Por @Alvy — 6 de Agosto de 2018

Emojitetra

Este hackeril engendro de Joe Sondow se llama @EmojiTetra y es básicamente un bot de Tetris al que se juega vía Twitter. ¿Cómo? Cada tuit lleva incorporada una encuesta y votando se puede decidir si mover la pieza a la izquierda, la derecha, rotarla o hacerla caer. La opción con más votos es la que marca el destino del juego – y del siguiente hilo en forma de tuits.

El código de Emojitetra está en Github junto con las reglas del juego, que no son muchas pero llegan a ser enrevesadas (por ejemplo en caso de «empates» o cómo se calcula la puntuación).

Lo más interesante de Emojitetra es todo lo relativo a cómo evolución del concepto a su forma final: tener que usar emojis para que toda la información cupiera en un tuit –incluyendo los cuadrados blancos porque no hay espacios en blanco del mismo tamaño– el uso de hilos y la forma de acceder a los datos de las encuestas de Twitter desde la API, que no es trivial.

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Por @Alvy — 6 de Agosto de 2018

Fotolog

Los más viejos del lugar recordarán que antes de que existieran Instagram, Flickr y Google Photos existió una red social llamada Fotolog en la que la gente simplemente compartía fotos con los amigos. Eran otros tiempos y aunque aquel Fotolog desapareció en 2016 ahora ha sido retomado por otros dueños y un nuevo equipo totalmente renovado. Hace algunas semanas volvió a lanzarse la web y también las apps del mismo nombre – e incluso los usuarios de su «vida anterior» podrán acceder todavía a las fotos. Pero ahí acaban los parecidos.

El nuevo Fotolog (iOS, Android) es un app moderna que ha aprendido de todas sus predecesoras – competencia incluida. Lo primero que busca es la simplicidad: Subir, clic, hacer foto, hecho. Explorar. Diario. Yo. Las opciones son claras y directas, nunca más de cuatro o cinco a la vez. El diseño es blanco y equilibrado, con fotos en mosaico cuadradas pero en cualquier formato cuando se amplían.

Fotolog + iPhoneLa máxima de Fotolog es una foto al día y hay que seguirla a rajatabla. Da igual de qué se trate –o si la foto es de ese día o se ha usado una de la colección– pero el mosaico personal tiene formato de calendario, para animar a «rellenarlo» con escenas cotidianas a las que se puede añadir una descripción y donde los amigos comentarán y darán «me gustas». Un contador bien visible indica cuántas «fotos de días seguidos» se han subido. Y para evitar subir fotos a mansalva un contador indica el tiempo que queda hasta que se pueda subir la siguiente foto (la alternativa es «rellenar» huecos antiguos en el calendario).

El aspecto de red social del nuevo Fotolog sigue los cánones e incluye los seguidores y la gente a quien se sigue, procedentes o bien de búsquedas o bien a través de la opción Explorar, que combina todo lo que circula por la red.

El nuevo Fotolog parece estar evolucionando a un sitio en el que a la gente lo que más le gusta es subir sus selfies, pero también escenas de actividad diaria con pequeños comentarios, una especie de «lo mejor del día de hoy». Sus creadores lo consideran todavía en fase experimental así que es posible que en el futuro evolucione todavía más para adaptarse a nuevas fórmulas o a lo que sus usuarios demanden.

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Por @Alvy — 19 de Julio de 2018

Mapa Dark Web

Este mapa de la Dark Web de Hyperion Gray es

… una visualización de los servicios .onion de Tor, a.k.a. servicios ocultos, a.k.a. la Dark Web («internet oscura»). Contiene 6.608 sitios revisados automáticamente por un rastreador en enero de 2018. Cada sitio se muestra como una captura de pantalla y los sitios con estructura similar están conectados con líneas. Los grupos de contenidos semejantes están agrupados en nubes – y se puede hacer zoom y revisar las diferentes áras de interés.

Como el contenido incluye diversos «sitios de temáticas oscuras» es sólo apto para adultos (y a veces ni eso, cuestión de criterio personal). Lo que más me llamó la atención fue el aspecto: tiene cierto punto entrañable, como de Internet de los 90: sitios toscos y mal diseñados, revisados con un rastreador de páginas, para obtener un mapa un poco de cualquier manera, ¡igualito, igualito que hace 20 años!

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Por @Alvy — 18 de Julio de 2018

Somos nuestros metadatos

En un trabajo publicado por unos investigadores del University College y el Alan Turing Institute de Londres se cuantifica hasta qué punto los metadatos que incluyen los mensajes en las redes sociales pueden utilizarse para identificar usuarios concretos – sin siquiera analizar el propio contenido del mensaje. Las pruebas las han hecho con Twitter. Y han concluido que incluso ofuscando gran parte de esa información los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de acertar el 95% de las veces.

El trabajo se titula You are your Metadata: Identification and Obfuscation of Social Media Users using Metadata Information [PDF] y en él se describen los datos que se analizan y los algoritmos con los que se puede conseguir esa identificación. Aunque las pruebas se han hecho con Twitter todas las redes sociales dejan rastro de los usuarios en esos metadatos, así que esto vale para todos.

En concreto en Twitter cada mensaje lleva asociados metadatos tales como la fecha de creación de la cuenta, el número de seguidores, la cantidad de favoritos que ha dado esa cuenta, si tiene geolocalización activada o no, en cuántas listas públicas aparece, la fecha y hora en que se publicó cada tuit, si la cuenta es verificada o no, cuántos tuits ha publicado… En total hasta 14 elementos distintos.

Podría pensarse que con cientos de millones de usuarios registrados estos datos no servirían de gran cosa de cara a identificar a alguien concreto, pero al contrario: no es complicado entrenar a algoritmos de aprendizaje automático para luego «acertar» de quién procede un tuit si se les muestra uno al azar. Eliminar algunos de esos metadatos tampoco sirve de mucho porque el porcentaje de acierto sigue siendo asombrosamente alto.

(Vía Jorge Morell.)

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