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¿Puede un algoritmo de redes sociales predecir un ataque terrorista?
Monitorear las redes sociales parece una forma obvia de predecir eventos como una protesta o un ataque terrorista, pero hasta ahora ha resultado ser un desafío. Por ejemplo, Brasil no estaba en gran medida preparado para las protestas masivas en 2013 a pesar de que se organizaron en las redes sociales.
Estos fracasos motivaron un estudio publicado hoy en Ciencias . Un equipo de investigadores pudo caracterizar una forma fundamental en que los terroristas y otros grupos usan las redes sociales para organizarse. Luego, los investigadores usaron estos datos para crear un algoritmo que puede predecir los comportamientos futuros de estos grupos, incluso cuando su actividad se intensifica antes de un evento (ver Fighting Isis Online).
La mayoría de las plataformas de redes sociales ofrecen una manera fácil de configurar una página de comunidad u organización donde cualquiera puede unirse, intercambiar información y permanecer en el anonimato. Estos grupos ad hoc, denominados agregados en esta investigación, están siendo utilizados por grupos terroristas para comunicarse y generar apoyo.
Neil Johnson, físico de la Universidad de Miami, y su equipo se centraron en una plataforma social con sede en Rusia llamada VKontakte, que cuenta con 360 millones de usuarios en todo el mundo. Identificaron manualmente 196 agregados pro-ISIS que involucraban a 108,086 personas según el contenido que sugería una conexión concreta con ISIS (en lugar de solo palabras clave). Los investigadores vieron que estos agregados crecen con el tiempo y los más grandes se desarrollan a partir de la fusión de los más pequeños. Los rastrearon durante un período de seis meses para recopilar datos sobre sus comportamientos día a día, que luego usaron para crear un algoritmo predictivo.
La investigación saca a la luz algunas características fundamentales de los grupos sociales que podrían ser importantes para combatir el terrorismo, por ejemplo, que es más efectivo identificar agregados en lugar de individuos (que son más numerosos y requieren más tiempo para analizar), y apuntar a grupos más pequeños y débiles. agregados antes de que se combinen en otros más grandes. El algoritmo también parece indicar que la tasa de formación agregada aumenta antes de los grandes eventos, lo cual era cierto antes de las protestas de 2013 en Brasil y los ataques de ISIS de 2014 en Kobane, Siria.
Johnson dice que la información descubierta por su algoritmo podría usarse para crear una herramienta que ayude en los esfuerzos antiterroristas (ver Qué pueden hacer Google y Facebook para luchar contra ISIS). Sería posible crear maquinaria automatizada que luego busque en los diferentes sitios de medios en línea y detecte los agregados, detecte su dinámica, los verifique, busque la escalada y, por lo tanto, aumente las alertas cuando hay una escalada de creación agregada, dice. .
Eliminar la actividad terrorista en las redes sociales presenta un desafío: a menudo, los cierres provienen de la plataforma misma, que debe navegar por la línea entre la seguridad pública y la libertad de expresión. Facebook tiene un equipo que identifica y elimina a personas o grupos asociados con contenido terrorista y, a principios de este año, Twitter suspendió 125.000 cuentas con enlaces a ISIS. Los piratas informáticos individuales y las agencias gubernamentales también pueden intervenir: el año pasado, el grupo de hacktivistas en línea Anonymous eliminó 20,000 cuentas de Twitter vinculadas a ISIS.
Pero algunos científicos cuestionan el valor del algoritmo como herramienta predictiva para los esfuerzos antiterroristas. Andrew Gelman, profesor de estadística y política en la Universidad de Columbia, cree que la idea de observar los agregados es buena, pero el análisis del comportamiento de los agregados del estudio puede ser más útil que su algoritmo predictivo.
En teoría, hay algún beneficio del modelado, dice, pero no creo que realmente estén allí todavía.