Mexicano encuentra red de 350 mil bots de Star Wars en Twitter

Noticias Tecnología

Por: Redacción

Investigadores utilizaron muestra de tres mil cuentas para probar un algoritmo y así poder identificar si había otras cuentas con las mismas características.

Como parte de sus estudios de doctorado en ciencias de la computación que realiza en el University College London, Reino Unido, el estudiante mexicano Juan Francisco Echeverría Guzmán encontró una red de 356 mil 957 bots de Star Wars.

Bajo la asesoría del prestigiado investigador Shi Zhou, Echeverría Guzmán realiza la colección de Twitter de MediaFutures, la cual es una muestra aleatoria de más de seis millones de cuentas en idioma inglés.

En el marco de esta muestra aleatoria, los especialistas hallaron un patrón extraño en las ubicaciones de los supuestos usuarios de Twitter, ya que al menos tres mil de ellos estaban dentro de los dos rectángulos curiosamente uniformes: uno que cubren casi todo Europa y el norte de África y otro en el norte de América.

Además, encontraron que muchas de las cuentas parecían tuitear desde desiertos completamente deshabitados o en el mar, explicó en entrevista el becario del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt).

Al revisar cuál era el contenido que compartían en esta red social dichas cuentas “misteriosas”, hallaron que se trataba de citas al azar de novelas de Star Wars.

Los investigadores utilizaron esta muestra de tres mil cuentas para probar un algoritmo de aprendizaje automático y así poder identificar si había otras cuentas de Twitter con las mismas características.

Al hacer esto, notaron que en realidad eran 356 mil 957 cuentas, las cuales se crearon entre los meses de junio y julio de 2013, no tuitearon más de 11 veces, y su último tuit fue lanzado el 14 de julio de 2013.

Juan Francisco Echeverría Guzmán (JFEG): La investigación consiste en probar los sesgos estadísticos que propician los diferentes métodos de muestreo en redes complejas.

Muchos de estos ya han sido estudiados, lo interesante es ver la correlación del sesgo con las diferentes propiedades de los nodos. En este caso los nodos son los usuarios.

Vía: Excelsior

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