Por @Alvy — 17 de Octubre de 2013

Twitterbots-Cual

Gabriela Tavares y Aldo Faisal publicaron un sesudo trabajo con el impactante título de Scaling-Laws of Human Broadcast Communication Enable Distinction between Human, Corporate and Robot Twitter Users que Jack Schofield tuvo a bien resumir extrayendo este excelente gráfico. Básicamente trataban de analizar qué cuentas de Twitter son «de personas de verdad», están gestionadas por otras personas (los community manager) o son de bots, automatismos de distintos tipos – que pueden ser usados tanto para el bien como para el mal.

En total analizaron 165.000 tuits, buscando patrones temporales con un nuevo algoritmo capaz de clasificarlos con un 85 por ciento de precisión en los distintos tipos.

Como puede verse los patrones para una persona siguen una pauta razonable en cuanto a horarios, estar despierto y estar dormido (a menos que el tuitero esté un poco grillado, que todo puede ser). Para una «cuenta corporativa» la actividad prácticamente se reduce a las horas de oficina y para los bots que envían spam o basuras de todo tipo no hay momentos de descanso apenas: disparan a todo lo que se mueva.

Dicen que para los bots imitar el comportamiento de los humanos sería complicado «porque es demasiado impredecible». No sé yo. En el fondo si ya tienes el patrón de la gente corriente no debe ser difícil emular su distribución añadiéndole una pizca de aleatoriedad. Otra cosa es que se tengan en cuenta otros factores, que al final es lo que persiguen todos estos algoritmos: distinguir entre inteligencias artificiales y humanos, algo que cada vez se está volviendo más complicado.

(Vía I Love Charts.)

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