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Los bots de Twitter crean nuevas conexiones sociales sorprendentes
Es posible que haya encontrado un bot de Twitter antes: un programa automatizado que quizás retuiteó algo que escribió porque tenía palabras clave específicas. O tal vez recibió un mensaje de una cuenta desconocida, aparentemente controlada por humanos, solo para hacer clic en un enlace adjunto y darse cuenta de que un spambot lo engañó.
Ahora, un grupo de investigadores web independientes ha creado bots de Twitter más sofisticados, denominados socialbots, que no solo pueden engañar a las personas haciéndoles creer que son personas reales, sino que también sirven como conectores sociales virtuales, acelerando el ritmo natural de la comunicación entre humanos. .
El trabajo tiene su origen en reuniones de la Proyecto de Ecología Web , un grupo de investigación independiente centrado en estudiar la estructura y dinámica de los fenómenos de las redes sociales. El grupo comenzó cuestionando las afirmaciones de los llamados consultores de redes sociales que dicen que pueden hacer crecer las redes de Twitter de sus clientes e incluso aumentar la interacción en línea entre una marca y los usuarios de Twitter.
Muchas personas a las que puede contratar ahora dicen que son realmente buenas en la participación de la comunidad, dice Tim Hwang, uno de los autores de un trabajo de investigación describiendo los experimentos de socialbot. Hwang y sus colegas se preguntaron: ¿Podemos medir esas afirmaciones?
El Proyecto de Ecología Web estableció un experimento en el que equipos de investigadores compitieron para obtener la mayor cantidad de @respuestas de Twitter. Dado que no existía una regla contra la automatización del proceso, algunos equipos se dieron cuenta rápidamente de que podían competir mejor mediante el uso de bots.
Hwang y otros dos investigadores crearon su propia organización, llamada Corporación de Arquitectura Social del Pacífico , para seguir estudiando y desarrollando socialbots. Y establecieron otro experimento para estudiar más a fondo la interacción bot-humano y medir la capacidad de los socialbots para ir un paso más allá y catalizar nuevas conexiones entre humanos.
En experimentos adicionales, el grupo rastreó a 2.700 usuarios de Twitter, divididos en grupos objetivo asignados al azar de 300, durante 54 días. Los primeros 33 días sirvieron como período de control, durante el cual no se desplegaron socialbots. Luego, durante el período experimental de 21 días, se activaron nueve bots, uno para cada grupo objetivo.
Cada bot fue programado para realizar acciones simples como retuitear mensajes y presentar a un usuario humano a otro respondiendo a uno y mencionando a otro en el mismo mensaje.
En promedio, cada bot atrajo a 62 nuevos seguidores y recibió 33 tweets entrantes (menciones y retweets). Pero Hwang y sus colegas también encontraron que la actividad de persona a persona cambió dentro de los grupos objetivo cuando se introdujeron los socialbots. Observaron un aumento del 43 por ciento en los seguimientos, en comparación con el período de control promediado en todos los grupos. Sin embargo, un grupo mostró un aumento del 355 por ciento en esta tasa de conexión. El trabajo adicional explorará por qué puede haber sucedido esto.
Crédito: Max Nanis e Ian Pearce
Los resultados del experimento, visualizados utilizando un software de gráficos de red, se ven arriba.
La imagen muestra los cambios que ocurrieron en el transcurso de varios días después de que se introdujeron los socialbots en un grupo objetivo. Los puntos azules, o nodos, representan a los usuarios humanos y los verdes a los robots. La oscuridad y el tamaño de un nodo corresponde al número de seguidores que tiene una cuenta; Los nodos azules más grandes y oscuros representan más seguidores. Las líneas representan relaciones de seguimiento, aunque no necesariamente recíprocas. Una línea azul oscuro indica una relación de seguimiento que involucra al menos a un usuario que tiene muchos seguidores en el gráfico. Una línea verde es un seguimiento entre un bot y un humano.
La orientación espacial de los nodos se determinó mediante un algoritmo basado en la fuerza, y las cuentas se agrupan de acuerdo con la cantidad de amigos o seguidores mutuos que tienen.