Una nueva investigación proporciona una reciente medición del mercado negro para la creación de reputaciones falsas en línea, pero también pone de relieve una manera de frenarlas.
El crowdturfing, tal y como se conoce el fenómeno, es una combinación de crowdsourcing, que consiste en la contratación de un gran número de personas para que contribuyan con un pequeño esfuerzo a una tarea más grande (como por ejemplo el etiquetado de fotos); y el astroturfing, es decir, un apoyo de base falso (en forma de comentarios o críticas falsas, por ejemplo).
Un equipo de investigadores de la Universidad de Califo ia en Santa Barbara (EEUU), dirigidos por Ben Zhao, acuñó el término tres años atrás, cuando también mostraron que la práctica constituía más del 80% de la actividad, por valor de varios millones de dólares, en dos prominentes páginas web de crowdsourcing en China. El grupo de Zhao también encontró actividad de crowdturfing en varios sitios web de EEUU, entre ellos ShortTask, MinuteWorkers, MyEasyTask y Microworkers. Varios de los trabajos publicados este mes en ShortTask, por ejemplo, piden a los trabajadores seguir a alguien específico en Twitter, mientras que otros piden darle a 'me gusta' y dejar comentarios sobre un determinado vídeo en YouTube.
Actualmente, en un nuevo artículo, Zhao y su equipo muestran una forma de identificar el crowdturfing utilizando software de aprendizaje de máquinas. El software aprendió a usar 35 características de cuenta como la edad y la ubicación, para reconocer a crowdturfers en la versión china de Twitter con una precisión de entre el 95% y 99%.
Zhao no es el único investigador dedicado al estudio del crowdturfing. A principios de este mes, un grupo liderado por Kyumin Lee en la Universidad Estatal de Utah (EEUU) publicó un análisis de Fiverr, un sitio web estadounidense donde los usuarios publican "trabajos" que están dispuestos a hacer por cinco dólares: pintar un retrato, hacer un bálsamo labial personalizado, escribir un comunicado de prensa, etc.
Lee y sus colaboradores encontraron que nueve de los 10 más vendidos en Fiverr eran crowdturfing, y que vendían seguidores de Twitter, tráfico web o 'me gusta' de Facebook. El mayor vendedor, que se conoce con el nombre de Crorkservice, había realizado más de 600.000 trabajos y ganó al menos 3 millones de dólares (2,2 millones de euros) en sólo dos años, según los investigadores. El grupo de Lee también ha desarrollado un software capaz de detectar el crowdturfing mediante el análisis de las características clave de un trabajo, y su tasa de precisión es del 97%. Fiverr no respondió a nuestras solicitudes de comentarios.