Durante la última campaña para las elecciones del pasado 10 de noviembre, al menos 41.000 bots tuitearon sobre eventos políticos destacados: el debate entre los candidatos, la actualización de Franco o los disturbios en Cataluña. Un observación de su contenido revela que apoyaban a todos los partidos con escasas diferencias: un poco más a Unidas Podemos, seguidos de Ciudadanos, Vox, PP y PSOE. La existencia de esos bots y su supuesto apoyo a cada partido no implica que ninguna formación controlara o pagara por sus mensajes.

Los bots son una de las grandes leyendas de Twitter. “Nuestra gran pregunta original fue: ¿es posible determinar de forma categórica si una cuenta es un bot o no?”, dice Félix Gómez Mármol, investigador Ramón y Cajal en la Capacidad de Informática de la Universidad de Murcia y uno de los miembros del equipo del laboratorio de ciberseguridad y ciencia de datos de la misma universidad, que acaba de propagar un artículo colegial que analiza el uso de estas cuentas en las elecciones del 10-N.

La creciente vigilancia de Twitter, la maduro experiencia de los usuarios y las repetidas acusaciones que se hacen todas las posturas ideológicas han hecho que controlar este engendro en 2020 no sea lo mismo que hace unos primaveras. “Hemos observado comportamientos sofisticados en algunos”, dice Gómez Mármol. Los bots ya no son simples máquinas retuiteadoras, amplificadoras y creadoras de tendencias. O no solo: pueden estar programados para distribuir sus retuits de forma aleatoria o con horarios humanos y pueden incluso estar a ratos en manos de personas.

Con poco de astucia técnica, por consiguiente, pueden seguir siendo capaces de influir en la conversación. Así ocurrió en las últimas elecciones: “Nos ha sorprendido la cantidad de bots que hemos opuesto, incluso siendo conservadores [en el cálculo]. Son más de los que nos esperábamos”, explica Gómez Mármol. El colección de investigadores recogió más de seis millones de tuits a partir de 46 hashtags entre el 4 de octubre y el 11 de noviembre. En total reunieron más de 800.000 cuentas. Usaron una útil popular, Botometer, para osar cuántos eran bots. Botometer da una puntuación sobre la probabilidad de que un afortunado sea una cuenta de este tipo. En la Universidad de Murcia se quedaron solo con el colección que superaba el percentil 95%. De ahí salieron el colección de 41.000. Por otra parte de ese conjunto, observaron un segundo colección no analizado de 146.000 cuentas sospechosas de ser bots.

Para atribuir a quién apoyaba cada uno de esos bots, usaron una útil de observación del sentimiento: un software que “lee” cada tuit y decide si acento más admisiblemente a ayuda o en contra de poco. Estas herramientas funcionan admisiblemente en inglés. En castellano su validez es regular. “Es una traba del trabajo», avisa Gómez Mármol. «Les cuesta por ejemplo detectar la ironía, que hubo mucha por ejemplo con el bruto de Albert Rivera.” Los investigadores fueron de nuevo conservadores en su acercamiento. Para enterarse cómo hablaba cada partido, escogieron 100 cuentas oficiales de cada formación y midieron sus expresiones.

Los políticos solo critican

De este observación salieron observaciones graciosas, aunque ajenas al objetivo central del estudio: todos los partidos se dedican sobre todo a murmurar. “Nos sorprendió cómo de negativa es la política”, dice Gómez Mármol. Nadie acento admisiblemente de nadie. “Fue la confirmación de que Twitter está realizado de haters y trols y en normal el discurso es cenizo. Pero si por otra parte es política, aún más. Sobre todo críticas a los adversarios, más que alabar a los tuyos”, explica Gómez Mármol. Además vieron que los líderes del PSOE hablaron en las últimas elecciones más y mejor de Unidas Podemos que de su propio partido. O que la gran obsesión de los dirigentes de Vox, tanto como su propio partido, fue Unidas Podemos.

Así establecieron cómo hablaba cada partido y asignaron los bots que eran más cercanos a esos discursos. Solo fueron capaces de atribuir un colección pequeño: unos 14.000 de ellos tuiteaban claramente a ayuda de un partido. Y todos los partidos tenían bots fans.

El aspecto quizá más mono del noticia, y que parece demostrar su papel, es la vinculación de los bots a hechos vinculados a la campaña: los bots a ayuda de Vox trabajaron mucho la oscuridad en que Santiago Abascal fue a El hormiguero o los de Unidas Podemos estuvieron muy atentos la oscuridad del debate electoral. “Claramente detectamos que han hecho seguimiento de la campaña por más actividad en días esencia”, dice Gómez Mármol.

¿Qué significa todo esto? La conversación puede manipularse con poco de atención y esfuerzo. Los bots o usuarios falsos sirven sobre todo para amplificar el contenido, ya sea con simples retuits o con respuestas a tuits virales o con el spam en conversaciones ajenas. Hay muchos modos de influir en la percepción de los que se dice en Twitter y hacer el esfuerzo de encontrar a los malos requiere una investigación atenta con semanas de trabajo. O meses, como ha sido el caso del equipo de Murcia.

En diciembre publicaron un esquema preliminar de esta investigación. Algunos titulares destacaron erróneamente los bots de Vox. En aquella primera acercamiento había “solo” 25.000. Con un trabajo más específico, el número creció hasta los actuales 41.000. El equipo tiene previsto seguir trabajando para ver cómo lograron estos bots –si lo hicieron– amplificar hashtags concretos y comprobar su posible coordinación y detectar granjas distintas si proceden de empresas concretas.

En un control de prudencia, los investigadores han anonimizado las cuentas y no es posible identificarlas ni revelar sus tuits ni repasar si siguen activas y en qué ámbitos. “Es posible que sean simplemente cuentas que se alquilan para campañas concretas”, dice Gómez Mármol.

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