El grupo de activistas digitales @LoQueSigue_ reveló que la candidata de Morena a la gubernatura del Estado de México, Delfina Gómez Álvarez, recibió durante el periodo de campañas el 81.3 por ciento de ataques de usuarios falsos en Twitter, el mayor porcentaje del total de agresiones contra los candidatos.
El más fuerte ocurrió pasado 30 de mayo, el bot @chochos, que ha hecho campaña para el PRI, inició el trending topic #DelfinaIndeseable, que alcanzó 123 millones 850 mil 190 de posibles lecturas.
Además de enviar mensajes, los bots difunden notas de medios de comunicación con contenido positivo o negativo sobre los contendientes. La más reciente fue una nota en que se asegura que feministas llaman a no votar por la candidata de Morena y dar su apoyo a la panista Josefina Vázquez Mota.
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Ciudad de México, 1 de junio (SinEmbargo).– Delfina Gómez Álvarez, candidata de Movimiento Regeneración Nacional (Morena), fue quien más ataques de bots ha recibido en Twitter, de entre todos los aspirantes a la gubernatura del Estado de México, de acuerdo con análisis de activistas digitales.
La abanderada de Morena tuvo 13 tendencias en su contra, las cuales se convirtieron en trending topic y que representaron el 81.3 por ciento del total de agresiones virtuales contra los candidatos registradas durante el periodo de campañas en la entidad mexiquense, reveló el grupo de activistas digitales @LoQueSigue_.
El 12.5 por ciento de ataques de robots fueron contra el candidato priista Alfredo del Mazo Maza y el 6.2 por ciento contra la panista Josefina Vázquez Mota.
El día con más impacto en Twitter, por el número de posibles lecturas, fue el 30 de mayo con el trending topic #DelfinaIndeseable e iniciado por la cuenta @chochos, que ha hecho campaña para el Partido Revolucionario Institucional (PRI).
Los días con mayor número de ataques contra los candidatos fue el 21 de marzo y el 28 de mayo.
De acuerdo con el análisis de redes sociales realizado por el grupo de activistas digitales entre el 21 de marzo y el 30 de mayo se emitieron 45 mil 591 tuits en todos los ataques y campañas, y se generaron 355 millones 311 mil 484 impresiones o posibles lecturas en los más de dos meses del seguimiento.
“Exactamente no se puede saber o medir [el impacto de los bots en los resultados del domingo], pero he notado que cuando han habido más ataques hay una cierta correlación con la caída de Delfina en las encuestas y es probable que afecte uno o dos puntos el día de la elección. Mucha gente que ve esos ataques sí puede cambiar su opinión. Pero solo lo sabremos ese día”, aseguró en entrevista Alberto Escorcia, integrante de @LoQueSigue_.
Los ataques de bots cuando llegan a ser trending topics pueden ser leídos por miles de usuarios independientemente del número de mensajes o cuentas que participen en él. Al llegar a los primeros puestos del ranking de la red de microblogging puede tener eco en medios de comunicación o cuentas de “influencers” (muchos seguidores) que, al no saber que se trata de un ataque, pueden replicarlo o darle más difusión; justo el objetivo de este tipo de operación, explicó @LoQueSigue_.
Un mensaje de una cuenta que tiene solo diez seguidores puede alcanzar unas cuantas impresiones, pero al ser retuiteado por una cuenta con miles de seguidores puede llegar a decenas de miles. El grupo de activistas digitales sumó a todas las personas que pudieron ver esas impresiones para obtener el número probable de impacto y reveló que el trending topic #DelfinaIndeseable fue el que más tuvo: 123 millones 850 mil 190 posibles lecturas.
El origen de los ataques son en su mayoría bots de los grupos autodenominados Legión Holk y la Legión Científica, así como la parodia de @brozopormizwebs, @noti_texcoco, @eljeringasloko, entre otros.
“Son muy evidentes y no les importa serlo”, afirmó Esorcia. A pesar de que hoy comenzó la veda electoral, ante el vacío legal en la red, “se están aprovechando y van a seguir difundiendo encuestas o sondeos de aquí al día de la elección”.
Además de tuitear mensajes, los grupos de bots difunden notas de medios como parte de los ataques contra los candidatos al Estado de México.
El primero de este tipo tuvo como objetivo a la panista Josefina Vázquez Mota. Ocurrió el pasado 21 de marzo, con el trending topic en Twitter #JosefinaAsaltaSEP, los bots promocionaron un texto del Diario Cambio, donde se le señala por un presunto desvío de dinero cuando era titular de la Secretaria de Educación Pública (SEP).
Ayer, el 31 de mayo, los bots difundieron la nota “Feministas piden no votar por Delfina Gómez y apoyar a Josefina Vázquez Mota”, publicada en el sitio web Frentes Políticos, en esta ocasión usaron el hashtag #MujeresVsDelfina.
“Ha habido una tendencia de bots replicando fake news”, comentó Escorcia.
En abril este grupo de activistas digitales también reveló que el candidato priista Alfredo del Mazo Maza fue quien más menciones recibió en Twitter, donde cuenta con más de 158 mil seguidores, pero el 23.5 por ciento de los mensajes de apoyo al candidato fueron bots provenientes incluso de Brasil, Ecuador, Venezuela, Perú y Colombia, es decir, “aplausos comprados”.
De las 114 mil 253 menciones al priista, 38 mil 597 fueron bots a favor y 306 en contra. Este último estudio fue levantado entre el 4 y 20 de abril.
OTRO ANÁLISIS CONFIRMA ATAQUES A DELFINA
Un análisis elaborado por las firmas Berumen y Rvbikom también informó que una red operada por miles de bots ha lanzado ataques contra la candidata del partido Morena.
Después del segundo debate, el nueve de mayo, estos usuarios falsos difundieron de forma automática y masiva la noticia: “Encuesta post debate pone a Del Mazo 5 puntos arriba de Delfina Gómez” publicada por el portal SDPnoticias.com.
La difusión masiva de esta nota en Twitter, que pretendía implantar la opinión de que el candidato priista Alfredo del Mazo se había desempeñado mejor que su oponente de Morena, fue esparcida por un ejército de usuarios falsos, con nombres extraños y residencias alternas como en Estados Unidos. Los bots simulan ser tuiteros normales, pero al rastrearlos, se detecta que repiten patrones que los identifican como bots, expuso el análisis.
Las firmas realizaron un estudio basado en el patrón de difusión de las noticas en la herramienta News Analytix que identifica cuáles noticias de los medios más populares se han difundido en las redes sociales, particularmente en Twitter.
“Nos dimos cuenta del patrón anormal de esta nota, en la que una encuesta daba por ganador del debate a Del Mazo frente a Delfina, a solo pocas horas de terminar el debate. Nos llamó la atención, la analizamos, y detectamos que estaba siendo difundida por usuarios. Estos usuarios tienen tanto otros usuarios que los siguen, preferencias, gusto, followers, pero que no son usuarios reales, sino que son una red que se sigue entre sí misma y que probablemente fuera creada para infiltrar la red y difundir mensajes de forma estratégica, para poder influir en la percepción pública de los electores”, explicó Edmundo Berumen Osuna, director de la firma.
Luis Parra Meixueiro, director de Rvbikom, aseguró que “en el pasado nos resultaba más fácil identificar a los bots, pues eran usuarios que tenían muy pocos followers, o muy pocos me gustan, o muy pocos contactos, además de que provenían de lugares más exóticos, como países lejanos, o incluso tenían más nombres chuscos o extranjeros”.
Pero, agregó, en la actualidad, es notorio que las compañías que ofrecen este tipo de servicios han mejorado en la implementación de sus usuarios falsos y la tecnología que emplean, para tapar estas apariencias de una forma más sutil aunque igual de inútil e inefectiva, si son identificados por los usuarios.
El análisis cita un ejemplo: la usuaria @vijayeberharte2, que se hace llamar Emily Montanez. Vive en el Distrito Federal, y pese haberse unido a la red en marzo de 2016, ya cuenta con mil 132 tuits emitidos, sigue a 314 personas y tiene 386 seguidores y 830 me gusta.
Entre uno de sus seguidores está Liébano Sáenz, consultor político y ex político priista.
“@vijayeberharte2 ha emitido la noticia de que Del Mazo superó a Delfina nueve veces distintas, pero su interacción con otros usuarios es nula, y todo su timeline está repleto de retuits a usuarios que muestran perfiles similares al de ella, con tintes de robots cibernéticos que operan con un patrón de difusión de la noticia, para imponer una idea”, de acuerdo con los especialistas.
