La interminable lucha de Twitter contra las cuentas de spam es ahora un problema de su nuevo propietario: Elon Musk, quien en abril prometió derrotar a la plaga de bots o “morir en el intento”.
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Posteriormente, mencionó a los bots como razón para retractarse del acuerdo para adquirir la red social. Ahora que el multimillonario ha concretado la compra, se enfrenta a la tarea de cumplir su promesa de expurgar los perfiles falsos que le han preocupado y que han atormentado a Twitter desde mucho antes de que él expresara su interés en comprarlo.
Hay mucho en juego en el desafío. El número de bots importa, porque los anunciantes (la principal fuente de ingresos de Twitter) desean saber aproximadamente a cuántos seres humanos reales les están llegando sus mensajes cuando compran publicidad. También es importante para impedir que personas mal intencionadas amasen un ejército de cuentas con el fin de amplificar información falsa o acosar a adversarios políticos.
“Desde mi punto de vista, la visión general es: Cómo hacemos que Twitter sea un mejor sitio para todo el mundo”, dijo Emilio Ferrara, experto en contar bots que durante el verano estuvo trabajando en investigar el problema para Musk.
También mencionó el “valor de la plataforma como una experiencia social, como un lugar colectivo para tener debates civilizados y hablar con libertad sin interferencia de cuentas nefastas” y sin estafas, ni mensajes no solicitados, ni pornografía, ni acoso.
Para hallar qué tan malo era el problema de los bots, Musk contrató a Ferrara y a otros científicos de datos con el fin de que investigaran. En esa época, buscó demostrar que Twitter estaba engañando al público cuando dijo que menos del 5% de sus usuarios activos diarios eran cuentas falsas o de spam.
Si Twitter mintió o retuvo información crucial acerca del conteo de bots, Musk podía argumentar que tenía justificación para dar por terminado el acuerdo por 44 mil millones de dólares.
Ferrara, profesor adjunto de Ciencias de la Computación y Comunicaciones en la Universidad del Sur de California, dijo que él no tenía un interés real en si Musk acababa siendo propietario de la red social.
En lugar de ello, albergaba esperanzas de que “cualquier hallazgo pudiera ayudar a mejorar la plataforma”, dijo Ferrara cuando hablaba por primera vez acerca de su papel previsto como testigo experto de Musk en caso de un juicio.
La interrogante ahora es qué hará Musk con esa información. La presentación de Ferrara ( de 350 páginas de análisis y documentos de apoyo) está bajo llave en archivos confidenciales de la corte, también indicó que no puede dar a conocer sus conclusiones.
Filippo Menczer, un investigador que no trabajó para ninguna de las partes en la disputa, señaló que exdirectivos de Twitter y sus abogados dijeron que Musk exageró tremendamente el problema, porque tenía remordimiento de comprador, pues los conteos precisos son “casi imposibles” de lograr porque cualquier estimado de bots está basado en suposiciones que pueden derivar en parcialidad.
“Nadie sabe exactamente qué tan grave es el problema. Supondría que no es tan malo como Musk dijo, ni está tan bien como Twitter”, dijo Menczer, director del Observatorio de Redes Sociales de la Universidad de Indiana.
La empresa de análisis CounterAction, que trabajó con Ferrara, dijo que concluyó en un informe del 18 de julio presentado al tribunal que la tasa de spam de Twitter por cuentas monetizables (las que tienen valor para los anunciantes) era de al menos el 10% y que podría llegar al 14.2%, dependiendo de cómo se mida la tasa.
Trevor Davis, fundador y director general de la firma, dijo que ese análisis se basaba en datos internos que Twitter dio a Musk, pero la compañía se negó a proporcionar datos adicionales solicitados por el equipo de Musk.
“Esperamos que el acceso a los datos retenidos revele una tasa de spam real aún mayor”, dijo Davis en una declaración preparada.
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Musk lleva mucho tiempo preocupado por los spambots de Twitter que promueven criptomonedas, en parte porque como usuario famoso con más de 110 millones de seguidores, ve muchos de ellos. Algunos estafadores han abierto cuentas imitando el nombre y la imagen de Musk para intentar que la gente piense que está respaldando algo.
No todos los bots son malos, Twitter fomenta el uso de cuentas automatizadas que informan del clima y terremotos o que publican humor o líneas de clásicos de la literatura. Twitter también permite el anonimato, que protege la libertad de expresión y la privacidad, especialmente en regiones autoritarias, pero esta práctica puede dificultar la erradicación de las cuentas falsas malintencionadas.
Ferrara llamó la atención de Twitter por primera vez, tras las revelaciones de que Rusia utilizó las redes sociales para inmiscuirse en las elecciones presidenciales de Estados Unidos en el 2016, cuando dirigió un grupo de investigación que estimó que entre nueve y 15% de las cuentas activas en Twitter en inglés eran bots.
En un blog poco después, Twitter se quejó de que ese tipo de investigaciones externas “suelen ser inexactas y metodológicamente defectuosas”. La empresa ha informado repetidamente la cifra inferior al cinco por ciento en sus reportes trimestrales a la Comisión de Valores, aunque también advierte que podría ser superior.
Antes de la adquisición por parte de Musk, Twitter decía que eliminaba 1 millón de cuentas de spam cada día. Para calcular cuántas cuentas son spam malicioso, Twitter revisa miles de cuentas tomadas al azar, utilizando datos públicos y privados como direcciones IP, números de teléfono, geolocalización y cómo se comporta la cuenta cuando está activa.
Pero en los últimos meses, Musk y Twitter han discutido sobre la metodología. Twitter utiliza una métrica que denomina mDAU, siglas en inglés de uso activo diario monetizable.
“Esa es literalmente una métrica inventada por ellos. No se puede contrastar y comparar esa métrica con ningún otro servicio”, afirmó Ferrara.
Cuando Musk comenzó a plantear dudas públicamente sobre los números de bots después de acordar la compra de la compañía, otra firma dijo que tenía la respuesta.
“Ese número escurridizo que estás buscando lo tenemos. Es 13.7%”, tuiteó Cyabra, con sede en Israel, el 17 de mayo, arrobando a Musk para llamar su atención.
La tecnología de aprendizaje automático de Cyabra escanea un gran número de perfiles de redes sociales para rastrear los patrones de comportamiento, tratando de identificar a los que se comportan como humanos. Estas conjeturas pueden fallar, pero el tuit llamó la atención de personas cercanas a Musk y quizá del propio multimillonario.
El director general de Cyabra, Dan Brahmy, dijo que a la empresa empezó a trabajar con el equipo de Musk a finales de mayo. Independientemente de cuál sea el verdadero número, también agregó que no va a ser un problema fácil de resolver.
“Algunos bots son definitivamente detestables y la disyuntiva está entre ser extremadamente exigentes con las normas de registro y la seguridad de la información o ser extremadamente abiertos de manera que se fomente la libertad de expresión y la creatividad”, dijo Brahmy.
