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Libertad en la Red 2017, Los gobiernos de todo el mundo están aumentando drásticamente sus esfuerzos para manipular la información en los medios sociales

 

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Freedom on the Net 2017: Manipulating Social Media to Undermine Democracy. [e-Book] Washington D. C: Fredon House, 2018

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Los gobiernos de todo el mundo están aumentando drásticamente sus esfuerzos para manipular la información en los medios sociales, amenazando la noción de Internet como una tecnología liberadora, según Freedom on the Net 2017, la última edición de la evaluación anual país por país de la libertad en línea, publicada hoy por Freedom House.

 

Los gobiernos de un total de 30 países desplegaron algún tipo de manipulación para distorsionar la información en línea, en comparación con los 23 del año anterior. Comentaristas pagados, trolls, bots, sitios de noticias falsas y medios de propaganda estaban entre las técnicas usadas por los líderes para inflar su apoyo popular y esencialmente apoyarse a sí mismos.

La manipulación en línea y las tácticas de desinformación jugaron un papel importante en las elecciones de por lo menos 18 países durante el año pasado, incluyendo los Estados Unidos, dañando la capacidad de los ciudadanos para elegir a sus líderes sobre la base de noticias objetivas y un debate auténtico. La manipulación de contenidos contribuyó a un séptimo año consecutivo de declive general de la libertad en Internet, junto con un aumento de las interrupciones del servicio de Internet móvil y un aumento de los ataques físicos y técnicos contra los defensores de los derechos humanos y los medios de comunicación independientes.

Los gobiernos de al menos 14 países restringieron la libertad de Internet en un intento de abordar la manipulación de contenidos. Las autoridades ucranianas, por ejemplo, bloquearon los servicios con sede en Rusia, incluyendo la red social y el motor de búsqueda más utilizados del país, después de que los agentes rusos inundaran los medios sociales con historias inventadas que promovían la narrativa del Kremlin.

Por tercer año consecutivo, China fue el peor abusador de la libertad en Internet, seguida de Siria y Etiopía. En Etiopía, el gobierno cerró las redes móviles durante casi dos meses como parte de un estado de emergencia declarado en octubre de 2016 en medio de protestas antigubernamentales a gran escala.

Menos de la cuarta parte de los usuarios de Internet en el mundo residen en países en los que Internet está designada como Libre, lo que significa que no hay obstáculos importantes para el acceso, restricciones onerosas sobre el contenido, o graves violaciones de los derechos de los usuarios en forma de vigilancia sin control o repercusiones injustas para la expresión legítima.

Los gobiernos manipularon los medios sociales para socavar la democracia: Los gobiernos de 30 países de los 65 países evaluados intentaron controlar los debates en línea. En los últimos años, esta práctica se ha generalizado considerablemente y se ha vuelto técnicamente más sofisticada.

Los censores estatales se centraron en la conectividad móvil: Un número cada vez mayor de gobiernos ha restringido el servicio de Internet móvil por razones políticas o de seguridad. La mitad de todos los cierres de Internet en el último año fueron específicos de la conectividad móvil, y la mayoría de los demás afectaron simultáneamente a los servicios móviles y de línea fija. La mayoría de los cierres móviles se produjeron en zonas pobladas por minorías étnicas o religiosas, como las zonas tibetanas en China y Etiopía.

Más gobiernos restringieron el vídeo en directo: A medida que el vídeo en directo ganaba popularidad con la aparición de plataformas como Facebook Live y Snapchat’s Live Stories, los usuarios de Internet se enfrentaron a restricciones o ataques para la transmisión en directo en al menos nueve países, a menudo para evitar la transmisión en directo de las protestas antigubernamentales. Países como Bielorrusia interrumpieron la conectividad móvil para impedir que las imágenes en directo llegaran a un público masivo

Aumentaron los ataques técnicos contra los medios de comunicación, la oposición y los defensores de los derechos humanos: Se documentaron ciberataques contra críticos del gobierno en 34 de los 65 países. Muchos gobiernos tomaron medidas adicionales para restringir el cifrado, dejando a los ciudadanos aún más expuestos.

Nuevas restricciones a las redes privadas virtuales (VPN): En la actualidad, 14 países restringen las herramientas utilizadas para eludir la censura de alguna forma y seis países han introducido nuevas restricciones, ya sea prohibiciones legales o bloqueos técnicos en los sitios web de VPN o en el tráfico de la red.

Los ataques físicos contra ciudadanos de Internet y periodistas en línea se expandieron dramáticamente: El número de países que sufrieron represalias físicas por hablar en línea aumentó en un 50 por ciento durante el último año, de 20 a 30 de los países evaluados. En ocho países, la gente fue asesinada por su expresión en línea. En Jordania, un caricaturista cristiano fue asesinado por burlarse de la visión celestial de los militantes islamistas, mientras que en Myanmar, un periodista fue asesinado tras publicar en Facebook notas en las que se alegaba corrupción.

Desde junio de 2016, 32 de los 65 países evaluados en Freedom on the Net vieron cómo la libertad en Internet se deterioraba. Los descensos más notables se documentaron en Ucrania, Egipto y Turquía

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Identificación de los Robots que manipulan la información en Twitter

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Q&A: How Pew Research Center identified bots on Twitter
BY JOHN GRAMLICH

Pew Research Center, 2018

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Los bots son parte de la vida en Twitter, pero determinar cuán extendidos están puede ser complicado. Un estudio reciente del Pew Research Center exploró el papel de los robots en el intercambio de enlaces en Twitter. El estudio examinó 1.2 millones de enlaces tweeteados – recolectados durante el verano de 2017 – para medir cuántos provenían de cuentas de bot sospechosas. El resultado: Alrededor de dos tercios (66%) de los enlaces tweeteados que se examinaron Centro fueron compartidos por robots sospechosos, o cuentas automatizadas que pueden generar o distribuir contenido sin supervisión humana directa.

 

Como cualquier estudio de bots en Twitter, el análisis primero necesitaba responder a una pregunta fundamental: ¿Qué cuentas son bots y cuáles no? En esta entrevista, Stefan Wojcik, científico social computacional del Centro y uno de los autores del informe, explica cómo él y sus colegas abordaron esta cuestión. Se trata de un desafío. Es un campo nuevo y siempre hay un grado de incertidumbre. Pero la mejor manera es mirar lo que está haciendo una cuenta en particular. ¿Qué tipo de contenido comparte? ¿Los tweets transmiten mensajes que suenan humanos? ¿Qué otras cuentas sigue? ¿Ha tuiteado la cuenta cada cinco minutos durante toda su vida útil? Se pueden crear una lista de características como estas para tratar de determinar si una cuenta es un bot o no. Un enfoque más práctico es crear un conjunto de datos razonablemente grande de cuentas que sean bots y no bots, y luego usar un sistema de aprendizaje automático para “aprender” los patrones que caracterizan a las cuentas humanas y de bot. Con esos patrones en la mano, se puede clasificar un número mucho mayor de cuentas.

 

 

 

Dos tercios de los enlaces a sitios web populares son publicados por cuentas automatizadas, no por seres humanos

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Wojcik, S., S. Messing, et al. (2018). [e-Book]  “Bots in the Twittersphere” (Two-Thirds of Tweeted Links to Popular Websites are Posted by Automated Accounts, Not Human Beings). Washington D. C., Pew Research Center, 2018.

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Una gran parte de los enlaces twiteados a contenido digital son generados por bots, es decir, por cuentas automatizadas que publican contenido o interactúan con otros usuarios sin participación humana directa. Un nuevo análisis del Pew Research Center de 1,2 millones de tweets encuentra que el 66% de los enlaces tuiteados al contenido de sitios web populares son publicados o compartidos por bots. Estos hallazgos ilustran hasta qué punto los bots juegan un papel prominente y omnipresente en el entorno de los medios sociales.

 

El análisis se centró en enlaces a 2.315 sitios web populares en una amplia gama de temas, incluyendo deportes, información comercial, celebridades, noticias y sitios creados por diversas organizaciones. Entre los sitios web de noticias populares y eventos actuales, el 66% de los enlaces tweeteados son compartidos por bots – similar a la proporción total de enlaces creados por robots a todo tipo de sitios populares-. La proporción de enlaces tuiteados compartidos por los robots varía dependiendo de los atributos de los diferentes sitios de noticias y eventos actuales. Por ejemplo, el 89% de los enlaces tuiteados a sitios de agregación -sitios que recopilan historias de toda la web- son publicados por bots.

La importancia del estudio es que surgen en un momento en que el papel de los bots en la promoción de material web está centrando el debate sobre los cambios en los hábitos de información de las personas, la veracidad de la información y la prevalencia de las “noticias falsas” en línea. Este análisis proporciona una nueva evidencia sobre el alcance de la actividad de los robots en la esfera de Twitter. El estudio no hace ninguna evaluación sobre si los robots son “buenos” o “malos”, ni de la precisión del material compartido por ellos, o el grado en que el público se involucra con el material generado por los robots.

Resultados fundamentales:

  • Ciertos tipos de sitios -sobre todo los que se centran en contenidos para adultos y deportes- reciben una gran parte de sus enlaces de Twitter de cuentas automatizadas. Los investigadores clasificaron los sitios en siete grupos diferentes: contenido para adultos, deportes, celebridades, productos o servicios comerciales, organizaciones o grupos, noticias y eventos actuales, y tweets con enlaces a otros materiales en Twitter. Las cuentas automatizadas fueron responsables de aproximadamente el 90% de todos los enlaces twiteados a sitios web populares centrados en contenido para adultos durante el periodo de estudio. En el caso de los sitios web populares centrados en contenidos deportivos, se estimó que esa proporción era del 76%.
  • Entre los sitios web de noticias populares y de eventos actuales, el 66% de los enlaces twitteados son hechos por bots sospechosos. La proporción de enlaces twiteados creados por robots es aún mayor entre ciertos tipos de sitios de noticias.
  • Un número relativamente pequeño de robots altamente activos son responsables de una parte significativa de los enlaces a sitios de noticias populares y eventos actuales. Este análisis encuentra que las 500 cuentas de bot más activas son responsables del 22% de los enlaces tuiteados a sitios de noticias populares y eventos actuales durante el periodo en el que se llevó a cabo este estudio. En comparación, los 500 usuarios humanos más activos son responsables de una proporción mucho menor (se estima que el 6%) de los enlaces twiteados a estos puntos de venta.
  • El estudio no encuentra evidencia de que las cuentas automatizadas tengan un “sesgo político” liberal o conservador en su comportamiento general de compartir enlaces. Un análisis de un subconjunto de sitios de noticias y eventos actuales que se enfocan al contenido político encontró que los bots sospechosos comparten aproximadamente el 41% de los enlaces a sitios políticos cuya audiencia es principalmente conservadora y el 44% de los enlaces a sitios políticos cuya audiencia es principalmente liberal – una diferencia que no es estadísticamente significativa. Por el contrario, los bots sospechosos comparten entre el 57% y el 66% de los enlaces de sitios de noticias y eventos actuales cuya audiencia es ideológicamente mixta o centrista.

 

Estos hallazgos ilustran hasta qué punto los bots juegan un papel prominente y omnipresente en el entorno de los medios sociales, ya que las cuentas automatizadas están lejos de ser un fenómeno de nicho: comparten una porción significativa de enlaces tuiteados, incluso a las publicaciones más prominentes e importantes y a los puntos de venta en línea. Dado que estos datos pueden impactar la información que la gente ve en los medios sociales, es importante tener un sentido de su importancia en los medios sociales.

 

 

 

Bots, Machine Learning, Servicios Cognitivos. Realidad y perspectivas de la Inteligencia Artificial en España, 2018.

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Realidad y perspectivas de la IA en España, 2018. Bots, Machine Learning, Servicios Cognitivos”. Madrid: PwC y Microsoft, 2018

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Más infromación sobre 

La escasez de talento y la falta de un modelo de negocio claro son los dos principales obstáculos con los que se encuentran las empresas españolas a la hora de aplicar la Inteligencia Artificial (IA) en sus negocios. Esta es una de las principales conclusiones del informe “Realidad y perspectivas de la IA en España, 2018” elaborado por PwC en colaboración con Microsoft, a partir de encuestas a una treintena de grandes compañías españolas líderes en su sector.  

El documento revela que solo un 11% de las compañías entrevistadas cuenta con los profesionales y las capacidades adecuadas para poner en marcha iniciativas en el campo de la IA. Y, por consiguiente, seis de cada diez están buscando de forma activa los perfiles profesionales necesarios.

Pero a la escasez de talento se suman otros obstáculos a la hora de apostar por la IA, como la falta de un modelo de negocio que les permita saber cuál es el retorno de la inversión; las dificultades en la gestión del cambio cultural dentro de la empresa, o la ausencia de un liderazgo claro a la hora de impulsar este tipo de iniciativas.

El estudio tiene como objetivo ofrecer una perspectiva realista del nivel de desarrollo de la IA en el mercado español tomando como referencia un grupo de empresas que se pueden considerar avanzadilla en materia de digitalización. Los resultados son claros: para la mayoría de las grandes empresas participantes en el informe (80%), la Inteligencia Artificial no es un conjunto de iniciativas aisladas sino una tecnología que, en el largo plazo, supondrá cambios muy disruptivos para los negocios.

A pesar de las barreras mencionadas arriba, del selecto grupo de empresas participantes, más de la mitad ya está intentando, en mayor o menor medida, sacar partido de la IA. Un 46% tiene en marcha algún tipo de proyecto piloto o prueba, y un 11,5% ya están viendo resultados, sobre todo, en la mejora de la satisfacción del cliente, en la toma de decisiones o en la reducción de costes. Pero si vemos la encuesta de otra manera, no todo son avances: un 42,5% de las compañías todavía no han puesto de marcha ninguna iniciativa en relación con la IA o solo tienen una hoja de ruta.

¿Cuáles son las aplicaciones de la IA con más potencial para las compañías españolas? El análisis predictivo, que permite anticipar eventos, comportamientos y condiciones futuras en base a información recogida por la compañía, es la preferida por las empresas. Le sigue el reconocimiento por lenguaje y voz. En tercer lugar se sitúan el machinelearning, los chatbots y las técnicas de RPA –procesos automatizados por robótica- (ver cuadro adjunto). 

El uso malicioso de la inteligencia artificial: previsión, prevención y mitigación

 

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The Malicious Use of Artificial Intelligence: Forecasting, Prevention, and Mitigation” [e-Book]. Oxford, Future of Humanity Institute, University of Oxford, 2018.

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La inteligencia artificial y las capacidades de autoaprendizaje de máquinas están creciendo a un ritmo sin precedentes. Estas tecnologías tienen muchas aplicaciones beneficiosas, que van desde la traducción automática hasta el análisis de imágenes médicas. Se están desarrollando innumerables aplicaciones de este tipo y cabe esperar que se desarrollen a largo y medio plazo. Históricamente se ha prestado menos atención a las formas en que la inteligencia artificial puede ser utilizada maliciosamente. Este informe examina el panorama de las posibles amenazas a la seguridad derivadas de los usos maliciosos de las tecnologías de inteligencia artificial y propone formas de prever, prevenir y mitigar mejor esas amenazas. Se analiza, la cuestión de cuál será el equilibrio a largo plazo entre beneficios y perjuicios del uso de la tecnología de IA.

Detección de robots Web en la promoción de publicaciones académicas

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 Lagopoulos, A. ; Tsoumakas, G; Papadopoulos, G  “Web Robot Detection in Academic Publishing”. ArXiv, 2017

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Informes recientes de la industria aseguran el surgimiento de robots web  constituyen más de la mitad del tráfico web total. No solo amenazan la seguridad, la privacidad y la eficiencia de la web, sino que también distorsionan los análisis y las métricas, y ponen en duda la veracidad de la información que promocionan. En el dominio de la publicación académica, esto puede hacer que artículos erróneos se presenten como prominentes e influyentes. En este documento, se presenta un enfoque sobre la detección de robots web en sitios web de publicaciones académicas. Para ello los autores Utilizaron diferentes algoritmos de aprendizaje supervisado con una variedad de características derivadas tanto de los archivos de registro del servidor como del contenido servido por el sitio web. El análisis llevado a cabo se basa en la suposición de que los usuarios humanos estarán interesados ​​en dominios o artículos específicos, mientras que los robots web rastrean una biblioteca web incoherentemente.  El estudio muestra resultados prometedores, identificando la importancia de las características semánticas en el problema de detección de robots web.