Varios investigadores han comenzado a estudiar estos patrones y han descubierto que pueden identificar ciertos tipos de cuentas, particularmente aquellas que publican mucho. Por ejemplo, las cuentas que publican continuamente, las 24 horas del día, es probable que no estén operadas por humanos. De hecho, es una clara señal de que algún tipo de bot está detrás.
nLas personas también generan patrones específicos, aunque menos obvios que los bots. En particular, las cuentas que publican grandes cantidades de tuits a menudo lo hacen con un patrón cuya firma única hace que pueda ser identificado por un análisis forense.
nUn corpus de tuits abarca los mensajes publicados por troles rusos para influir en las elecciones presidenciales de 2016 en Estados Unidos. Ahora, los investigadores los han analizado para buscar posibles huellas digitales únicas. La idea es usar estas huellas para identificar otras campañas de desinformación promovidas por los mismos troles que habían pasado desapercibidos. Pero, ¿es esto posible?
nLa respuesta está en el trabajo de Christopher Griffin y Brady Bickel de la Universidad Estatal de Pennsylvania (EE.UU.). Su análisis forense identificó una firma única en estos tuits, por lo que la usaron para encontrar pruebas de otras campañas de desinformación. "Identificamos una operación que incluye no solo las elecciones de 2016 en EE. UU., sino también las elecciones francesas y alemanas tanto locales como nacionales", afirman Griffin y Bickel.
nLas huellas únicas de comportamiento son difíciles de identificar debido al gran volumen de datos en Twitter. Un gran número de usuarios humanos comparten características de comportamiento similares y, por lo tanto, no se pueden distinguir fácilmente. Sin embargo, la firma de comportamiento se vuelve más inconfundible a medida que aumenta el volumen de mensajes.
nEs por eso que los troles rusos se pueden identificar. Griffin y Bickel descargaron una base de datos de 200.000 tuits de troles rusos recopilados por Twitter y obtenidos por NBC News. Después, analizaron los tuits de los usuarios más activos, aquellos que publicaron más de 500 veces durante el periodo electoral.
nLos investigadores examinaron la forma en la que estos usuarios tuitearon a lo largo del tiempo y cómo diferían de otros usuarios de Twitter. También buscaron grupos dentro de la base de datos y luego crearon nubes de palabras de sus tuits que mostraban los términos más utilizados.
nEsto provocó una sorpresa: el análisis reveló que existían siete grupos que utilizaban diferentes nubes de palabras. Cuatro de ellos estaban claramente centrados en temas como el movimiento del Tea Party de EE. UU. o los afroamericanos.
nPero dos de estas nubes de palabras las formaban por completo palabras en ruso y alemán. Griffin y Bickel lo analizaron más a fondo para mostrar que el momento en el que se publicaron mayor número de estos tuits fue en el periodo previo a las elecciones federales alemanas de 2017 y las elecciones locales de Berlín en 2016. "Las elecciones de Berlín fueron significativas porque el partido de la canciller Merkel fue derrotado por la derecha populista”, afirman los investigadores.
nEl equipo también encontró un aumento similar en la actividad durante la preparación de las elecciones nacionales francesas en 2017, aunque solo se encontraron 588 mensajes. Es demasiado poco para un análisis detallado, pero Griffin y Bickel especulan sobre la existencia de otro grupo de troles, aún sin identificar, que atacaron a Francia.
nEs así un estudio interesante que sugiere que la actividad del trol ruso era significativamente más ambiciosa a escala inte acional de lo que se pensaba anteriormente. También indica una forma de detectar este tipo de intromisión mientras ocurre, buscando el tipo de huella digital forense que este equipo identificó.
nPor supuesto, encontrar troles es un juego del ratón y el gato. Para las organizaciones detrás de los troles ruso, es sencillo cambiar el patrón de actividad de alguna manera para no crear la misma firma.
nPero, sin embargo, si esta actividad maliciosa es significativa y efectiva, inevitablemente ocurrirá en una escala relativamente grande y, por lo tanto, generará una firma diferente. La pregunta es cómo detectarla a tiempo para actuar. Y el juego continúa.
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