la producción de narrativas alternativas. Este ecosistema de medios alternativos (un subconjunto del grafo más grande) es el foco del resto de este blog.
Sin embargo, quiero señalar explícitamente y aclarar un aspecto del grafo: aunque los principales dominios de los medios como el Washington Post, el New York Times y Fox News aparecen en el grafo, ninguna cuenta de los medios principales en este grafo alojó ningún contenido que promoviera la alternativa. narrativas que estábamos estudiando. En cambio, en general se citaron en nuestros datos de Twitter para el contenido general sobre el evento que luego se usó como "evidencia" de una conspiración. Los medios convencionales también fueron citados para las correcciones de las narraciones alternativas (a veces en tweets que respaldan esas correcciones, a veces en tweets que los impugnan). En el caso del New York Times, el periódico publicó un artículo que negaba explícitamente las narrativas alternativas del tiroteo en Orlando. Esta negación fue citada varias veces por aquellos que promueven esas narraciones, como incluso más evidencia de su teoría. [Esto demuestra un aspecto irritante de corrección de rumor en este contexto - que las correcciones a menudo son contraproducentes].
El grafo de red revela algunos sitios de medios principales para estar más integrados en el ecosistema de medios alternativos. Por ejemplo, varias personas que twittean enlaces a VeteransToday.com también twittean enlaces a FoxNews.com, acercándolo a esa parte del grafo.
El papel de las botnets en la amplificación de narrativas alternativas
Estos datos también proporcionan información sobre el efecto de las cuentas automatizadas (botnets) en los datos. Por ejemplo, el dominio más tuiteado en nuestros datos fue TheRealStrategy.com. Se tuiteó tantas veces (7436) y se conectó a tantos dominios (en relación con los demás dominios) que tuvimos que eliminarlo del grafo. [Fue el único dominio de medios altamente citado y altamente conectado que eliminamos]. El examen de los patrones temporales (tweets a lo largo del tiempo) sugiere que casi todos los tweets que se vinculó a este dominio fueron generados por un programa de computadora. Ese programa operó cientos de cuentas diferentes, ordenándoles que tuiteen en ráfagas regulares (docenas al mismo tiempo). En la mayoría de los casos, estos tweets están vinculados a TheRealStrategy, pero el programa también está salpicado de tweets que enlazan con otros dominios de medios alternativos. Un análisis más detallado reveló que muchas de estas cuentas de Twitter tienen descripciones de perfil similares y que usan fotos robadas de otras personas en línea. Esta es una botnet muy sofisticada que parece estar trayendo efectivamente cuentas "reales" a sus redes de amigos / seguidores, y principalmente propagando teorías de conspiración y contenido politizado.
El sitio de InfoWars fue el segundo más twitteado en nuestro conjunto de datos (1742 veces). Casi todas las actividades de tweet que citan a InfoWars provenían de un conjunto coordinado de cuentas; todas tenían un nombre similar y cada una enviaba un tweet único que enlazaba a uno de los dos artículos de InfoWars sobre diferentes narrativas alternativas de diferentes eventos de disparos. Todas estas cuentas ahora están suspendidas. Aunque no es tan sofisticado como TheRealStrategy, este botnet amplificó el contenido de InfoWars, que ocasionalmente fue retomado y retuiteado por otros.
Propaganda política: nacionalismo vs. globalismo
Una de las primeras cosas que nos llamó la atención cuando realizamos análisis de contenido cualitativo en los dominios de medios alternativos fue la cantidad de contenido político en los sitios web. Intentamos caracterizar este contenido, pasando por varias rondas de iteración para tratar de reconocer patrones en los sitios y distinguir entre diferentes orientaciones políticas.
Rápidamente quedó claro que el espectro político izquierdo (liberal) frente a derecho (conservador) de los EE. UU. No era apropiado para gran parte de este contenido. En cambio, la principal orientación política fue hacia la antiglobalización. Casi siempre, esta orientación se hizo explícita en el contenido.
El significado del globalismo varió en todos los sitios. Para algunos sitios web enfocados en la audiencia de los EE. UU., El globalismo implicaba una postura pro inmigrante. Para sitios más centrados en el ámbito internacional, se utilizó el globalismo para caracterizar (y criticar) la influencia del gobierno de los EE. UU. En otras partes del mundo. En algunos de los sitios más conspirativos, el término se usaba para sugerir conexiones a una conspiración global por parte de personas ricas y poderosas que manipulaban el mundo para su beneficio. El globalismo también estaba ligado al corporativismo; en otras palabras, las formas en que las grandes compañías multinacionales ejercen poder sobre el mundo. Y el término también estaba conectado, implícita y explícitamente, a los medios convencionales.
De esta manera, ser antiglobalista podría incluir ser medios anti-mainstream, anti-inmigración, anti-corporación, anti-Estados Unidos. gobierno y anti-Unión Europea. Debido a la variedad de significados empleados, el sentimiento de antiglobalización juntó a individuos (e ideologías) tanto del lado derecho como del izquierdo del espectro político de los EE. UU. Es inquietante que gran parte del contenido antiglobalista en estos dominios de medios alternativos fuera también antisemita, haciéndose eco de las teorías conspirativas de larga data sobre poderosos judíos que controlan los acontecimientos mundiales.
Tantas teorías de conspiración: epistemologías paralizadas, pensamiento abarrotado y las huellas dactilares de una campaña de desinformación
Otra cosa que notamos fue la proliferación y la convergencia de diferentes temas conspirativos. Cada dominio que albergaba un artículo que promovía una narrativa alternativa de un evento de tiroteo también contenía contenido que hacía referencia a otras teorías de conspiración, a veces cientos de ellas. No eran todos de naturaleza política. También encontramos teorías de pseudociencias sobre vacunas, transgénicos y "chemtrails". Algunos dominios trataban sobre teorías de conspiración, pero otros presentaban noticias aparentemente normales con teorías de conspiración salpicadas. A través del análisis cualitativo, determinamos que 24 dominios de medios alternativos se enfocaban principalmente en la distribución de teorías de conspiración y se centraban principalmente en comunicar una agenda política.
Aunque hubo muchas teorías diferentes que se extendieron a través de este ecosistema de información, también vimos una convergencia de temas: algunas de las mismas historias aparecieron en varios dominios diferentes. Ocasionalmente, las historias parecían en gran medida independientes (es decir, diferentes perspectivas, diferentes pruebas), pero a menudo se copiaban esencialmente de un sitio a otro, o una historia posterior simplemente sintetizaba un artículo en otro sitio, incluidos extractos largos del original. Además, algunos autores parecían contribuir historias a múltiples dominios en la red.
Por lo tanto, una persona que busca información dentro de este ecosistema puede encontrar un artículo de un sitio web que sintetizó un artículo de un segundo sitio web que se publicó originalmente y se copió de un tercer sitio web. Un efecto de esto es que las personas que buscan información dentro de este espacio pueden pensar que están obteniendo información de muchas fuentes diferentes cuando en realidad están obteniendo información de las mismas o muy similares fuentes, lavadas a través de muchos sitios web diferentes. Sunstein y Vermeule (2009) sostienen que el pensamiento conspirativo se relaciona con una "epistemología paralizada" y que un componente significativo de esto es una dieta de información limitada y / o sesgada (por ejemplo, una conformada por un grupo social). Nuestra investigación sugiere que la dinámica de la información de este ecosistema de medios alternativos, cómo la misma información existe en diferentes formas en diferentes lugares, puede crear una percepción falsa de diversidad de información o triangulación, complicando aún más esta cuestión de las epistemologías paralizadas.
Desde otra perspectiva, estas propiedades del ecosistema de noticias alternativas -la proliferación de muchas e incluso conflictivas teorías de conspiración y la apariencia engañosa de la diversidad de fuentes- pueden reflejar el uso intencional de tácticas de desinformación. Aunque a menudo pensamos que la desinformación se emplea para convencernos de una ideología específica, en un artículo de 2014 titulado "La amenaza de la irrealidad", Pomerantsev y Weiss describen cómo las estrategias de desinformación rusas (que remontan a Lenin) están diseñadas para no convencer pero confundir, crear un "pensamiento confuso" dentro de la sociedad. Su argumento estratégico es que una sociedad que aprende que no puede confiar en la información puede controlarse fácilmente. Es posible que el ecosistema de medios actual, incluidos los dominios de medios alternativos y las plataformas de redes sociales que ayudan a extender los enlaces a estos dominios, esté contribuyendo al pensamiento confuso (un pariente o efecto tal vez de una epistemología paralizada). Aún no está claro si estos efectos están relacionados con campañas de desinformación decididas o son solo efectos emergentes de nuestro espacio de información actual. Parece que los investigadores tienen algo que hacer para aclarar lo que está sucediendo aquí y quizás pensar en diseñar sistemas que sean más resistentes a la desinformación.
Los medios alternativos se copian el pensamiento crítico, los hechos y la verdad
Quizás el hallazgo más desconcertante que surgió de este análisis, especialmente cuando intentamos pensar cómo ayudar a las personas a convertirse en mejores consumidores de información en línea, fue lo que percibimos como una estrategia intencional de muchos sitios web de medios alternativos para aprovechar la retórica sobre noticias falsas y pensamiento crítico para confundir aún más y engañar a los lectores.
Nuestra investigación muestra que el rechazo de las noticias principales es un tema común en todos los dominios de medios alternativos. Tal vez es una perogrullada decir que existen medios alternativos en yuxtaposición con los medios convencionales, pero lo interesante aquí es que muchos sitios de medios alternativos se han establecido explícitamente como oposición a los medios "corporativos" convencionales. También se han aprovechado de los reclamos de parcialidad política en los medios convencionales (hacia ideologías liberales o prooccidentales) y los han aprovechado para apoyar su propia legitimidad.
Además, parece que han cooptado argumentos sobre alfabetización mediática (boyd hace este mismo argumento) y pensamiento crítico. La conversación sobre "noticias falsas" a menudo termina con declaraciones sobre enseñar a las personas a ser mejores consumidores de información, a ser escépticos mientras se educan a sí mismos a través de encuentros con los medios en línea. Sitios de noticias alternativos se han apropiado de estos argumentos y los están usando para apoyar la propagación de narrativas alternativas y otras teorías conspirativas.
Considere el siguiente texto, un extracto de la página Acerca del dominio 21stCenturyWire.com:
21stCenturyWire.com es un dominio típico en nuestro grafo de red, ubicado en la esquina superior izquierda (de la Figura 1) y fuertemente conectado a NoDisinfo y VeteransToday (que difunden un fuerte contenido antisemita). 59 tweets en nuestra colección vinculados a este dominio, haciendo referencia a varios artículos que explícitamente apoyan narrativas alternativas sobre varios tiroteos masivos, incluyendo afirmaciones de que tanto los disparos de la policía de Dallas como los tiroteos en los clubes nocturnos de Orlando fueron eventos escenificados. Sin embargo, el enfoque conspirativo de este dominio se extendió mucho más allá de las narraciones alternativas de los tiroteos. El contenido del dominio apoyó una amplia gama de temas conspirativos, con artículos que promocionan afirmaciones sobre vacunas que causan autismo, eventos meteorológicos diseñados por el gobierno, protestas contra Trump respaldadas por George Soros y anillos de pedófilos operados por personas poderosas. A través de nuestro análisis del contenido del dominio, también determinamos que 21stCenturyWire apoye firmemente los intereses políticos rusos (otro tema prominente en nuestros datos).
El dominio pertenece y es operado por Patrick Henningsen, un periodista que ha trabajado para RT news, Guardian.co.uk, GlobalResearch.ca, e Infowars.com. Quizás no sea sorprendente que todos estos dominios sean nodos en nuestro grafo.
Al examinar la página Acerca de 21stCenturyWire, puede ver cómo el sitio aprovecha la retórica (algo tecno-utópica) de la libertad de información y el periodismo ciudadano, alentando explícitamente a los lectores a usar sus propias habilidades de "pensamiento crítico" e implícitamente felicitándolas por esas habilidades y tal vez activando un sentido de confianza en sus habilidades. Usted puede manejar esto. ¡Le daremos los hechos y usted puede decidir por usted mismo! El sitio también afirma estar fuera del control corporativo y gubernamental. La primera afirmación representa un contraposicionamiento algo natural, es decir, medios alternativos contra los medios dominantes controlados por la empresa. Pero la segunda afirmación es poco sincera, ya que el dominio a menudo alberga contenido que se publica de manera cruzada en RT, anteriormente Russia Today, un medio de comunicación financiado y controlado en gran parte por el gobierno ruso.
Este tipo de posicionamiento de medios alternativos era típico para los dominios que examinamos. A continuación se muestra otro ejemplo, este de la página Propósito y objetivos del dominio NoDisinfo.com:
Observe el lenguaje que enfatiza cómo este sitio web proporciona "hechos". Permite a las personas "tomar sus propias decisiones". Su propósito es desentrañar el "engaño y la desinformación". Es probable que este encuadre sea muy intencional, afirmando que presenta una "verdad" no adulterada y faculta a los usuarios para quizás sentir que están descubriendo esa verdad dentro de este dominio. Y los usuarios pueden encontrar todo tipo de verdad (en forma de teorías de conspiración) aquí: del trinchero 9-11 a las afirmaciones sobre posibles efectos apocalípticos del desastre nuclear de Fukishima que los medios de comunicación dominantes ocultaron intencionadamente.
Resumen y conclusión
Esta investigación intentó tomar un enfoque sistemático para desempacar el ecosistema de medios alternativos. Nos enfocamos en "narrativas alternativas" de eventos de crisis y utilizamos datos de Twitter para mapear la estructura del ecosistema de medios alternativos que impulsa estas narrativas. A través del análisis de contenido, encontramos que estos dominios albergan colectivamente muchos tipos diferentes de teorías de conspiración, desde narrativas políticamente temáticas sobre el "Nuevo Orden Mundial" hasta argumentos anti-vacunas. En este mundo "virtual", los tiroteos de Sandy Hook School fueron organizados por actores de crisis y la tierra en realidad es plana después de todo.
Determinamos que gran parte del contenido de esta red era propaganda política. En su mayor parte, esta propaganda política se centró en torno a "antiglobalización". Este término se usó para designar diferentes cosas en diferentes dominios (e incluso en diferentes artículos dentro de los mismos dominios) - p. anti-inmigración, imperialismo anti-occidental, anti-corporación, anti-medios. Curiosamente, también hubo fuertes corrientes de antisemitismo (a veces explícito, a veces menos) a través de una subsección de este ecosistema. Tomados en conjunto, estas posiciones parecen estar alineadas y utilizadas en apoyo del surgimiento de ideologías nacionalistas en los EE. UU. Y en otros lugares.
También notamos cómo la estructura del ecosistema de medios alternativos y el contenido alojado y difundido allí sugieren el uso de tácticas de desinformación intencional, destinadas a crear un "pensamiento confuso" y una desconfianza general en la información.
Debido a que los datos subyacentes en este análisis son limitados (a los tweets sobre eventos de rodaje), será necesario un trabajo futuro para A) evaluar el ecosistema de medios alternativos más amplio (nuestros datos nos limitan a una visión muy específica); y B) determinen qué tan influyentes son estos medios y sus mensajes en las perspectivas estadounidenses y mundiales de los eventos mundiales y la ciencia. Sin embargo, está claro que la información compartida dentro de este ecosistema de información aparentemente marginal está entrando a la esfera pública en general.
Cuando realizamos este análisis en diciembre, muchos de estos dominios de noticias alternativos comenzaron a apropiarse del término "noticias falsas" para desviar los ataques a los principales medios de comunicación. Semanas más tarde, el recién inaugurado presidente de Estados Unidos, Trump, se hizo eco de este refrán, declarando públicamente (incluso twitteando) que varios medios de comunicación e historias particulares eran "noticias falsas". Se han identificado otras trayectorias de información de sitios web de medios alternativos a declaraciones públicas de la administración Trump (por ejemplo, las recientes escuchas telefónicas), y aunque esto no implica causalidad, sí indica una conexión entre el ecosistema de medios alternativos y el presidente de los EE. UU. La incorporación de Steve Bannon al círculo interno de Trump también subraya esta conexión. Antes de su nombramiento para la campaña de Trump, Bannon publicó las noticias de Breitbart, un sitio web de medios alternativo que aparece en nuestros datos, y que decidimos tener una fuerte perspectiva antiglobalista. De hecho, los recientes comentarios de Bannon en la reunión republicana del CPAC hacen explícita esta orientación ideológica.
Mientras criticaba a los principales medios de comunicación, Bannon dijo esto: "Son medios corporativos y globalistas que se oponen firmemente a una agenda nacionalista económica como la que tiene Donald Trump".
Este comentario resume una gran parte de la investigación que hicimos, demostrando cómo la crítica de los medios dominantes (prácticamente grabada en el ADN de los medios alternativos) se alinea con una agenda política de antiglobalización en favor del nacionalismo, y cómo esa agenda está conectada a las orientaciones políticas y los objetivos de la administración Trump. Quizás la principal contribución de nuestra investigación es simplemente señalar que estas ideologías se extienden dentro de un ecosistema de medios alternativos que utiliza teorías de conspiración como los reclamos de Hook de Sandy Hook y antiguas narrativas antisemitas para atraer lectores y apoyar esta propagación. Y que estos sitios web de medios alternativos no se centran únicamente en el contenido ultraderechista o altísimo de EE. UU., Sino que también usan contenido de alt-left para atraer a los lectores a este ecosistema de información y las ideologías que se extienden allí.
Lo más importante, este trabajo sugiere que Alex Jones es de hecho un profeta. En serio, mientras leía a través de docenas de estos sitios web de medios alternativos y cavaba DEEP en su contenido, me di cuenta de que realmente se está librando una guerra de información. Hace tres años, nuestro laboratorio decidió que estas teorías de conspiración eran demasiado marginales y salaces para ser el centro de nuestra investigación. Casi que estaba por debajo de nuestra dignidad prestar atención y promover este tipo de contenido. Qué terrible error fue ese. Me parece que no fuimos los únicos que lo hicimos. Es (pasado) el momento en que atendemos a esto (como investigadores y diseñadores de los sistemas que conducen este contenido). Espero que no sea demasiado tarde.
[Aquí hay una lista de los dominios que aparecen en nuestro grafo de red. Tenga en cuenta que la codificación cualitativa se realizó a través de un análisis de contenido iterativo e interpretativo. Es posible que otros perciban que una determinación diferente (o un conjunto de categorías) sería mejor para algunos de estos dominios. Por favor avíseme si siente que hay un error de codificación sistemático o un patrón no reconocido en los datos, ya que este trabajo está en curso y me gustaría poder incorporar sus ideas. Gracias.]
Un estudio de caso sobre cómo funciona la máquina de propaganda de Rusia
@DFRLab
@AtlanticCouncil's Digital Forensic Research Lab. Catalyzing a global network of digital forensic researchers, following conflicts in real time.
Las operaciones de propaganda e influencia del gobierno ruso utilizan un modelo de espectro completo que abarca los medios sociales y tradicionales.
Algunos de los canales que usa son abiertos y oficiales; otros son encubiertos y dicen ser independientes. Todos trabajan juntos para crear la apariencia de múltiples voces y puntos de vista, enmascarando un enfoque coordinado.
Esta publicación examina un caso de espectro completo para ilustrar el método. @DFRLab examinó este caso en una publicación anterior; desde entonces, surgieron nuevas pruebas que cambiaron y mejoraron nuestra comprensión de la técnica.
Diagrama de la propagación de la campaña anti-Morgan Freeman probablemente de la fábrica de trolls de San Petersburgo informada anteriormente, a través de bots, trolls, cuentas diplomáticas verificadas y RT. (Fuente: @DFRLab)
De la fábrica de trolls, con amor
El incidente en cuestión se refería al actor estadounidense Morgan Freeman. El 18 de septiembre de 2017, Freeman presentó un video advirtiendo que Rusia lanzó una guerra de información contra los Estados Unidos. El tono fue dramático, pero basado en hechos; la comunidad de inteligencia de EE. UU. y muchos investigadores de código abierto, incluido @DFRLab, han mostrado cómo las fuentes rusas propagaron propaganda atacando a Hillary Clinton durante las elecciones estadounidenses de 2016.
La intervención de alto perfil de Freeman rápidamente produjo una respuesta en Rusia. El 20 de septiembre de 2017, un grupo en línea llamado "AgitPolk" lanzó un hashtag llamado #StopMorganLie, acusando a Freeman de "manipular los hechos de la historia rusa moderna y difamar abiertamente a nuestro país".
Traducido del ruso: "Morgan Freeman, ¡estás equivocado! Lanzamos la campaña #StopMorganLie."(Fuente: agitpolk.ru)
El sitio web de Agitpolk se describe a sí mismo como "un grupo de personas afines unidos por nuestro amor compartido por nuestro país", e insiste en que es independiente del gobierno.
El propósito declarado del grupo es oponerse a la "histeria anti-rusa", un término usado a menudo por los funcionarios rusos para describir las críticas a las acciones de Rusia, especialmente sus ataques contra Ucrania y su interferencia en los procesos democráticos occidentales.
Número de menciones de la frase "histeria anti-rusa" por el Ministerio de Relaciones Exteriores de Rusia, 2001-2017, a partir de una búsqueda en el sitio web del Ministerio. Tenga en cuenta el aumento en y después de 2014, cuando Rusia invadió Ucrania y anexó Crimea. (Fuente: DFRLab)
Agitpolk enfoca sus operaciones en Twitter, llamándolo "una de las formas más rápidas de conectarse con actores públicos, políticos y medios". Usó dos cuentas principales, la @agitpolk corporativa y el @ComradZampolit personal. Este último era efectivamente anónimo, su foto de perfil tomada de una película soviética. La palabra "Zampolit" se traduce como "comisario político", que también es una referencia a los tiempos soviéticos.
Izquierda: información de perfil e imagen para @ComradZampolit, desde un escaneo de máquina. Derecha: Imagen de Maxim Sukhanov en "The Role". (Fuente: stuki-druki.com)
Agitpolk también ejecutó la campaña en la red rusa VKontakte (ВКонтакте o VK).
(Fuente: Agitpolk / VK)
@DFRLab analizó la influencia y el tráfico de Agitpolk en octubre de 2017. La campaña de Twitter #StopMorganLie reunió menos de 10.000 tweets, incluidos los retweets. La publicación de VK fue vista 14,000 veces, pero solo como 124 veces. Este es un impacto a pequeña escala. Sobre esta base, llegamos a la conclusión de que Agitpolk era muy probablemente un movimiento voluntario.
Sin embargo, posteriormente, Twitter compartió con el Congreso de EE. UU. Una lista de 2.752 cuentas que había rastreado hasta la fábrica rusa de trolls en San Petersburgo, y suspendió. Tanto @agitpolk como @ComradZampolit estaban en la lista.
Extractos, incluidas cuentas de Twitter, de la lista de la fábrica de trolls. (Fuente: democrats-intelligence.house.gov)
Esto confirmó que #StopMorganLie era, de hecho, una campaña de fábrica de trolls, y sugirió que el sitio web agitpolk.ru era una creación de fábrica de trolls.
(@DFRLab reconoce que identificamos erróneamente estas cuentas originalmente, al concluir que no estaban vinculadas a la fábrica de trolls. En casos poco claros, preferimos pecar de cautelosos).
Viendo la propagación
Sabiendo que #StopMorganLie comenzó en https://medium.com/dfrlab/how-a-russian-troll-fooled-america-80452a4806d1, estudiamos su extensión para ver cómo las diferentes partes del sistema de propaganda rusa trabajan juntas en la práctica. Los primeros amplificadores en Twitter eran aparentes bots, publicando el hashtag repetidamente sin comentarios adicionales. Trolls, bots y cuentas "cyborg" semiautomáticas suelen trabajar juntas como pastores, perros pastores y ovejas eléctricas; mira nuestro análisis aquí.
Publicaciones de @ SV78900, desde escaneo de máquina. El 15 de octubre de 2017 se archivó una búsqueda en Twitter de publicaciones de esta cuenta mediante #StopMorganLie.
El hashtag fue luego amplificado por varias cuentas oficiales y verificadas del gobierno ruso, que utilizaron sus propios memes para atacar a Freeman como un usuario de drogas histérico e inconsciente, un ejemplo clásico de la estrategia de despedir a los críticos sin evaluar su evidencia.
Izquierda: "Portavoz del presidente ruso Dmitry Peskov: El Kremlin no toma en serio el videoclip de Morgan Freeman. #StopMorganLie. "El meme cita a Peskov diciendo:" Muchas personas creativas caen presas fáciles de las sobrecargas emocionales, sin tener información real sobre el estado real de las cosas. Se convierten en víctimas de tal exaltación emocional, una continuación del macartismo, diría yo. Pasará a tiempo. "Archivado el 15 de octubre de 2017. Derecha:" La histeria antirrusa tiene a los EE. UU. Bajo control, el famoso actor Morgan Freeman repartió otra porción de fantasías sin fundamento ". El meme dice:" El famoso El actor de Hollywood Morgan Freeman habla alegremente sobre la "interferencia" rusa en las elecciones presidenciales de Estados Unidos. También a menudo habla de su predilección por la marihuana. "¡Estoy listo para comer, beber, fumar e inhalar!" ¿Vale la pena escucharlo? "Archivado el 15 de octubre de 2017. (Fuente: Twitter / RusConsulGen andEmbassyofRussia)
Estos mensajes llegaron rápidamente. Los partidarios de Agitpolk lanzaron el hashtag poco antes de las 09:00 UTC. El consulado ejecutó su publicación a las 11:49; la embajada hizo lo mismo a las 13:05 (la marca de tiempo en la captura de pantalla es UTC + 1). El consulado también retwitteó el llamado de @ ComradZampolit a sus "camaradas" para que se unan a la campaña, ya que esta foto del escaneo de la máquina muestra:
Publicaciones del Consulado General de Rusia en Ginebra, a través de una máquina escaneada. Tenga en cuenta los horarios del primer tweet y retweet. (Fuente: Twitter)
Esto indudablemente indicó que las misiones diplomáticas rusas no solo siguen las cuentas de la fábrica de trol, sino que las amplifican. Al menos una evidencia sugiere que también coordinan campañas por adelantado.
A principios del mismo año, Agitpolk publicó una campaña de hashtag destinada a honrar a los diplomáticos rusos, y afirmó que lo hizo "con el apoyo de representaciones extranjeras del Ministerio de Asuntos Exteriores de Rusia". Cuentas como el Ministerio de Relaciones Exteriores, el Consulado General en Ginebra y la Embajada en Sudáfrica efectivamente usó el hashtag, confirmando el reclamo.
El anuncio de Agitpolk de su campaña; el texto subrayado dice "con el apoyo de representaciones extranjeras del Ministerio de Asuntos Exteriores de Rusia". Archivado el 22 de enero de 2018. (Fuente: Agitpolk.ru)
La rápida amplificación de las misiones del ataque a Morgan Freeman sugirió una cooperación similar.
Pequeño, pero suficiente para RT
A pesar de estos seguidores de alto perfil, la campaña de Twitter no fue particularmente efectiva, especialmente en inglés. De acuerdo con una exploración de máquina @DFRLab realizada en ese momento, generó 9,842 tweets, de los cuales solo 300 se compusieron en inglés (otros 713 mensajes retuiteados en inglés). Estos vinieron de 4,003 usuarios, incluidos los bots. Resultados del escaneo de máquina, que muestra la cantidad de usuarios y publicaciones.
De los originales en inglés, muchos provienen principalmente de cuentas en ruso.
Tweets de @lite_irina y @Onlinevzlet, que son principalmente en ruso, que muestran los mensajes de Morgan Freeman en inglés entre los rusos. Todos los tweets en inglés y todos los perfiles de cuenta archivados el 15 de octubre de 2017.
La difusión del hashtag de la fábrica de trol entre los usuarios de lengua inglesa era, por lo tanto, mínima. Incluso su propagación en ruso fue limitada.
No obstante, el siguiente paso en la cadena de propaganda fue que el "arma de información" de RT del estado ruso publicara un extenso artículo (ocho párrafos y 27 tuits incorporados) afirmando que "Twitterati" estaba "decepcionado" con los comentarios de Freeman, encabezando el hashtag.
El títular y el título de RT aparecieron en el artículo el 20 de septiembre de 2017, solo unas horas después de que AgitPolk lanzara su campaña. Archivado el mismo día. (Fuente: RT)
El título y el título de RT aparecieron en el artículo el 20 de septiembre de 2017, solo unas horas después de que AgitPolk lanzara su campaña. Archivado el mismo día. (Fuente: RT)
El artículo evitó hábilmente decir qué tan poco alcanzó la campaña de la fábrica de trol en inglés, usando términos indeterminados como "algunos usuarios han llegado a decir que han perdido el respeto por la estrella de Hollywood", "La gente dijo que la declaración de 'democracia' es pura hipocresía ", y" la gente de las redes sociales dijo que el video de Freeman es en sí mismo una propaganda vergonzosa ". También se refirió al tráfico como una" protesta ", y se relacionó con un artículo que califica los comentarios de Freeman de" histeria anti Moscú ".
Es revelador que, aunque el artículo y el tweet que lo acompaña encabezaban el hashtag de la fábrica de trol, solo seis de los tweets que citó lo mencionaron, todos ellos de cuentas principalmente en ruso. Solo dos tuits de los veintisiete defendidos por Freeman; estaban en los párrafos finales.
Por lo tanto, el artículo parece haber servido para dos propósitos: amplificar los ataques a Freeman en general, y aumentar el hashtag de la fábrica de trol en particular.
Desde RT a la franja
RT fue el amplificador principal del hashtag, extendiendo la campaña de Twitter de la fábrica de trol a nuevas plataformas. Su publicación en Facebook del artículo fue compartida 67 veces, y obtuvo 662 reacciones, no todas positivas.
Parte de RT de Facebook de su propio artículo. (Fuente: RT / Facebook)
Una acción separada, reproduciendo el video de Freeman, pero agregando el título "Anti-Rusia Rant" y el enlace al artículo de RT sobre #StopMorganLie, fue visto más de medio millón de veces y compartido más de 3.700 veces.
La parte anotada de RT del video de Freeman; tenga en cuenta el número de vistas al pie de la imagen. (Fuente: RT / Facebook)
El artículo de RT fue recogido por varias fuentes dispares. Incluyeron una página de Pinterest centrada en el socialismo y la política; un sitio de agregación llamado pressaspect.com; un sitio ostensiblemente centrado en viajes con sede en Hawaii; y un sitio dedicado a los rusos en Florida.
(Fuente: floridarussian.com.)
El artículo de RT no se extendió a otros medios convencionales, y, como indicó nuestro escaneo, el hashtag tenía un alcance limitado en las plataformas sociales. Sin embargo, logró un mayor alcance en los sitios de franja y clickbait.
Conclusión
La importancia de la campaña #StopMorganLie estaba en lo que nos mostró sobre la máquina de propaganda rusa.
El hashtag fue lanzado por un sitio web que parece ejecutarse desde la fábrica de trolls. Inicialmente, fue amplificado por cuentas de Twitter y VK, humanas y automatizadas, administradas por la misma organización.
La campaña fue luego amplificada por las cuentas verificadas de las misiones diplomáticas rusas, que agregaron sus propios memes a la mezcla. Fue impulsado adicionalmente por RT, que utilizó una redacción cuidadosamente vaga y tweets selectivos para que pareciera más significativo de lo que realmente era.
Cada uno de estos puntos de venta afirma ser una institución separada; en una democracia genuina y pluralista en la que los medios son editorialmente independientes del estado, lo serían. Sin embargo, su independencia es una fachada: en esta evidencia, trabajan juntos para promover una narrativa común.
La fábrica de troll, RT y las misiones diplomáticas de Rusia son parte de un esfuerzo de comunicaciones estatales de espectro completo. Para comprender las operaciones de información e influencia de Rusia, es importante entender ese enfoque.
Con algunas excepciones menores, en realidad solo hay dos formas de decir "té" en el mundo. Uno es como el término inglés-té en español y el tee en afrikaans son dos ejemplos. La otra es una variación de cha, como chay en hindi.
Ambas versiones provienen de China. Cómo se extendieron por el mundo ofrece una imagen clara de cómo funcionaba la globalización antes de que la "globalización" fuera un término que cualquiera usara. Las palabras que suenan como "cha" se extienden por la tierra, a lo largo de la Ruta de la Seda. Las frases del tipo "té" se extienden sobre el agua, por los comerciantes holandeses que traen la novela a Europa.
El término cha (茶) es "sinítico", lo que significa que es común para muchas variedades de chino. Comenzó en China y se abrió paso a través de Asia central, llegando a ser "chay" (چای) en persa. Eso sin duda se debe a las rutas comerciales de la Ruta de la Seda, a lo largo de las cuales, según un descubrimiento reciente, el té se comercializó hace más de 2.000 años. Esta forma se extendió más allá de Persia, convirtiéndose en chay en urdu, shay en árabe y chay en ruso, entre otros. Incluso llegó al África subsahariana, donde se convirtió en chai en swahili. Los términos japonés y coreano para el té también se basan en el cha chino, aunque esos lenguajes probablemente adoptaron la palabra incluso antes de su difusión hacia el oeste en persa.
Pero eso no explica el "té". El carácter chino para el té, 茶, se pronuncia de manera diferente por diferentes variedades de chino, aunque está escrito igual en todas ellas. En el mandarín de hoy, es chá. Pero en la variedad de chino Min Nan, que se habla en la provincia costera de Fujian, el personaje se pronuncia te. La palabra clave aquí es "costera".
La forma te utilizada en las lenguas costeras chinas se extendió a Europa a través de los holandeses, que se convirtieron en los principales comerciantes de té entre Europa y Asia en el siglo XVII, como se explica en el Atlas mundial de estructuras lingüísticas. Los principales puertos holandeses en el este de Asia se encontraban en Fujian y Taiwán, ambos lugares donde las personas usaban la pronunciación te. La importación de té expansiva de la Compañía Holandesa de las Indias Orientales a Europa nos dio el thé francés, el Tee alemán y el tea inglés.
Sin embargo, los holandeses no fueron los primeros en Asia. Ese honor pertenece a los portugueses, que son responsables del nombre europeo colonial de la isla de Taiwán, Formosa. Y los portugueses comerciaron no a través de Fujian, sino de Macao, donde se usa chá. Por eso, en el mapa de arriba, Portugal es un punto rosa en un mar de azul.
Algunos idiomas tienen su propia forma de hablar sobre el té. En general, estos idiomas se encuentran en lugares donde el té crece naturalmente, lo que llevó a los lugareños a desarrollar su propia forma de referirse a él. En birmano, por ejemplo, las hojas de té son lakphak.
El mapa muestra dos épocas diferentes de la globalización en acción: la milenaria extensión terrestre de bienes e ideas hacia el oeste desde la China antigua y la influencia de la cultura asiática de 400 años sobre los europeos marineros de la era de la exploración. Además, acabas de aprender una nueva palabra en casi todos los idiomas del planeta.
Video: ¿Qué hay de nuevo en el mundo de las bases de datos de grafos? Aquí hay un resumen rápido
Es oficial: las bases de datos de grafos son una cosa. Ese es el consenso aquí en Big on Data entre los colaboradores Andrew Brust y Tony Baer. Cuando AWS ingresa a un dominio, señala oficialmente la pendiente ascendente del ciclo de promoción. Es un poco como la tierra recién descubierta: primero es en gran parte desconocida y habitada por nativos, luego los pioneros muestran que hay oportunidades, y luego los pesos pesados intentarán colonizarla.
La reciente presentación de AWS Neptune parece haber convencido incluso a los que se autoproclamaron escépticos de los grafos como Brust y Baer. ¿Por qué ahora, preguntas? Al igual que el Aprendizaje automático, por ejemplo, no es tanto que haya un avance importante en la tecnología, sino que es principalmente una cuestión de maduración.
Las capacidades de hardware y software, como almacenamiento económico y capacidad de procesamiento en la nube y en el local, la comprensión de los desafíos en técnicas de indexación distribuida y consulta de grafos y la realización de conjuntos de datos grandes y conectados han contribuido a la tormenta gráfica perfecta.
Obteniendo grafos
Como siempre, cuando alguna tecnología de nicho se generaliza, existe el riesgo de malentendidos o sobrevaloración hasta el punto en que se convierte en una palabra de moda sin sentido, un martillo aplicado a cada problema independientemente de si se trata de un clavo. Entonces, advertencia justa: si algo no se siente como un grafo, entonces no intente forzarlo.
Es probable que tus videos estén viviendo bastante bien en la tienda de objetos donde los tienes actualmente. Un sistema de contabilidad de ventas construido usando una base de datos relacional probablemente esté funcionando bien, y de la misma manera una tienda de documentos es posiblemente el lugar correcto para almacenar sus documentos. Por lo tanto, "usar la herramienta adecuada para el trabajo" sigue siendo una frase válida aquí y en cualquier otro lugar.
Dicho esto, parte del motivo detrás del atractivo del grafo es que, en muchos casos, es una forma natural de modelar el mundo. ¿Más natural que el viejo modelo relacional? Para ciertos dominios y casos de uso, cuando los datos que está almacenando están intrínsecamente vinculados por su naturaleza, sí. Por un lado, ciertamente se siente más fácil y funciona mejor para consultar una base de datos de grafos que relacional para casos de uso que involucran muchos saltos.
En los conjuntos de datos conectados, como los de los dominios sociales, por ejemplo, el grafo tiene mucho sentido. Imagen: Amazon
Tener que pasar por una serie de uniones en el álgebra relacional para hacer cosas como encontrar amigos de amigos de amigos es engorroso para escribir y mantener y degrada el rendimiento. Un modelo de grafo y un lenguaje de consulta pueden ser más naturales y eficientes, pero la palabra clave allí es "puede". No todo lo que parece un grafo es, de hecho, un grafo, y no todos los grafos vienen con las mismas facilidades de consulta.
Para citar a Tony Baer: "Siempre consideré que el grafo era más adecuada para ser incluida bajo el capó porque era una nueva y extraña base de datos sin estándares de facto ni de otro tipo. Pero estoy empezando a cambiar mi tono: todos los principales proveedores de plataformas de datos ahora tienen ya sea una base de datos de grafos o API / motor ". Esto resalta dos puntos importantes: la diferencia entre un grafo nativo y un API de grafo, y la falta de estándares.
Convertirse en nativo
Diferentes personas usarán diferentes definiciones de motores y API, pero al final todo se trata de estructuras de datos. Si su base de datos se basa en estructuras de datos que no encajan de manera natural en un grafo y no cuenta con la indexación correcta, entonces, aunque sus consultas sean más fáciles de escribir utilizando una API de grafos, su rendimiento solo puede ser tan bueno como tu base de datos.
Para dar un ejemplo del mundo de Microsoft, citando a Andrew Brust: "Las capacidades de procesamiento de grafos en SQL Server 2017 son claramente una capa de abstracción y no nativa. Aunque los tipos de tablas de nodo y borde son reales. ¿Pero qué pasa con Cosmos DB? solo un modo de operación, pero aún lo consideraría nativo ".
Ese es el escenario habitual de cooperación que los proveedores y vendedores de la nube han aprendido a vivir, aunque en este caso complicado puede ser más complicado de lo habitual.
En cuanto a AWS Neptune (aún en versión beta privada), aunque no esperamos ver demasiada información en términos de funcionamiento interno, podemos notar un par de cosas.
Realmente no lo sabemos, pero probablemente no. AWS habla de la capacidad de realizar copias de seguridad continuas de Neptune a S3, lo cual es bastante revelador. Si S3 era el almacenamiento utilizado para Neptune, las copias de seguridad S3 no tendrían sentido ya que los datos ya estarían en S3, y todo lo que se necesitaría sería habilitar la replicación. Pero hay otra pista allí.
AWS está vendiendo la opción de usar JanusGraph con Amazon DynamoDB como su back-end de almacenamiento. DynamoDB es una base de datos clave-valor, y una metáfora y estructura de clave-valor, se presta bien para graficar. De hecho, es lo que Titan y ahora JanusGraph están utilizando como una tienda de back-end para sus grafos, por lo que tiene sentido para AWS haber construido Neptune en DynamoDB.
Para volver al grafo del colaborador de Big on Data y citar a Andrew Brust, "en el mundo de la base de datos, todo se reduce a pares clave-valor. Por lo tanto, si tienes una base de datos como construcción central, tienes el potencial de hacer casi cualquier cosa que desee. Aunque, de fábrica, es posible que no pueda hacer mucho ".
Entonces, ¿podría ser que AWS Neptune realmente es una capa elaborada sobre DynamoDB que agrega una metáfora gráfica y una API a una tienda clave de valor subyacente? Eso puede sonar demasiado simplificador, pero parece plausible.
Hacer que las bases de datos de grafos escalen significa ir distribuidas, y hay muchos problemas allí. Imagen: ArangoDB
Se podría argumentar que Titan y sus descendientes, JanusGraph y DSE Graph, son de naturaleza similar, y AWS hace hincapié en cómo la arquitectura enchufable de Titan hace que sea fácil comenzar a usar DynamoDB sin cambiar las aplicaciones. ¿Pero qué tan eficiente es eso?
Realmente no tenemos indicadores del rendimiento de AWS Neptune en este momento, aunque como cabría esperar, AWS se muestra lírico al respecto y otros proveedores señalan rápidamente todos los detalles de hacer que los grafos distribuidos funcionen y que AWS podría equivocarse.
Sin embargo, lo que sí sabemos sobre AWS Neptune, que nos lleva al segundo punto importante (estándares) es este: Neptune admite los populares lenguajes de consulta de grafos Apache TinkerPop Gremlin y SPARQL de W3C, lo que permite a los usuarios crear fácilmente consultas que navegan de manera eficiente altamente conectadas conjuntos de datos.
En un mundo que parece carecer del equivalente de lo que SQL es en el mundo relacional, un estándar de facto para las consultas, esto es bastante importante. Significa que Neptune ofrece la máxima flexibilidad para sus usuarios, y es una acción inteligente y pragmática de AWS.
En el grafo, existen modelos de competencia y lenguajes de consulta, y la posibilidad de consultar Neptune utilizando dos de los más populares amplía la base de usuarios potenciales y los casos de uso de Neptune. AWS no está solo en esto, pero ser elocuente y facilitar su uso podría marcar la diferencia.
Ya hemos cubierto SPARQL y algunas de las cosas para las que se puede usar. En la siguiente parte de esta mini serie en grafo, nos centraremos en Apache TinkerPop, su lenguaje de consulta llamado Gremlin, sus características y el papel que puede desempeñar en el mundo de las bases de datos de grafos y más allá.
