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Los «robots» automáticos dominan las conversaciones en Twitter

AFP 10 abril 2018
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Twitter

Las cuentas automáticas desempeñan un gran papel difundiendo informaciones, verdaderas o falsas, en Twitter, según un estudio publicado esta semana, que revela que dos tercios de los mensajes que aparecen en la red con vínculos a sitios populares son originados por «bots».

Según el instituto independiente Pew Research Center, el 66% de los mensajes que contienen links a sitios de información, deporte o entretenimiento son publicados por «bots», -contracción de la palabra «robots»-, que envían automáticamente mensajes, y no por humanos.

Twitter

Los investigadores no han hecho la distinción entre buenos y malos «bots», pero dichos programas han sido acusados de difundir informaciones falsas en la red social en las últimas grandes convocatorias electorales, especialmente en las presidenciales estadounidenses de 2016.

«El estudio no ha encontrado pruebas de que esas cuentas automáticas tengan un ‘sesgo político’ conservador o liberal en su forma de compartir los enlaces», señalan los investigadores.

Las condiciones de utilización de Twitter autorizan el uso de «bots», pero con límites. Estas cuentas también pueden «difundir automáticamente informaciones útiles», pero no tienen el derecho «de intentar manipular o influenciar ‘trending topics’ (tendencias de actualidad)».

«Como esas cuentas tienen un impacto sobre la información a la que la gente tiene acceso en las redes sociales, es importante darse cuenta de su presencia global en las redes», explicó el investigador Aaron Smith.

Conocidas compañías recurren a esos programas, como Netflix, que lanza tuits automáticamente cuando añade un nuevo programa a su catálogo, o la cadena CNN, que tiene un robot que publica sus últimas informaciones.

Los «contenidos para adultos» son habitualmente reemplazados por «bots», y el 90% de los tuits que contienen enlaces a sitios pornográficos populares son originados por robots.

Para llevar a cabo este estudio, el Pew Research Center analizó 1,2 millones de tuits escritos en inglés con vínculos a los sitios más populares de internet, a lo largo de seis semanas a mediados del año 2017.

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