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No tengo Facebook porque tengo suficientes amigos

 

 

“No tengo Facebook porque tengo suficientes amigos. La única gracia que le veo es para ver que la gente con la que te querías acostar hace 20 años sigue viviendo donde siempre. Y tampoco Twitter, porque no voy a ir regalando mi trabajo por ahí. Si tengo algo divertido que decir, lo pongo en un libro”.

 

Jhon Waters “Director de cine”

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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.

 

 

 

Twitter está perdiendo usuarios

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Twiter  no agregó nuevos usuarios activos  en todo el mundo durante el trimestre de junio. Peor en los últimos meses además ahora está perdiendo usuarios en los EE.UU.  La base de usuarios está estancada, y queda patente que Twitter nunca podrá ser Facebook o Instagram

 

Twitter informó que su base de usuarios mensuales en los EE.UU. perdió 2 millones de usuarios  en el último trimestre (desde los 68 millones en el trimestre más reciente a los 70 millones que tenía en el trimestre anterior).

A nivel mundial la base global de usuarios se mantuvo en los 328 millones, sin cambios respecto al trimestre anterior. Los analistas esperaban que Twitter añadiera al menos unos pocos millones de usuarios, pero eso no ocurrió.

A consecuencia de ello, las acciones de Twitter colapsaron hasta un 10% en las operaciones previas en el mercado de valores. La acción había repuntado en los últimos meses después de que Twitter publicara un crecimiento sorprendentemente fuerte de usuarios en el primer trimestre.

La tercera consecuencia negativa es que al perder usuarios, perdió ingresos por publicidad. En el último trimestre, los ingresos de la compañía cayeron un 5% con respecto al mismo período del año anterior.

 

IV Estudio sobre los usuarios de Facebook, Twitter e Instagram en España

 

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IV Estudio sobre los usuarios de Facebook, Twitter e Instagram en España. The Social Media Family, 2018

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The Social Media Family edita su cuarto informe Estudio sobre los usuarios de Facebook, Twitter e Instagram en España, con el que se pretende establecer un retrato robot de los usuarios de Facebook, Twitter e Instagram, especialmente en función de variables demográficas como la ciudad de residencia, el estado civil, la edad o el género.

Algunos de los aspectos más destacados del trabajo de investigación de este años son:

Según el último informe, a finales de 2017 se cifraba en 23 millones los perfiles de Facebook, 13 de Instagram y 4,9 de Twitter. Estas son las tres redes sociales analizadas por su importancia de seguidores en España.

A simple vista, resulta extraño comprobar cómo la única plataforma que decrece es Facebook. Sin entrar a valorar los detalles de dicho descenso, podemos concluir que 2017 ha sido un año en el que desde Palo Alto se ha tratado de poner coto a ciertas irregularidades que han salpicado a la plataforma, como las relacionadas con noticias falsas y perfiles. Si a ello le sumamos el hecho de que periódicamente elimina aquellos perfiles que detecta que no se corresponden a personas reales, quizás sea este el motivo por el que presente cifras más bajas que en el informe anterior.

 

Datos de Facebook

Si nos atenemos a los datos específicos de las 50 ciudades españolas más pobladas, podemos apreciar que los perfiles de 18 a 39 años suponen el 52% del total. Si bien la brecha generacional no es tan pronunciada como en otras plataformas, ya que el 42% de los usuarios se sitúan en la franja entre 40 y 64 años.

Por último, destacar que Sevilla y Barcelona son las dos ciudades con mayor tasa de penetración entre la población de Facebook, mientras que San Cristóbal de la Laguna y Vitoria cierran el ranking.

Datos de Istagram

Los mismos resultados que veíamos en Facebook, aunque invertidos en la cabeza del ranking (ciudad con más penetración Barcelona seguida de Sevilla), los encontramos también al analizar Instagram. Igualmente, son San Cristóbal de la Laguna y Vitoria las dos últimas ciudades de las estudiadas que menos interés tienen por esta red social.

Por el contrario, Instagram se posiciona como red social para millennials. En ella, hasta el 65% de los usuarios tienen menos de 39 años, con una mayoría de mujeres entre sus usuarios.

Datos de Twitter

En Twitter destacan Granada y Valencia como ciudades con un mayor porcentaje de perfiles tuiteros entre las 50 más pobladas en España, mientras que Hospital del Llobregat y Terrasa son las encargadas de cerrar el ranking.

En cuanto al género de usuarios, destacar el hecho de que dominan los perfiles sin identificar (un 40% del total), seguido por los masculinos (32%). Por último, subrayar que apenas el 0,13% de las cuentas analizadas (recordemos: 4,9 millones) están verificadas.

 

Las noticias falsas en Internet se propagan seis veces más rápido que las verdaderas

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Vosoughi, S., D. Roy, et al. “The spread of true and false news online.” Science vol. 359, n. 6380 (2018). pp. 1146-1151. http://science.sciencemag.org/content/359/6380/1146

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Existe una preocupación mundial por las noticias falsas y la posibilidad de que puedan influir en el bienestar político, económico y social. Para entender cómo se propagan las noticias falsas, Vosoughi y otros investigadores del Massachusetts Institute of Technology (MIT) cotejaron la difusión de 126.000 noticias políticas entre 3 millones de personas en Twitter con una base de datos de noticias verificadas por seis organizaciones independientes, incluyendo Snopes, Politifact y Factcheck. Las noticias falsas llegaron a más personas que las verdaderas; el 1% de las noticias falsas se difundieron entre 1000 y 100.000 personas, mientras que las verdaderas rara vez llegaron a más de 1000 personas. La falsedad también se difundió más rápido que la verdad. El grado de novedad y las reacciones emocionales de los receptores pueden ser responsables de las diferencias observadas. Mientras que las historias falsas inspiraban temor, disgusto y sorpresa en las respuestas, las historias verdaderas inspiraban anticipación, tristeza, alegría y confianza. Contrariamente a a lo que se cree, los bots aceleraron la difusión de noticias verdaderas y falsas al mismo ritmo.

Los tweets verídicos necesitaron seis veces más tiempo que los falsos para extenderse a través de Twitter a 1.500 personas – en gran parte porque las noticias falsas de la muestra eran un 70% más dadas a ser retwiteadas que las verdaderas, incluso después de contabilizar la fecha de creación de la cuenta, el nivel de actividad y número de seguidores.

A pesar de la creencia de que los ejércitos de bots están sembrando discordia y difundiendo información, son las personas reales, en lugar de las cuentas automatizadas (bots), quienes en la mayoría de las veces compartían la información incorrecta. Un análisis a gran escala de los tweets revela que los rumores falsos se propagan más y más rápido que la verdad.

Ver además:

Detección de robots Web en la promoción de publicaciones académicas

La propagación de noticias falsas por medio de “bots” podría llegar a ser una amenaza para las democracias

¿Qué son los bots y qué importancia tendrán en el futuro de la web?

Libertad en la Red 2017: la manipulación de los medios sociales para socavar la democracia

El futuro de la verdad y la desinformación online

El papel crítico de los metadatos en las comunicaciones en red: noticias falsas. identidad digital y viralización de información

Noticias falsas: noticias fraudulentas y lucha por la verdad

La importancia del pensamiento crítico ante las noticias falsas

¿Cómo identificar noticias falsas?

Diez razones por las que las bibliotecas son mejores que Internet

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Análisis de perfiles de Twitter en información y documentación

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Sánchez, N., Zarzoso (2016). [e-Book] Análisis de perfiles de Twitter en información y documentación: trabajo de fin de master / . Salamanca, Univerisdad de Salamanca. facultad de Traducción y Documentación, 2016.

Director(es) : Alonso Berrocal, José Luis
García-Figuerola Paniagua, Carlos

Interesante estudio sobre el impacto de los perfiles profesionales de twitter en Infomración y Documentación, realizado por Noelia Zarzoso Sánchez, y dirigido por los profesores José Luis Alonso Berrocal y Carlos García-Figuerola Paniagua d ela USAL 

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Las redes sociales han transformado sustancialmente la manera en la que nos comunicamos y consumimos información en la actualidad. Suponen un nuevo vehículo de exposición de opiniones y comunicación entre personas. Entre ellas destaca Twitter debido a su gran potencial como centro de conocimiento y como herramienta suministradora de información en tiempo real. El presente trabajo trata de identificar y analizar los principales perfiles presentes en la red social Twitter en el campo de la Información y Documentación. Posee una doble vertiente: por un lado permite realizar un análisis descriptivo basado en las distintas características para cada grupo de perfiles, y por otro ejecutar una detección temática gracias a los tweets extraídos de los perfiles estudiados.

ANEXO Listado de cuentas de twitter seleccionadas a tener en cuenta y a seguir

Perfiles de profesionales

 

Perfiles de webs y blogs

 

Perfiles de instituciones:

 

Perfiles de bibliotecas:

 

Perfiles de empresas: