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El futuro de Twitter en manos de un estudiante

El futuro de Twitter en manos de un estudiante

El proyecto paralelo de un estudiante de doctorado de Estados Unidos, ayudará a decidir entre Elon Musk y la compra de Twitter. Así que el futuro de Twitter en manos de un estudiante.

En la batalla por el futuro de Twitter, la cantidad de bots en la plataforma es un tema clave.

El problema es que nadie sabe cómo contarlos.

La historia va así…

El pasado 5 de agosto no fue un día normal para Kaicheng Yang.

Fue el día después de que un tribunal estadounidense publicara el argumento de Elon Musk sobre por qué ya no debería tener que comprar Twitter.

Y Yang, estudiante de doctorado en la Universidad de Indiana, se sorprendió al descubrir que su software de detección de bots estaba en el centro de una titánica batalla legal.

Twitter demandó a Musk en julio, después de que el CEO de Tesla intentara retractarse de su oferta de 44.000 millones de dólares para comprar la plataforma.

Musk, a su vez, presentó una contrademanda acusando a la red social de tergiversar los números de cuentas falsas en la plataforma.

Twitter ha sostenido durante mucho tiempo que los bots de spam representan menos del 5 por ciento de su número total de usuarios “monetizables”, o usuarios que pueden ver anuncios.

Según los documentos legales, Yang’s Botometer, una herramienta gratuita que afirma que puede identificar la probabilidad de que una cuenta de Twitter sea un bot, ha sido fundamental para ayudar al equipo Musk a demostrar que esa cifra no es cierta.

“Contrariamente a las representaciones de Twitter de que su negocio se vio mínimamente afectado por cuentas falsas o spam, las estimaciones preliminares de las partes de Musk muestran lo contrario”, dice la contrademanda de Musk.

Así que el futuro de Twitter está en manos de un estudiante.

El futuro de Twitter vs Musk, en manos de un estudiante
El futuro de Twitter vs Musk, en manos de un estudiante

Entre humanos y bots

Pero diferenciar entre humanos y bots es más difícil de lo que parece, y un investigador acusó a Botometer de “pseudociencia” por hacerlo parecer fácil.

Twitter se apresuró a señalar que Musk usó una herramienta con un historial de cometer errores.

En sus presentaciones legales, la plataforma le recordó al tribunal que Botometer definió al propio Musk como probable que fuera un bot a principios de este año.

A pesar de eso, Botometer se ha vuelto prolífico, especialmente entre los investigadores universitarios, debido a la demanda de herramientas que prometen distinguir las cuentas de los bots de las de los humanos.

Como resultado, no solo Musk y Twitter serán juzgados en octubre, sino también la ciencia detrás de la detección de bots.

Yang no inició Botometer; lo heredó. El proyecto se puso en marcha hace unos ocho años.

Pero a medida que sus fundadores se graduaron y abandonaron la universidad, la responsabilidad de mantener y actualizar la herramienta recayó en Yang.

Yang se niega a confirmar o negar si ha estado en contacto con el equipo de Elon Musk.

Botometer no es su trabajo de tiempo completo; es más un proyecto paralelo, dice.

Trabaja en la herramienta cuando no está investigando para su proyecto de doctorado.

“Actualmente, somos solo yo y mi asesor”, dice. “Así que yo soy la persona que realmente hace la codificación”.

Sobre Botometer

Botometer es una herramienta de aprendizaje automático supervisada, lo que significa que se le ha enseñado a separar los bots de los humanos por sí solo.

Yang dice que Botometer diferencia a los bots de los humanos al observar más de 1,000 detalles asociados con una sola cuenta de Twitter, como su nombre, foto de perfil, seguidores y proporción de tweets a retweets, antes de darle una puntuación de cero a cinco.

“Cuanto mayor sea el puntaje, más probable es que sea un bot, mientras más bajo, más probable es que sea un humano”, dice Yang.

“Si una cuenta tiene una puntuación de 4,5, significa que es muy probable que sea un bot. Pero si es 1.2, es más probable que sea un humano”.

La falta de un umbral

Sin embargo, lo más importante es que Botometer no otorga a los usuarios un umbral, un número definitivo que define todas las cuentas con puntajes más altos como bots.

Yang dice que la herramienta no debe usarse en absoluto para decidir si cuentas individuales o grupos de cuentas son bots.

Prefiere que se use comparativamente para comprender si un tema de conversación está más contaminado por bots que otro.

Aún así, algunos investigadores continúan usando la herramienta de manera incorrecta, dice Yang.

Y la falta de umbral ha creado una zona gris.

Sin un umbral, no hay consenso sobre cómo definir un bot.

Los investigadores que esperan encontrar más bots pueden elegir un umbral más bajo que los investigadores que esperan encontrar menos.

Qué es un bot, según expertos

En busca de claridad, muchos investigadores de la desinformación han optado por definir bots como cualquier cuenta que obtenga una puntuación superior al 50 por ciento o 2,5 en la escala de Botometer, según Florian Gallwitz, profesor de informática en el Instituto de Tecnología de Nuremberg de Alemania.

Gallwitz es un crítico abierto de Botometer y afirma que está contaminando la forma en que los académicos estudian la desinformación en Twitter.

En julio, publicó un artículo en el que afirmaba que de cientos de cuentas con una puntuación de 2,5 o más, ni una sola era un bot.

“Muchas de estas cuentas son operadas por personas con impresionantes credenciales académicas y profesionales”, se lee en el periódico.

Una cuenta que Botometer marca como sospechosa utilizando el umbral de 2,5 es la de Annalena Baerbock, ministra de Asuntos Exteriores de Alemania, que obtiene una puntuación de 2,8.

(Aunque Botometer advierte en los resultados que “el 19 % de las cuentas con una puntuación de bot superior a 2,8 están etiquetadas como humanas”).

El equipo de Baerbock comentó a la plataforma de información WIRED que la cuenta del ministro de Relaciones Exteriores no está automatizada de ninguna manera.

Para Gallwitz, este tipo de falsos positivos prueban que Botometer no funciona.

“Es una herramienta que todos pueden usar para producir pseudociencia”, afirma.

El problema de la ética y la privacidad

Gallwitz está frustrado porque los investigadores que confían en Botometer no comparten ejemplos de las cuentas que identificaron como bots para que otros puedan verificar sus resultados.

Como ejemplo, señala un estudio de agosto de 2022 realizado por investigadores de la Universidad de Adelaide, que utilizó Botometer para afirmar que entre el 60 y el 80 por ciento de las cuentas que tuitean hashtags pro-Ucrania y pro-Rusia son bots.

“Evitamos reportar datos a nivel individual debido a la privacidad y la ética”, dice Joshua Watt, uno de los autores del estudio.

Sin embargo, Yang es claro: 2,5 no debería ser un umbral, ya que indica que el modelo de aprendizaje automático “no es realmente seguro”.

Las acusaciones en el estudio de Gallwitz no son nuevas, agrega Yang, y señala que algunas personas explotan las limitaciones de Botometer.

Éstas, son inevitables para todos los algoritmos de aprendizaje automático supervisado, para socavar todo el campo de estudio dedicado a los bots sociales.

Pero el umbral es un detalle importante al evaluar el uso de Botometer por parte del equipo legal de Musk.

“El equipo de Musk no proporcionó ningún detalle sobre qué umbral usaron”, agrega Yang.

“No estoy seguro de estar convencido de que el número que han proporcionado sea exacto”, dice.

“Puede elegir cualquier umbral para obtener el número que desee”.

Conclusiones

Aunque Botometer no es un claro ejemplo y una contundente herramienta para dirimir este pleito legal entre Twitter y Musk, deja algo en claro.

Musk se retractó de la compra, le costará dinero pero no tanto como tenerlo.

Así mismo, la ética y la privacidad en la red, es buena, pero deja muchas lagunas que ueden aprovechar los equipos legales para inferir más daños que protecciones.

Y tercero y más importante aún, es que no hay red social que no esté invadida de bots. Y los bots lográn ganar elecciones y poner locos en el poder, como podemos ver en Rusia o más cerca, México.

Gracias por leer “El futuro de Twitter en manos de un estudiante”.

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