EL EJÉRCITO DE BOTS DE AMLO BAJO EL #REDAMLOVE


*Signa Lab publicó un informe llamado “Democracia, libertad de expresión y esfera digital, análisis de tendencias y topologías en Twitter.
STAFF LA OPINIÓN DE MÉXICO
El presidente López Obrador dijo tener la dicha enorme de gobernar en un tiempo en el que existen las benditas redes sociales, «¿qué más le puedo pedir a la vida?».Para el presidente López Obrador cada ciudadano es un medio de comunicación.
Y prueba de ello son los miles de tuits que surgen cada que se ve atacado por sus declaraciones. El caso más reciente fue el golpeteo que se vivió en las redes sociales tras el operativo fallido en Culiacán y los supuestos vietons de Golpe de Estado.
Para analistas políticos, se trata de una avalancha de bots en las redes sociales que señalan la posibilidad del golpe de estado.
El Presidente de la República, Andrés Manuel López Obrador, no tolera ser criticado, al menos así lo ha denotado en repetidas ocasiones en sus conferencias mañaneras, en las que ha llamado a sus opositores y a quienes no concuerdan con sus acciones de ser “conservadores”, “fifís”, entre otros calificativos.
Cabe mencionar que de acuerdo con Luis Antonio Garcíadirector de “Observatorio Ciudadano”, diversos estudios han comprobado que el equipo de AMLO es uno de los que más utiliza bots para intervenir la conversación en redes sociales.
Parece que sus conferencias solo tienen un propósito en específico, tal vez es algo que nadie se ha dado cuenta, pero el tabasqueño las utiliza para señalar a sus críticos y que estos sufran la ira de sus seguidores y de todo su clan de bots que está a su merced.
Signa Lab (Laboratorio interdisciplinario para la generación y gestión de conocimiento libre, análisis de redes y repositorio abierto) del Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Occidente (Iteso), publicó un informe llamado “Democracia, libertad de expresión y esfera digital, análisis de tendencias y topologías en Twitter. El caso de la #RedAMLOVE” en el cual exponen una red de cuentas que posicionan mensajes de apoyo a las acciones del presidente Andrés Manuel López Obrador y que también atacan a usuarios con una postura crítica al gobierno del actual presidente.
En una transmisión especial de Ibero 90.9 la Directora de Investigación de Signa Lab, Rossana Reguillo detalló de qué va este importante informe “Este no es un estudio único ni tiene ningún fin de golpear a la presidencia de López Obrador, justamente evidenciar la creciente y preocupante polarización que tiene al país no solamente incendiado, sino yo diría roto o a punto de romperse”.
El informe arrojó que existen 4 tipos de cuentas que generan las tendencias en contra de la crítica a AMLO, la primera de estas son denominadas “MC’s” o maestros de ceremonia. Estas cuentas a pesar de contar con muy pocas publicaciones generan grandes interacciones en Twitter.
Después está “el coro”, estos se encargan de hacer que los contenidos publicados por los MC’s tengan gran difusión, retuiteando de forma masiva y dando “me gusta” a sus publicaciones.
En tercer lugar se encuentran los “Trolls”, cuentas que se utilizan para atacar de forma directa a usuarios, también replican de contenidos de los MC’s.
Y por último, están los “Fans” cuentas de personas reales, los cuales confían en que la información proporcionada por los Maestros de Ceremonia es verídica, por lo tanto tienden a reproducir dicha publicación.
Este estudio demuestra que en México se ha venido generando una polarización de opiniones con respecto a discusiones políticas en el país, que también impide una libre expresión pues de no estar del lado correcto puedes ser atacado por este tipo de cuentas. De esta manera se limita el diálogo y la democracia de nuestro país.
Los grafos muestran las relaciones entre usuarios que usaron los términos #Chayoteros y #PrensaFifí, obtenidos mediante el script de descargas de Twitter, THOTH, desarrollado por el laboratorio. Se trata de 16,131 tweets a partir de los que se desprenden, para el de #Chayoteros: 9,428 nodos o cuentas, y 21,225 aristas o interacciones, agrupados en 156 comunidades (colores); y en el caso de #PrensaFifí: 3,220 cuentas y 6,184 relaciones, agrupados en 177 comunidades.
Las constantes descalificaciones han ido escalando no solamente hacia los periodistas de la prensa más convencional en México, como Loret de Mola o López Dóriga, sino especialmente a las y los periodistas que cubren “las mañaneras”, conferencias matutinas en las que López Obrador usa con frecuencia adjetivaciones como “prensa fifí”, a la que acusa de calumnias y “voladas”.
Por ejemplo, Ivonne Melgar, reportera de Excélsior e Imagen Televisión, autora de la columna Retrovisor y escritora de la revista Mujer es Más, recibió una oleada de ataques que se ven reflejados en el primer grafo y que la motivaron a escribir el siguiente tweet.
Además de las visualizaciones, se realizó una nube de frecuencias de las palabras utilizadas en los tweets que utilizaron ambos hashtags (#PrensaFifi y #Chayoteros), que arroja un resultado interesante en términos de la construcción de una narrativa de la prensa como enemiga.
La relación semántica entre las palabras más utilizadas en ambos hashtags muestra una persistente expresión de “repudio” hacia la prensa y esparce la idea de que el presidente está siendo injustamente atacado.
A lo largo de varias semanas hemos dado seguimiento cualitativo y cuantitativo a los temas, discusiones y hashtags que se vinculan a la gestión del presidente López Obrador. Para los efectos de este estudio interesa partir de la campaña de desprestigio y burla contra el periódico Reforma, lanzada desde la cuenta del usuario @Fafhoo, que se identifica como fundador de la #RedAMLOVE.
A través del hashtag #ReformaTodoLoDeforma se hizo un llamado a los seguidores de esta red. Dicho hashtag se generó en el contexto de la discusión acerca de unas notas publicadas por Reforma, sobre un departamento en Houston no incluido en la 3de31 del Secretario de Comunicaciones y Transportes, José Jiménez Espriú, y días después de que se hiciera público, también a través del Reforma, que en la declaración patrimonial de la Secretaria de Gobernación, Olga Sánchez Cordero, a decir del medio, no aparecía un departamento de su propiedad, también en Houston.
Las subredes de la #RedAMLOve
A partir de este data set, se realizaron varios procesos de filtrado, con los que se buscaron las cuentas con mayor interacción en la conversación. Además, se eliminaron las cuentas de personajes políticos como la del propio López Obrador, Felipe Calderón y Vicente Fox, que por su enorme capacidad de generar discusión, tienden a invisibilizar a los actores que operan las estrategias que a este informe conciernen.
Este proceso arrojó un total de 176 cuentas de Twitter particularmente activas entre el 31 de enero y el 7 de febrero de 2019, periodo en el que se desplegaron los hashtags mencionados y que constituyen una muestra representativa de la #RedAMLOve.
De estos datos se analizaron las relaciones de usuario a usuario3 y de usuario a hashtag, a través de Gephi, un programa open source que permite trabajar con grandes volúmenes de datos que registran relaciones.
De esta manera, obtuvimos el grado de entrada (suma del número de menciones y retweets que recibe un perfil específico) y el grado de salida (número de retweets y menciones que una cuenta le hace a otras).
Un grado elevado de salida indica que una cuenta retuiteó en grandes cantidades y constantemente a uno o varios usuarios; un grado escaso de salida, indica que una cuenta no retuiteó ni mencionó con tanta frecuencia a otras cuentas.
Un grado elevado de entrada indica que una cuenta fue muy mencionada o retuiteada; un grado escaso de entrada indica que la cuenta no fue muy mencionada ni retuiteada.
Una vez obtenidas estas dos mediciones, separamos aquellas cuentas que tuvieron mayor grado de entrada (las más mencionadas y retuiteadas) y mayor grado de salida (las que más retuitearon y mencionaron a otras). Después, para darle mayor sustento a la metodología, utilizamos las herramientas Atrapabot, Botometer y Proton Pack4, que emplean variaciones del mismo script para arrojar un número que representa la probabilidad de que una cuenta sea o no “bot”.
A continuación, promediamos los resultados arrojados por las tres herramientas para tener un indicador cuantitativo para cada cuenta. A su vez, con Botometer recabamos la siguiente información:
•          Horas de mayor actividad de cada cuenta
•          Promedio de tweets semanales de cada cuenta
•          Porcentaje de retweets hechos por cada cuenta
Como parte de la metodología y para proporcionar elementos comparativos que faciliten la comprensión de lo que significa un comportamiento típico u orgánico de una cuenta, y uno atípico, se seleccionaron 10 perfiles de muy alta actividad en Twitter, independientemente de su tendencia o ideología, con el fin de comparar los patrones intensos de tuiteo de éstas, con los patrones de las 176 cuentas recuperadas de la #RedAMLOVE.
Uno de los efectos de los ataques coordinados y masivos sobre usuarios que discrepan o difunden información juzgada como anti-amlo por parte de esta red, es que contribuye a generar una imagen negativa de los seguidores de AMLO. Pues varios mensajes son altamente ofensivos o incluyen amenazas.
En el caso de la tendencia #ReformaTodoLoDeforma, resulta difícil saber si hay un uso intencionado de la “red” pro-AMLO para deslegitimar la imagen de los y las seguidoras de la 4T7 , o si, por el contrario, la adhesión a la red y sus mensajes, aglutina una representación adecuada de dichos seguidores. De cualquier modo, consideramos que esto no favorece en absoluto a la imagen del gobierno y específicamente a la del presidente, y que, por el contrario, abona al clima innecesario de polarización.
Otro de los efectos es producir un cerco coercitivo en relación con la información u opiniones críticas hacia a AMLO, de modo que a éstas les resulte cada vez más difícil producirse, en primer lugar, sin esperar las represalias de la red. Lo cual puede resultar en que las voces críticas, necesarias en una democracia, se replieguen dada la virulencia de los ataques (como en sexenios anteriores en que un ejército de bots y troles se usaba para acallar la crítica y la disidencia).
Finalmente, sea intencional o no, otro efecto es que se logra una separación entre los canales oficiales del presidente y la multitud de seguidores e iniciativas afines al presidente, como es el caso de la red que nos ocupa. No quedando muy clara la medida en la que el mandatario apoya o condena las acciones de la otra parte, o las acciones que se pueden atribuir como propias.
Ello abre un doble juego en el que, por conveniencia, se puede uno deslindar y al mismo tiempo usar esos mismos canales como muestra de validación de propuestas. Dentro de esas separaciones, también habría que preguntarse si el surgimiento de estas redes coordinadas en apariencia por un sólo nodo, traducen efectivamente el sentir y pensar de los seguidores de AMLO.
Las lógicas de aceleración en la difusión de acontecimientos en la arena digital, han sido útiles en los últimos años para activar movilizaciones y protestas en contra de distintas injusticias a nivel global. La velocidad con la que la presión pública sobre actores políticos como gobiernos y empresas escala de lo on a lo offline, es un factor central para comprender las reconfiguraciones sociales actuales.
Mientras más personas comparten, comentan y reaccionan a un conjunto de ideas en común (tweets, imágenes, memes, videos, etc.) hay más posibilidades de que el tema permee en la opinión pública y se sitúe en la agenda.
 Bajo esta misma lógica, campañas de ataque como las analizadas aquí, han sido capaces de construir estrategias de censura y acoso online a través de la diseminación de una idea a través de tweets y hashtags que hacen las veces de agentes “polinizadores”, encargados de esparcir de manera capilar un mensaje. ¿Cuál es el mensaje en este caso? Uno peligroso para cualquier democracia: mantener a raya a quienes critican al presidente.
De acuerdo con estos primeros análisis, sería deseable -para ahuyentar las ambigüedades en el uso de redes de ataque pro-AMLO, que haya un pronunciamiento oficial desde la presidencia o desde la oficina de comunicación social de la misma, que aclare cuál es la postura del gobierno frente a estas estrategias no orgánicas online.
Por último, la exploración de categorías de cuentas que participan en estas operaciones políticas en Twitter no se agota en las mostradas en este informe, sino que es susceptible de ampliarse. La categoría de “mutante” puede agregarse en futuros análisis para definir a aquellos perfiles que tienden a cambiar de nombre en periodos cortos de tiempo y/o que borran sus tweets pasado un determinado lapso, esto con la intención de camuflarse o esconderse del rastreo, o quizá como muestra de la finalización de un contrato.
Coda. El atacante observado
Uno de los atributos que obtenemos acerca de estas cuentas es el “ID”. Se trata de una secuencia numérica con la que Twitter denomina a cada cuenta que se da de alta en la red. Esta cifra, a diferencia del nombre de usuario, no puede ser modificada. Signa_Lab continúa con el monitoreo de estas tendencias para identificar a estos perfiles, independientemente de que cambien de nombre.

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