Casos de Estudio | Twitter, Trolls y Grafos

Twitter es una red de microbloging que durante varios años ha sido el esenario de entretenimiento y debate social más importante en varios países gracias a su funcionamiento. Ha sido el espacio de nacimiento y organización de diferentes iniciativas políticas, he inclusive se ha posicionado como uno de los principales medios para informarse. Pero, junto con su gran crecimiento se han hecho visibles algunos de sus principales problemas.

Se han detectado en gran cantidad de oportunidades como usuarios o conjuntos de usuarios utilizan la red social para posicionar contenido que presumiblemente puede ser falso o busca torcer la opinión pública hacia una tendencia informativa. Durante las elecciones norteamericanas del año 2016, las denuncias sobre la intromisión de trolls rusos en el posicionamiento de noticias falsas que pudieran interferir en el proceso electoral motivaron a NBC News a estudiar las conversaciones e ir a fondo dentro de miles de tweets.

A continuación, conocerás un poco más sobre la investigación de NBC News y de como la tecnología de grafos a través de Neo4J fue fundamental para logar los objetivos planteados.

El inicio del problema

NBC News es uno de los principales medios de comunicación en Estados Unidos. Esta cadena posee varios de los programas más vistos del mercado y adicionalmente posee una estación de noticias radiales que se difunde a través de radio abierta y radio digital. Este medio de comunicación tomo la decisión de investigar las denuncias de intromisión rusa en los procesos electorales del país. Para desarrollar la investigación NBC News conformo un equipo para estudiar a profundidad los trolls de twitter que respaldados por el Kremlin, hacían un trabajo oscuro en las redes sociales.

Las características propias que hacen atractiva a la red como lo es el anonimato, ha permitido que se generen ejércitos digitales de cuentas con identidades falsas que contaminan la red. Una muestra de esto es evidente en la resolución del comité de la Cámara de Representantes de Estados Unidos que pudo determinar una lista de 2752 cuentas asociadas a la «Internet Research Agency»,  que es una granja de trolls aliada a el gobierno ruso.

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Estas cuentas simulaban ser ciudadanos estadounidenses, miembros de grupos políticos y con miles de cuentas falsas daban fuerza comunicacional a procesos de desinformación y así estimular la división social y política del país. Una vez la investigación oficial del senado publico la lista de cuentas involucradas, Twitter suspendió las cuentas y elimino los tweets. Pero, a nivel periodístico esto representaba un problema,

El caso de investigación

NBC News necesitaba encontrar los tweets de trolls que habían sido eliminados. ¿Cómo se podrían recuperar y analizar los datos? ¿Cómo operaron las redes? ¿Cómo lograron los trolls infiltrarse en las conversaciones de ciudadanos comunes para influenciar en la opinión pública?

Estas preguntas eran de interés público y realmente complejas de responder. Para lograrlos NBC News recurrió a Neo4j. Con Neo4J pudieron entender las conexiones de millones de datos a través de modelos de grafos obtenidos a través de Wayback Machine, obteniendo una base de datos de 202973 tweets provenientes de 454 cuentas. Esta muestra representativa ayudaría a los periodistas a entender realmente que estaban haciendo los trolls.

La solución al problema

Al construir un grafo, se pudieron detallar las relaciones entre entidades como tweets, usuarios, hashtags, aplicaciones y enlaces. A través de la aplicación de algoritmos de centralidad de los nodos, pudieron entender la conexión de nodos con otras entidades. También aplicaron algoritmos de detección de comunidades y revelaron redes de usuarios que interactuaban con frecuencia, e identificó que trolls lograban ser influencers dentro de la red y cuales solo amplificaban el mensaje; mientras que con el algoritmo Page Rank pudieron detectar los influencers de cada grupo de usuarios.

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Los reporteros empezaron a ver las redes de trolls en acción. Cada una de las comunidades contó con un pequeño núcleo de cuentas que generaban contenido y un número más grande de cuentas que difundían o reposicionaban el contenido. De los tweets recuperados, sólo el 25% eran contenido original. Los trolls aprovechaban los hashtags de Twitter más utilizados y respondieron en conversaciones de cuentas populares para sumar seguidores y generar influencia.

Las cuentas Trolls dejaron huellas en la red. Los usuarios reales de Twitter postean contenido principalmente desde sus dispositivos móviles, pero en el caso de los trolls no era así. La gran mayoría de los mensajes publicados provenientes de las cuentas en estudio provenían desde la interfaz web de twitter. Cuando pudieron ser trazados a nivel temporal pudo determinarse que la actividad de estas cuentas incrementaba durante las horas laborales en Rusia.

Los resultados de la investigación en Twitter

El equipo de investigación logró encontrar diferentes tipos de trolls rusos. Algunos fueron creados especialmente para simular perfiles de ciudadanos estadounidenses. Otros imitaron a pagina de noticias e inclusive a organizaciones políticas y sociales. Al entender las conexiones y relaciones de los nodos del grafo se pudo determinar que estos perfiles trolls fueron gestionados por Agencia de Investigación de Internet en Rusia.

Semanas después del inicio de la investigación NBC News presentó un estudio en base al análisis de Neo4j donde se presentaron a profundidad los procesos de estudio, que permitió a muchos espectadores y usuarios de redes sociales entender cómo surgió la intromisión rusa en las elecciones estadounidenses.

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