Desde que Musk compró Twitter, los bots en redes sociales han sido más relevantes para la opinión pública. En ese sentido, abordamos nuevamente un proyecto anterior en el que analizamos en profundidad Twitter durante la última semana de las elecciones estadounidenses sentido de 2016. Realizamos un análisis de red frente a un enfoque basado en el contenido para tener una idea del impacto estructural que tienen estas cuentas en la amplificación de ciertas voces en esta plataforma.
Este análisis se baso en la lista de hashtags “pro-Trump”. Dividimos los hashtags en dos grupos de diez, ya que tenemos límites de recopilación, y luego filtramos el conjunto de datos para incluir solo el 20 por ciento de las cuentas principales por el número más alto de tweets totales. Luego usamos estos datos, que consisten en cerca de 50 000 tuits, para generar el siguiente hashtag “redes de actividad”.
Grupo 1: #benghazi, #AmericaFirst, #CrookedHillary, #DrainTheSwamp, #lockherup, #PodestaEmails, #projectveritas, #riggedelection, #wakeupamerica, #maga3x
Este análisis de red exploratorio se destinó a:
1.- Encontrar las cuentas sospechosas de automatización y “semiautomatización” más activas en los hashtags políticos “pro-Trump” la última semana de las elecciones; y
2.- Obtenga una idea de cómo interactuarán estas cuentas políticas “tipo bot”, y visualice cómo podrían estar conectadas con ciertos temas.
Estos datos representan la mayor parte de los tweets de los hashtags “Pro-Trump” menos activos, como #wakeupamerica y #projectveritas, y una buena cantidad de tweets de los hashtags más populares, como #Trump y #drainthes.
El desglose en el gráfico de árbol anterior muestra el 20 % superior de las cuentas individuales por el total de tweets para cada hashtag. Para el primer grupo, #draintheswap, #podestaemails y #crookedhillary (encerrados en un círculo) parecen ser los hashtags con la mayor cantidad de posibles cuentas “automatizadas” o “semiautomatizadas”, aunque #wakeupamerica parece tener un cartel prolífico en Cary888888 (el gran bloque azul en el gráfico de arriba).
El siguiente hashtag “redes de actividad” involucra cuentas con cientos de miles de tweets publicados durante los últimos días de las elecciones; cuando las cuentas publican decenas de miles de tweets en el transcurso de unas pocas semanas, es difícil entender cómo no pueden hacerlo. automatizarse de una forma u otra. Después de nuestra primera ronda de análisis, analizamos las cuentas de este estudio y también recopilamos datos relacionados con la frecuencia y la fuente de sus publicaciones. Existe evidencia sólida que sugiere que es probable que la mayoría de las cuentas en este estudio estén, al menos parcialmente, automatizadas.
Cada instancia de un nombre de cuenta en los gráficos de “coactividad” del hashtag (ver el ejemplo a continuación) representa un solo tweet; el número que se muestra a la derecha de cada identificador de usuario es el número total de tweets para esa cuenta en el momento en que se publicó el tweet.
A partir de la evidencia que se muestra arriba, estas cuentas “altamente activas” parecen diferir en la estrategia de publicación: algunas están activas en una variedad de hashtags populares “pro-Trump” (por ejemplo, gerfingerpoken y UThornsrawk), mientras que otras parecen estar más concentradas en individuos. hashtags (por ejemplo, paparcura+#Trump). Los siguientes gráficos muestran vistas aisladas de las cuentas más “activas” en el primer grupo de hashtags “pro-Trump”: UThornsrawk, JVER1 e ImmoralReport.
La cuenta de UTHornsrawk tuitea la mayor parte del día y la noche, con un promedio de 400 a 500 tuits por día, seis días a la semana:
Grupo 2: #MAGA, #MakeAmericaGreatAgain, #maga3x, #Trump, #Trump2016, #TrumpPence16, #Trumptrain, #VoterFraud, #votetrump y #tcot
El desglose en el gráfico de árbol anterior muestra el 20 % superior de las cuentas individuales por el total de tweets para cada hashtag. Para el segundo grupo, #maga, #tcot y #trump (encerrados en un círculo) parecen ser los hashtags con la mayor cantidad de posibles cuentas “automatizadas” o “semiautomatizadas”. Nuevamente, tres hashtags parecen tener un cartel prolífico en Cary888888 (los grandes bloques azules en el gráfico anterior).
La cuenta amrightnow es otro caso interesante de posible automatización, ya que publica sin parar: las 24 horas del día, los siete días de la semana.
Análisis de Bots en redes sociales
Analizamos las dos cuentas de Twitter mencionadas anteriormente a través de python y otras herramientas. Esta tipo de analisis generalmente se usa para relaciones públicas y reconocimiento de marca, pero es valiosa para este estudio, ya que puede identificar temas y determinar la “cuota de voz” de los actores en las noticias dentro de un rango de fechas específico.
El gráfico anterior muestra el desglose temático de los temas de las publicaciones que se originaron en dos de las cuentas de Twitter de mayor actividad para este estudio.
Los temas sugieren que las cuentas parecen estar algo enfocadas en cuanto al contenido en atacar a Hillary, promover a Trump, presionar por la participación militar en Siria y obtener el voto. Por último, pero no menos importante, aquí están los principales hashtags “secundarios” que se encuentran en los datos del Grupo 1 y el Grupo 2:
Una desventaja de centrarse en los hashtags es que, si bien estos hashtags “pro-Trump” (y “anti-Hillary”) fueron parte de la conversación relacionada con las elecciones, Twitter es una pequeña parte de la esfera de noticias en general. Al mismo tiempo, estas cuentas mantienen un nivel de actividad e influencia que va mucho más allá de la capacidad de una sola persona.
Estas cuentas de Twitter parecen estar todavía activas y tuitean miles de publicaciones de temática política por día. No tan emocionante, pero definitivamente notable. En la política en red del futuro, el despliegue de estrategias de automatización avanzadas se convertirá en un estándar para las campañas que buscan moldear el sentimiento público.
