Realizamos una investigación profunda para comprender de mejor manera la incidencia de las redes sociales en la campaña del Apruebo. Analizamos ciertos hallazgos que nos permitieron evidenciar que habían al menos 2.0k cuentas fake que pretendían montar una red de apoyo al Plebiscito.
DETALLE
La investigación buscó evidenciar y responder preguntas tales como:
INTRODUCCIÓN
La presente investigación nace producto de varios eventos y noticias que tenían un comportamiento anómalo en redes sociales alrededor del Plebiscito de Chile. Se habían encontrado cuentas, patrones y comportamientos habituales de los generadores de contenido fake o artificial. Por ejemplo, se veían Trending Topics con cuentas que generaban más de 100 mensajes y RTs; y, al cabo de unas horas, eliminaban el contenido. Adicionalmente, existían muchos mensajes en periodos cortos de tiempo para intentar desviar la atención. Lo interesante de esto es que se creaban tendencia con mucha facilidad, lo que nos generó una alerta de Astroturfing.
Con lo dicho anteriormente, nos planteamos algunas hipótesis que han sido resueltas con nuestra investigación.
HIPÓTESIS
El inflar una discusión, es más habitual de lo que pensamos pero pocas empresas han desarrollado una técnica y metodología para evidenciar con datos este comportamiento, pero también, porque no se plantean hipótesis claras de investigación que en nuestro caso son:
H1. ¿La discusión alrededor del apruebo es orgánica?
H2. ¿El comportamiento atípico es solo en una red social?
METODOLOGÍA
Es importante indicar que dentro de un proceso de investigación digital, no existen en el mercado herramientas que estén desarrolladas para responder hipótesis o incógnitas respecto de un tema determinado. Si bien existen productos que permiten resolver gran parte de la discusión radicada en redes sociales, estos mismos productos no han sido creados para responder preguntas como: ¿Cuál es la fecha de creación de una cuenta?, ¿Cuál es el ID de un objeto o cuenta?, ¿Cuál es la velocidad de escritura por segundo o minuto de una cuenta?, etc.
Por lo tanto, debemos recurrir a la ciencia de datos para poder responder las hipótesis que han sido planteadas.
La ciencia de datos es una rama de investigación que nace en los últimos años y comprende un equipo multidisciplinario con conocimiento en: Estadística, Econometría, Programación, Analistas Sr. de data y desarrolladores de Software.
En el presente estudio se aplicará un método conocido como ETL (Extract, Transform and Load). Esto quiere decir que extraeremos información directamente de la fuente, transformaremos la información en un set de datos; y, finalmente, cargaremos para una visualización y entendimiento.
¿Qué sucedió en mayo con el Presidente Boric?
Si bien el motivo de análisis es el comportamiento alrededor del Plebiscito, no podemos dejar de investigar el comportamiento digital en un fenómeno que fue tendencia en redes sociales para ver si existe relación. Esto es, analizar la amplificación realizada a la rendición de cuentas (Cuenta Pública) ya que el comportamiento fue bastante atípico con la utilización del hashtag.
#CuentaPublica2022
Se generaron más de 62.0K mensajes con más de 620.0K interacciones de las cuales se han extraído todos los resultados para poder comprender el comportamiento digital. Como se puede ver, las cuentas pro Boric son mayor en número:
Lo que se ve como la punta de una trompeta, son la cantidad de cuentas que intentan amplificar un mensaje de una cuenta puntual. En las cuentas Pro Boric, podemos manifestar que hay 4 colonias o tribus que participaron. Todas ellas se conocen entre sí, pero tienen distintos grados de afinidad. Por otro lado, en el caso de las cuentas en contra de Boric, se puede ver que existe un cluster mucho más cerrado con apenas dos colonias.
COMPONENTE TROLL
Existen distintas metodologías para determinar que una cuenta es troll, por ejemplo: El número de seguidores fake, la antigüedad, la calidad de contenido, el tipo de fotografías de portada, etc. En este caso, al aplicar nuestra metodología podemos indicar que:
INFLUENCERS
Dentro de los influenciadores con más interacción por minuto tenemos a las siguientes cuentas que, al analizar en que otras campañas han participado para difundir contenido, nos muestran lo siguiente:
La particularidad de la segunda cuenta, Helena G, es que había sido recientemente creada y alcanzaba más de 1.6K seguidores. Muchos de ellos pertenecían al componente troll que vimos anteriormente. Entonces, estamos frente a una estructura que se recicla así mismo. Si son eliminados, intentan recuperar la colonia de manera rápida. Estas cuentas, aparte de que estuvieron a favor del apruebo, atacaban a personajes políticos opositores y estaban a favor de Boric.
En el punto anterior habíamos mencionado las cuentas que se reciclan para no dejar evidencia. Incluso, borran su contenido para no ser detectados. La cuenta de Daniela Nuñez ya no cuenta con imagen y tampoco portada. Ha borrado casi todo su contenido, pero se le escapó un RT de la Campaña Cuenta Pública.
De este tipo de cuentas existen centenares. Sin embargo, debemos entender este tipo de patrones para saber cómo operó el Apruebo.
Adicionalmente, hay cuentas a disposición de entidades públicas que participan apoyando la gestión de Boric. ¿Son reales? NO.
#AprueboDeSalida
Existe una campaña permanente con este Hashtag, al hacer un análisis podemos ver que existen distintos equipos pero con un comportamiento similar: Entre 5 y 10 cuentas se activan al mismo tiempo; y, alrededor de ellas se lanza el enjambre de trolls. Este comportamiento es siempre, con todas las campañas, en diferentes fechas.
PRIMEROS HALLAZGOS
Como hemos podido evidenciar en los grafos de nodos y aristas, las campañas del apruebo se dividen en:
Es importante mencionar que existe poco material que invite a la interacción real. Por esta razón, se necesita un sin número de cuentas troll para amplificar y generar una discusión que no existe. Pueden estar siendo infladas por personas que llegan a tener hasta 20 cuentas por dispositivo.
GENERADOR DE CONTENIDO
Una de las cuentas que participaron en todas las tendencias fue Mr_Wolf_0. Por ser generador de contenido, su trabajo consistió en colocar un hashtag para que el resto de cuentas se encarguen de amplificar la tendencia objetivo. De esta manera obtuvimos que, las siguientes tendencias han sido promovidas por su perfil:
Otro amplificador de contenido fue Octoamaro, una cuenta que también participó en varias campañas. A diferencia de Mr. Wolf, esta cuenta se preocupó por escribir varias veces un mismo hashtag. Al analizar sus hashtags podemos ver una mayor frecuencia en la cantidad:
MATERIAL COMPLEMENTARIO
Por la extensión de la investigación, se ha elaborado un tablero en Power BI de fácil navegación en formato Desktop. Este material le permitirá navegar de forma intuitiva y ver de manera gráfica el comportamiento de varias campañas analizadas:
AMPLIFICADORES DE CONTENIDO
Un capítulo aparte tienen los amplificadores de contenido. Su objetivo es inundar y compartir el contenido de los amplificadores con el hashtag objetivo. De esta manera, entendimos que existían cuentas que tenían más de 800 interacciones en las campañas analizadas.
COMPORTAMIENTO EN OTRAS REDES
En Instagram, por lo general las cuentas intentan generar comentarios en publicaciones abiertas (noticias). Su característica principal es que tienen perfil privado y no generan publicaciones. En efecto, esta red tampoco se escapó de las cuentas fake a favor del apruebo:
Como se puede apreciar, incluso existían cuentas que no habían borrado el contenido coreano para comentar sobre el Apruebo en Chile.
CONCLUSIONES
Hemos evidenciado el trabajo que realizan estos equipos en redes sociales, pudimos mostrar como lucen las cuentas que se dedican a realizar Spam. Como ya lo hemos advertido, no tienen fotografías, no tienen portada, no tienen amigos, borran su contenido para no ser identificados y algunas cosas más. Estas cuentas promueven alrededor de un 40% de contenido artificial.
Resulta importante indicar que, conforme habían pasado los días, las campañas se habían intensificado, lo mismo pasa con otras que cuentan con este tipo de equipos.
Los equipos de difusión enfocaban sus esfuerzos principalmente en Twitter, seguido de Tik Tok. En Meta se encuentraba contenido, pero más en grupos de Facebook. El tipo de contenido que se había encontrado buscaba promover el voto hacia el Apruebo, pero no se generaba mayor interacción.
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