Seguidores falsos de Twitter en la política española, a fondo.

Tal como indica el título, el propósito de este trabajo ha sido estudiar el problema de los seguidores falsos en profundidad, si bien se ha procurado tratar el tema “desde cero” para facilitar su lectura.

El número de seguidores de una cuenta de Twitter ha sido generalmente percibido como una medida de la influencia o popularidad de su propietario. Por ello quienes tienen interés en mejorar su prestigio han recurrido con frecuencia al incremento artificial de sus seguidores, y para satisfacer esa demanda existen ofertas de diferentes calidades.

falsos seguidores configurados en idioma árabe que siguen a políticos españoles

Dado que la compra de seguidores es algo que puede hacer cualquiera a precios asequibles, en general su presencia en una cuenta no implica que hayan sido necesariamente adquiridos por su propietario. A lo largo de este trabajo se irán viendo diferentes ejemplos y el lector tendrá ocasión de juzgar por sí mismo.

El tema de los seguidores falsos suele ser una caja negra. Sabemos que hay muchos, que a veces se compran y que existen unas herramientas online que de alguna manera calculan su porcentaje en una cuenta. Una parte del presente trabajo tratará de mostrar cómo detectar falsos seguidores mediante técnicas de visualización de datos, explicando de manera sencilla cómo interpretar diagramas de dispersión para reconocer las inyecciones de seguidores.El lector podrá visualizar los seguidores falsos en el sentido literal de la palabra, ya que en ocasiones después de la detección se proporcionará un enlace a un fichero con las cuentas.

Veremos qué políticos y partidos han recibido estas inyecciones y en qué momentos, y cómo en ocasiones la compra de seguidores se ha utilizado como arma para desprestigiar a rivales políticos. Buscaremos qué parámetros de las cuentas de Twitter pueden utilizarse para caracterizarlas como seguidores falsos y trataremos de aplicarlo a un método con el que poder comparar grupos de usuarios en función de la mayor o menor presencia de seguidores falsos entre sus seguidores.

Durante la realización de este trabajo hemos encontrado preocupantes indicios de que durante los últimos dos años el número de cuentas de perfil falso creadas en España ha experimentado un altísimo incremento al tiempo que las altas de usuarios reales parecen estar en niveles muy bajos constituyendo actualmente una pequeña fracción del total de cuentas de Twitter de nueva creación. En ese sentido, hemos analizado diversas cuentas, entre ellas la de @TwitterEspana, con el fin de tantear en qué medida se habían visto afectadas por la reciente eclosión de seguidores falsos.

El contenido de este trabajo está dividido en cinco partes, siendo recomendable comenzar por la primera de ellas para una mejor comprensión de las restantes. No obstante quien lo prefiera puede saltar a alguno de los apartados o directamente a las conclusiones.

 

PARTE 1: CONCEPTOS BASICOS

 

1. Introducción

Los seguidores falsos no son por lo general bots que lanzan spam político ni trolls que molestan a los usuarios de Twitter. En su inmensa mayoría son cuentas de perfil falso prácticamente inactivas muchas de las cuales ni siquiera han llegado a emitir un solo tweet, ya que su función principal es pasar desapercibidas mientras siguen a los usuarios asignados.

seguidor falso de baja calidad

Los de mejor calidad tienen imagen de perfil, pretenden ser de un determinado país, llegan a emitir algunos tweets y pueden incluir un enlace a Facebook u otra red social. A veces dejan el perfil protegido. Hay millones de cuentas destinadas a efectuar falsos seguimientos y siguen creándose de manera continua.

falsos seguidores más elaborados. Lanzan unos cuantos tweets al ser creados y tienen foto de perfil. Llevan sin tuitear desde 2013

La carga en el usuario seguido se produce con frecuencia a través de inyecciones de seguidores que podríamos clasificar en puntuales (duran minutos, horas o días) y extendidas (se prolongan durante semanas o incluso meses para no llamar la atención).

En los siguientes apartados aprenderemos a detectar esas inyecciones mediante un tipo de gráfico llamado diagrama de dispersión.

 

2. Visualización de los datos

Los datos proporcionados por la API de Twitter incluyen el objeto user de cada seguidor, que no es más que un contenedor donde figuran los parámetros más relevantes de una cuenta. Sin embargo entre ellos no está disponible la fecha en que se produce cada seguimiento, condicionando ello la representación gráfica de los datos.

Objeto User: aquí están los parámetros de cada cuenta

La manera más efectiva de representar los seguidores de una cuenta es a través de los diagramas de dispersión (scatter), donde cada punto representa un seguidor. Vamos a visualizar los seguidores de una misma cuenta mediante tres diagramas diferentes con el fin de elegir el más apropiado para la búsqueda de seguidores falsos.

Diagrama 1: eje x: tiempo , eje y: nº acumulado de seguidores

La representación más común es la que relaciona el tiempo (eje horizontal) con el número de seguidores alcanzado en cada momento (eje vertical).

Es el tipo de gráfico más intuitivo para hacerse una idea de la evolución del número de seguidores a lo largo del tiempo y permite detectar incrementos bruscos que sugieran compra de seguidores, pero en este caso tiene varios inconvenientes:

  • Todos los seguidores se encuentran representados a lo largo de la línea dificultando la búsqueda de falsos seguidores debido a la pérdida de dispersión.
  • A no ser que se guarde un histórico del número de seguidores de la cuenta en diferentes momentos, el tiempo debe ser inferido por métodos indirectos, perdiéndose los picos locales (no queda memoria de las cuentas que han dejado de seguir) y disminuyendo la exactitud para cuentas con pocos seguidores (recuérdese que no se dispone del dato del momento del seguimiento).

Diagrama 2: eje x: fecha de seguimiento , eje y: fecha de creación de la cuenta

Muestra en el eje horizontal la fecha de seguimiento (inferida) y en el vertical la fecha en que fue creada esa cuenta. Si bien es poco intuitivo (siempre una misma pendiente con independencia de la velocidad a que aumentan los seguidores), permite la dispersión de los seguidores conservando el tiempo en el eje horizontal. La intensidad del color está relacionada con la velocidad con que se adquieren nuevos seguidores. Los periodos de grandes incrementos se muestran como líneas verticales de color más fuerte, y las zonas claras son épocas de pocos seguimientos. Tiene el inconveniente de que en momentos de muchos seguimientos los puntos están demasiado comprimidos.

Diagrama 3: eje x: nº acumulado de seguidores , eje y: fecha de creación de la cuenta

Tampoco es demasiado intuitivo, incluso puede llevar a engaño al principio ya que al estar acostumbrados a que el tiempo ocupe el eje horizontal tenderemos a interpretar dicho eje como tal. Otro posible motivo de confusión es que contrariamente a nuestra intuición, las pendientes pronunciadas significan períodos de baja afluencia de seguidores, y cuanto más horizontales lo contrario. Sin embargo tiene la ventaja de no constreñir los puntos, lo que sí ocurre cuando se impone la limitación de representar el tiempo en el eje horizontal. Es muy recomendable el trabajo de José María Mateos Bots en Twitter, el musical acerca de este tipo de diagrama, donde comparte más de 180 imágenes de seguidores de otras tantas cuentas y pone de manifiesto la presencia de estructuras sospechosas en algunas de ellas.

La cuenta tomada para los diagramas de ejemplo previos ha sido la del anterior Ministro de Interior Juan Ignacio Zoido (@zoidoji), ya que presenta un brusco aumento de seguidores el día que se conoció que iba a ser nombrado ministro, evento que facilita la comparación entre los diferentes diagramas. Dicho momento está señalado con un asterisco rojo.

Comparativa entre varias formas de representar los seguidores de una cuenta. Para el estudio de seguidores falsos se busca la máxima dispersión de los puntos.

Se aprecia que el último diagrama es el que presenta los seguidores (puntos azules) ocupando mayor superficie (mayor dispersión) lo cual es muy deseable cuando se pretende hacer una inspección visual. Este será por tanto el tipo de diagrama elegido.

 

3. Diagrama de compactación de seguidores

El más apropiado para nuestro propósito, aún con sus limitaciones, es el tercero de los diagramas anteriores al que hemos añadido las referencias temporales en el eje x (abajo, en color rojo) para facilitar su comprensión. Al permitir una mayor dispersión de los puntos se compensa la carencia de un eje temporal proporcional.

Cuenta en honor al entrañable humorista. La pendiente horizontal de la derecha muestra el incremento de seguidores a partir de su fallecimiento.

Hay que señalar que la coordenada horizontal de cada seguidor no es más que el número que le toca en orden de seguimiento. En teoría deberían representarse uno a continuación de otro en el eje x, pero al tratarse un número tan grande de puntos no caben en las dimensiones del gráfico, y en la práctica se ven compactados muchos de ellos en la misma línea vertical produciendo ese efecto temporal que puede llevar a confusión pero que al mismo tiempo le da tanta potencia. Por esa característica nos referiremos a este tipo de diagrama de dispersión como diagrama de compactación de seguidores.

3.1 Algunas características

Antes de ponernos a buscar seguidores falsos conviene familiarizarse con este diagrama y aprender a identificar las formas y estructuras que pueden aparecer de manera natural para no confundirlas con falsos seguidores.

borde e interior: en las cuentas con un número suficiente de seguidores se puede distinguir un borde donde se acumulan los seguidores que efectúan el seguimiento en el momento de ser creados. Los puntos del interior muestran los seguimientos que han tenido lugar tiempo después de ser creadas las respectivas cuentas, más tarde cuanto más abajo en el gráfico. Por ejemplo, el seguidor “S”, representado por un punto rojo, fue creado a comienzos de 2011 (eje y), pero no fue hasta comenzado 2017 (eje x) cuando se produjo el seguimiento. Si ese mismo seguidor hubiese sido creado al tiempo que efectuaba el seguimiento, se vería como un punto del borde, justo en la vertical de donde se encuentra.

pendiente anti intuitiva: un borde con pendiente empinada significa un lento incremento de seguidores en un período de tiempo largo, y de la misma manera la pendiente  cercana a la horizontal es signo de gran cantidad de seguidores en poco tiempo.el eje horizontal no es el tiempo: aunque moverse hacia la derecha significa paso del tiempo, este no transcurre de forma lineal sino con velocidad cambiante en función de la pendiente del borde del diagrama. Según la zona del eje horizontal en que estemos, el tiempo se va expandiendo o contrayendo en función de la cantidad de nuevos seguimientos. Las marcas rojas que hemos añadido al diagrama de compactación indicando el comienzo de cada año no son equidistantes, sino que están más separadas cuantos más seguidores haya habido en el año.

el tiempo no es lineal, sino que se expande o comprime ajustándose al número de seguidores.

3.2 Distribuciones naturales (esperables)

Aunque en algunas ocasiones el diagrama de compactación de seguidores de una cuenta resulta bastante homogéneo, con frecuencia los puntos se distribuyen formando determinadas estructuras que conviene reconocer para no confundirlas con falsos seguidores. Estas son las más importantes.

Diagrama de compactación con aspecto homogéneo. Se distingue la banda horizontal de 2011.

Bandas horizontales naturales

Normalmente se notan bandas horizontales más o menos difusas extendiéndose a lo largo de todo el diagrama que indican una mayor densidad de seguidores cuyo “nacimiento” se sitúa en torno a determinadas épocas.

Son características de cada país o zona donde Twitter está implantado dependiendo de los momentos en los que la creación de cuentas se intensificó más. En España el “baby boom” de Twitter tuvo lugar en 2011-2012, aunque encontramos otras bandas de menor entidad en diversos momentos. La interrupción de estas bandas suele significar un aluvión temporal de seguimientos de cuentas no españolas, que en ocasiones pueden ser seguidores de otro país, pero que con frecuencia es un síntoma de una inyección de seguidores falsos.

Franjas verticales con borde horizontal (conservando las bandas horizontales)

La aparición de franjas verticales poco diferenciadas de su entorno, con borde superior horizontal (muchos seguimientos en poco tiempo) y conservando las bandas hiorizontales naturales (no están compuestas por bots) indican un gran crecimiento de seguidores compatible con un aumento repentino de la popularidad de la cuenta, que pasa a ser más conocida y seguida. Tomando como ejemplo la cuenta del experto en ciberseguridad @chemaalonso, se observan dos franjas verticales de este tipo en noviembre de 2013 y mayo de 2017.

Obsérvese que debajo de ambas flechas rojas el borde es horizontal (muchos seguidores en poco tiempo). En noviembre de 2017 el propietario de la cuenta fue entrevistado en televisión por Jordi Evole y el 12 de mayo de 2017 tuvo lugar el ataque del virus ransomware incrementándose en ambas ocasiones su popularidad. En este ejemplo las dos franjas verticales son bastante sutiles apreciándose pequeños cambios en la intensidad del color. Las bandas horizontales no se ven interrumpidas, síntoma de que son seguimientos reales.

En el diagrama de evolución temporal de @chemaalonso se distinguen perfectamente esos dos momentos de crecimiento súbito de seguidores.

Por último y por poder prestarse a confusiones hay que hablar de una forma rápida de obtener seguidores cuyos rastros en los diagramas pueden confundirse con inyecciones de falsos seguidores.

Práctica del follow-unfollow

Te sigo, no te sigo. Una cuenta comienza a seguir a muchas otras esperando que hagan lo propio devolviéndo el seguimiento (follow back). Un tiempo después deja de seguirlas. El proceso está automatizado y se consigue aumentar el número de seguidores dejando más baja la cifra de seguidos. Esta técnica, ya obsoleta, deja estructuras características en el diagrama de dispersión. En general no son falsos seguidores, sino cuentas elegidas bien al azar o bien en base a algún perfil. Este es el diagrama de compactación de seguidores de una cuenta señalada en el pasado como practicante del método de seguir y dejar de seguir (@rabanales21):Entre 2013 y mediados de 2015 aparecen extrañas formas distinguiéndose partes más densas de otras casi vacías. Pensamos que tiene que ver con un criterio de selección de cuentas a seguir que fija un límite superior para la fecha de creación de dichas cuentas. De esta forma las zonas densas serían seguimientos fruto del follow back. Los huecos corresponderían a fechas de creación no “barridas”, y los pocos seguidores que aparecen en ellos estarían reflejando seguimientos que no forman parte del follow back. Dicho límite iría variando con el tiempo, de ahí las formas descendentes. Se observa que justamente al comenzar el año 2015 el límite cambia de manera brusca hacia la fecha actual de ese momento.

3.3 Estructuras que delatan seguidores falsos

La inyección de falsos seguidores puede deducirse con mayor o menor facilidad en función del tiempo empleado en dicha maniobra y de la antiguedad de las cuentas seguidoras. Pueden distinguirse varias formas características que delatan su presencia:

Linea horizontal en franja vertical vacía

La presencia únicamente de una línea horizontal significa que las cuentas seguidoras han sido creadas en un corto espacio de tiempo, a veces en una fecha concreta. Dado que la operación de seguimiento (inyección) fue rápida no ha dado tiempo a que seguidores reales con diferentes antigüedades hayan llenado el resto de la franja, que aparece vacía. Al ampliar se percibe que ni siquiera el borde ha tenido tiempo de formarse.Lo que se ve como una línea son con cientos o miles de seguidores falsos. A veces para no llamar la atención, los seguimientos se van haciendo en varias fases (línea horizontal troceada) entre las cuales el gráfico se sigue llenando normalmente con seguimientos reales que toman la forma de franjas verticales de baja densidad. La inyección de seguidores del ejemplo tuvo lugar durante gran parte del año 2014. En la actualidad este tipo de inyecciones ha caido en desuso.

Bloque vertical

El bloque es el resultado de mezclar seguidores falsos de diferentes edades simulando aleatoriedad en los seguimientos. Sin embargo la presencia de un rango de edades más abundante que el resto induce a la sospecha.

Este otro ejemplo está formado por cuentas de todo el espectro de edades lo que dificulta el diagnóstico al confundirse con franjas verticales como las que se forman por un repentino aumento de popularidad. Si las bandas horizontales naturales se ven interrumpidas en esta franja aumentan las probabilidades de falsos seguimientos.

Hemos hablado de varias estructuras visibles a simple vista que delatan la presencia de seguidores falsos. En los últimos años algunas de ellas parecen estar cayendo en desuso para dar paso a cargas de seguidores más discretas y prolongadas en el tiempo que dificultan su detección.

Franjas verticales poco densas con borde marcado

Algunas cuentas presentan franjas verticales más o menos anchas con poca densidad de seguidores pero mostrando en la parte superior un borde horizontal muy marcado.La pendiente horizontal del borde indica muchos seguidores en poco tiempo y el color más claro (baja densidad) de toda la franja unido al borde muy marcado, se puede interpretar como períodos de tiempo (por ejemplo varios días o semanas) en los que la mayor parte de los seguidores nuevos que aparecen son cuentas de nueva creación. Es una situación que se produce típicamente cuando la cuenta de un usuario es recomendada por la propia red social a las nuevas cuentas que se van creando.

Hay que tener en cuenta, sin embargo que gran parte de las cuentas que se crean en Twitter son falsas por lo que, como veremos en el apartado 5, cuando un usuario es recomendado por Twitter puede ocurrir que se comience a llenar de seguidores falsos.

En el siguiente apartado veremos casos reales de cuentas en las que se han inyectado seguidores, y que servirán para familiarizarse con las distintas estructuras que se acaban de enumerar.

 

4. Casos prácticos con falsos seguidores “existentes”

Los gurus del social media y el marketing digital parecen ser bastante propensos a recibir falsos seguimientos, y lo mismo ocurre con algunos políticos. Revisaremos a continuación con fines didácticos algunas de las cuentas que presentan inyecciones de falsos seguidores si bien la existencia de las mismas en una cuenta no implica que hayan sido necesariamente propiciadas por su propietario.

Los diagramas de compactación que utilizaremos son óptimos para descubrir seguidores falsos en los cuales el seguimiento ha tenido lugar tiempo después de haber sido creada la cuenta de perfil falso. Los llamamos seguidores falsos existentes en contraposición a los nuevos, es decir, aquellos en los que el seguimiento ocurre en el momento en que son creados.

CASO 1: @juanfraescudero (Juan Francisco Escudero Pérez)

Esta cuenta pertenece al conocido”comunity manager de los famosos” y concejal de Ciudadanos en el ayuntamiento de Alicante, Juan Francisco Escudero. Aparecen múltiples indicios de seguidores falsos inyectados en diferentes épocas.A simple vista se aprecian dos de las estructuras anteriormente mencionadas: líneas horizontales y bloques verticales. Haciendo zoom en una cualquiera de esas líneas aparece un enjambre de seguidores falsos.Sólo hay que efectuar una prospección para confirmar el tipo de seguidores: en este caso cuentas creadas en la misma fecha, casi sin followers y con localidades (declaradas, no reales) de EE.UU. Estas son algunas de ellas:La cuenta @juanfraescudero es muy apropiada para practicar con diagramas de dispersión. Escogiendo otra cualquiera de las formaciones sospechosas que aparecen se llega esta vez a otra inyección de unos 20.000 seguidores (se pueden descargar aquí).Además hay estructuras invisibles a simple vista que aparecen cuando se resaltan en otro color determinados parámetros como el lenguaje declarado de la cuenta (parámetro ‘lang‘ del objeto ‘user’). Obsérvese ahora el mismo diagrama de @juanfraescudero al resaltar las cuentas configuradas en los lenguajes más comuntes de los bots (inglés, ruso y árabe).La parte derecha del gráfico, que a simple vista no llamaba la atención, está ahora surcada por franjas amarillas verticales (cuentas árabes) y encontramos a las cuentas rusas (verde) en bloques muy localizados. Pero la mayoría de los seguidores falsos están configurados en el idioma ingĺes, circunstancia que hemos encontrado también en otras cuentas. Considerando sólo los seguimientos de 2013 y utilizando criterios bastante restrictivos, hemos detectado unos 130.000 seguidores falsos en la cuenta @jaunfraescudero disponibles aquí.

A partir de 2014 las inyecciones de seguidores han ido evolucionando con el fin de mimetizarlos, pasando de expresarse a través de líneas horizontales (fáciles de detectar) a hacerlo como bloques verticales que cubren todo el espectro de edades.

CASO 2: @joseantoniojun (José Antonio Rodriguez Salas)

La cuenta del alcalde socialista del municipio granadino de Jun, Jose Antonio Rodríguez Salas, es otra de las que presenta formaciones características de inyecciones de seguidores. Durante los primeros años abundan las líneas horizontales que indican seguimientos masivos por parte de cuentas con fechas de creación similares, y a partir de 2015 se aprecian formaciones extrañas cerca del borde.Al aplicar el resalte del parámetro ‘lang’ para diferenciar distintos idiomas declarados encontramos abundantes seguidores en idioma inglés y árabe, si bien no se detecta la presencia relevante de cuentas en ruso. Coincidiendo con las formas extrañas que se veían cerca de los bordes a partir de 2015 aparecen ahora numerosas cuentas en ingles y árabe. Merece la pena ampliar la parte izquierda del diagrama de compactación para ver con más detalle las inyecciones de seguidores que tuvieron lugar en 2012 y 2013. Las partes rojas se corresponden con decenas de miles de seguidores falsos configurados en idioma inglés.Haciendo zoom sobre las dos franjas rojas de la derecha aparece el enjambre de las aproximadamente 14.000 cuentas que las forman. Al hacer una prospección nos encontramos con cuentas que llevan sin tuitear desde 2013, en las que se ha dejado la imagen azul de fondo por defecto y con unas cifras muy similares de mensajes enviados, seguidores y seguidos.Nótese también que el hecho de que todas estén configuradas en idioma inglés no tiene que ver con el idioma en que tuiteaban realmente, en este caso el español.

En marzo de 2016 el periodista Pablo Herreros publicó un artículo sobre seguidores falsos donde se refería a la cuenta @joseantoniojun. Como consecuencia el alcalde Jose Antonio Rodríguez Salas amenazó con demandar al periodista, lo cual no sabemos si finalmente sucedió (actualización: nos indica el propio Herreros que la demanda no llegó a realizarse). Según el alcalde de Jun, “no puedes acusar a alguien de comprar seguidores. Es como cuando dicen que un deportista se dopa”.

Entre 2012 y 2013 la cuenta @joseantoniojun recibió varias cargas de falsos seguidores que en total suman más de 27.000.

Hemos encontrado en la cuenta @joseantoniojun diversas inyecciones de seguidores, sobretodo durante 2012 y 2013. Las más evidentes por tomar la forma de múltiples líneas horizontales (cuentas con mismas fechas de creación) contienen aproximadamente 28.000 seguidores falsos que se pueden descargar aquí. En el apartado 18 se hablará algo más respecto a esta cuenta.

CASO 3: @frankstrada (Frank Estrada)

Frank Estrada es “asesor y productor de estrategias de márketing digital”. En esta cuenta encontramos varias inyecciones de seguidores antes de 2015, apareciendo cuentas configuradas en inglés, ruso y árabe.Como en el caso anterior, al resaltar con diferentes colores según el lenguaje declarado en cada cuenta, se visibilizan mejor algunos bloques verticales difíciles de distinguir a simple vista. Una muestra de los seguidores falsos aquí.

CASO 4: @marcvidal (Marc Vidal)

Marc Vidal figura en su perfil de Twitter como “host of tv, business consultant on digital transformation, investor in Startups, international speaker & economic writer”. Da conferencias.

A partir de 2016 abundan los seguidores configurados en árabe y ruso.

En su diagrama de compactación aparecen formas de todo tipo: líneas horizontales (seguidores con similares fechas de creación), bloques verticales (fechas de creación en unos rangos concretos), y formaciones posiblemente debidas a la práctica del te sigo-no te sigo. La mayoría de los seguidores falsos están configurados en lenguaje inglés. A partir de 2016 aparecen bastantes seguidores rusos (verde) y en 2017 proliferan también los árabes (color amarillo).  En este fichero hay una muestra. En la cuenta @marcvidal también encontramos líneas horizontales troceadas como las vistas en la sección 3.5.Las líneas horizontales están formadas por miles de seguidores que fueron creados en fechas muy similares y fueron inyectados en varias fases a lo largo de varios meses de 2014.

CASO 5: @octavioregalado (Octavio Regalado)

Octavio Regalado da conferencias sobre redes sociales. En 2015 y 2016 se aprecian formaciones asociadas a grandes cargas de seguidores creados en rangos de fechas concretos.Ampliando el año 2014 se pueden ver con más claridad las líneas horizontales formadas por falsos seguidores con similares fechas de creación.

ampliación de las inyecciones de seguidores que dan lugar a líneas horizontales.

Aquí una muestra de los seguidores falsos.

CASO 6: @xaviertrias (Xavier Trias)

Xavier Trias fue alcalde de Barcelona entre 2011 y 2015 y pertenece al PDeCat. Su cuenta de Twitter presenta una inyección de unos 15.000 seguidores falsos entre los días 1 y 2 de junio de 2014, mientras todavía era alcalde.Se han resaltado en rojo los seguidores comfigurados en inglés. Aquí se puede descargar una muestra. Obsérvense los marcados bordes coloreados de rojo a ambos lados de la inyección, característicos de seguidores falsos “nuevos”, de los que se hablará a continuación.

Para concluir este apartado veamos cómo se ven las cuentas de los cuatro principales partidos políticos de España (@ppopular, @psoe, @ahorapodemos y @ciudadanoscs)bajo el diagrama de compactación, tanto en su versión normal como coloreando según el lenguaje configurado:

Cuando resaltamos con color diferente los seguidores configurados en inglés (rojo), ruso (verde) y árabe (amarillo), en dos de los diagramas aparecen formaciones sospechosas dignas de analizar y de las que se hablará más adelante, en la parte 2.Como se verá más adelante, las cuatro cuentas presentan gran cantidad de seguidores falsos aunque aquí sólo se aprecien inyecciones de seguidoes en @ppopular y @ciudadanoscs.

En el presente apartado hemos visto varios ejemplos de cuentas que presentan cargas de falsos seguidores ya existentes (creados con anterioridad al seguimiento). También hemos comprobado la utilidad de resaltar ciertos parámetros en diferente color para sacar del mimetismo determinadas formaciones sospechosas.

 

5. Casos prácticos con falsos seguidores “nuevos”

En los casos vistos hasta ahora, los falsos seguidores ya estaban creados con anterioridad a producirse el seguimiento dando lugar en los diagramas a estructuras sospechosas (líneas, bloques) que llaman la atención y permiten identificar las inyecciones.

Pero los seguidores falsos que llamamos nuevos porque efectúan el seguimiento en el momento de ser creados, siempre van a parar al borde superior superpuestos unos encima de otros.

Este tipo de diagrama no es el óptimo para analizar seguidores falsos “nuevos”.

Obsérvese el borde a ambos lados de la inyección. Se han resaltado en rojo las cuentas que actualmente tienen cero seguidores. Son los seguidores falsos “nuevos”. Como están apelotonados en el borde, no es posible verlos correctamente ni hacernos idea de su cantidad. De hecho la mayor parte de las veces hay muchos más seguidores falsos de los que muestran los diagramas de compactación que hemos visto hasta ahora. Si queremos ver las cuentas que se “esconden” en el borde, es decir los seguidores falsos que efectúan el seguimiento en el momento de ser creados, será necesario variar un poco el diagrama de compactación modificando la variable representada en el eje vertical como veremos a continuación.

CASO 9: @patxilopez (Patxi López)

El diputado socialista Patxi Lopez creó su cuenta de Twitter en septiembre 2008. Durante los primeros 14 meses experimentó un crecimiento de seguidores muy lento. Siendo ya lehendakari, en noviembre de 2009 su cuenta se incrementó en aproximadamente 50.000 seguidores durante un período de algo más de dos meses, hasta mediados de enero de 2010.

Veamos con detenimiento los diagramas que siguen a continuación, ambos similares. El de arriba es un diagrama de compactación de seguidores como los vistos hasta ahora donde en principio no se aprecian estructuras sospechosas. El primero de ellos presenta una amplia pendiente casi horizontal sobre una zona de baja densidad de seguidores, lo que indica gran cantidad de seguimientos desde cuentas de nueva creación. Aún así, no se confirma que son falsos seguidores hasta que miramos el gráfico de abajo donde se representa el ratio seguidos/seguidores.

El diagrama inferior representa en su eje vertical el ratio seguidos/seguidores evidenciando los seguidores falsos, que son proyectados hacia arriba al contrario que el resto. Dicho ratio suele tener valores bajos en los usuarios reales, pero los falsos seguidores devuelven valores elevados ya que con frecuencia siguen a muchas más cuentas de las que les siguen a ellos. Cabe destacar la perfecta coincidencia en la vertical entre ambos gráficos.

Dado el valor elevado del ratio y las líneas perfectamente horizontales que aparecen, no cabe duda de que la inmensa mayoría de ellos son falsos. En este enlace se puede descargar una muestra de más de 11.000 de ellos, todas cuentas con cero seguidores. Sin embargo, pese a las apariencias, todo parece indicar que la responsable de esta invasión de seguidores falsos en la cuenta @patxilopez fue la propia red social a través de sus recomendaciones a los nuevos usuarios.

Recomendaciones de Twitter en Nov-2009: ¿experimento fallido?

El 3 de noviembre de 2009 después de finalizada la traducción, se lanzó Twitter en español, que incluía un listado fijo de usuarios recomendados que duró hasta el 22 de enero de 2010, cuando al parecer se decidió discontinuarlo  y preparar un algoritmo que efectuase las sugerencias de manera dinámica. El aluvión de seguidores falsos de @patxilopez coincide exáctamente con ese periodo experimental. Por lo que se evidencia que ya en esa época se creaban perfiles falsos de forma masiva, parte de los cuales (unos 50.000) siguieron la sugerencia de Twitter. Existe la posibilidad de que la inclusión de @patxilopez en el listado de sugeridos fuese negociada, extremo que no es posible conocer mediante este tipo de análisis.

Sobre ese período contamos con el testimonio que dio en su día del influencer Enrique Dans (@edans), que habló en su blog acerca de su inclusión en el listado de sugeridos de Twitter y del notable incremento de seguidores que le supuso, al que llamó “efecto recomendación”. En esta reciente entrada vuelve a comentar sobre el mismo tema. Al analizar su cuenta se aprecia que las formaciones que aparecen en ese período son idénticas a las de @patxilopez (compárense las formaciones en rojo), con lo que aparentemente figurar entre los sugeridos de Twitter les supuso a ambos (@edans y @patxilopez) acabar inundados de seguidores falsos.Dice Dans que su inclusión en la lista de sugeridos tuvo lugar el 4 de noviembre de 2009. Efectivamente los primeros falsos seguidores tienen fechas de creación del día 3 de noviembre a partir de las 22h (hora de Twitter, a la que hay que añadir dos horas de corrección en esa época del año) y la situación se prolongó hasta el día 12 de Enero. Son interesantes las reflexiones sobre la experiencia que hace Dans a posteriori, donde analiza el hecho de que tantos miles de seguidores no le han supuesto más retweets ni respuestas en Twitter ni más clics en enlaces. En este fichero está disponible una muestra de 20.000 de las cuentas de perfil falso que siguieron a @edans entre noviembre de 2009 y enero de 2010.

También se aprecia en la cuenta de @edans otra fase de falsos seguimientos masivos a partir de 2014 que parecen estar relacionados con la prolifereción generalizada de falsos seguidores que se tratará en la Parte 3.

CASO 8: @mdcospedal (Maria Dolores de Cospedal)

El siguiente ejemplo corresponde a un incremento de seguidores falsos en la cuenta de la anterior ministra de Defensa, Dolores de Cospedal (@mdcospedal). Tuvo lugar durante las Elecciones Autonómicas de 2015 en las que perdió la presidencia de Castilla- La Mancha. Desde el comienzo de la campaña electoral y durante casi tres meses su cuenta obtuvo alrededor de 30.000 seguidores falsos. Comparemos ahora los dos tipos de diagramas de compactación que ya conocemos. Nuevamente tenemos abajo el diagrama de compactación que representa el ratio seguidos/seguidores. Cabe destacar la perfecta coincidencia en la vertical entre ambos gráficos. Una muestra de varios miles de esos seguidores de @mdcospedal que aparecieron durante la campaña electoral de 2015 puede descargarse aquí.

Hemos calculado el porcentaje de segudores falsos antes, durante y después de la campaña electoral. Durante la misma un (93%) son falsos, contrastando con el período anterior en que aparecen un 55%.¿Puede decirse que en el caso de @mdcospedal esos 30.000 seguidores falsos también son debidos a que dicha cuenta apareció como cuenta recomendada para seguir para las nuevas altas? En 2015 las sugerencias de cuentas a seguir ya se hacían de manera personalizada en base a un algoritmo, por lo que no hay constancia de que así haya sido. En cualquier caso el porcentaje de seguidores falsos permaneció muy elevado después de ese período.

Vale la pena insistir en la potencia del ratio seguidos/seguidores como herramienta para la detección de seguidores falsos. Al comparar los diagramas de compactación de una cuenta que tiene pocos seguidores falsos (hemos tomado la ya mencionada @chiquitocalzada) y la cuenta de un político conocido cualquiera con presencia en redes sociales, la diferencia salta a la vista.

El valor medio del ratio para usuarios reales es inferior a los 5 seguidos/seguidores, tal como se ve en @chiquitocalzada. En el diagrama de la derecha decenas de miles de seguidores falsos toman valores seguidos/seguidores inverosímiles para usuarios reales.

 

PARTE 2: REPASO HISTÓRICO

 

6. El adelantamiento a Rajoy y la crisis de los seguidores

Las circunstancias que tuvieron lugar en septiembre de 2014 marcaron un antes y un después en el Twitter español, poniendo el foco en el problema de los seguimientos falsos y comenzando un período en el que las inyecciones de seguidores pudieron ser empleadas como arma de desprestigio hacia el adversario político. En esa época aparece @tuitocracia, una cuenta que monitoreaba los cambios bruscos en los seguidores de las principales cuentas políticas detectando tanto inyecciones de seguidores como la eliminación de los mismos por parte de Twitter. Lamentablemente lleva inactiva desde febrero de 2016.

La denuncia y la posterior eliminación de las cuentas que seguían a Rajoy

En Septiembre de 2014 el liderazgo de Mariano Rajoy como el político con más seguidores en Twitter estaba amenazado. Desde las Elecciones Europeas (25 de Mayo de 2014), la figura de Pablo Iglesias se había popularizado y su cuenta de twitter aumentaba en seguidores a un ritmo mayor que la de Rajoy, por lo que era inminente el adelantamiento. Pero el 5 de septiembre se denunció desde Podemos el repentino aumento de seguidores en la cuenta @marianorajoy, muchos de ellos de estética árabe.

Las cifras de evolución de seguidores indican que en unas horas, durante la madrugada del día 5 de septiembre, los seguidores de @marianorajoy aumentaron en unos 60.000.

incremento y eliminación de los seguidores de @marianorajoy durante el 05/09/14

Durante ese día fueron eliminados por la red social, y desde el Partido Popular se atribuyó el incidente a “causas ajenas”. Una vez borrados, en los siguientes días se produjo el esperado adelantamiento de @pablo_iglesias_, cuya cuenta se sitúa desde entonces por delante en número de seguidores.

Inyecciones indiscriminadas. La crisis de los seguidores

Este episodio del descubrimiento y posterior eliminación de falsos seguidores de @marianorajoy provocó un revuelo mediático. Era la primera vez que un tema así saltaba a los medios y el gran público comenzó a familiarizarse con el fenómeno de bots y seguidores falsos. La consecuencia de tanta atención fue un período de varios meses que se podría denominar como “la crisis de los seguidores“, durante el cual las cuentas de los principales líderes comenzaron a sufrir incrementos anómalos de seguidores, seguidos de su posterior eliminación.

El día 6 de septiembre Pedro Sánchez tuiteó que había detectado falsos seguidores en su cuenta.Europa Press habla de un incremento de 20.000 seguidores en la cuenta de @sanchezcastejon en los días previos que debieron también ser borrados ya que actualmente no se detectan. El día 14 se vuelven a reportar aumentos anómalos en los seguidores de @marianorajoy y @sanchezcastejon, que son eliminados ese mismo día.

A partir del 21 de septiembre le toca a la cuenta de @pablo_iglesias_, que 10 días después del adelantamiento a Rajoy experimenta también un crecimiento anómalo de seguidores. No se encuentra reporte de que hayan sido borrados, y la imagen actual del diagrama de compactación muestra que durante cinco días, del 21 al 26 de septiembre aparecen unas 700 de estas cuentas como nuevos seguidores, y otras tantas un mes después. Al no haber sido borradas por Twitter aún pueden verse en el gráfico si se amplía lo suficiente. Pueden consultarse aquí.

¿Qué explicación tiene la “crisis de seguidores” desatada a raiz del incidente de los falsos seguidores de Rajoy? En un ambiente de atención mediática hacia el número de seguidores de los políticos, que estaban siendo examinados con lupa, y justo cuando más sensibilizada esta la sociedad sobre ese tema, llaman la atención las inyecciones de seguidores que se fueron sucediendo. No parece que en esas circunstancias socialistas y podemistas efectuasen una compra de seguidores para sus respectivos líderes. En ese momento muchos plantearon que desde el Partido Popular se intentó evitar el adelantamiento a @marianorajoy mediante una inyección de seguidores falsos y que una vez descubierto el engaño se empleó la táctica del caos mediante compra de seguidores a los otros dos líderes dando la apariencia de que todos estaban sufriendo el mismo tipo de vandalismo.

Inyección a @obloque

El partido gallego BNG (Bloque Nacionalista Gallego) tuvo al mes siguiente, el 22 de octubre de 2014, una inyección de unos 10.500 seguidores falsos, de los que actualmente quedan alrededor de 5.300. En el diagrama de compactación aparece una línea horizontal compuesta por cuentas creadas unos días antes de la carga masiva, entre entre el 27-09-2014 y el 05-10-2014.Durante la inyección, que duró sólo unas horas, no dio tiempo a que se produjesen seguimientos de usuarios reales. Por esa razón aparece una zona totalmente en blanco en el diagrama. Queda constancia de la conversación que tuvo lugar cuando el partido nacionalista gallego @obloque fue avisado por @tuitocracia del anómalo incremento de seguidores.¿Compra de seguidores o ataque a @obloque? La misma pregunta podría plantearse para el caso siguiente, otro partido nacionalista, varias semanas después.

Inyección a @ehbildu

Todavía bajo los efectos de la mediática “crisis de los seguidores” tiene lugar en la cuenta del partido vasco EH BILDU (@ehbildu) una inyección de aproximadamente 15.000 falsos seguidores durante la primera quincena de diciembre de 2014.Como hemos visto anteriormente, el borde horizontal significa en este tipo de diagrama un gran incremento de seguidores en poco tiempo. En dos semanas @ehbildu obtiene más del doble de seguidores que durante el resto del año. Al resaltar las cuentas configuradas en inglés (rojo) y en ruso (verde) se hacen visibles estos miles de seguidores, muchos de ellos con localización declarada en paises asiáticos. Se pueden descargar aquí. Semanas después de esta inyección, desde @tuitocracia se le comunica a @ehbildu una pérdida de unos 2.500 seguidores, cuya respuesta fue la siguente:A día de hoy estos 15.000 seguidores continúan sin ser eliminados.

 

7. Misterioso seguimiento simultáneo de Junio de 2015

Se trata de inyecciones de decenas de miles de seguidores falsos que tuvieron lugar al mismo tiempo en varias cuentas políticas. Jose María Mateos se dió cuenta de ello dejando constancia en su trabajo.

Estas cuentas fueron beneficiadas/afectadas por seguimientos simultáneos masivos en junio de 2015.

Desde mediados del mes de Junio y hasta comienzos de Julio se sucedieron varias inyecciones de seguidores sobre cuatro cuentas de relevancia política en España. Tres del Partido Popular y una de Podemos: @marianorajoy, @pablo_iglesias_, @esperanzaguirre y @ppopular. Cada bloque representa miles de seguidores falsos. Los bloques más cortos están formados por cuentas creadas antes de 2013. Y como en el caso anterior, la mayoría configurados en inglés, pero también en otros varios idiomas. Son mayoritariamente cuentas sin imagen de perfil, con muy pocos seguidores, y pocas o nulas emisiones de tweets. El primero en ser inyectado de falsos seguidores fue @marianorajoy el día 16 de junio. En paralelo se inyectan al día siguiente las cuentas de @pablo_iglesias_ y @esperanzaguirre y el día 18 la de @ppopular. Se da la circunstancia de que la primera de las inyecciones tuvo lugar cinco días después de que la cuenta @pablo_iglesias_ hubiese alcanzado el millón de seguidores, cifra emblemática que era alcanzada por primera vez por un político español.

Una misma autoría

En estas inyecciones, generalmente los mismos seguidores siguen al mismo tiempo a varias de las cuatro cuentas mencionadas. Como ejemplo el mismo falso seguidor @ashraf_zaid86 siguió a un tiempo a las cuatro.Desde @tuitocracia se informaba puntualmente de la evolución de seguidores. En varios de sus tweets confirman que el ritmo de seguimientos era común para las cuatro cuentas, documentando patrones coincidentes en las velocidades de seguidores/hora.Se hace evidente que los cuatro casos tienen una misma autoría, pero es difícil averiguar más allá.

Varios aspectos a tener en cuenta

  • Hacía más de seis meses que no se detectaban crecimientos anómalos de seguidores en cuentas políticas
  • Cinco días antes de la primera inyección, la cuenta de Pablo Iglesias alcanza el millón de seguidores. Al ser una cifra emblemática y ser el primer político español en alcanzarla el hecho tuvo bastante repercusión. En segundo lugar iba Mariano Rajoy con 800.000 seguidores.
  • Tres de las cuentas inyectadas son del Partido Popular frente a una de Podemos.
  • La primera inyección de seguidores, el 16 de junio, afecta a la cuenta de @marianorajoy que esa misma mañana informa a @TwitterSpain
  • El mismo día en que se produjo la primera inyección de seguidores, @esperanzaaguirre se retiraba de la presidencia del PP madrileño y pedía un congreso urgente para elegir a su sucesor después del fracaso de las elecciones municipales del 24 de mayo.
  • Se produjeron varios borrados de seguidores, pero insuficientes comparados con lo que estaba entrando. Las decenas de miles que se pueden visualizar actualmente en los diagramas de compactación son los que no han sido borrados.

Estos seguimientos simultáneos de 2015 son desconcertantes. Quizá alguien pueda aportar información que ayude a aclararlos.

 

8. Los nuevos partidos

Se han incluido en este apartado las inyecciones relacionadas con los “nuevos partidos” que comenzaban a despuntar en esa época: PODEMOS  y Ciudadanos.

Inyección en la cuenta @pablo_iglesias_ durante al campaña de las Elecciones Europeas de 2014

La cuenta @pablo_iglesias_ con más de 2,3 millones de seguidores es la más voluminosa de las analizadas en este estudio. Al hacer el análisis en profundidad de esta cuenta encontramos una inyección de aproximadamente 1.000 seguidores el 11 de mayo de 2014, durante la campaña de las Elecciones Europeas del 25 de mayo de 2014. Son cuentas configuradas en varios idiomas, con pocos seguidores y que comenzaron a seguir a @pablo_iglesias_ el mismo día. Esta inyección pasó en su día inadvertida y tuvo lugar cuando la cuenta tenía todavía menos de 40.000 seguidores, semanas antes de la explosión de popularidad de PODEMOS posterior a las Elecciones Europeas.

Inyecciones en la cuenta de @ciudadanoscs en junio de 2014 y noviembre de 2015

En la cuenta de Ciudadanos (@ciudadanoscs) se observan dos estructuras sospechosas. La primera el 10 de junio de 2014, unos días después de las Elecciones Europeas del 25 de mayo compuesta por unos 300 seguidores. La segunda a principios de noviembre de 2015, en la precampaña de las Elecciones Generales de diciembre de 2015, compuesta por unos 2.000 seguidores configurados en inglés, ruso y árabe sobretodo. En el gráfico que viene a continuación se aprecia la diferente naturaleza de estos dos grupos de seguidores inyectados respecto al grueso de los seguidores de @ciudadanoscs.Como vimos en el apartado 5, ambos diagramas son similares, pero el de abajo representa en el eje vertical el ratio seguidos/seguidores, evidenciando los seguidores inyectados en esas dos ocasiones que son proyectados hacia arriba al contrario que el resto. Dicho ratio suele tener valores bajos en los usuarios reales, pero los falsos seguidores devuelven valores muy elevados ya que con frecuencia siguen a muchas más cuentas de las que les siguen a ellos. Cabe destacar la perfecta coincidencia entre ambos gráficos. La inyección de noviembre de 2015 fue en su día mencionada en los medios, y desde @CiudadanosCs se habló de juego sucio.

 

9. Inyección simultánea a @sanchezcastejon y @marianorajoy

Tuvo lugar el 1 de noviembre de 2016 entre las 14:30 y 19:30 aproximadamente, hora de Twitter. Durante esas cinco horas los seguidores de Pedro Sánchez y Mariano Rajoy se incrementaron en más de 10.000. Coincide con un momento relevante en la política española, días después de que Pedro Sánchez renunciase a su acta de diputado para no tener que desobedecer al Comité Federal y se emitiese su entrevista en el programa “Salvados” de Jordi Evole (30-10-2016) donde denunció la operación orquestada en su contra.

¿Se le dió un “empujón” a la cuenta de Pedro Sánchez aprovechando el tirón de la entrevista?

Por otra parte, Mariano Rajoy acababa de ser elegido por segunda vez Presidente del Gobierno. Al resaltar en color rojo las cuentas configuradas con el idioma ingles (lang:’en’) se puede comprobar que la mayoría de esos nuevos seguidores quedan coloreados. Al comparar las cuentas de ambos líderes el aspecto es idéntico.

inyección simultánea de seguidores que tuvo lugar el 1 de Noviembre de 2016 en las cuentas de Pedro Sánchez y Mariano Rajoy.

Se mezclan cuentas seguidoras de diferentes “edades” con el fin de llamar menos la atención. Sin embargo el bloque se ve demasiado homogéneo. La tipología más común de estos falsos seguidores es la siguiente: no tienen imagen de perfil, se ha dejado el fondo azul que viene por defecto, no se ha rellenado el campo de la descripción ni la zona horaria, tienen muy pocos seguidores y sin embargo siguen a muchos. Además muchas de ellas ni siquiera han comenzado a emitir tweets.Hay que tener en cuenta que el hecho de que tengan configurado el idioma a “en” (inglés) no quiere decir que hayan sido creadas en paises de habla inglesa, encontrando también que parte de las cuentas están configuradas en otros idiomas: árabe, ruso, frances, italiano, japones, alemán, etc.Por último, las que sí tienen imagen de perfil siguen teniendo pocos seguidores y casi ningún tweet emitido.Las cuentas @sanchezcastejon y @marianorajoy parecen formar parte de un listado de cuentas a seguir, ya que sea cual sea el seguidor elegido, en el listado de seguidos aparecen siempre juntos y en compañía de las mismas cuentas.Meses después tuvieron lugar las primarias del PSOE en las que Pedro Sánchez se proclamó ganador frente a Susana Díaz y Patxi López.

 

10. Algunos líderes políticos

Para finalizar con esta parte dedicada al repaso histórico incluimos los diagramas de seguidores de los cuatro principales líderes con algunos comentarios.

Mariano Rajoy (@marianorajoy)

Marca 1: En septiembre de 2014 fue noticia la aparición de decenas de miles de seguidores falsos en la cuenta de Mariano Rajoy, siendo eliminados 30.000 por la red social. Estaba a punto de ser sobrepasada en número de seguidores. El 4 de septiembre tuvo lugar una carga de decenas de miles de seguidores que postpuso el previsible adelantamiento pero no pasó desapercibida y fueron eliminados por Twitter. Cuatro días después (el 8 de septiembre) se produjo el adelantamiento y Rajoy perdió la primera posición en favor de Iglesias. Al observar el diagrama de seguidores no parece haber quedado rastro de dicho episodio. Marca 2: inyección simultánea de seguidores falsos de junio de 2015 (ver apartado 7). Marca 3: Las Elecciones Generales de diciembre de 2015 sirvieron para dar un impulso de seguidores. Marca 4: inyección simultánea de seguidores falsos de 1 de noviembre de 2016 (ver apartado 9). Marca 5: el 27 de octubre de 2017 Rajoy anuncia el cese de Puigdemont y de su gobierno y convoca Elecciones Autonómicas en Cataluña. La popularidad de esta medida en algunos sectores se tradujo en un aumento notable de seguidores.

Pedro Sánchez (@sanchezcastejon)

Marca 1: su cuenta adquiere relevancia en número de seguidores a partir de julio de 2014, cuando es elegido Secretario General del PSOE. Marca 2: su candidatura para las Elecciones Generales de 2015 aumenta sus seguidores. Marca 3: inyección simultánea de falsos seguidores junto a @marianorajoy (ver apartado 9) en noviembre de 2016. Marca 4: el 21-05-2017 tienen lugar las primarias del PSOE después del golpe interno. A partir de ese momento aumenta la pendiente del gráfico.

Pablo Iglesias (@pablo_iglesias_)

Marca 1: Tras las Elecciones Europeas de 2015 la cuenta de Pablo Iglesias cuenta experimenta un drástico aumento de seguidores dada la popularidad alcanzada al conseguir su poartido cuatro diputados. Marca 2: Meses después (septiembre de 2014) tiene lugar el famoso episodio de los seguidores falsos de Rajoy, a raiz del cual aparecen unos 1.500 falsos seguidores en la cuenta de @pablo_iglesias_ (posiblemente parte de una campaña de desprestigio) que no alteran el ritmo de crecimiento de la cuenta (ver apartado 6). Marca 3: inyección simultánea de seguidores falsos de junio de 2015 (ver apartado 7) Marca 4: A partir de las Elecciones Generales de diciembre de 2015 aumenta la velocidad de adquisición de nuevos seguidores. Marca 5: El 1 de Octubre de 2017 tiene lugar el referendum en Cataluña. En varios tweets Iglesias acusa al PP de “defemder a palos la democracia y traicionar a la policía”. Su cuenta vuelve a experimentar un nuevo aumento en la pendiente del gráfico.

Albert Rivera (@albert_rivera)

Marca 1: en Enero de 2015 se publica el primer sondeo cara a las generales de 2015, donde el partido de Albert Rivera aparece por delante de UPyD. A partir de ese momento las apariciones en los medios se multiplican y el número de seguidores de la cuenta @albert_rivera se incrementa al ritmo de su popularidad. Marca 2: Las Elecciones Generales de diciembre de 2015 suponen un nuevo impulso. Marca 3 Un incremento brusco de seguidores acompañado de una forma inusual en el diagrama de compactación. La explicación es el viaje a Venezuela de Albert Rivera durante la precampaña para las Elecciones Generales de Junio de 2016. El masivo apoyo de las cuentas opositoras de Venezuela quedó reflejado sobretodo como coloración más intensa en bandas horizontales asociadas a fechas de creación de 2009 y 2010, características de dicho país. Marca 4: a partir del referendum del 1 de octubre de 2017 tiene lugar un aumento importante de nuevos seguidores en sintonía con el éxito en las encuestas alcanzado últimamente por Ciudadanos.

 

 

PARTE 3: ECLOSIÓN DE SEGUIDORES FALSOS “MADE IN SPAIN”

 

11. Demografía de Twitter en España: usuarios reales vs perfiles falsos

Demografía de los usuarios reales

En el año 2011 se dió la mayor tasa de creación de usuarios reales de Twitter en España, y a partir de 2012 dicha tasa parece haber ido disminuyendo poco a poco. El siguiente gráfico es un histograma y sirve para ver cómo se distribuye una determinada característica en una población, en este caso la fecha de creación de las cuentas de Twitter en España.No pretende ser totalmente exacto, sino mostrar de manera bastante aproximada la proporción relativa de cuentas de usuarios reales en España. Presenta un crecimiento rápido hasta 2011, año en que hubo un pico máximo de creación de cuentas, con otro repunte en 2012 y luego un descenso continuado que indica la madurez de la red social. Los picos de 2011 y 2012 son los que provocan las pronunciadas bandas horizontales de las que se habló en el apartado 2.2, y que son características de España.

Si al ya conocido diagrama de compactación le adosamos un histograma de la fecha de creación de los seguidores, entonces se puede ver de manera más intuitiva como en los períodos donde es más abundante la creación de usuarios reales se forman esas bandas horizontales. Para este ejemplo hemos tomado la cuenta @chemaalonso antes mencionada.

Eclosión de seguidores falsos

Si en Twitter no existiesen cuentas de perfil falso, al calcular el histograma de las fechas de creación de los seguidores de un político en España debería salir un histograma muy similar a los anteriores. Sin embargo al realizarlo para las principales cuentas políticas el resultado obtenido suele tener esta otra forma:Hasta el año 2015 se mantiene por lo general la distribución esperada sin demasiados cambios (la forma se mantiene, aunque disminuye el tamaño relativo). Pero a partir de 2015 se incrementa la cantidad de cuentas de perfil falso que siguen a muchos de los líderes politicos.

Siguen sobretodo a cuentas verificadas: personajes conocidos del espectáculo, medios de comunicación y políticos de distintas orientaciones en España. El mayor pico de segumientos se produjo a en la segunda mitad de 2017 y como son cientos de miles (posiblemente más de un millón), han hecho que el porcentaje de falsos seguidores de muchos políticos se haya disparado. Siguen sólo cuentas españolas desde su creación por lo que posiblemente sus creadores también lo son.

 

12. Los histogramas de los políticos

Hemos hecho el ejercicio de calcular dos versiones del histograma de fechas de creación sobre las cuentas de una serie de políticos: una con los seguidores reales y otra con los seguidores falsos. Obviamente la clasificación se ha realizado en base a criterios estadísticos por lo que algunas cuentas estarán en el grupo que no les corresponde aunque en porcentaje poco significativo. De estos criterios de clasificación se hablará en el siguiente apartado. La mayoría de los seguidores falsos siguen casi exclusivamente a cuentas influyentes españolas, incluidos politicos de distintos partidos, artistas, medios de comunicación etc.

La cuenta utilizada para el primer ejemplo es la de Oriol Junqueras, aunque podría haber sido cualquier otra de las estudiadas. Observemos ambos histogramas, que expresan la fecha en que han sido creadas las cuentas que lo siguen.

El histograma de la parte izquierda (cuentas de usuarios clasificados como reales) coincide bastante con los valores esperados para usuarios reales: un pico en 2011 y paulatina disminución en adelante. En el de la derecha (posibles cuentas de perfil falso) destaca el gran aluvión de seguimientos falsos en la segunda mitad de 2017. Muchas cuentas de perfil falso se crearon para apoyar tanto la postura catalanista como españolista. De hecho, el mayor pico de creación de cuentas falsas que hemos detectado tuvo lugar precisamente el 1 de octubre de 2017. Sin embargo hemos visto que las cuentas de políticos de diferentes ideologías producen histogramas similares. Obsérvese como todos las cuentas de políticos catalanes que se muestran presentan el mismo pico de seguidores falsos a finales de 2017:

Con muchas de las cuentas de políticos del resto de España ocurre lo mismo: una repentina avalancha de seguimientos por parte de cuentas de perfil falso coincidiendo con los últimos meses de 2017.

 

La conclusión que se puede extraer de los anteriores histogramas de clase es que a partir de 2015, pero especialmente desde mediados de 2017 comienza a haber seguimientos masivos por parte de cuentas de perfil falso, que afecta a políticos de todos los signos políticos. Pensamos que hay dos componentes principales en estos seguimientos:

  • una componente política, sobretodo debida a la polarización por el referendum del 1-O en Cataluña con miles de perfiles falsos creados para posicionarse a favor o en contra,
  • una componente no política formada por cuentas que siguen sobretodo a cuentas verificadas de artistas, politicos, medios de comunicación, etc.

Estamos hablando de cientos de miles de cuentas de perfil falso que siguen a cuentas españolas relevantes y en particular a políticos españoles. A modo de ejemplo se puede descargar el siguiente listado en el que figuran más de 750.000 de estos seguidores falsos. Ha sido elaborado con criterios muy restrictivos para evitar que se cuelen cuentas legítimas (ninguna de ellas tiene imagen de perfil ni ha emitido más de 1 tweet, etc). Por ello el número real de seguidores falsos made in spain de los últimos años seguramente sea bastante mayor.

 

13. El caso de Beatriz Talegón

Le hemos prestado especial atención a la cuenta de Beatriz Talegón (@beatriztalegon) periodista en Diario 16 y anteriormente política del Partido Socialista. En febrero de 2018 denunció con este tweet que se le estaban “cambiando los seguidores reales por bots”.Al margen de la denuncia de que sus seguidores reales dejaban de seguir su cuenta sin dar consentimiento, la cual no tenemos manera de contrastar, está la percepción de Beatriz de que últimamente era seguida por muchas cuentas de perfil falso. En el histograma de fechas de creación aparece efectivamente ese pico de seguimientos masivos con cuentas creadas desde finales de 2017, también en la parte izquierda (cuentas clasificadas como usuarios reales).Se observa que los seguimientos comienzan de manera abrupta. Con el diagrama de compactación confirmamos que empezaron a partir del 1-O, fecha en que tuvo lugar el referendum de Cataluña.En color rojo se han coloreado los seguidores configurados en idioma catalán. De manera clara se aprecia que muchos catalanes centraron su atención en Beatriz Talegón a partir del 1-O, debido a su posicionamiento a favor del referendum y sus denuncias de la violencia de Policía Nacional y Guardia Civil. Llama la atención la línea horizontal roja formada por miles de seguidores falsos creados en los meses de septiembre, octubre y noviembre de 2017. Hacia abajo de esa gruesa línea roja, ocupando la mayor parte del diagrama están los seguimientos procedentes en su mayor parte de usuarios reales (obsérvese que hay continuidad en las bandas horizontales naturales, apreciándose sobretodo en la de 2011).

En la cuenta de @beatriztalegon aparecieron efectivamente muchos seguidores del ámbito catalán a partir del 1-O, la mayoría de ellos falsos tal como le ha ocurrido a otras cuentas de políticos en España aunque en su caso de manera bastante acusada.

Preguntado Twitter España por este tema su respuesta (febrero de 2018) fue la siguiente:

“Cuando una persona abre una cuenta en Twitter, intentamos mejorar su experiencia sugiriéndole perfiles a los que seguir en función de las preferencias que señale. Algunas personas tardan en poner una foto de perfil, o simplemente tuitean poco”.

En esta respuesta de Twitter España no se hace referencia alguna a la alarmante cantidad de cuentas de perfil falso que se están creando (algo que sin duda conocen), despachando el problema del alarmante crecimiento de  falsos seguidores con una explicación sobre “usuarios que tuitean poco” y “tardan en poner foto de perfil”.

 

14. ¿Tiene @TwitterEspana seguidores falsos?

Llegados a este punto es lógico preguntarse qué resultados se obtendrán al examinar la cuenta oficial de la red social Twitter en España. ¿Tiene seguidores falsos? ¿Se verá también afectada por la eclosión de seguidores falsos de 2017?

La idea a priori es que @TwitterEspana no debería tener apenas falsos seguidores pues disponen de todos los medios para detectarlos y eliminarlos. Sin embargo los histogramas de las fechas de creación de sus seguidores indican lo contrario.Llama la atención (histograma derecho) la existencia de decenas de miles de cuentas con características de falsos seguidores creadas a partir de 2014 pero sobretodo en 2015 y 2016. Pero también lo hace el hecho de que desde finales de 2016 los nuevos seguimientos de este tipo de cuentas se redujesen drásticamente (zona plana). Sólo se aprecian dos leves picos puntuales (enero y mayo de 2017) anteriores a la eclosión de 2017, como si a partir de un determinado momento se hubiese puesto filtro a los nuevos seguidores.

Hay otro camino por el que se puede llegar a las mismas conclusiones. Es a través del diagrama de dispersión que relaciona la fecha de creación de los seguidores con el ratio seguidos/seguidores ya visto en el apartado 5. Los usuarios reales tienen generalmente valores bajos de este ratio por lo que es un buen indicador de la presencia de seguidores falsos. Precisamente donde el histograma apuntaba la presencia de falsos seguimientos masivos se obtienen ahora valores muy elevados del ratio seguidos/seguidores, incluyendo los dos pequeños picos de 2017Comparando ambos gráficos se aprecia una perfecta coincidencia. En el de arriba las cuentas seguidoras se han coloreado en función del número de seguidores que tienen ellas a su vez, como muestra la escala situada a la derecha. Los seguidores reales (color azul oscuro) se encuentran en la parte de abajo, y a medida que ascendemos aumenta la probabilidad de que sean falsos seguidores, muchos de los cuales no son seguidos por nadie.

En el diagrama de compactación de seguidores de @TwitterEspana se distingue una de las estructuras tratadas en el apartado 3.3 como sospechosas de seguimientos falsos. Consiste en una franja menos densa que el resto pero con un borde muy marcado, síntoma de seguimientos masivos por parte de cuentas de reciente creación.Durante ese período @TwitterEspana gana unos 185.000 seguidores, de los cuales unos 150.000 se acumulan en el borde por ser de nueva creación. Como se vió anteriormente este tipo de diagrama no es el apropiado en casos como este donde la mayoría de los seguidores son nuevos.

En este enlace se puede descargar una muestra de varios miles de los falsos seguidores de @TwitterEspana. Hemos incluido solamente el caso más extremo: cuentas sin imagen de perfil, que no han enviado tweets, no han dado likes, ni son seguidas por nadie y aún así han salido 8.500. Como estas, creadas todas ellas el mismo día.

algunos de los seguidores falsos de @TwitterEspana

Analizaremos ahora las cuentas que siguieron masivamente a @TwitterEspana entre abr-2014 y sep-2016 y que dan lugar a los grandes picos del histograma. Si tomamos aquellos que presentan valores superiores a 10 en el ratio seguidos/seguidores nos salen unos 127.000. Hemos encontrado que el 96% de ellos han dejado sin configurar la zona horaria, algo común en las cuentas de perfil falso. Por otra parte el 85% han dejado vacío el campo dedicado a la descripción del usuario, algo poco normal en los usuarios reales.Añadiendo a lo anterior el dato de que la media de seguidores que presentan es sumamente baja (en torno a 5 seguidores) extraemos la conclusión de que un porcentaje significativo de esos 127.000 seguidores de @TwitterEspana podrían ser falsos. Este fichero contiene más de 75.000 de estas cuentas altamente sospechosas que siguen a @TwitterEspana, muchas de las cuales envíaron varios tweets al ser creadas pasando a continuación a un estado inactivo en el que llevan ya varios años.

 

15. Analizamos nuestra propia cuenta, @BotsPoliticosNo

No estaría bien que después de estudiar tantas cuentas no incluyésemos el análisis de la nuestra. En el momento de escribir estas líneas la cuenta @BotsPoliticosNo tiene 1.649 seguidores.

Estos son el diagrama de compactación y el histograma de fechas de creación de seguidores de la cuenta @BotsPoliticosNo. La poca densidad de los puntos en el diagrama y el aspecto pixelado del histograma son normales en las cuentas con este rango numérico de seguidores.En el histograma (derecha) el pico máximo en la fecha de creación de los seguidores está como era de esperar en 2011, seña de identidad de la mayoría de cuentas españolas. Su traducción en el diagrama de compactación es la banda horizontal más densa que aparece en torno a ese año. Se observa que la eclosión de seguidores falsos de 2017 no parece haber afectado de forma significativa a @BotsPoliticosNo. Volviendo al histograma, observando la pendiente descendente desde 2011 tenemos una nueva ocasión para percibir la disminución contínua de altas de nuevos seguidores reales en Twitter.

La distribución del lenguaje declarado por nuestros seguidores se muestra en el diagrama circular: 79,6% de nuestros seguidores configuran su cuenta en español, 9,6% en catalán, etc.El gráfico de la derecha es un diagrama de caja (boxplot) que muestra el número medio de seguidores que tienen a su vez nuestros seguidores si los agrupamos según el lenguaje que tienen configurado. Están todos por debajo de los 500, excepto en el caso de los seguidores en gallego, que es algo mayor.

Los siguientes diagramas circulares muestran la categorización de nuestros seguidores en función de sus propios seguidores y el número de tweets que han enviado.Actualmente la mayoría de nuestros seguidores presentan actividad y son seguidos por un número consistente de cuentas. Al observar el ratio seguidos/seguidores de las cuentas que siguen a @BotsPoliticosNo, en la mayoría de los casos el ratio se mantiene por debajo de 10 siendo la media inferior a cinco tal como cabe esperar cuando hay poca presencia de seguidores falsos. Sin embargo nuestra cuenta tampoco está libre de ellos (obsérvense las cuentas dispersas con valores altos del ratio).

 

PARTE 4: ¿QUÉ CUENTAS PRESENTAN MÁS SEGUIMIENTOS FALSOS?

En esta última parte se aborda la construcción de rankings que sirvan para poder ordenar de forma rápida una serie de cuentas en función de su contenido en seguidores falsos.

 

16. Comparación de cuentas en función de los falsos seguimientos

Hemos visto cómo con los diagramas de compactación es posible detectar falsos seguidores. Sin embargo para poder comparar o clasificar grupos de cuentas en función del número de falsos seguimientos que presentan es necesario recurrir a la estadística.

Existen ciertas configuraciones de los parámetros proporcionados por la API de Twitter que son más probables de encontrar en cuentas de perfil falso, como tener pocos seguidores, carecer de imagen de perfil, poca o nula activiadad emisora, etc. Como ejemplo compárense una cuenta con pocos seguidores falsos (@chiquitocalzada) con la de un político de primera línea (el presidente @sanchezcastejon). Sin nos fijamos en el porcentaje de seguidores que a su vez no son seguidos por ninguna cuenta veremos que es mucho mayor en el caso del político. Y lo mismo ocurre si al mirar el número de tweets emitidos por los seguidres de cada uno.El nº de cuentas con cero seguidores y con cero tweets emitidos se multiplica aproximadamente por 10 en el caso de @sanchezcastejon, pero lo mismo ocurre con cualquier otro político de primera línea debido a que este tipo de cuentas tienen muchos seguidores falsos.

Los siguientes ratios pueden servir de ayuda para comparar la posición relativa de un grupo de cuentas en relación a falsos seguimientos, aunque no deben ser tomados como una medida absoluta de estos. Los grupos de cuentas que hemos comparado son tres: las de los principales partidos políticos, las de algunos de los políticos más influyentes en redes sociales y las cuentas de empresas del Ibex 35.

16.1 Comparativa de cuentas oficiales de partido

Porcentaje de seguidores con cero (o pocos) seguidores

Los seguidores falsos son por lo general cuentas que siguen a muchas, pero son seguidas por muy pocas. Este ratio se calcula dividiéndo el número de seguidores de una cuenta que a su vez no son seguidos por ninguna, y dividiéndolo entre el número total de seguidores de dicha cuenta. Una variación consiste en considerar los seguidores con menos de un número determinado de seguidores. Estos son los resultados para las cuentas de los principales partidos políticos en España al calcular el porcentaje de seguidores que son a su vez seguidos por menos de cinco cuentas.Los partidos que según este ratio cuentan con menos seguidores falsos son los de la parte de abajo de la tabla. Los cinco partidos con mayor porcentaje de seguidores con menos de cinco seguidores son: PNV, PP, PSOE, COMPROMIS y PDeCAT (sucesor de Convergencia).

Porcentaje de seguidores sin imagen de perfil

Es normal entre los falsos seguidores de peor calidad que tengan sin modificar la imagen de perfil que viene por defecto. Este ratio refleja el peso de este tipo de seguidores sobre el total. Para el grupo de los partidos políticos tenemosLas cinco cuentas oficiales con más seguidores de este tipo son las de PNV, COMPROMIS, PDeCat, PSOE y BILDU. En general los resultados son parecidos a los del ratio anterior.

Porcentaje de seguidores con cero (o pocos) tweets emitidos

Recoge el porcentaje de seguidores con nula actividad emisora. Una variación de este ratio consiste en considerar los seguidores con menos de un número determinado tweets emitidos. Las cuentas oficiales de los partidos en España quedan así:Los peores lugares en este caso son para: PARTIDO POPULAR, PDeCAT, PNV, PSOE y PODEMOS

Porcentaje de seguidores con un alto ratio seguidos/seguidores

Por lo general el ratio que se obtiene al dividir el número de cuentas seguidas entre el número de seguidores no suele tener valores altos. En este caso se ha calculado el porcentaje de seguidores cuyo ratio resulta ser mayor que 10, es decir, 10 veces más seguidos que seguidores. En los falsos seguidores los valores de este ratio se disparan, por lo que es un buen indicador de seguimientos falsos. Los resultados para las cuentas oficiales de los partidos son:Los mayores porcentajes se seguidos / seguidores se obtienen para BILDU, Partido Popular, PNV, PDeCat y PSOE.

De la misma forma también es posible comparar un grupo de cuentas en función de la “calidad” de los seguidores medida a través de ciertos indicadores:

Porcentaje de cuentas verificadas

Una cuenta se marca como verificada cuando desde Twitter se estima que su propietario es una persona de interés público. Son relativamente muy pocas, por lo que los porcentajes de seguidores verificados son siempre muy bajos. Esta es la comparativa para las cuentas oficiales de partido.Los partidos que aparecen mejor situados (mayor % de cuentas verificadas) son precisamente algunos de los que anteriormente daban valores medios o bajos de seguimientos falsos: UPN, Coalición Canaria, Nueva Canarias, Iniciativa y En Marea.

Porcentaje de seguidores con más de 1000 seguidores

El porcentaje de seguidores que son a su vez seguidos por más de 1000 cuentas. Este ratio en general baja cuantos más falsos seguidores tiene una cuenta.Las primeras posiciones siguen ocupadas por partidos de ámbito autonómico, y los últimos puestos para partidos de ámbito nacional más cargados de falsos seguidores.

Resultados por partido político

Todos los resultados anteriores se pueden resumir en el siguiente diagrama donde cada cuenta oficial aparece situada en relación a su contenido en seguidores falsos. Insistimos en que estos resultados no deben interpretarse en términos absolutos sino únicamente como forma de comparar cuentas en términos relativos. Cada eje muestra la suma de los ratios que acabanos de ver: en el eje horizontal los ratios que crecen cuando aumenta el número de seguidores falsos y en el eje vertical los que disminuyen. Somos conscientes de que este método no es perfecto pero debido a su simplicidad y para el propósito que tiene pensamos que es válido pues diferencia de manera clara las cuentas cargadas de falsos seguidores de las que no lo están. Cuanto más hacia la derecha más seguidores falsos tienen las cuentas. Los valores del eje x sirven para establecer posiciones relativas pero no para cuantificar el % de seguidores falsos. El tamaño de cada círculo viene dado por el número de seguidores de las cuentas, que aparecen divididas en dos grupos diferenciados.

El primero, en la parte izquierda y color cercano al verde, está formado por cuentas de partido con menos presencia de falsos seguidores. Corresponden a partidos del ámbito autonómico mayoritariamente, aunque también encontramos pequeños partidos a nivel estatal. Cuanto más arriba mayor porcentaje de seguidores de “calidad”, entendiendo por esta los seguidores con cuenta verificada o con más de 1.000 seguidores. Está formado por las cuentas de Nueva Canarias, UPN, Democrates de Catalunya, Iniciativa per Catalunya, Coalición Canaria, Anova, Foro Asturias, Equo, Vox, España 2000, PACMA y En Marea.

El segundo, abajo a la derecha y en color cercano al rojo, está formado por las cuentas de partido con más presencia de falsos seguidores. Encontramos a todos los grandes partidos nacionales, pero también a algunos autonómicos. Son PNV, Partido Popular, PdeCat, PSOE, Compromis, Bildu, PODEMOS, Izquierda Unida, UPyD, ERC, CUP y Ciudadanos.

16.2 Comparativa de cuentas de personajes políticos

Se han calculado los mismos ratios que en el caso anterior para comparar las cuentas de personas de la política con presencia relevante en redes sociales. Para seleccionarlos se ha consultado la lista de influencers de los principales partidos, eligiendo aquellos con mayor número de seguidores en Twitter. Por simplicidad, en esta ocasión mostraremos únicamente el ranking de número de seguidores que a su vez son seguidos por menos de cinco cuentas, y seguidamente la comparativa.

El 44% de los seguidores de @manuelacarmena y @ximopuig tienen menos de cinco seguidores. También con porcentajes altos aparecen @adacolau, @sanchezcastejon, @marianorajoy, @krls, etc. Al igual que con las cuentas de partido si tenemos en cuenta el resto de los criterios es posible representar las posiciones relativas de los principales políticos en cuanto a falsos seguimientos.

Abajo a la derecha está el grupo de los políticos que tienen más peso de seguidores falsos. Ampliamos para ver con mayor claridad las cuentas (el tamaño es proporcional al número de seguidores totales):

Son las cuentas de Ximo Puig, Manuela Carmena, Pedro Sánchez, Xavier Trias, Esperanza Aguirre, Ada Colau, Carles Puigdemont, Pablo Iglesias, Cristina Cifuentes, Mariano Rajoy, Mónica Oltra, Inés Arrimadas, Albert Rivera, Juan Ignacio Zoido, Oriol Junqueras, Patxi López, Soraya Saenz de Santamaría, Pablo Echenique, Xavier García Albiol, Iñígo Errejón, Alberto Garzón y Susana Díaz.

16.3 Comparativa de las cuentas del Ibex 35

De la misma forma y con el mismo método se han comparado las cuentas de las empresas del Ibex 35. El resultado muestra que casi todas ellas se mueven en valores bastante similares, muy inferiores a los de las cuentas políticas.

Como comparación con los grupos anteriores (partidos y personajes políticos), mientras que los partidos con más seguidores falsos se movían en valores del eje X entre 90 y 130, y los personajes políticos entre 100 y 160, las empresas del Ibex 35 mayoritariamente no llegan a 50. Sólo sobresalen con valores mayores MEDIASET seguda de REPSOL.

 

PARTE 5: UTILIZANDO LO APRENDIDO

Esta parte está dedicada a quienes han llegado hasta aquí y todavía no tienen prisa por saltar a las conclusiones. Se pretende aplicar lo aprendido y profundizar algo más utilizando algunas de las cuentas estudiadas en el apartado anterior.

 

17. La matriz combinada y otras cosas

Hasta ahora hemos trabajado con dos clases de diagramas de compactación de seguidores y también con histogramas. El diagrama de compactación son un tipo de diagrama de dispersión en el cual los seguidores se van acumulando en el eje x por falta de espacio. Según la variable mostrada en el eje y podemos visualizar de manera óptma los falsos seguidores “nuevos” (efectúan el seguimiento al ser creados) o “existentes” (siguen dias, meses o años después de ser creados).

Matriz combinada

Si a cada clase de diagrama de compactación le asociamos un histograma cuya variable sea precisamente la representada en el eje y del diagrama de compactación obtenemos una estructura de este tipo:En el histograma está representada la densidad de la “fecha de creación” de los seguidores. Los máximos indican que en esas fechas se crearon más cuentas seguidoras que en el resto. Las bandas horizontales más oscuras de 2011 y 2012 (1 en rojo) aparecen en el histograma como dos picos (2). Esos dos máximos son superados en 2017 (3) por el pico formado por la eclosión de seguidores falsos de la que se ha hablado en la parte 3, y que se muestran en el diagrama de dispersión como un borde más oscuro a partir de (4).

Como acabamos de ver, la asociación diagrama de compactación-histograma ligados a la variable “fecha de creación” funciona como una única estructura. Lo mismo ocurre si ahora representamos en el eje y la variable “ratio seguidos/seguidores”.Este ratio expresa cuantas veces es mayor el número de cuentas seguidas que el de seguidores. Por lo general los usuarios reales no suelen reportar valores elevados de este ratio, tomando un valor medio cercano a 2. En el histograma, marcado como (5), tenemos un máximo que expresa el valor más frecuente para el ratio seguidos/seguidores por parte de los seguidores reales. En el diagrama de compactación se han coloreado de azul los seguidores que tienen a su vez más seguidores y de rojo los que tienen menos. Se puede asimilar el color azul para los seguidores reales (6) y el rojo para los falsos, con una zona de indefinición entre ambos. Los seguidores falsos presentan valores altos del ratio y en ocasiones dan lugar a estructuras artificiosas (7) como esas líneas horizontales. En este caso muchos de los seguidores falsos tienen un ratio cercano a 20, dando lugar a el máximo absoluto del histograma: una artificial línea horizontal (8) que denota miles de seguidores falsos presentando el mismo ratio seguiodos/seguidores. También aparecen en el histograma otras líneas horizontales más pequeñas, todas ellas indicadores de seguidores falsos.

Pero aquí no acaba todo. Podemos ensamblar las dos estructuras que acabamos de ver formadas casa  una de ellas por un diagrama de compactación y su histograma asociado formando una matriz combinada en la cual se puede encontrar también una asociación vertical entre ambos diagramas de compactación.El resultado de combinar los cuatro gráficos es esta matriz combinada, en la que además de las relaciones horizontales comentadas también es posible establecer conexiones en vertical.El punto marcado antes como (4) indica el comienzo de la eclosión de seguidores falsos que tuvo lugar en España en 2017. La zona marcada con un círculo naranja muestra cómo se acumulan en el borde todos esos seguidores falsos “nuevos”, dando lugar a una franja vertical menos densa por debajo. Si ahora miramos la parte de abajo vemos que esa misma zona es ahí más densa mostrando ahora todos esos seguidores falsos ya que tienen un elevado ratio seguidos/seguidores. Esa misma lógica se puede apreciar en las dos delgadas franjas señaladas por (9). Son dos momentos de alta tasa de seguimientos reales. En este caso en la parte de arriba están más densas y por contra en el gráfico inferior aparecen dos menos densas. En (10) es el caso contrario: más seguidores falsos provocan mayor densidad abajo y menor densidad arriba.

Diagrama de dispersión fecha de creación x ratio seguidos/seguidores

La matriz combinada es una herramienta potente que proporciona mucha información visual. Aún así su uso puede complementarse con este diagrama de dispersión al que puede asociársele el histograma de la variable seguidos/seguidores. Es una variación del gráfico anterior. En este caso el eje x representa la fecha de creación de las cuentas seguidoras, independientemente de en qué momento se haya producido el seguimiento. En el eje y continúa mostrándose el ratio seguidos/seguidores. La cuenta estudiada, al igual que en el caso anteiror, pertenece a Cristina Cifuentes @ccifuentes. Se puede constatar en primer lugar que los seguidores reales (color azul) son más escasos a medida que aumenta la fecha de creación de las cuentas. Desde 2011 aparecen bastantes seguidores falsos, pero es a partir de 2015 donde se aprecia la presencia tremendamente masificada de seguidores falsos.

Histograma por fases

Otra camino que nos lleva a afirmar que a partir de 2015 tuvo lugar la creación masiva de seguidores falsos en España es a través del histograma por fases. Consiste sencillamente en calcular el histograma de la variable seguidos/seguidores para diferentes períodos. Hemos dividido el tiempo de vida de la cuenta @ccifuentes en cuatro fases, para cada una de las cuales hay un histograma. El primero de ellos toma la forma que se puede esperar cuando la mayoría de los seguidores son reales. Son los seguidores de @ccifuentes cuyas cuentas han sido creadas entre 2009 y 2011. Vemos como a medida que se suceden las fases se va desdibujando la forma primitiva, aumentando el número de seguidores con valores altos del ratio seguidos/seguidores. En el último histograma la forma está totalmente irreconocible, ya que a partir de 2015 la inmensa mayoría de los seguidores son falsos.

 

18. Análisis de algunas cuentas

Como práctica en la que utilizar las herramientas mostradas en el apartado anterior se analizarán varias cuentas. Conviene recalcar nuevamente que las cuentas de personajes conocidos suelen ser un imán para los seguidores falsos por lo que la presencia de estos podría ser no deseada o incluso desconocida por sus propietarios.

CUENTAS NO POLÍTICAS

Jon Kortajarena (@jonkortajarena): modelo y actor españolLas marcas 1 y 2 reflejan momentos de elevado incremento de seguidores reales que en el gráfico de arriba aparecen como franjas verticales densas y en el de abajo justo lo contrario. Las marcas 3 y 4 (en el borde) son períodos de gran afluencia de miles de seguidores falsos “nuevos” (siguen en el momento de ser creados), que dan lugar a los abultados registros del histograma asociado, con un máximo absoluto en 4. Dicho máximo indica la gran cantidad de seguidores falsos creados en 2017 que siguen a esta cuenta. Hasta 2015 el crecimiento es normal para la cuenta de un famoso. A paritr de esa fecha desciende bruscamente la pendiente del diagrama de compactación y comienza la llegada masiva de seguidores falsos, en rojo en el diagrama de abajo. La marca 5 muestra las artificiales líneas horizontales que aparecen en el histograma asociado.

Esa aparición súbita de seguidores falsos queda perfectamente reflejada en los histogramas por clase:

Aida Domenech (@aidadomenech) “Dulceida”: bloguera e influencer

Otro caso más de masificación de seguidores falsos a partir de 2015 tal como muestra el diagrama de dispersión:También lo reflejan los histogramas por clase de seguidor. Al observar el de la derecha destaca la gran cantidad de seguidores falsos de 2017-2018.

Antonio Marínez Ron (@aberron): periodista y divulgador científico

Este caso es interesante porque muestra nuevamente cómo se incrementa el número de seguidores falsos al figurar entre los sugeridos de Twitter.En el histograma derecho se aprecia claramente que en el mismo período (marzo a junio de 2010) la cuenta @aberron fue afectada por varios miles de seguimientos falsos.

Natalia de Molina (@nataliademolina): actriz de cine, teatro y televisión.

En su cuenta aparece un pico puntual de seguidores falsos a comienzos de 2014.En la matriz combinada encontramos el característico borde horizontal que aparece cuando una cuenta es recomendada por Twitter (marca 1) y que coincide con la aparición subita de seguimientos falsos (marcas 2).Por lo que podríamos estar ante otro caso de invasión de seguidores falsos consecuencia de las sugerencias de la red social.

POLÍTICOS

Una vez más, en este caso a través de diagramas de dispersión que enfrentan la fecha de creación de las cuentas con el ratio seguidos/seguidores, se pone de manifiesto la presencia generalizada de seguidores falsos en el Twitter politico español sin distinción de ideologías.

En condiciones normales sólo debería verse una delgada nube de puntos de color azul pegada al eje x, con valores bajos del ratio seguidos/seguidores. Sin embargo aparecen decenas de miles de seguidores falsos que superan en mucho al número de seguidores reales.

Por último, volveremos a examinar la cuenta @joseantoniojun vista en el apartado 4, esta vez desde un punto de vista global. Los histogramas de clase muestran dos picos de falsos seguimientos en 2012 y 2013 que coinciden con las inyecciones de seguidores de las que se habló anteriormente.En el diagrama de dispersión vuelven a ser visibles como líneas verticales en rojo los perfiles falsos asociados a dichas inyecciones, aunque también se hace patente que la mayoría de usuarios de esta cuenta presentan características de usuarios reales (en azul).

 

CONCLUSIONES

Con este trabajo hemos intentado abordar en profundidad el problema de los seguidores falsos de Twitter en España. Estas son las principales conclusiones, divididas en varios bloques.

ÁMBITO GENERAL

1. Durante los últimos años el número de nuevas cuentas correspondientes a usuarios reales parece ser sólo una pequeña parte del total de cuentas de nueva creación. Dicho número habría ido descendiendo progresivamente desde su máximo en 2011-2012.2. La mayoría de las cuentas analizadas están contaminadas con seguidores falsos, mucho más en el caso de las cuentas de personajes e instituciones relevantes. Hemos encontrado indicios de que en no pocas ocasiones los falsos seguimientos son no buscados. Un caso que llama la atención es la cantidad de cuentas de perfil falso que siguen a la propia cuenta de  @TwitterEspana.

decenas de miles de falsos seguidores en la cuenta @TwitterEspana

3. Hemos encontrado varios casos de usuarios en los que cuando sus cuentas fueron recomendadas por Twitter a las cuentas de nueva creación, comenzaron a ser seguidos por decenas de miles de falsos seguidores.

4. A partir de 2015 tuvo lugar en el Twitter español la creación masiva de cuentas de perfil falso. Especialmente preocupante ha sido el hallazgo de una auténtica eclosión de falsos seguidores sobretodo desde 2017. Cientos de miles de cuentas en el mejor de los casos pero posiblemente más de un millon (en este listado bajo criterios mínimos hay 750.000), que inundan actualmente las cuentas de políticos de todos los partidos, medios de comunicación y muchas cuentas relevantes en España.

ÁMBITO POLÍTICO

5. Hemos encontrado numerosos ejemplos de inyecciones se seguidores falsos sobre cuentas de líderes y partidos políticos. En ocasiones ante una campaña electoral la cuenta del candidato es aparentemente fortalecida mediante una carga de falsos seguidores. La “crisis de los seguidores” de 2014 parece haber marcado un punto de inflexión a partir del cual han tenido lugar compras de seguidores falsos como operaciones de desprestigio sobre rivales políticos.

inyecciones masivas a varios políticos en junio de 2015

ÁMBITO ACADÉMICO

6. Utilizando técnicas de visualizacón de datos es factible la detección y aislamiento de gran parte de los seguidores falsos de una cuenta, facilitando la extracción de listados con las cuentas sospechosas.

7. La representación gráfica de los seguidores de una cuenta con el diagrama de compactación (un tipo de diagrama de dispersión) en sus dos versiones, ha resultado la forma más efectiva de visualizar falsos seguidores.8. El ensamblado de diagramas de dispersión e histogramas que hemos denominado matriz combinada se ha perfilado como una potente herramienta en el estudio de seguidores falsos.

 

Estrategia de Twitter ante el problema de las cuentas de perfil falso

En el presente trabajo se ha dejado constancia de la presencia generalizada y muy abundante de seguidores falsos en las cuentas españolas. En un escenario en el que aparentemente cada vez se producen menos altas de usuarios reales, circunstancias como la presencia de decenas de miles de seguidores falsos en la cuenta de @TwitterEspaña y el hecho de que ante las quejas de una usuaria se responda únicamente que hay  “usuarios que tuitean poco” y “tardan en poner una foto de perfil”, sugieren que la estrategia de la red social Twitter no pasa de momento por tratar este problema con el rigor y compromiso que requiere.

Twitter tiene capacidad sobrada para detectarlos. ¿Por qué entonces no los elimina? El periodista Nick Bilton ha escrito varios libros acerca de esta red social. Opina (feb-2018) que cada vez que salta un escándalo con bots “Twitter actúa como si acabara de descubrir que este fenómeno sucedía en su plataforma por primera vez”.

Nick Bilton

Twitter debe proporcionar periódicamente el número de usuarios activos a los inversores, y cuantos más perfiles falsos haya menos fiable es ese dato. Bilton lo expresa de esta manera:

“Twitter sabe acerca de todos sus seguidores falsos, y siempre lo ha hecho, eliminando suficientes bots para que parezca que les importa, pero no lo suficiente como para afectar la cantidad percibida de usuarios activos en la plataforma “.

Impresiones finales

Más allá de la curiosidad por saber si tal o cual persona pudo comprar seguidores, finalmente nos hemos encontrado con un fenómeno alarmante: desde hace tiempo se están creando centenares de miles de cuentas de perfil falso dedicadas a seguir a cuentas españolas lo que supone un cambio de escala drástico respecto a la situación anterior. En el ámbito político encontramos con frecuencia que las mismas cuentas siguen indiscriminadamente a políticos de todo el espectro de ideologías. Es evidente que la polarización generada por la cuestion catalana tiene que ver con una parte de estos seguidores falsos pero no parece que por sí sola explique la cantidad de perfiles falsos “made in spain” detectados, una parte de los cuales parece ocupar en la práctica las posiciones que deberían corresponder a nuevos usuarios reales.De momento los interesados podremos seguir practicando técnicas de visualización de datos con el estudio de los millones de cuentas de perfil falso disponibles que Twitter no acaba de eliminar. Con este código (python o R) facilitado por José María Mateos o con este otro (python) de Elaine Ou, cualquiera puede trazar el diagrama de dispersión de una cuenta y comenzar a entretenerse buscando las estructuras que se han tratado aquí.

Esperamos que el presente trabajo haya contribuido a aportar una visión de conjunto sobre este problema cuya solución ha de pasar en nuestra opinión por un drástico cambio en las políticas de la red social.

TWITTER BOTS (@BotsPoliticosNo)

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Primarias del PSOE ¿Quién tiene más apoyo en Twitter?

A falta de poco más de un mes para las primarias hemos analizado la red social para tratar de comparar el apoyo recibido en Twitter por las distintas candidaturas. La información extraida permite visualizar sin ambigüedades la fuerza y debilidades de cada una de ellas, detectando ataques a hashtags y cuentas creadas para exagerar simpatías.

El período estudiado abarca desde el comienzo de 2016 hasta el 13 de abril de 2017, cuando la campaña sufre un parón debido a las vacaciones de semana santa y al fallecimiento de la socialista Carme Chacón.

En este trabajo analizaremos el timeline de los candidatos y se estimará el apoyo con que cuentan en Twitter en base a RTs y FAVs/Likes. Comprobaremos qué hashtags están siendo más seguidos en la campaña, expondremos nuestra opinión sobre la actividad de cada una de las candidaturas, daremos un repaso a la historia reciente del PSOE en Twitter de la mano del “Comando Susana” y el “Equipo Sugus” y finalmente se expondrán las conclusiones.

Con el fin de facilitar la lectura hemos tratado de hacer una exposición preferentemente visual evitando en la medida de lo posible complicaciones innecesarias.

 

1. Sobre la actividad los candidatos en Twitter

El más veterano en la red social es Patxi López, que lleva tuiteando desde septiembre de 2008, seguido por Pedro Sánchez (2009), siendo Susana Díaz la última en incorporarse en 2012. Todos ellos tuitean preferentemente desde dispositivo iPhone, y en el caso de Susana es el único medio que utiliza.

Es posible acercarse a los hábitos de tuiteo de los tres candidatos si representamos sus tweets en función del horario de emisión. Cuanto más activo en Twitter sea el candidato mejor se pueden reconstruir sus hábitos. En este caso Pedro es quien más utiliza la red social, aprovechando aparentemente la hora del almuerzo para hacerlo, aunque también a media mañana y un rato a última hora. Susana es quien menos tuitea y precisamente al disponer de pocos tweets es difícil apreciar pautas definidas. En el caso de Patxi, utiliza también la hora de comer con preferencia al resto del día con un parón sobre las 4 de la tarde.

En cuanto al volumen de tweets emitidos, el siguiente gráfico refleja el número de tweets semanales emitidos por cada uno de los candidatos desde enero de 2016: Lo primero que se observa es una gran diferencia entre la cantidad de tweets lanzados por Pedro (línea roja) y los otros candidatos durante 2016, dado que estaba inmerso en la campaña de las generales del 26 de junio. Otro hito que explica esa diferencia de actividad es la situación de crisis y enfrentamiento que se vivió en el partido una vez pasadas las elecciones y ya con más intensidad en septiembre, que terminó con la dimisión de Pedro como secretario general el 1 de octubre tras el Comité Federal. La cuenta de Patxi (línea verde) es la segunda en número de emisiones, alcanzando su máximo también durante las pasadas elecciones y teniendo un incremento de actividad durante los últimos meses. Susana (línea azul), con la media semanal de emisiones más baja, es la que menos utiliza Twitter. Llama la atención que en distintas ocasiones aparecen períodos de varias semanas enteras en los que no hay actividad emisora en su cuenta: 20 días seguidos sin tuitear en febrero de 2017, 30 días durante el verano de 2016, 16 días en abril de 2016, etc. De todas formas desde el inicio de la precampaña todos los candidatos, incluso Susana, han incrementado su locuacidad en la red.

 

2. Estimación del apoyo en función de RTs y FAVs/Likes

Las dos vías más evidentes por las que se percibe el apoyo que recibe una cuenta en Twitter es mirando en qué medida sus tweets son reenviados (RTs) o marcados como favoritos (actualmente los FAVs se han convertido en Likes, aunque aquí mantendremos el nombre tradicional).

Retweets

El siguiente gráfico muestra la evolución  del número semanal de retweets recibido por los actuales candidatos desde enero de 2016:Es manifiesta la superioridad en retweets recibidos por parte de Pedro (línea roja) sobre los otros dos. Hasta el momento de las pasadas elecciones (junio de 2016) era lo esperado, ya que siendo candidato a las generales contó con el apoyo del partido. Pero vemos que tanto durante la crisis como después de su dimisión como secretario general ha estado siempre por encima. Durante los últimos meses esa diferencia de retweets se ha vuelto aparentemente insalvable por parte de Susana y Patxi, aún cuando ambos están experimentando un incremento de RTs.

Hemos seleccionado los dos tweets que más apoyos recibieron para cada candidato en el período considerado:Pedro Sánchez recibe su mayor apoyo cuando ya no es secretario general en un tweet emitido días antes de entregar su acta de diputado en el cual pronostica la reconstrucción del PSOE por parte de su militancia. El tweet con más retweets de Susana Díaz data de la campaña de las generales. En él decía que el PSOE era la única alternativa para echar a Rajoy, afirmación que se demostró incorrecta pocos meses después cuando gracias a la abstención propiciada por ella misma el candidato popular pudo seguir gobernando. Patxi López alcanzó su mayor apoyo con un tweet dedicado a la violencia machista.

FAVs

Si ahora consideramos el numero de FAVs/Likes recibidos, el gráfico sale similar al de los retweets, siendo más acusadas si cabe las diferencias. El momento más destacado en apoyos tiene lugar en octubre de 2016 la semana en que Pedro entrega su acta de diputado tras haber sido sustituido por una gestora.

Diferencia entre FAVs y RTs

Pensamos que el parámetro FAVs menos RTs (FAVs – RTs) es un buen indicador para medir el grado de apoyo recibido por una cuenta. No cabe duda que en el ámbito de la temática política el hecho de retuitear significa en cierta medida apoyo hacia la cuenta que lo emite. Pensamos que el uso de los FAVs (ahora Likes), que se ha ido extendiendo durante los últimos años, puede ser algo más complejo pero en general indica un claro apoyo.

El total de RTs y FAVs alcanzados por un tweet es la suma de estas tres posibilidades:

  • usuarios que han hecho retweet pero no lo marcaron como FAV: hay personas que no acostumbran a utilizar el FAV o sólo lo hacen en contadas ocasiones. También puede darse el caso de que un tweet sea retuiteado aunque no se esté de acuerdo con su contenido.
  • usuarios que han hecho retweet y también marcado como FAV al mismo tiempo: les gusta el tweet (FAV) y lo comparten (RT).
  • usuarios que lo han marcado como FAV pero no lo han retuiteado: a veces se marcan como FAVs tweets con los que se simpatiza pero que por algún motivo no se quiere hacer visible ese apoyo con un retweet. Otras veces la simpatía por una persona hace que muchos de sus tweets, aunque sean poco trascendentes, sean marcados como FAV pero sin llegar a hacer RT.

Al considerar la suma de FAVs y RTs hacia una cuenta durante un período de tiempo se suma el efecto de cada tweet individual, haciéndose más visible la tendencia general hacia el candidato. Al observar la diferencia FAVs – RTs en los tres candidatos del PSOE desde comienzos de 2016 aparecen dos variantes: las cuentas @sanchezcastejon y @patxilopez se comportan de manera parecida, mientras que @susanadiaz lo hace de forma diferente. Las zonas superiores coloreadas de naranja expresan períodos en los que se reciben más FAVs que RTs (diferencia positiva entre FAVs y RTs), mientras que si la zona superior es verde se reciben más RTs que FAVs.Durante la primera mitad de 2016 tanto Pedro como Patxi recibieron mensualmente más RTs que FAVs (el cálculo semanal arroja el mismo resultado, pero se muestra por meses por la claridad de los gráficos). Es significativo que justamente después de tener lugar las elecciones generales del 26 de junio los tweets de ambos candidatos comenzaron a sumar más FAVs que RTs, siendo más acusado ese efecto en Pedro. Posibles explicaciones no excluyentes a este fenomeno son las siguientes:

  1. Durante la época de campaña y precampaña se incrementan los RTs de campaña, muchos de ellos desde cuentas de partido, que no suelen llevar asociado el correspondiente FAV. Esto haría que una vez pasado el 26J, cuando buena parte de estos “RTs electorales” han cesado la situación refleje mejor el sentimiento en Twitter.
  2. Al tiempo que se gestaba el golpe de timón que puso a una gestora al frente del PSOE, las simpatías hacia los futuros candidatos se fueron agudizando, sobretodo hacia Pedro Sánchez que había sido elegido por los militantes en primarias.

Para tratar de verificar si son correctas estas hipótesis sobre el cambio de tendencia de la diferencia entre FAVs y RTs haremos uso de diagramas de dispersión. Vamos a representar los tweets emitidos por Pedro en función del número de RTs y FAVs que cosecharon, pero añadiendo información sobre la fecha en que fueron emitidos mediante el color de los puntos. Cada punto representa un tweet emitido por el candidato. Todos los tweets que aparezcan por debajo de la diagonal que divide el gráfico tienen más RTs que FAVs y los que estén por encima han cosechado más FAVs.En el caso de Pedro Sánchez los tweets que emitió durante la campaña de las elecciones generales del 26J aparecen en color amarillo y por debajo de la diagonal (reciben más RTs que FAVs). Sin embargo los tweets emitidos durante la crisis (color primero blanco que se va transformando en azul) aparecen por encima de la diagonal (reciben más FAVs que RTs). Esa marcada tendencia permite considerar la hipótesis de que las dimisiones en bloque para forzar la salida de Sánchez y el hecho de que la gestora actuase de forma contraria a lo prometido en campaña electoral, provocó un aumento considerable de simpatías hacia Pedro Sánchez que influyó en el número de FAVs cosechados por sus tweets.

El gráfico de FAVs y RTs para Susana muestra que su cuenta en todo momento recibe más RTs que FAVs.Si las hipótesis anteriores fuesen correctas, ese plus de RTs sobre FAVs recibido por Susana podría deberse a RTs de partido que “inflarían” el apoyo percibido, elevando artificialmente la línea verde por encima de la amarilla también fuera de período electoral. Más abajo se aportarán algunos datos que apoyan esta suposición. En el diagrama de dispersión la mayoría de los tweets de Susana aparecen por debajo de la diagonal.

 

3. Estimación del apoyo en función de los hashtags

Durante las campañas en Twitter, la estrategia de los equipos de redes siempre pasa por lanzar una serie de hashtags con los eslogans que se pretenden asociar a su candidato. En Twitter Bots hemos hecho un seguimiento de los hashtags más utilizados por las tres candidaturas con objeto de medir el éxito de las campañas.En el gráfico anterior están representados 20 hashtags asociados a las candidaturas de Pedro (en color rojo), Susana (azul) y Patxi (verde). Llama la atención la diferencia de volumen conseguido por tres de los hashtags (#SiEsSi, #100Por100PSOE y #SomosSocialistas) respecto al resto. Los de la candidatura de Patxi López y la mayoría de la de Susana Díaz quedan apelotonados en esta representación. Haciendo un zoom se puede apreciar la diferencia de tamaño con los anteriores.

El hashtag más empleado: #SiEsSi

El hashtag más seguido está siendo el #SiEsSi de la candidatura de Pedro Sánchez. Lleva casi 150.000 tweets en total y es tuiteado diariamente como muestra el siguiente diagrama temporal:El día 26 de marzo este hashtag alcanzó casi los 160 tweets/minuto y fue utilizado por unas 3.000 cuentas. Si hacemos zoom sobre dicho día y desglosamos entre tweets y retweets nos queda esta representación, donde se han desglosado los tweets(color rojo) y los retweets(verde):La máxima intensidad de utilización del #SiEsSi tuvo lugar durante la mañana y el hecho de que el 26 de marzo alcanzase sus mayores cotas no es casualidad ya que en ese mismo momento Susana hacía una demostración de fuerza en Madrid ante miles de personas anunciando que presentaría su candidatura para liderar el PSOE. Esta fue por tanto la respuesta en la red a Susana por parte de los seguidores de Pedro y el día 26 el momento en que las candidaturas activaron la maquinaria de guerra. La visualización con la herramienta Gephi de las relaciones de retweets correspondientes a #SiEsSi da una idea de la cantidad de cuentas que participaron en dicho hashtag.Cada diminuto punto en este tipo de gráfico representa una cuenta, y las líneas unen las cuentas que hacen retweet con las cuentas retuiteadas, apareciendo representadas más grandes cuantos más RTs reciben. La apariencia de bola compacta significa cohesión entre sus miembros por medio de RTs. Como se verá en el siguiente punto, cuando diferentes comunidades tuitean el mismo hashtag aparecen diferentes aglomeraciones.

Segundo hashtag más utilizado: #100por100PSOE

Pertenece a la candidatura de Susana Díaz, aunque este segundo lugar alcanzado en cuanto a seguimiento es mérito sobretodo de los detractores de Susana. Al igual que en el caso anterior, es precisamente durante la mañana del 26 de marzo cuando alcanzó su máximo apogeo.

Obsérvese en primer lugar que casi alcanza los 180 tweets/minuto, ya que el #100por100PSOE estaba siendo utilizado ese día tanto por los partidarios de Susana como por sus detractores. En segundo lugar hay que hacer notar que el resto de los días, tanto anteriores como posteriores el seguimiento de este hashtag no alcanza niveles comparables. En estos dos gráficos que acabamos de ver no es posible diferenciar entre los tweets afines y contrarios a Susana Díaz. Para ello hay que recurrir nuevamente a la visualización de las relaciones de retuiteo con Gephi. Observaremos que los participantes en #100por100PSOE están divididos en dos grupos bien diferenciados: uno compacto alrededor de las cuentas de la candidatura de Susana (color azul), y otro más diverso enfrentado al anterior.Se podría decir que ese día el #100por100PSOE fue “atacado” por sus detractores, que llegaron a superar en número a los propios promotores del hashtag. Se puede comprobar haciendo zoom sobre cada uno de los dos grupos. Los enfrentamientos en torno a un hashtag forman parte de la normalidad en Twitter siempre y cuando no se efectúen con cuentas de perfil falso automatizadas. El bando azul se agrupa en torno a la cuenta @100por100PSOE del equipo de campaña de Susana.Observamos que además de la propia cuenta de @susanadiaz, aparecen recibiendo RTs cuentas como las de @carbajo_herrera y @cristinacabezon, supuestos integrantes del “Comando Susana” sobre los que en otra ocasión se ha hablado en relación a las redes de perfiles falsos que beneficiaban al PSOE-A. En el bando contrario retuitean los usuarios críticos con Susana en torno a una diversidad de cuentas influencers de tipo variado de tendencia progresista, incluido también algún político como @gabrielrufian.El efecto de todos estos usuarios hace que este hashtag susanista incluyera ese día una mayoría de tweets críticos con la candidata. Ahondando sobre este tema, recomendamos este trabajo de Mariluz Congosto donde identifica las distintas comunidades que participaron en el hashtag.

Debido a que se prolongaría mucho este estudio, obviaremos los detalles sobre el resto de hashtags analizados, limitándonos a mostrar sus relaciones de retweets de forma visual. El período de extracción de datos de hashtags ha sido desde el 23 de marzo al 13 de abril. Hay hashtags que han sido empleados durante los 22 días que duró el estudio, pero otros tuvieron una vigencia más corta. Por esa razon el dato de “tweets por cuenta” que mide el número medio de tweets que emitió cada cuenta que participó en cada hashtag debe valorarse en función de los días que éste estuvo vigente (no es lo mismo por ejemplo 10 tweets por cuenta si el empleo del hashtag se extendió durante los 22 días que si su vigencia fue de solamente de 1 día).

Más hashtags de la candidatura de Pedro Sánchez:

#SomosSocialistas: máximo alcanzado 80 tweets/min.#YoConPedro: máximo alcanzado 25 tweets/min.#EscuelaDeInvierno: máximo alcanzado 82 tweets/min.#YoAvaloAPedro: máximo alcanzado 13 tweets/min

Más hashtags de la candidatura de Susana Díaz:

#SusanaIlusiona: máximo alcanzado 23 tweets/min.#QuieroPSOE: máximo alcanzado 25 tweets/min.

#SusanaDiazT5: Como suele suceder en los hashtag televisivos de debate político, tuvo lugar un enfrentamiento entre los afines a Susana (arriba a la derecha) y sus detractores (abajo a la izquierda). Llegó a un pico de 160 tweets/min.#ConSusanaGanamos: máximo alcanzado de 23 tweets/min. Fue “atacado” por usuarios críticos con un reciente decreto que regula un nuevo modelo de escolarización en las escuelas infantiles y está siendo contestado por el sector.#SusanaDiazenLaSER: hashtag nuevamente disputado, máximo alcanzado de 133 tweets/min.

Los hashtags de Patxi López

El alcance de la campaña de Patxi está siendo el más discreto, lo que atestiguan los resultados alcanzados por sus hashtags:

#ConPatxiGanamosTodos: máximo alcanzado 11 tweets/min.

#100RazonesParaUnir: máximo alcanzado 12 tweets/min.#PatxiLopezT5: máximo alcanzado 26 tweets/min.

Pensamos que la relación de hashtags mostrados es representativa del volumen de tweets y retweets que están consiguiendo movilizar las tres candidaturas hasta mediados de abril de 2017.

 

4. Actividad de campaña

Una vez repasado el timeline de los candidatos y el alcance de los distintos hashtags que se están empleando hemos tratado de hallar las cuentas más relevantes de la campaña tomando las que más retweets están recibiendo en el ámbito de los hashtags mencionados anteriormente, aprovechando para dar nuestra opinión en relación cada una de las campañas.

Candidatura de Pedro Sánchez

La estrategia seguida esta candidatura parece basarse en la fuerza de sus apoyos en la red y la utilización de dos hashtags principales que se tuitean de manera contínua (#SiEsSi y #SomosSocialistas) y otros de carácter temporal que tienen que ver con las ciudades por donde va pasando el candidato. De momento no hemos encontrado ninguna red automatizada de cuentas de campaña, ni tampoco parece haber sido creada para la ocasión una gran estructura de cuentas de apoyo. Las cuentas favorables a esta candidatura que están recibiendo más RTs (sin contar la de su lider) son las siguientes:La mayoría están asociadas a personas reales, algunas de políticos en activo que apoyan la candidatura y otras de militantes, de los cuales varios pertenecieron al antiguo Equipo Sugus, del que se hablará más abajo.

Candidatura de Susana Díaz

Desde esta candidatura se ha creado una estructura de cuentas con el fin de aparentar un apoyo proveniente de todo el territorio nacional. Algunas se han especializado en emitir contenidos y otras en retuitearlos de manera automatizada como se verá en el siguiente apartado. Se están lanzando variedad de hashtags (#SusanaIlusiona, #QuieroPSOE, #ConSusanaGanamos, #QuieroSusana, #YoConSusana, etc), aunque sobre el que parece girar la campaña es el #100por100PSOE. Como hemos visto, en algunas ocasiones los hashtags susanistas son contestados desde la red por sus detractores.

Las cuentas favorables a esta candidatura que figuran recibendo más RTs (exceptuando la de su candidata) son:En su mayor parte son cuentas de apoyo creadas para la ocasión y las personas reales que aparecen residen en Sevilla, feudo de Susana.

La artificial red de apoyo a Susana Díaz

En el mes de febrero de este año comenzó a operar una red de 34 cuentas en apoyo a la candidatura de Susana Díaz. El nombre de usuario de dichas cuentas comienza siempre con el nombre de una localidad española, seguido de “consusana”. La mayoría fueron creadas durante el verano del pasado año 2016 y su objetivo parece ser dar la sensación de que la candidata andaluza goza de apoyo en todo el estado.Comenzaron a emitir todas al mismo tiempo el 15 de febrero de este año y diariamente hacen campaña a favor de su candidata. En este gráfico está representada su actividad, cuyo máximo de 600 tweet/día tuvo lugar el 26 de marzo.La mayoría de las veces sus contenidos están automatizados con la aplicación Hootsuite, la cual hemos tenido ocasión de comprobar en el pasado que es la preferida por el entorno de redes del PSOE-A. Hootsuite se utilizó en las redes de perfiles falsos del “Comando Susana”, y también es la aplicación que se usa para automatizar los mensajes de las cuentas oficiales del PSOE-A.

Este otro es un grupo de 40 cuentas oficiales del PSOE de Andalucía que emiten normalmente contenidos de propaganda institucional de manera automatizada también con Hootsuite. Entre ellas están cuentas como la cuenta oficial del PSOE de Andalucía (@psoedeandalucia), la del PSOE de la provincia de Granada (@PSOEGranada) o las juventudes socialistas de Huelva (@jsahuelva).Hemos encontrado que el grupo de cuentas en apoyo creadas para la candidatura de Susana Díaz lanza la mayoría de sus emisiones en los mismos tiempos que la red oficial del PSOE-A y desde la misma aplicación Hootsuite. Incluso en ocasiones retuitean el mismo tuit.Lo anterior permite suponer que el mismo equipo que lleva el Twitter de la red oficial de cuentas del PSOE de Andalucía está gestionando también la red de cuentas en apoyo a la candidatura de Susana Díaz como secretaria general del PSOE.

Candidatura de Patxi López

La actividad de esta candidatura es la que está pasando más desapercibida siendo sus resultados bastante discretos. Los principales hashtags impulsados son: #ConPatxiGanamosTodos y #100RazonesParaUnir.

Hay una serie de cuentas creadas en apoyo a Patxi para esta campaña: @psoeconpatxi, @lariojaconpoatxi, @jovenesconpatxi, @almerioa_patxi, @valencia_patxi, @navarraconpatxi, @patximostoles, @asturiasxpatxi, @zamoraconpatxi, @cyl_conpatxi, @patximurcia, @plataformapatxi, @burgosconpatxi y @leonconpatxi,. Parecen estar gestionadas por diferentes personas y sin automatización, excepto en el caso de tres de ellas ( @cyl_conpatxi, @jovenesconpatxi y @burgosconpatxi) que pensamos están administradas por la misma persona, concejal en un pequeño municipio de Burgos.

Las cuentas más representativas (por ser las que reciben más RTs) de la campaña de Patxi son, además de la cuenta del propio candidato:

En este punto conviene pararse a recordar el pasado reciente de los equipos de redes del PSOE en Twitter. Existen fundamentalmente dos grupos (uno asociado a Pedro Sánchez y otro a Susana Díaz) enfrentados desde hace tiempo, y en el pasado ambos han sido encontrados utilizando cuentas de perfil falso.

 

5. Antecedentes en Twitter

En el pasado las cuentas de dos de los candidatos han resultado beneficiadas por retweets, menciones y comentarios procedentes de redes de cuentas de perfil falso y así lo hemos documentado. En el siguiente resumen se hará un breve repaso de los hitos más destacados en relación a trampas con perfiles falsos que beneficiaron en el pasado a los dos principales candidatos. Este repaso también servirá para conocer a los dos equipos de redes enfrentados en el PSOE.

Equipo Sugus

Desde el verano de 2014, y a partir del nombramiento de Pedro Sánchez como secretario general del PSOE, se fueron creando en Twitter una serie de cuentas de identidad falsa que desde septiembre y hasta comienzos de 2015 se dedicaron a promocionar al líder socialista y sobretodo a su jefe de campaña, José Cepeda. Éste comandaba un grupo de personas autodenominado “Equipo Sugus” desde las primarias de julio, y que a partir de entonces se encargaría de la promoción de Pedro Sánchez, contando con un grupo especialmente dedicado a redes sociales.La red, que llegó a tener más de 80 cuentas, fue denunciada a principios de enero de 2015.  Era la primera vez que se aportaban pruebas de una red de esas carácterísticas e indicios sobre sus posibles responsables, que infructuosamente intentaron durante las horas siguientes a la denuncia “hacer hablar” a algunas de las cuentas para que pareciesen reales. Dada la repercusión de la noticia fueron suspendidas todas ellas por @TwitterEspana, incluso la cuenta que utilizaba el equipo sugus para promocionar a su candidato llamada @jovconpsanchez. Sorpresivamente Cepeda recibiría apenas tres semanas después como despedida un premio de una organización afín al partido socialista, por su “trabajo eficaz” realizado con “juego limpio” como comunicador político. En marzo, dos meses después, Maritcha Ruiz Mateos pasa a ser la Directora de Comunicación del PSOE y aunque el hashtag #EquipoSugus había dejado de ser utilizado por el equipo a raiz del escándalo, la labor de redes prosiguió de forma más discreta. Las grandes redes automatizadas son fácilmente reconocibles y no volvimos a detectar su uso en beneficio de Pedro Sánchez. Sí hubo posteriormente acusaciones en prensa sobre la utilización de cuentas troll por parte del activismo pro Pedro Sánchez, como se verá más adelante.

Red pro PSOE-Almeria

Por esa época (marzo de 2015) nos encontramos con otra peculiar red de cuentas falsas cuyo objetivo es modificar la intención de voto del electorado almeriense. Almeria, como feudo del Partido Popular en Andalucía, es un reto para las redes sociales del PSOE-A. Los perfiles falsos, supuestas personas residentes en Almería, emiten noticias de carácter neutro entre las que intercalan enlaces a mensajes favorables a Susana Díaz y PSOE.Otras veces dichas cuentas lanzan directamente su spam favorable a Susana Díaz.A pesar de que esta red, aparentemente gestionada desde el entorno PSOE-A, fue denunciada en 2015, desde la red social parece haberse tomado ningún tipo de medida y la mayoría de las cuentas siguen operando hasta la fecha.

Redes pro PSOE-Andalucia

En julio de 2016 salieron a la luz casi 80 cuentas distribuidas en dos grupos, utilizadas para mejorar la imagen de la presidenta de Andalucía Susana Díaz, desprestigio de sus adversarios políticos y acciones de trolleo contra cuentas partidarias de Pedro Sánchez. . Las personas a las que apuntan los indicios obtenidos en dicho estudio coinciden con algunas de las mencionadas en este artículo de un confidencial digital como integrantes del “Comando Susana”. Según esa información periodística, un antiguo miembro de dicho “comando” identifica como “responsable de agitación en las redes” a Ismael Perea (@iperea) persona de confianza de Susana Díaz, Juan Carlos Carbajo (@carbajo_herrera) como “responsable informático”, Miguel de la Rosa (@miguel_delarosa) concejal en Alhaurin el Grande, Cristina Galán Cabezón (@cristinacabezon) ex concejala en Sevilla, Jerónimo Guerrero (@JeronimoGJ), ex alcalde de El Coronil, etc.

Como consecuencia del descubrimiento de esta red utilizada para beneficiar al PSOE-A y a su presidenta, desde el Partido Popular se pidieron explicaciones a la Junta de Andalucía, amenazando con llevar una iniciativa parlamentaria para preguntar al Gobierno andaluz si se utilizaron medios públicos. Una vez más @TwitterEspana parece haber optado por no actuar, dejando que las cuentas fueran recicladas para su posterior uso mediante la modificación de fotos de perfil y nombres de usuario.

Comando Luena

Con ese nombre se conoce al entorno organizado de los partidarios en redes de Pedro Sánchez supuestamente desde Ferraz. La primera referencia al “comando Luena” que hemos encontrado es de agosto de 2016 (un mes después del escándalo del “comando Susana”) en respuesta a un tweet del antes nombrado Jerónimo Guerrero (@JerónimoGJ).Aparentemente por tanto, el concepto “comando Luena” procede del entorno del llamado “comando Susana” (nótese que no nos referimos al autor de este tuit de respuesta, @juanjobaldovar, sino a usuario al que está respondiendo) cuyas actividades habían sido puestas al descubierto un mes antes. Ninguna referencia más hasta el 14 de septiembre, cuando dicho “comando luena” es nombrado en los medios masivos como posible responsable de las críticas recibidas en redes por Guillermo Fernández Vara. Dos días antes, una información acusaba a una de las responsables de redes de Pedro Sánchez y ex Equipo Sugus, Cris Papin (@crispapin) de atacar a Susana Díaz desde perfiles falsos, aportando el indicio de la pantalla que ofrece Twitter para la recuperación de la contraseña, cuyas trazas de correo electrónico y teléfono se ajustarían a los de Cris Papín. Es difícil no enmarcar todo ese revuelo mediático de septiembre en el contexto de la operación para apear a Pedro Sánchez de la Secretaría General del PSOE tal como se describe en este artículo, lo cual no significa que las acusaciones al “Comando Luena” tengan que ser falsas, al menos algunas de ellas. Nos ha parecido interesante, si bien no sabemos el grado de credibilidad que debe dársele, un relato fechado en marzo de 2017 sobre el “Comando Luena” hallado entre los comentarios de esta noticia, según el cual dicho comando sería una evolución del Equipo Sugus, que se habría trasladado a un “bunker” situado en el Paseo de Pintor Rosales de Madrid, cerca de Ferraz.La situación de contexto de estas primarias es entonces la de dos grandes bloques partidarios de Pedro y Susana, cada uno con su grupo de redes e inmersos en un antiguo enfrentamiento, entre los que Patxi intenta hacerse un hueco.

 

6. Conclusiones

Desde nuestro punto de vista y en el momento actual (mediados de abril de 2017) Pedro Sánchez es quien más apoyo tiene en Twitter. Está dominando claramente tanto en retweets y FAVs (me gusta) sobre sus tweets como en el volumen y alcance de los hashtags de su campaña. El apoyo de Susana Díaz parece estar bastante focalizado en Andalucía, habiéndose detectado una red de cuentas automatizadas para simular apoyo en el resto del país. Algunos de sus hashtags son contestados con cierto éxito por sus detractores en Twitter. Por último la candidatura de Patxi López no lo tiene fácil para competir con líderes y equipos ya asentados. Está teniendo un papel discreto, aunque con posibilidades de mejorar en la medida que consiga llegar a los militantes menos polarizados.

No hay que perder sin de vista sin embargo que todavía queda mucha campaña y que de momento la gente con presencia en Twitter no es representativa de la sociedad española ni de los militantes del PSOE. Está todavía por ver en qué medida los resulltados obtenidos en Twitter son trasladables a las urnas.

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Los jóvenes influencers del PP gallego

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Observemos este tweet dirigido a Irene Montero, miembro de la dirección de Podemos y diputada por Madrid.tweet_trolleo_a_irenemonteroLa cuenta que lo emite, llamada @nina_lapiz, es un perfil falso de Twitter que pensamos que puede estar siendo gestionado por una persona que pertenece al Equipo de Redes Sociales del Partido Popular de Galicia. Con un solo tweet se está:

  • molestando a un usuario de Twitter desde una cuenta falsa. Ese comportamiento se llama trolleo y por eso decimos que ese perfil falso está funcionando en este caso como troll.
  • atacando un hashtag (#CrisisPodemosARV) de un programa de debate político (“Al rojo vivo”, de La Sexta), con objeto de conseguir impactos sobre un público objetivo compuesto por las miles de personas que están consultando dicho hashtag, de modo que algunas crean estar leyendo la opinión de un usuario real. El impacto repetido de opiniones en un mismio sentido de manera continuada en el tiempo viniendo de fuentes aparentemente neutrales puede llegar a modificar la percepción de quienes están expuestos.

Veamos ahora un segundo tweet donde el mismo perfil falso se dirige al diputado @FernanVello, haciéndole llegar un tweet de @taniadeois (una integrante del Equipo de Redes del Partido Partido Popular de Galicia), una vez que dicho diputado la hubiese bloqueado.nina_lapiz_acosoEstos dos tweets han sido emitidos desde una de las redes de cuentas falsas que se tratarán en esta segunda y última parte del análisis dedicado al Partido Popular en Galicia.

Hemos preferido dividir los contenidos en dos partes debido a su excesiva longitud. En la primera parte nos habíamos centrado en las cuentas de perfil falso que están siendo utilizadas en el entorno de la provincia de Lugo. En esta ocasión hemos encontrado tres redes independientes de cuentas que tuitean agrupadas que hemos numerado del 1 al 3. En sus retweets cada una de ellas muestra preferencia por alguno de los integrantes del equipo de redes sociales gallego del Partido Popular. Hemos calculado para cada una de ellas los cuatro usuarios que más retuitean.redes_galicia1La primera de ellas muestra preferencia en sus RTs por los tweets de Tania de Ois (@taniadeois), la segunda por los de Eduardo J. Robles (@Edu5n, antes @elsextotuitero) y la tercera por los de Alex Nuñez (@alexnuñez). Estas tres personas pertenecen al equipo de redes del Partido Popular de Galicia y aparentemente se esfuerzan en destacar como influencers en Twitter. Llama la atención que los tres están presentes entre los cuatro usuarios más retuiteados de las tres redes que nos ocupan. Además, cada una de estas tres redes de perfiles falsos se relaciona con las cuentas de las otras redes en forma de retweets y conversaciones ficticias, lo que podría denotar complicidad entre sus respectivos administradores.

Al analizar estas redes hemos visto indicios que sugieren una relación entre las cuentas de estas tres personas y las cuentas de perfil falso que las benefician con retweets, lo que invita a pensar que podrían ser sus respectivos administradores. Los tweets emitidos por estas redes hasta el momento se pueden ver aquí.

Si todavía no has leido la primera parte de este análisis, dedicada a las trampas con perfiles falsos realizadas desde el entorno del Partido Popular de Lugo, puedes hacerlo aquí:11-09-2016_trolls-y-perfiles-falsos-en-el-pp-de-lugo

 

titulo_red1

taniadeois

Tania de Ois (@taniadeois) es una diseñadora e ilustradora afincada en Orense que en su perfil profesional de infojobs figura como dependienta e ilustradora. Sin embargo durante este año se ha ido perfilando como una influencer en auge en el panorama popular gallego, gracias a un rápido ascenso que le ha permitido alcanzar una puntuación de 68 en el índice que suele utilizarse para medir la influencia.taniadeois_kloutPertenece al Equipo de Redes del Partido Popular de Galicia y en los últimos meses su presencia se ha hecho habitual en los foros y congresos de redes sociales de este partido.Su labor como influencer en Twitter a lo largo de 2016 le ha facilitado darse a conocer dentro del partido y acceder a varios de sus líderes. En las fotografías publicadas por Tania en redes sociales aparece junto a su presidente provincial (Manuel Baltar, de Orense), autonómico (Alberto Nuñez Feijoo) y nacional (Mariano Rajoy).

Hemos encontrado indicios que sugieren que Tania de Ois Rico podría estar gestionando una red de cuentas de perfil falso que están siendo utilizados para la difusión de spam político favorable al Partido Popular, por medio de numerosos retweets, conversaciones ficticias y acciones de troll.

1. Las cuentas e indicios de quien podría gestionarlas

La red nº1 se compone de 6 cuentas de perfil falso creadas desde enero a marzo de 2016.,  que son administradas manualmente mediante un dispositivo Android. Hasta el 7 de septiembre llevan emitidos 28.720 tweets de spam, contando RTs.

cuentas_red_toperfiles_red_toUna de estas cuentas es la que se vió al comienzo de estas líneas, llamada @nina_lapiz, y que fue la primera en crearse en enero de este año.

Como primera práctica cuando se detecta una red de perfiles falsos, máxime cuando es gestionada de manera manual, es conveniente hacer el recuento de retweets y extraer el listado de las cuentas que recibieron más RTs de la red. En este caso la cuenta @taniadeois es la más beneficiada por los retweets de la red, recibiendo casi el 50% de los mismos. red1_usuarios_mas_retuiteadosEste indicio nos parece significativo, ya que es una constante en las redes de tipo personal, donde las cuentas falsas suelen retuitear al propio spammer y a su círculo de confianza. Por una parte el responsable de la red se promociona con retweets a sí mismo, por otra parte qué mejores contenidos se le puede proporcionar a la red que el propio ideario de su creador, y en tercer lugar es algo arriesgado comenzar a mandar RTs a cuentas que no han sido informadas previamente.

El resto de los usuarios más beneficiados por los retweets corresponden a los compañeros de Tania de Ois en el Equipo de Redes del Partido Popular de Galicia: @Edu5n (antes @elsextotuitero),  @alexnunez87 y @LucasAuriens (antes @_Lucasim).También aparece entre los más beneficiados por los RTs de la red la cuenta oficial del @PPdeLugo, de la que hablamos en la primera parte.ppdelugoCon estos antecedentes pasamos a exponer dos indicios que desde nuestro punto de vista relacionan la cuenta @taniadeois con las cuentas de la Red nº1.

indicio 1: Quien maneja esta red tiene la costumbre de tuitear por ráfagas cada uno de los perfiles falsos, de forma que cuando acaba de enviar todos los tweets de una cuenta, empieza con la siguiente. En esta imagen es posible ver un ejemplo de ello:ejemplo_rafagasEl diagrama muestra cómo cada una de las cuentas va emitiendo su ráfaga de tweets cuando ha terminado la anterior, tomándose unos minutos para cada una. Es un tuiteo manual a través de un dispositivo Android y quien los maneja se toma unos segundos para cambiar de una cuenta a otra. Los tuiteos de este ejemplo tuvieron lugar en la mañana del 04-08-2016. Ahora vamos a representar el diagrama completo, incluyendo también los tweets que durante esa mañana emitió la cuenta @taniadeois. Las ráfagas del gráfico anterior ahora están dentro de la franja verde.05-08-2016-coincidencia_taniadeois_redSe aprecia cómo la cuenta @taniadeois (la línea horizontal de puntos situada en la parte de arriba, que también tuitea desde dispositivo Android) dejó de tuitear justo antes del comienzo de las ráfagas, permaneció en silencio mientras tuiteaban los perfiles falsos, y siguió tuiteando una vez que estos terminaron de emitir sus antinaturales ráfagas de retweets. Por supuesto, si echamos un vistazo al contenido de los tweets retuiteados vemos que todas las cuentas lanzaron prácticamente los mismos RTs, en este caso son RTs a @taniadeois citando al presidente Nuñez Feijoo. tweets_05-08-2016Hemos encontrado decenas de situaciones como la que acabamos de mostrar, donde los tweets de @taniadeois y los de las cuentas de perfil falso se complementan en el tiempo, encajando como piezas de un puzle. Este tipo de comportamiento sugiere que todas esas cuentas estarían manejadas desde un mismo dispositivo de manera secuencial.  Este es otro ejemplo, esta vez del 20-06-2016. Hay muchos más.20-06-2016_1947_tweets_complementarios_2

11-09-2016-emisiones-complementarias

02-09-2016_ec

31-08-2016_ec

04-08-2016_ec

13-04-2016_ec

28-04-2016_ec

30-04-2016_ec

Desde nuestro punto de vista este primer indicio por sí sólo es concluyente, ya que es altamente improbable que ambas series de tweets (los de la cuenta @taniadeois y los perfiles falsos) se acoplen en el tiempo alternando sus tiempos de emisión.

indicio 2: En la imagen siguiente se muestra el diagrama de dispersión de los tweets emitidos por la red de perfiles falsos que retuitea insistentemente a @taniadeois.  La franja horizontal inferior, casi vacía de tweets, coincide con las horas en las que quien maneja la red está durmiendo.red_to_horarios

Se ha marcado con un círculo color rojo unas ráfagas de tweets que tuvieron lugar durante la noche del 29 de marzo de 2016, entre las 03:04 y las 03:45 (hora de la API de Twitter, la hora real es dos horas más, de 05:04 a 05:45). Corresponden a los tweets emitidos por dos de las cuentas de perfil falso (@pensaoquedis y @missnoypunto), en total 102 tweets. Excepcionalmente ese día dichas cuentas las falsas emitieron a horas intempestivas, y justamente cuando terminaron de hacerlo la cuenta @taniadeois emitió el siguiente tweet en el que hace alusión a que son las 5:45 de la mañana y no puede dormir debido al cambio horario.taniadeois_0545En la siguiente imagen se deja testimonio de algunos de los tweets emitidos por las cuentas falsas en esa ocasión, a más de las 5 de la mañana. Pensamos que es extremadamente improbable que a esas horas las dos cuentas de perfil falso fuesen gestionadas por alguien diferente a quien gestiona la cuenta @taniadeois.29-03-16_tweets_red

2. Actividades realizadas con los perfiles falsos

De manera escueta vamos a exponer los usos más importantes que han tenido estas cuentas, entre los que se encuentran conversaciones ficticias, comportamientos como troll, utilización en beneficio de @taniadeois, confluencia con las cuentas de Lugo, etc.

Retweets y menciones

Además de beneficiar a cuentas como @taniadeois, los retweets de esta red nº1 han sido también dirigidos a cuentas como @PPopular, @MB_Presidente y @PPdeGaliciabeneficiados_por_rtsPor otra parte, se está también beneficiando a base de menciones a las cuentas del presidente Feijoo (@FeijooGalicia) y del Secretario General del PP de Galicia (@Mtelladof).

Comportamientos de troll

En varias ocasiones las cuentas de la red se han dirigido a usuarios de twitter en actitud de troll. Mediante estas acciones la persona que administra estas cuentas tuitea lo que no se atreve a decir desde su cuenta personal.

Cesar Luena, secretario de organización del PSOE fue en el mes de febrero objeto de comentarios críticos de @taniadeois y varios miembros de su grupo. Paralelamente hubo también varias cuentas de la red que se dirigieron a él.cesarluena1cesarluena2La dirigente de PODEMOS, Irene Montero también recibió acciones de trolleo. Obsérvese en el primer tweet que se está utilizando el hashtag de un debate televisivo para hacer pasar por una opinión real lo que parece ser una acción desde el equipo de redes de un partido.irenemontero_trolleo

Campaña contra a un diputado

Hemos considerado que merece mención aparte lo que podría considerarse una campaña de acoso  con perfiles falsos hacia un diputado del Congreso (Fernán Vello, @FernanVello) que tuvo lugar el día 11 por parte de los perfiles falsos de esta red. nina_lapiz_acosoacoso_1acoso_2

Acciones hacia los medios de comunicación

No es la primera vez que vemos interés por hacer llegar a los medios de comunicación opiniones que parezcan reales desde cuentas de perfil falso. En estos ejemplos los engaños van dirigidos hacia @eldiarioes, @rtve, @abc_es, @elperiodico, @elmundoes y @A3Noticiasengano_mediosengano_medios1

Conversaciones ficticias en beneficio de @taniadeois

En esta ocasión uno de los perfiles falsos está promocionando a @taniadeois frente a @elEconomistaes para llamar la atención de dicho medio sobre dicha cuenta.autopromocion1Otras veces @taniadeois es apoyada por las cuentas falsas en sus discusiones con otros usuarios, cono en essta conversación:apoyo_a_taniadeoisEn esta otra conversación ficticia @taniadeois es apoyada por otra de las cuentas falsas en sus críticas hacia Alberto Garzón.apoyo_a_taniadeois2Apoyo a una integrante del equipo

En julio de 2016 otra integrante del equipo,(@NazarethCG) disfrutó del apoyo de sus compañeros en el Equipo de RRSS del PP gallego dándole ánimos en su último examen en las oposiciones que realizó y creando para ella el hashtag #VamosNaza.vamosnaza_1vamosnaza1Varios de los perfiles falsos se sumaron espontáneamente a la celebración animando con sus tweets a Nazareth:vamosnaza2A la hora de los agradecimientos @NazarethCG menciona a sus cuatro compañeros del equipo de redes, pero se olvida de los perfiles falsos, que también habían tenido tweets amables hacia ella.nazarethcg_agradecimientoPensamos que los compañeros de equipo de @taniadeois podrían ser conscientes de las trampas que se están haciendo con perfiles falsos.

Halagos a líderes del Partido Popular

Cuentas favorecidas por estos halagos han sido las de Manuel Baltar, Ana Pastor, Jorge Fernández Díaz, Miguel Angel Santalices y Andrea Levy entre otros.

halagos1halagos2

Ayuda a los perfiles falsos de Lugo

Con frecuencia esta red ha salido en ayuda de las cuentas falsas que en la primera parte de este análisis hemos visto relacionadas con el PP de Lugo. En este ejemplo los perfiles falsos que nos ocupan participan en conversaciones ficticias con perfiles falsos de dicha red.companerismo_entre_trampososPerfiles falsos conversando con perfiles falsos en apoyo al hastag #DeBesteiroHastaLas. Dos redes de cuentas falsas utilizadas en lo que parece ser una estrategia de partido para engañar a los usuarios de Twitter.

nota: a partir del día 13 de septiembre, mientras escribimos esta segunda parte, han sido añadidas dos cuentas más a la red: @lumeee1 y @juanala63426365. dos_mas

 

 

red2

La Red nº2 está formada por 11 cuentas de perfil falso que fueron utilizadas hasta la actualidad en la generación de contenidos beneficiosos para el Partido Popular con la intención de que pareciesen emitidos por personas reales. cuentas_red_eduperfiles_red_edu3 Hacen referencia sobretodo a temática de Galicia y varias de ellas a la provincia de Orense. Esta red emitió del orden de unos 22.000 tweets.

Las cuentas de la red nº2 han sido borradas

Poco después de publicar la primera parte de esté análisis (11/09/2016) todas las cuentas de la red nº2 fueron borradas por su administrador, excepto las cuentas @LuenamerOurense y @cancherototal  (a la que se han borrado todos sus tweets) y esperamos que lo sean también próximamente.cancherototal_borra_tweetsEs una buena noticia y aplaudimos la rectificación de su administrador, en atención a la cual hemos decidido no incluir la parte del análisis dedicada a esta red y su administrador, que ya estaba completada y mostraba cómo dicha red había sido utilizada conjuntamente con la de esa persona desde las aplicaciones TweetDeck, Hootsuite y Aeries.

Dejamos constancia de la existencia de esta red en este fichero donde se incluyen todos sus tweets.

 

titulo_red3

Alex Nuñez es vicepresidente de Nuevas Generaciones en el municipio de Noia-Lousame Secretario de Organización del Partido Popular del municipio de Noia (La Coruña).alexnunez87Forma parte del Equipo de Redes del Partido Popular de Galicia, acudiendo regulamente a las reuniones y congresos de redes sociales en el ámbito gallego, tal como muestran los siguientes tweets:

tweet 1: en el Equipo de RRSS del XVI Congreso del PP de Galicia (segundo por la izqierda junto a @taniadeois). Están también personas que han salido a lo largo de este trabajo, como @taniadeois, @LucasAuriens, @OvidioRodeiro y @David10Nieto.tweet_07-05-2016tweet 2: como parte del Equipo de RRSS en la Junta Directiva del PP de La Coruña.24-08_tweet_d10n

Desde la cuenta @alexnunez87 con frecuencia se hacen retweets sobre las cuentas de perfil falso que se han visto a lo largo del presente análisis a lo largo de sus dos partes.pf_retuiteados_por_alexnunez87Pensamos que estos retweets mostrados a continuación, sobre cuentas de perfil falso, no pueden obedecer a una casualidad.rts_alexnunez87_hacia_pf

Hemos encontrado también indicios de que la cuenta @alexnunez87 podría estar relacionada con estas tres cuentas de perfil falso: @Galego_2016, @cidcampeador16 y @Don_Quijote16pf_alexnunez87

Las emisiones de las cuentas falsas se complementan con las de @alexnunez87, de manera que se ajustan precisamente a los tiempos en que dicha cuenta no está emitiendo, lo cual sugiere que que ambas emisiones proceden del mismo dispositivo Android.10-08-2016_pf_vs_alexnunez87

04-08-2016_pf_vs_alexnunez87_1a

05-08-2016-pf_vs_alexnunez87

y si miramos los contenidos emitidos por esas tres cuentas (@Galego_2016, @cidcampeador16 y @Don_Quijote16) veremos que son retweets hacia las personas que han ido saliendo a lo largo de este análisis (Alex y sus compañeros) y hacia algunos de los perfiles falsos de las redes ya vistas.usuarios_retuiteados_por_red_3El máximo beneficiado por los retweets de estas tres cuentas es Alex Nuñez (Secretario de Organización del Partido Popular del municipio de Noia), seguido de sus compañeros Tania de Ois, David Díez y Eduardo J. Robles. Todos ellos pertenecientes al Equipo de Redes del PP de Galicia.

Las cuentas @Galego_2016, @cidcampeador16 y @Don_Quijote16 fueron creadas los días 16, 17 y 19 de julio de este año, sólo unos días después de una reunión de redes sociales que tuvo lugar en Santiago de Compostela, de la que se hablará en el siguiente punto.

 

titulo_estrategia

El 7 de julio hubo una serie de reuniones en Santiago de Compostela, tal como se informa en este tweet. De izquierda a derecha: @David10Nieto, @LucasAuriens, @alexnunez87, @OvidioRodeiro y @ManuelAntonioFd.reuniones-07-07-16

Los coordinadores provinciales de redes sociales del Partido Popular en Galicia mantuvieron varias reuniones en las que suponemos se fijaron estrategias cara a las próximas elecciones en la Comunidad de Galicia. Entre los participantes encontramos precisamente a la mayoría de las personas que han aparecido en el presente análisis. El Vicesecretario de Nuevas Tecnologías del Partido Popular de Lugo Manuel Antonio Fernández Piñeiro (@manuelantoniofd), el alcalde de la localidad de Boqueixón (La Coruña) Ovidio Rodeiro (@OvidioRodeiro), los influencers Tania de Ois (@taniadeois), Alex Nuñez (alexnunez87), etc. El hecho de que sólo unos días después de estas reuniones uno de estos jóvenes comenzase supuestamente a gestionar una pequeña red de perfiles falsos, unido a las otras redes de este tipo que hemos encontrado en el ámbito popular gallego (en total cuatro) nos hace pensar que algunas de estas personas podrían haber llegado a normalizar y justificar (“todos lo hacen”) el engaño en redes sociales.

Trabajo en común: hashtag #DeBesteiroHastaLas

Una constante en las cuentas de perfil falso vistas en la primera parte de este análisis son los ataques al político socialista gallego José Ramón Gómez Besteiro (@jrgomezbesteiro). El 20 de julio, días después de la reunión en Santiago de Compostela, desde el entorno del Equipo de Redes del Partido Popular de Galicia se lanzó el hashtag #DeBesteiroHastaLas, debido a que al campo de futbol de la localidad de A Fonsagrada (Lugo) le pusieron el nombre de dicho político socialista. Los tweets de @taniadeois fueron utilizados por las cuentas falsas como contenidos para retuitear.debesteirohastalas_1Lo que nos llamó la atención fue que para impulsar el hashtag se pusieron en acción las cuentas de perfil falso de tres de las redes vistas en este análisis, en lo que parece un ejercicio de colaboración entre sus administradores. En este gráfico confeccionado con Gephi se muestran las relaciones de retuiteo de las cuentas de perfil falso en dicho hashtag. Se aprecia que se hizo que las cuentas falsas se mandaran retweets entre ellas, pero sobretodo a tweets emitidos por @taniadeois (el tamaño de los nodos es proporcional al número de RTs recibidos por esa cuenta).debesteirohastalas_gephi

 

Conclusión

Después de publicarse el 11 de septiembre la primera parte de este análisis donde anunciábamos una segunda parte, la actividad de las tres redes que estábamos estudiando se vió modificada en la siguiente forma:

Red 1: las cuentas de esta red dejaron de retuitear a @taniadeois el día 13 y dos días después cesaron su actividad.
Red 2: casi todas las cuentas de esta red fueron borradas por su administrador.
Red 3: las cuentas de esta red cesaron el día 12 su actividad.

En total son unas 20 cuentas de perfil falso (no estamos contando las de Lugo) que ya no están enfangando las redes durante la campaña gallega, pero si no son borradas podrían volver emitir. Solicitamos a @TwitterSpain que actúe sobre el problema de los engaños políticos con perfiles falsos, pues consideramos que los usuarios de Twitter estamos indefensos ante los grupos organizados que utilizando múltiples cuentas de perfil falso incumplen las reglas de Twitter para intentar modificar nuestras opiniones.

En este blog tratamos de documentar las trampas que se llevan a cabo desde redes de cuentas de perfil falso en Twitter, y en algunas ocasiones damos nuestra opinión sobre quiénes pensamos que son los posibles administradores en base a indicios sólidos resultado del análisis de los tweets extraidos a través de la API. Sin embargo es Twitter Spain (@TwitterSpain), al disponer de los datos de conexión, quien está capacitado para responder sobre si un usuario determinado está utilizando perfiles falsos.

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Trolls y perfiles falsos en el PP de Lugo

1

Esta es la primera parte del análisis sobre las trampas con cuentas de perfil falso que se están utilizando en el ámbito gallego del Partido Popular y que está dedicada a la provincia de Lugo, donde en Twitter Bots hemos detectado una considerable presencia de técnicas de engaño con este tipo de cuentas (conversaciones ficticias, utilización como troll, retweets masivos) que pensamos están auspiciadas desde el propio partido como parte de una estrategia que estaría siendo aplicada por varios integrantes del Equipo de Redes del Partido Popular de Galicia.

redes_ppdelugoManuel Antonio Fernández Piñeiro (@ManuelAntonioFd) es miembro del Comité Ejecutivo del Partido Popular de Lugo al frente de la Vicesecretaría de Nuevas Tecnologías y fue nombrado en marzo de este año por la presidenta del Partido Popular en la provincia de Lugo, Elena Candia López. perfil_elenacandia4Es el coordinador de las redes sociales del partido en dicha provincia, siendo una figura relevante en el Equipo de Redes del Partido Popular de Galicia, y asistiendo como tal a diversos eventos relacionados con la utilización de las redes sociales en política.perfil_manuelantoniofd1Además esta persona es quien administra la cuenta oficial del Partido Popular de la provincia de Lugo en Twitter, @PPdeLugo.perfil_ppdelugoHemos encontrado la cuenta @ManuelAntonoFd directamente relacionada con varias cuentas de perfil falso que están siendo utilizadas en Twitter principalmente para:

  • emitir consignas y argumentario del Partido Popular en Galicia, así como citas de su presidente Alberto Nuñez Feijoo (@FeijooGalicia).
  • potenciar la figura de la presidenta del Partido Popular de Lugo, Elena Candia López (@elenacandia4).
  • establecer conversaciones ficticias para simular apoyo y criticar a adversarios políticos.
  • efectuar acciones de trolleo (con cuentas como @TRONZAPINOS y @Lugo_enoxado).
  • retuitear hashtags de partido a nivel Galicia con el fin de potenciarlos.

Aparecen indicios también de una estrecha colaboración en redes sociales entre Manuel Antonio Fernández Piñeiro y el diputado Jaime de Olano Vela, que apuntan a que este último estaría al corriente del engaño que de forma continuada en el tiempo se está llevando a cabo con cuentas de perfil falso.ma-y-joEn las siguientes líneas y también en la segunda parte de este análisis, mostraremos indicios que sugieren la existencia de una estrategia en el ámbito de redes del Partido Popular de Galicia cuando menos permisiva con la utilización de cuentas con perfil falso por parte de algunos de los principales miembros de su Equipo de Redes para beneficiar electoralmente al Partido Popular, potenciar a sus líderes mediante menciones, lanzar hashtags en el ámbito gallego y atacar a adversarios políticos.notas1

 

indice1

1. El grupo de Hootsuite

hootsuiteDurante los últimos meses se han venido sucediendo de manera esporádica las emisiones agrupadas de una serie de cuentas en el entorno del Partido Popular de Lugo, a través de la popular aplicación de gestion de redes sociales Hootsuite. Encontramos que todas ellas emiten iguales o similares contenidos favorables a dicho partido y elogiosos con sus principales líderes en Galicia, pero lo que nos llamó la atención fue el hecho de encontrar tuiteando juntas:

  • la cuenta oficial provincial del Partido Popular en Lugo (@PPdeLugo) y también la cuenta oficial en la localidad lucense de Viveiro (@ppviveiro)
  • la cuenta @ManuelAntonioFd, perteneciente al responsable al Vicesecretario de NNTT del PP en Lugo, Manuel Antonio Rodriguez Piñeiro.
  • varias cuentas de perfil falso utilizadas también en ocasiones para el trolleo (@TRONZAPINOS, @SetePirolas, @MateoLugo08, @expediente0011, @aspresas, @fideo_de_mileto y @Soniavazquez75).

gr_hootsuite1grupo_hootsuite_2

Estas cuentas, las oficiales y los perfiles falsos, tuitean en ocasiones todas juntas desde la herramienta Hootsuite emitiendo el mismo tipo de contenidos. Para dejar constancia de esa relación tomaremos dos ejemplos:

EJEMPLO 1, que tuvo lugar el 10 de agosto

Este es el diagrama de dispersión correspondiente. El eje horizontal es el tiempo y el vertical se corresponde con la antigüedad de las cuentas. Cada tweet está representado por un pequeño triángulo rojo, y cada línea horizontal de ellos representa los tweets emitidos por cada cuenta.grupo-hootsuite_10-08-2016aDurante un corto período de tiempo de poco más de una hora que está resaltado en color verde, las 10 cuentas emiten a través de una misma aplicación una serie de tweets idénticos en la mayoría de los casos, promocionando al candidato del Partido Popular para la presidencia de la Xunta de Galicia, Alberto Nuñez Feijoo. Ninguna emisión en las horas previas ni posteriores.

Si leemos los tweets comprobamos que los contenidos emitidos por estas cuentas son los mismos. Son 240 tweets con citas del lider del Partido Popular en Galicia, incorporando además uno de los hashtags de campaña de dicho partido en Galicia #FeijooEnCamiño. En la imagen del ejemplo se aprecia la misma estructura para todos los tweets, muchos de ellos idénticos. En azul se han resaltado los tweets de Manuel Antonio Fernández Piñeiro (@ManuelAntonioFd) y las cuentas oficiales del Partido Popular de Lugo y Viveiro, que se mezclan con el resto de las cuentas tuiteando conjuntamente.tweets_10-08-16

EJEMPLO 2, que tuvo lugar el 23 de junio

Son ráfagas simultáneas de tweets emitidas entre las 18:00 y 19:20 desde Hootsuite. Nuevamente aparece la cuenta de @ManuelAntonioFd junto a los perfiles falsos y las dos cuentas oficiales del Partido Popular en Lugo y Viveiro. hootsuite_ejemplo2La simultaneidad de las ráfagas de tweets, el hecho de que fueran todas ellas emitidas desde la misma aplicación y la coincidencia en los mensajes lanzados indica sin lugar a dudas una misma gestión. En este caso todas las cuentas emitieron tweets con frases de argumentario, conteniendo además el hashtag #OurenseAFavor. Se da la circunstancia que muchos de ellos están repetidos (no son retweets), encontrándonos con frecuencia idéntico texto en los tweets de @ManuelAntonioFd y en los de las cuentas falsas.hootsuite_ejemplo2_1

hootsuite_ejemplo2_2

La totalidad de los tweets emitidos por este grupo de cuentas a través de Hootsuite puede descargarse aquí.

El hecho de que las cuentas @ManuelAntonioFd, @PPdeLugo y @ppviveiro estén incluidas en un mismo grupo de tuiteo de Hootsuite junto a cuentas de perfil falso dedicadas a propaganda de partido relaciona a Manuel Antonio Fernández Piñeiro, Vicesecretario de NNTT del PP en Lugo, unica persona real del grupo, con la utilización de perfiles falsos.

 

2. @TRONZAPINOS, un troll de libroperfil_tronzapinos

@TRONZAPINOS fue creada en septiembre de 2013 para ser usada como troll. Utiliza indistintamente el idioma gallego y el español, y su actividad inicial consistía en efectuar respuestas a tweets emitidos por otros usuarios escogiendo para ello sobretodo a políticos, periodistas y medios de comunicación, aprovechando para lanzar críticas hacia los adversarios del Partido Popular. Estos son algunos ejemplos de tweets críticos hacia Susana Díaz (PSOE), Pérez Rubalcaba (PSOE), Xosé Manuel Beiras (Anova) y Alberto Garzón (IU). tronzapinos_criticas2En la actualidad la cuenta @TRONZAPINOS aunque como ya se dijo es utilizada a veces desde Hootsuite, lanza la mayoría de sus tweets de manera manual desde un dispositivo Android. Una parte importante de su actividad consiste en acciones de troleo. Al ser una cuenta anónima, quien la está utilizando emite a través de ella lo que no se atreve a decir desde su cuenta personal. Sus objetivos son los políticos socialistas, del BNG (Bloque Nacionalista Gallego), de las mareas, PODEMOS, etc. Los siguientes ejemplos tienen como objeto mostrar cómo @TRONZAPINOS está siendo utilizada como troll.

EJEMPLO 1: Algo que parece preocupar a quien utiliza @TRONZAPINOS es el tema de la Diputación Provincial de Lugo, que en octubre de 2015 pasó a tener presidente del PSOE después de una moción de censura sobre la actual presidenta del Partido Popular en Lugo, Elena Candia López, la misma que nombró a Manuel Antonio Fernández Piñeiro para dirigir de Vicesectretaría de Nuevas Tecnologías. Desde entonces @TRONZAPINOS se esfuerza en criticar el trabajo de los socialistas en la Diputación de Lugo y rememora la figura y labor de Elena Candia durante los meses que estuvo al frente de dicha institución.Tronzapinos_diputacionEJEMPLO 2: Críticas constantes hacia Darío Campos, actual presidente socialista de la Diputación de Lugo.tronzapinos_dariocampos EJEMPLO 3: UNIDOS PODEMOS también es objeto de críticas para @TRONZAPINOS en este caso pasando a los insultos.tronzapinos_iglesiastronzapinos_iglesias_garzonEJEMPLO 4: La cuenta @TRONZAPINOS es utilizada también para generar conversaciones ficticias. En este ejemplo una cuenta (@mveigad), en conversación con @PPdeLugo, tilda de populista una medida de Elena Candia y @TRONZAPINOS sale en ayuda de la cuenta @PPdeLugo que administra @ManuelAntonioFd. La conversación aquí. ejemplo4EJEMPLO 5 En esta ocasión @TRONZAPINOS se lleva una reprimenda del secretario general del Partido Popular de Galicia, Miguel Tellado, por propasarse con el secretario general de las juventudes socialistas de Galicia, Aitor Bouza.mtelladof_reprimendaEs una actitud que honra en cualquier caso a @Mtelladof. Ignoramos si sabía con quién estaba hablando.

Como curiosidad mostramos estos tweets que muestran cómo la actividad de @TRONZAPINOS como troll ya había sido sugerida en el pasado por algunos usuarios.cuenta-tronzapinos-acusada-de-trolleo

 

3. ¿Quién está detrás del troll @TRONZAPINOS?

Los indicios que hemos hemos encontrado y que expondremos a continuación apuntan a que la persona que está detrás de la cuenta troll @TRONZAPINOS es Manuel Antonio Fernández Piñeiro, Vicesecretario de Nuevas Tecnologías del Partido Popular de Lugo, cuya cuenta personal @ManuelAntonioFd hemos visto relacionada con la utilización de perfiles falsos. populares_lugo1

indicio 1: La cuenta @ManuelAntonioFd ha tuiteado en repetidas ocasiones en un mismo grupo a través de la herramienta Hootsuite (utilizada para gestionar de múltiples cuentas) con varias cuentas de perfil falso entre ellas @TRONZAPINOS. Hemos visto en el apartado anterior ejemplos de actividad conjunta durante idénticos períodos de tiempo, misma aplicación de salida y mismos contenidos llegando a veces a emitir tweets idénticos. Todo ello es síntoma de una administración común y relaciona de manera directa a @ManuelAntonioFd con @TRONZAPINOS.

indicio 2: Los momentos de actividad de @TRONZAPINOS desde Android coinciden en muchos casos con los períodos de actividad en Twitter de @ManuelAntonioFd con su dispotivo Android.

En este ejemplo se han tomado los tweets emitidos por @ManuelAntonioFd y las cuentas de perfil falso @TRONZAPINOS y @setepirolas durante los días 19 a 23 de julio de 2016 incluidos. Al ser período estival fueron unos días de muy poca actividad, lo que facilita la visualización. En el diagrama de dispersión se muestra la coincidencia temporal en las emisiones de las tres cuentas mencionadas. En tres ocasiones, que hemos numerado en rojo, la cuenta de Manuel Antonio Fernández Piñeiro emite al tiempo que las otras dos.tuiteo_conjunto_manuelantoniofd_tronzapinosLlamamos la atención sobre el hecho de que estamos hablando de un período muy amplio (cinco días) y un pequeño número de tweets, por lo que es altamente improbable la casualidad. Por otra parte, al mirar el contenido de los tweets, comprobamos que en todos los casos (en tres días diferentes) las dos cuentas de perfil falso emiten el mismo retweet que @ManuelAntonioFd. En realidad alguna más de las cuentas falsas del grupo de Hootsuite, ahora desde Android, lo ha hecho (@soniavazquez75 y @fideo_de_mileto), aunque no se ha mostrado en el diagrama por simplicidad. Ello significa que además de @TRONZAPINOS otras cuentas del grupo están siendo manejadas manualmente desde un móvil Android por una misma persona. Los tres momentos que hemos numerado en el gráfico se corresponden con los siguientes retweets idénticos.indicio2_1indicio2_2indicio2_3

indicio 3: La cuenta @TRONZAPINOS utiliza las mismas abreviaturas que @ManuelAntonioFd en sus tweets.

Cada persona tiene un modo característico de escribir. Observando los textos emitidos por Manuel Antonio Fernández Piñeiro en Twitter hemos comprobado que suele utilizar abreviaturas con frecuencia.abreviaturas1Algunas son comunes en Twitter (d, q) , otras menos (ls, dl). Este indicio por sí mismo podría no ser concluyente pero unido a los anteriores (que sí lo son) puede servir como confirmación adicional.

Comparativas entre @ManuelAntonioFd y @TRONZAPINOS

Obsérvese que la costumbre de @ManuelAntonioFd consistente en dejar en ocasiones una línea vacía entre dos párrafos es replicada por la cuenta troll @TRONZAPINOS.

Tweets conteniendo la abreviatura “d ls” significando “de los” o “de las”:

tweets_d_ls

Tweets conteniendo la abreviatura “dl” como “del”:tweets_dl

Los siguientes son ejemplos de la utilización de abreviaturas por @ManuelAntonioFd en sus tweets tomados de los tres últimos meses de su timeline (clic para ampliar).ej_abreviaturas1Estos otros son tweets de @TRONZAPINOS usando las mismas abreviaturas:

ej_abreviaturas_tronzapinosDespués de comparar las abreviaturas de los tweets y la forma de manejar el salto de línea pensamos que es altamente probable que los textos de @TRONZAPINOS hayan sido escritos por la misma persona que los de @ManuelAntonioFd.

indicio 4: tuiteo en ráfagas consecutivas

En el siguiente ejemplo del 24 de agosto se puede ver como en un lapso de tiempo de 10 minutos fueron emitidas tres ráfagas de tweets de manera consecutiva desde un dispositivo Android y emitiendo los mismos retweets.diagrama_indicio4Inicialmente @ManuelAntonioFd emite una ráfaga de 34 retweets. Una segunda ráfaga con los mismos retweets y algunos más es lanzada segundos después desde @TRONZAPINOS, seguida de una tercera desde la cuenta @setepirolas. El carácter secuencial, el hecho de que sean los mismos retweets y desde Android sugiere que todo ha sido emitido por una misma persona. Minutos antes se había producido una de esas emisiones simultáneas de @ManuelAntonioFd junto a los perfiles falsos a través de Hootsuite. Los tweets se pueden consultar aquí. Valga como ejemplo estos retweets de la cuenta de Antonio Manuel Fernández Piñeiro sobre tweets del perfil falso @Soniavazquez75, acompañado por los perfiles falsos @TRONZAPINOS y @setepirolas.indicio4_ej1aLa totalidad de los 210 tweets de estas tres ráfagas comandadas por la cuenta @ManuelAntonioFd fueron citas de Alberto Nuñez Feijoo, presidente de la comunidad gallega.

Pensamos que el Vicesecretario de Nuevas Tecnologías del Partido Popular de Lugo, Manuel Antonio Fernández Piñeiro, podría estar utilizando cuentas con perfil falso para simular opiniones de usuarios de Twitter favorables a sus intereses, participar en conversaciones ficticias y en ocasiones ejercer como “trolls”.

 

4. Hay más cuentas

Las cuentas de perfil falso vistas hasta ahora son sólo una parte de las que se están utilizando para hacer trampas en el ámbito del Partido Popular lucense. Hemos encontrado algunas más, muy en sintonía con las ya conocidas. Este es el grupo de perfiles falsos del Partido Popular que hemos encontrado dedicandose en exclusiva la provincia de Lugo.pf_lugopf_ppdelugoEstas cuentas, algunas de ellas pertenecientes al grupo de Hootsuite, tienen en común que suelen retuitear, favorecer y criticar a las mismas personas. Emiten tweets para que parezcan opiniones de usuarios reales, y también generan conversaciones ficticias con objeto de apoyar o criticar a determinados usuarios.

Promoción de la figura de la presidenta del PP en Lugo, Elena Candia

Con estas cuentas se emiten halagos a la gestión de Elena Candia a veces incluso algo sobreactuados.

ec1ec2

Promoción de la figura de José Manuel Balseiro Oriol, diputado del PP en el Parlamento de Galicia:

El primero de los tweets no tiene desperdicio.

bals1

Conversaciones ficticias de las cuentas falsas entre ellas mismas

Posiblemente ante la falta de tuiteros reales, el administrador de estas cuentas las ha puesto a conversar entre ellas mismas. Estas conversaciones ficticias podrían llegar a ser cómicas si no se tratara de un engaño para atacar a adversarios políticos y simular más apoyo en redes sociales del que realmente se tiene, llevado a cabo presumiblemente desde el aparato de un partido político con el fin ganar votos.cf1

El lector interesado puede descargarse todos los tweets emitidos por las cuentas de perfil falso aquí.

Una serie de cuentas de perfil falso administradas generalmente de forma manual son utilizadas para emitir spam político y hacer tolleo en beneficio del Partido Popular de Lugo, atacando adversarios políticos y simulando un apoyo en redes sociales que realmente no se tiene.

 

5. Test de coincidencias improbables (TCI) aplicado a la cuenta @ManuelAntonioFd

Una vez que conocemos el grupo de cuentas de perfil falso que se están manejando en el ámbito lucense del Partido Popular, utilizaremos el test de coincidencias improbables (TCI) para tratar de encontrar usuarios reales relacionados con ellas. En primer lugar se representan en un diagrama de dispersión todos los tweets emitidos por dichas cuentas falsas, y también los generados por el/los usuarios reales que queremos testear. En dicho diagrama, cada tweet se corresponde con un punto en el gráfico. El eje horizontal representa el tiempo, y en el eje vertical marca la hora a la que fue emitido cada tweet. Las ráfagas de tweets emitidos consecutivamente se visualizan como líneas verticales ligeramente inclinadas hacia la derecha. A modo de ejemplo, así se visualizaría una ráfaga de tweets emitidos el día 8 de julio entre las 05:52 y las 06:65 de la mañana.tci_1Mediante el test de las coincidencias improbables se buscan en el diagrama de dispersión antes descrito ráfagas de tweets emitidos en momentos de poco tráfico y se analizan en busca de coincidencias. En la imagen siguiente se muestra el diagrama de los tweets emitidos entre el 1 de mayo y el 1 de septiembre de 2016 por las cuentas de perfil falso ya identificadas, y por la cuenta que queremos testear. Hay que hacer notar que el eje vertical muestra la hora de emisión real de los tweets (en España UTC+2 durante el horario de verano), mientras los listados de tweets que se mostrarán más abajo reflejan la hora de la API de Twitter (UTC).TCI_coincidenciasDurante el análisis aparecieron bastantes coincidencias entre la cuenta testada (@ManuelAntonioFd) y las cuentas de perfil falso (hemos incluido también la cuenta @PPdeLugo). Se comentan a continuación las coincidencias más relevantes, rotuladas en el diagrama con los números del 1 al 4.

COINCIDENCIA 1: sugiere que @ManuelAntonioFd controla las cuentas falsas @soniavazquez75 y @juliacampov

El día 15 de agosto tuvo lugar un partido de baloncesto en el que participaba la selección nacional contra la de Argentina. Varias cuentas de perfil falso hacen retweets hasta 17 minutos después de comenzar el partido y seguidamente desde la cuenta @ManuelAntonioFd se comienzan a mandar tweets comentando el partido, finalizando con dos tweets de la cuenta oficial del PP de Lugo. En la imagen se representa la ráfaga compuesta por los tweets de @ManuelAntonioFd (color rojo) y de las demás cuentas.TCI_3aA continuación se muestran los tweets correspondientes a esa ráfaga, a los que se han añadido tres más emitidos minutos antes:TCI_4aHay que recordar que a la hora de la API de Twitter hay que sumarle en este caso dos horas para obtener la hora real. Es una coincidencia que se emitan todos estos tweets juntos. Una posible explicación sería que @ManuelAntonioFd, después de emitir a través de los perfiles falsos @Soniavazquez75 y @juliacampov y hacer RT de uno de los tweets que él mismo acaba de emitir, se detiene a ver el partido y una vez acabado este emite otros dos tweets a través de @PPdeLugo.

COINCIDENCIA 2: sugiere que @ManuelAntonioFd controla las cuentas oficiales @PPdeLugo y @NNXXMonforte

Son tres tweets aislados emitidos entre las 00:33 y 00:49 del día 25-08-16. El primero es un tweet de @PPdeLugo que es retuiteado a continuación por @ManuelAntonioFd y @NNXXMonforte.TCI_5

Para evitar repeticiones hemos prescindido de mostrar otras coincidencias similares en las que aparece relacionada la cuenta @ManuelAntonioFd con estas dos cuentas del Partido Popular.

COINCIDENCIA 3: sugiere que @ManuelAntonioFd controla las cuentas de perfil falso @aspresas, @fideo_de_mileto, @mateolugo08, @soniavazquez75, @juliacampov, @lugo_enoxado, y @templebartolo

Esta ráfaga de 48 tweets fue emitida entre las 00:01 y las 02:44 del 27-06-2016. En este horario de madrugada aparece la cuenta @ManuelAntonioFd emitiendo junto a varias cuentas de perfil falso los mismos retweets. En esta ocasión se han ordenado los tweets por el texto para que pueda apreciarse cómo @ManuelAntonioFd y los perfiles falsos emiten en muchas ocasiones los mismos retweets.TCI_6

COINCIDENCIA 4: sugiere que @ManuelAntonioFd simuló el 06-07-2016 de madrugada una conversación ficticia con un perfil falso (@JoseAurelioSam) para criticar a un adversario político:conversacion_ficticia_06-07-16Una ráfaga de 21 tweets entre las 01:09 y las 02:47 del 06-07-2016. Todos emitidos por @ManuelAntonioFd menos uno. Los dos últimos tweets forman parte de esta conversación ficticia y fueron emitidos en horas de madrugada.TCI_7a

Mediante el test de las coincidencias improbables aplicado a la cuenta @ManuelAntonioFd hemos encontrado diferentes ocasiones en las que se han dado situaciones del todo improbables que sugieren que la cuenta @ManuelAntonioFd está gestionada por la misma persona que gestiona las cuentas de perfil falso @aspresas, @fideo_de_mileto, @mateolugo08, @soniavazquez75, @juliacampov, @lugo_enoxado, y @templebartolo, @JoseAurelioSam, @soniavazquez75, @juliacampov y las cuentas oficiales del Partido Popular @PPdeLugo y @NNXXMonforte.

 

6. ¿Quiénes retuitean a los perfiles falsos?

Una vez que se tiene localizado el grupo de cuentas de perfil falso que están siendo utilizadas para hacer trampas en el ámbito del PP de Lugo, lo siguiente será mirar quiénes han estado retuiteando esas cuentas e incluso conversando con ellas, desde el 1 de mayo de 2016. Hemos representado las relaciones de retuiteo sobre los perfiles falsos utilizando la herramienta Gephi. Los hemos dividido en tres grupos: CUENTAS DE PARTIDO (azul claro), ACTIVISTAS EN TWITTER (verde) y CARGOS DEL PARTIDO POPULAR DE GALICIA (azul oscuro). En rojo hemos dejado a las cuentas de perfil falso. Los círculos más grandes son los que han hecho más RT sobre los perfiles falsos, y cada flecha representa RTs hacia ese usuario.retuiteadores_de_los_pf5Repasaremos ahora cada uno de los tres grupos de retuiteadores de las cuentas fantasma.

CUENTAS DE PARTIDOppdelugo_ppviveiroLas cuentas oficiales del Partido Popular en la provincia de Lugo y en la localidad de Viveiro (@PPdeLugo y @ppviveiro), como vimos forman parte de un grupo de tuiteo a través de Hootsuite junto con la cuenta de Antonio Manuel Fernández Piñeiro y varios de los perfiles falsos, Pero además sus administradores han tomado como fuente habitual de retuits a la mayoría de las cuentas de perfil falso que hemos mencionado anteriormente. De esta manera se cierra el círculo: cuentas creadas para emitir contenidos de partido son tomadas a su vez como fuente de contenidos por las cuentas oficiales del partido. Pensamos que esta manera de proceder es efectivamente tan absurda como suena y es la primera vez que lo vemos.

RTs_a_pfAparecen también otras como @NNXXMonforte (nuevas generaciones), @ppdefonsagrada y @ppdefoz.

ACTIVISTAS EN TWITTER

Estas personas son activistas en redes sociales pertenecientes al Partido Popular de Galicia, de diferentes zonas de Galicia. activistas

Dos de ellos han modificado últimamente su nombre de usuario: @Edu5n antes era @elsextotuitero, y @LucasAuriens era @LucasOrense y antes @_Lucasim.

Forman parte del Equipo de redes sociales del Partido Popular en Galicia y de sus tweets se desprende que disfrutan de una buena amistad. Equipo__3

Este tweet fue enviado a su llegada a Madrid el 11 de Mayo,Equipo__1acuando se reunieron en la sede del Partido Popular con Pablo Casado para plafinicar la estrategia en redes sociales para las elecciones del 26J. En este otro tweet vemos a varios integrantes del equipo de redes sociales del PP de Galicia (@Edu5n, @LucasAuriens, @David10Nieto, @taniadeois y @ManuelAntonioFd. El más veterano de ellos es Manuel Antonio Rodriguez Piñeiro, a la derecha.Equipo__2Pensamos que estas personas, compañeros de @ManuelAntonioFd en el activismo de partido en Twitter, saben lo que hacen cuando retuitean a los perfiles falsos del PP de Lugo, y esos centenares de RTs podrían ser parte de la estrategia del equipo de redes sociales del PP gallego.

Ese mismo día, David Diez Nieto (@David10Nieto) tuvo oportunidad de saludar a una persona que admira: “el gran Andrés Cano”, cuya última red de casi 50 perfiles falsos sigue funcionando con normalidad con las aparentes bendiciones de @TwitterSpain después de llevar denunciada varios meses.ElGranCanoCerramos ya estas líneas dedicadas a los nuevos influencers gallegos con otro tweet que refleja las buenas relaciones que mantienen estos jóvenes integrantes del Equipo de Redes del PP de Galicia con su compañero, el Vicesecretario de Nuevas Tecnologías del Partido Popular de Lugo.buena_relacion

CARGOS DEL PARTIDO POPULAR

Estas personas, además de tener cargos públicos (un alcaldesa, diputado, alcalde) o dentro del Partido Popular (Presidenta, Vicesecretario) pertenecen al entorno de redes sociales del PP gallego.

cargos_pp1Todos ellos (excepto quizá la presidenta) pertenecen al equipo de redes sociales, al igual que los jóvenes que catalogamos como “activistas” en el punto anterior. Son pues, compañeros de los mismos, y van a los mismos congresos y jornadas de redes sociales. Estos son unos ejemplos de los RTs que estas personas hicieron sobre las cuentas de perfil falso del PP de Lugo. En la segunda columna se muestra el usuario que emitió el retweet.RTs_ejemplo1RTs_ejemplo2RTs_ejemplo3No es posible decir que todos estos RTs son fruto de la casualidad. Al contrario, la mayoría de ellos se hicieron entre el 21 y el 23 de mayo en los que nos parece una operación para mover los hashtags #OurenseAFavor, #LugoAFavor y #FeijooEnCamiño y en la que todo indica que participarían, además de los jóvenes del punto anterior, los cargos populares Manuel Antonio Fernández Piñeiro, Jaime de Olano Vela, Ovidio Rodeiro Tato y Elena Candia López. Los siguientes tweets reflejan la implicación de estas personas en el ámbito de redes sociales del partido.

tweet1:  11-07-2016 reunión de RRSS del PP de Lugo (Elena Candia, Ovidio Rodeiro, Manuel Antonio Fernández Piñeiro)11-07-16_nnxxlugotweet2: 08-05-2016 en el XVI congreso del PP de Galicia, equipo de redes sociales. (Jaime de Olano y David Diez Nieto)08-05-16 XVIcongresotweet3: 07-05-2016 en el XVI congreso del PP de Galicia (Ovidio Rodeiro, Tania de Ois, David Diez Nieto, @LucasAuriens, Alejandro Nuñez)tweet3 07-05-16tweet4: 15-05-2016 Elena Candia agradece la labor del equipo de redes sociales, comenta Jaime de Olano.jaimedeolano_elenacandia

tweet5: 03-05-2016 Cerrando últimos flecos en redes sociales (Tania de Ois, Manuel Antonio Fernández Piñeiro, Ovidio Rodeiro, David Diez Nieto, @LucasAuriens)tweet5

tweet6: Pensamos que @ManuelAntonoFd tiene una relación especial con @jaimedeolano, diputado por Lugo en el Congreso, compañero del equipo de redes del Partido Popular en Galicia.tweet_jaimedeolano_manuelantoniofdcandidatos_ppdeg_lugoJaime de Olano también es concejal en la localidad de Viveiro (Lugo), lo que podría explicar la presencia de la cuenta oficial @ppviveiro en el grupo de Hootsuite emitiendo junto a los perfiles falsos, entre los cuales se encuentra la cuenta @mateolugo08 que podemos ver en esta conversación ficticia con Jaime de Olano.mateolugo08_apoyo_a_jaimedeolanoHemos encontrado que esta misma cuenta @mateolugo08 parece sentir una especial admiración por @jaimedeolano, lo cual se concreta en tweets como estos en los que se reproducen citas del político de Viveiro:mateolugo08_jaimedeolanoEn septiembre de 2015 Jaime de Olano expresaba su ilusión por encontrarse con “uno de los más grandes de las RRSS” que no podía ser otro que @ANDRES_CANO42, conocido por los lectores de este blog. En esa fecha estaba reciente el trabajo “Las trampas éticas del Partido Popular en Twitter” donde quedaba patente la relación reincidente de @ANDRES_CANO42 con una red de cuentas falsas, alguna de ellas utilizando la imagen de personas fallecidas. Pensamos que es difícil que Jaime de Olano, perteneciente al entorno de redes sociales, lo ignorase. jaimedeolano_andres_cano42

Las cuentas que aparecen retuiteando a los perfiles falsos de Lugo, aunque inicialmente las separamos en tres categorías (cuentas de partido, activistas y cargos populares), corresponden a miembros del equipo de redes del Partido Popular en Galicia y a las cuentas de partido que gestionan algunos de ellos. Vemos probable que todos ellos estén participando en una misma estrategia de redes sociales que incluye las trampas con perfiles falsos.

 

7. ¿Estrategia de partido?

Las cuentas de perfil falso del PP de Lugo podrían estar siendo utilizadas por algunos de los miembros del equipo de redes para generar conversaciones ficticias. El hecho de que se repitan estas malas prácticas indica que podemos estar ante una estrategia de partido en Galicia. Los miembros del equipo de redes que aparecen conversando con las cuentas de perfil falso son: Tania de Ois (@taniadeois), Eduardo José Robles Rodriguez (@Edu5n), Jaime de Olano Vela (@jaimedeolano) y Manuel Antonio Fernández Piñeiro (@ManuelAntonioFd).

conversacion ficticia 1: Tania de Ois. Se critica al socialista José Ramón Gómez Besteiro mediante tres perfiles falsos. Finalmente se une @taniadeois. El hecho de que su único comentario sean cinco emojis sonriendo hace pensar que es un mensaje de aprobación dirigido hacia la persona que encadenó tres perfiles falsos en una conversación ficticia, presumiblemente su compañero de redes @ManuelAntonioFd.conversacion_ficticia__1_taniadeois

conversacion ficticia 2: Eduardo José Robles. En apoyo a uno de los perfiles falsos, criticando al @PSOE y @jrgomezbesteiro.conversacion_ficticia__1_edu5nconversacion ficticia 3: Eduardo José Robles. Dos perfiles falsos defienden frente al BNG (Bloque Nacionalista Gallego) la gestión de los populares en la Diputación de Lugo. Eduardo se une al engaño.conversacion_ficticia__2_edu5nconversacion ficticia 4: Jaime de Olano participa en esta conversación con un perfil falso para criticar al BNG. El transfondo parece ser la moción de censura que hubo en la Diputación de Lugo en octubre de 2015.conversacion_ficticia__4_jaimedeolanoconversacion ficticia 5: Tania de Ois critica a @jrgomezbesteiro (PSOE) conversando con una cuenta troll.conversacion_ficticia__5_taniadeoisconversacion ficticia 6: Tania de Ois se une al perfil falso en los elogios a la gestión de la Diputación de Orense y aprovecha para hacer lo mismo con la presidenta del Partido Popular de Lugo, Elena Candia.conversacion_ficticia__6_taniadeoisconversacion ficticia 7: Manuel Antonio Fernández Piñeiro se apoya presumiblemente a sí mismo mediante un perfil falso.conversacion_ficticia__7_manuelantoniofd

conversacion_ficticia 8: Manuel Antonio Ferńandez Piñeiro ve confirmadas sus afirmaciones por un perfil falso para que el medio de comunicación @ondacerolugo lo perciba como una opinión de apoyo al cargo popular.conversacion_ficticia_9

conversacion ficticia 9: Tania de Ois apoya a un perfil falso en sus críticas hacia el dirigente socialista @jrgomezbesteiro.conversacion_ficticia__8_taniadeoisPensamos que estas personas con preparación en redes sociales están siguiendo una estrategia basada en la utilización engañosa de cuentas con perfil falso para beneficiar al Partido Popular.

 

8. Lanzamiento del hashtag #MondoñedoAFavor

El 24 de junio, finalizando ya la campaña electoral de las últimas elecciones del 26J, todas estas cuentas de perfil falso fueron utilizadas para lanzar el hashtag #MondoñedoAFavor. Mondoñedo es una localidad de la provincia de Lugo, donde precisamente es alcaldesa la presidenta del Partido Popular en dicha provincia, Elena Candia López.elenacandia_mondonedo

Más de 400 tweets fueron emitidos desde cinco de las cuentas de perfil falso con el hashtag #MondoñedoAFavor. Con la herramienta Gephi hemos visualizado los retweets con el fin de averiguar qué usuarios fueron retuiteados por los perfiles falsos. Debían ser personas y cuentas de confianza, y el resultado no fue en absoluto sorprendente: las personas más retuiteadas fueron Manuel Antono Fernández Piñeiro y Jaime de Olano Vela, junto a las cuentas oficiales de paritdo que controlan.mondonedoafavor

Los tweets representados en el gráfico se pueden consultar aquí.

Todo indica que Manuel Antonio Fernández Piñeiro y Jaime de Olano Vela decidieron lanzar el hashtag #MondoñedoAFavor, para lo cual ellos mismos generaron decenas de tweets con dicho hashtag que se pueden consultar aquí y aquí. Las cuentas de perfil falso se encargaron de los retweets.jaimedeolano_mondonedoafavormanuelantoniofd_mondonedoafavor

Los indicios que hemos encontrado sugieren que la estrategia de redes sociales del Partido Popular en Lugo se está basando en la utilización de las cuentas oficiales @PPdeLugo, @ppviveiro y @nnxxmonforte junto a una serie de cuentas de perfil falso que son utilizadas para retweets masivos, lanzamiento de hashtags, generar conversaciones ficticias y en ocasiones acciones de trolleo.

 

9. Conclusión

Indudablemente nos hemos dejado cosas y seguramente faltan cuentas de perfil falso que no hemos detectado. Sin embargo pensamos que este análisis servirá como muestra de que no se está jugando limpio en Twitter por una parte de los especialistas en redes del Partido Popular de Galicia. En el ámbito lucense hemos comprobado cómo de manera continuada se están utilizando diversos dispositivos como Android, iPhone, iPad, PC y herramientas especializadas como Hootsuite para administrar una serie de cuentas de perfil falso dedicadas al trolleo y a la emisión de spam político.mafp-y-jovConsideramos preocupante el hecho de que algunas de las personas del Equipo de Redes del Partido Popular en Galicia (una de ellas diputado en el Congreso) no tengan reparos en mostrar su admiración hacia quien de manera reincidente hace trampas con decenas de cuentas falsas. No debía ser necesario recordarles a los políticos del partido más votado en Galicia que utilizar cuentas de perfil falso para atacar a adversarios políticos y en beneficio propio está mal y es hacer trampa. También es un engaño hacia los usuarios de Twitter, a los que se quiere persuadir mediante técnicas de spam para orientar el sentido de su voto.Galicia por arriba de todoPensamos que alguien debería pedir la opinión de la presidenta del Partido Poplar en Lugo (Elena Candia López), de su Vicesecretario de Nuevas Tecnologías (Manuel Antonio Fernández Piñeiro)  y del diputado Jaime de Olano Vela (@jaimedeolano) sobre este engaño continuado que se está llevando a cabo hacia los usuarios de Twitter. Desde nuestro punto de vista la solución a estas actitudes tramposas por parte de algunas personas y partidos, pasa necesariamente por que @TwitterSpain deje de mirar para otro lado y abandone la permisividad (o carta blanca, según se mire) hacia los spammers políticos en Twitter.

En la segunda parte de este análisis nos centraremos en algunos de estos nuevos influencers de la escena popular gallega cuyo ascenso podría estar impulsado por la utilización de redes propias de cuentas de perfil falso, resultado quizá del mal ejemplo que reciben de sus compañeros más veteranos.

En este blog tratamos de documentar las trampas que se llevan a cabo desde redes de cuentas de perfil falso en Twitter, y en algunas ocasiones damos nuestra opinión sobre quiénes pensamos que son los posibles administradores en base a indicios sólidos resultado del análisis de los tweets extraidos a través de la API. Sin embargo es Twitter Spain (@TwitterSpain), al disponer de los datos de conexión, quien está capacitado para responder sobre si un usuario determinado está utilizando perfiles falsos.

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Ciberactivismo y redes de bots en el debate a cuatro del 13J

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El pasado 13 de junio tuvo lugar el debate a cuatro entre los candidatos de los cuatro principales partidos a la presidencia de Gobierno en España en las elecciones del 26 de junio. Dicho debate fue emitido por 17 cadenas de televisión y seguido sobre todo a través de La Sexta, TVE, Tele5 y Antena3. En Twitter el hashtag con más actividad fue #debate13j (se incluyen también sus variantes #Debate13j, #Debate13J y #debate13J). Con menos repercusión se utilizaron los hashtags propuestos por las cadenas de televisión, que juntos sumaron aproximadamente el 20% de los tweets.Gr_PiePara visualizar de manera gráfica las diferentes comunidades que aparecen al representar los retweets efectuados durante el debate son muy recomendables los artículos Los debates en las teles y Debate a cuatro colores de la investigadora Mari Luz Congosto.  En ellos se puede apreciar el poco peso que tuvieron los hashtags promovidos por las televisiones así como visualizar las relaciones entre las comunidades de usuarios de Twitter asociadas a los distintos partidos políticos.

En el presente trabajo se analizarán los tweets emitidos con motivo del debate a cuatro poniendo el foco en el fenómeno del ciberactivismo y las redes de bots. Estos dos fenómenos tienen un efecto similar en los timelines en cuanto a que distorsionan el carácter espontáneo de las opiniones y apoyos que se leen en Twitter, aunque entre ellos hay una gran diferencia: el ciberactivismo es lícito, pero las redes de bots son un engaño.

  • ciberactivismo: es una opción totalmente lícita tomada por usuarios reales de la red social que deciden implicarse en la promoción de su ideología, y también entrarían las cuentas de partido. El efecto del ciberactivismo es la aparición de cuentas desde las que se lanzan gran cantidad de tweets, en algunos casos de manera excesiva. En ocasiones se crean cuentas con perfil falso desde las que se emiten tweets de manera masiva, las cuales no deben considerarse ciberactivismo. ¿Donde está el límite a partir del cual termina el ciberactivismo y comienza el spam?
  • redes políticas de bots: aunque estrictamente el término bots denotaría automatización, de manera coloquial se denomina así cuando una persona o un partido gestiona varias cuentas de perfil falso (pueden ser cientos) para lanzar propaganda como si fuesen opiniones de personas reales y también para atacar a adversarios políticos. Estas redes son un engaño hacia los usuarios de Twitter que pensamos no está siendo debidamente combatido desde @TwitterSpain.

Aunque ya han pasado varias semanas desde la celebración del debate, creemos que un hashtag como #debate13j que ha movilizado a cientos de miles de tuiteros es una buena ocasión para el análisis del ciberactivismo en España, ya que pensamos que los debates en campaña electoral hacen que los partidos políticos movilicen todos sus activos en redes.

indice2

 

1. Detección de ciberactivismo durante el debate

El hashtag #debate13j

Con el hashtag #debate13j se emitieron la mayor parte de los tweets referentes al debate, cuya distribución en el tiempo estuvo centrada en la noche del 13 al 14 de junio y fue esta:G_#Debate13j_3dLa mayoría de las emisiones se produjeron durante la celebración del debate y en las horas posteriores, observándose al día siguiente el normal rebote de retweets que se fue atenuando lentamente. El total de tweets emitidos con el hashtag #debae13j fue de más de 1.335.000 (incluyendo los retweets), llegándose a alcanzar en algunos momentos los 10.000 tweets por minuto.G_#Debate13j_4En color verde claro está resaltado el tiempo que duró la emisión del debate, que tuvo lugar entre las 22:08h del día 13 y las 00:29h del día 14. Es significativo que durante la retransmisión se emitieron unos 977.000 tweets, que constituyen un 73% del volumen total del hashtag. Gran parte del resto se emitió durante las horas siguientes a la finalización del evento, quedando únicamente para los días posteriores un eco en forma de retweets que se va apagando lentamente.

Separación de tweets y retweets

Para intentar analizar el comportamiento de la audiencia es conveniente diferenciar los tweets de los retweets. Normalmente utilizamos la palabra ‘tweets’ de manera genérica para referirnos conjuntamente a tweets y retweets, aunque en este caso llamaremos tweets sólo a aquellos que no son retweets. En el contexto del debate, los tweets contienen las opiniones de quien los emite, y los retweets muestran las afinidades y simpatias de la audiencia.G_#Debate13j_5Obsérvese cómo durante los descansos (franjas de color verde más oscuro) por una parte aumentan los retweets (el tiempo de la pausa es aprovechado por los usuarios de Twitter para mirar el timeline y retuitear) y por otra parte desciende el número de tweets (durante esos minutos no hay aconteciimientos nuevos que comentar). Como resultado el porcentaje de tweets, que durante el debate supusieron únicamente entre un 20% y un 30% de los retweets, cae a niveles cercanos a un exiguo 10% de estos. G_porc_tweets

Tuiteo masivo

Hay un número considerable de personas que simpatiza con determinada ideología o partido y que en ocasiones incrementan su actividad en Twitter hasta el punto de ejercer como ciberactivistas. A ellos hay que sumar las cuentas utilizadas por los propios partidos políticos para lanzar masivamente su propaganda. El resultado del ciberactivismo y las cuentas de partido es un tuiteo masivo que se suma a las emisiones del resto de usuarios de Twitter. Para ver en qué medida afectaron al hashtag #debate13j, se ha representado la cantidad de tweets (incluyendo retweets) por minuto (color azul) así como la cantidad de cuentas desde las que se emitieron (color verde). Dividiendo la segunda cantidad entre la primera se obtiene la evolución del porcentaje de cuentas únicas durante el tiempo que duró la retransmisión. Es decir, hemos llamado % de cuentas únicas a la proporción que suponen en cada período considerado (cada minuto) el número de cuentas emisoras sobre el total de tweets emitidos por ellas.cuentas_unicas3En el gráfico de la derecha se observa que al comenzar el debate el porcentaje de cuentas únicas sobre el total de tweets emitidos baja hasta cerca del 70%, manteniéndose durante toda la retransmisión en niveles próximos al 75%. Si hacemos estos mismos cálculos pero separando los retweets de los tweets vemos que hay diferencias según se considere unos u otros.cuentas_unicas_desglose1Se observa que el tuiteo masivo se dedicó sobretodo a la emisión de retweets, haciendo que el porcentaje de cuentas únicas de los RTs caiga a veces por debajo del 70% de los retweets emitidos. Sin embargo para los tweets este porcentaje se mantiene en niveles de un 95%, llegando a veces al 98%.

Eliminando tweets masivos

Si se quiere obtener una aproximación a la opinión espontánea de la gente es necesario filtrar la mayor parte de los tweets y retweets emitidos por ciberactivistas y cuentas de partido. Por ello se han dejado de contabilizar las emisiones de las cuentas que cumplan una de estas dos condiciones:

  • han emitido durante la retransmisión del debate más de 50 tweets, incluyendo RTs (aproximadamente uno cada tres minutos)
  • han retuiteado a alguna de las cuentas de los principales partidos: @PPopular, @ahorapodemos, @PSOE, @CiudadanosCs, @iunida, (y también @compromis, @En_Marea, @Equo, @vox_es, @UPYD aunque la repercusión de los tweets de estas otras formaciones fue menos relevante). Aquí no se incluyen a las cuentas que hayan emitido 5 tweets o menos durante el debate.

La cuenta más activa durante el debate emitió 682 tweets, y hubo 1.136 cuentas que emitieron más de 100 tweets. Después de eliminar los tweets procedentes de cuentas ciberactivistas y de tuiteo masivo quedan 602.239 tweets (un 45% del total del hashtag) sobre los que se vuelve a hacer el análisis. Ahora el porcentaje de cuentas únicas durante el debate ha subido al 90% (cuadro de la derecha). cuentas_unicas_descontado_tuiteo_masivo1

¿Qué momentos llamaron más la atención de la audiencia?

Una vez depurada la base de tweets para minimizar el impacto del tuiteo masivo, trataremos de encontrar los momentos que causaron más impacto en la audiencia del debate.

Se da la circunstancia de que durante los momentos de mucha espectación la audiencia ralentiza su actividad en Twitter y disminuyen tanto el número de tweets como el de retweets. Cuando pasa el momento culminante ocurre lo contrario y se disparan las emisiones de tweets comentando los últimos acontecimientos seguidas por los correspondientes retweets. El primer gráfico representa los tweets y retweets durante el debate una vez descontado el tuiteo masivo. Se han marcado en rojo los momentos de más espectación, En el segundo gráfico están representados los tweets en bruto sin descontar ninguno.G_TipoTw_comparativaEn ambos casos los momentos de mayor espectación coinciden. El tuiteo masivo, basado en retweets, no ha modificado los momentos de mayor atención por parte de la audiencia, estos marcados por la emisión de tweets. Al contrario, el ciberactivismo parece estar siguiendo el debate y emitiendo bajo los mismos patrones que el resto del público.

¿Cuándo fue el momento culminante?

Hubo varios instantes que llamaron la atención a la audiencia. Quizá el momento culminante en cuanto a espectación inicial y posterior incremento de emisiones fue el que tuvo lugar a partir de las 23:38h dentro del bloque dedicado a la corrupción, cuando Albert Rivera acusó a Pablo Iglesias de recibir dinero de Venezuela. La media de tweets subió a cerca de 3.000 tweets/minuto y la de retweets a 8.000 retweets/minuto.MomentoCulminante

¿Cuáles fueron los tweets más retuiteados?

La mayoría de los tweets que más éxito tuvieron fueron de contenido humorístico o sarcástico. Hemos calculado el ranking de los tweets más retuiteados durante el debate, y a continuación lo hemos vuelto a calcular, pero esta vez sin contabilizar el tuiteo masivo (el criterio empleado fue el descrito más arriba) con el fin de compararlos. En los cuatro primeros puestos no hubo cambios; el ciberactivismo no logró desbancarlos de su posición. Todos ellos tuvieron éxito debido a su gancho humorístico.tweets_1-4

Los hashtags de las televisiones

Como se dijo en un principio, los hashtags propuestos por las televisiones se utilizaron de manera minoritaria si los comparamos con el hashtag más utilizado #debate13j. Frente al máximo de 10.000 tweets por minuto (incluyendo retweets) de este hashtag, en las televisiones tenemos máximos aproximados de 2.000 tweets/minuto (La Sexta), 600 tweets/minuto (Antena 3), 200 tweets/minuto (TVE) y 170 tweets/minuto (Tele 5).

Hemos representado graficamente la evolución de tweets (verde oscuro) y retweets (verde claro) para cada cadena.televisiones1

LA SEXTA

El gráfico que sale para el hashtag #13jdebateL6 es bastante parecido al obtenido anteriormente para #debate13j. La cantidad de retweets se mantiene también siempre por encima del número de tweets emitidos y aparecen bien marcadas las dos pausas de 10 minutos que hubo durante el debate. El ciberactivismo de Izquierda Unida logró posicionar cuatro de los tweets de @iunida entre los más retuiteados (posiciones 5, 6, 7 y 8 del ranking).

ANTENA 3

Llama la atención la gran diferencia entre cantidad de tweets y de retweets, estos últimos enormemente sobredimensionados. La explicación tiene que ver con el hecho de que el hashtag #13jdebateA3 tuvo muy poco seguimiento, y fue literalmente tomado por el ciberactivismo de Izquierda Unida en lo que a RTs se refiere. A pesar de presentarse en la coalición Unidos Podemos, IU tiene un equipo propio de redes sociales, y cuenta también con un ciberactivismo muy efectivo. El 84% de los retweets en este hashtag lo fueron sobre tweets de IU (@iunida). Los 36 tweets más retuiteados en este hashtag son todos de @iunida, colocando además 47 de los 50 primeros. Ese día los tweets lanzados desde @iunida inclluían tres de los hashtags que se estaban utilizando: el principal (#debate13J) y los correspondientes a La Sexta y Antena 3.iunida1Cuanto menos voluminoso sea el hashtag, más efectivo sobre él es el tuiteo masivo de los ciberactivistas, y el discreto hashtag de Antena 3 fue arrasado por los más de 21.000 RTs sobre tweets de @iunida.

TVE y TELE 5

Sus hashtags, al igual que el de ANTENA 3 si descontamos el ciberactivismo de IU, tuvieron poco seguimiento y así lo reflejaron los gráficos de tweets y retweets.

Las emisiones totales sobre el hashtag más utilizado, #debate13j, llegaron en algún momento a los 10.000 (tweets+retweets) por minuto. El tuiteo masivo ciberactivista durante el debate tuvo cierta importancia, llegando al comienzo del mismo a casi el 30% de los tweets emitidos sobre dicho hashtag. Estas emisiones procedentes del ciberactivismo estuvieron compuestas en su mayor parte por retweets. El tuiteo masivo no llegó a afectar al ranking de los cuatro primeros tweets más retuiteados durante el debate, que fueron en todos los casos en clave de humor.

 

2. Comparando los ciberactivismos

Este apartado pretende ser una fotografía del ciberactivismo puesto en juego durante el debate y que puede servir para hacerse una idea de las peculiaridades del tuiteo masivo favorable a cada partido.

Con la finalidad de intentar analizar y comparar la actividad de los simpatizantes de los distitntos partidos hemos tomado los retweets sobre las cuentas oficiales de los mismos (@PPopular, @PSOE, @ahorapodemos, @CiudadanosCs, @iunida), que tuvieron lugar durante el debate y que incluyeron el hashtag #debate13j. Se han representado gráficamente para cada cuenta oficial de partido los pares: nº de retweets recibidos (eje y) y nº de cuentas que los lanzaron (eje x). Además de los cuatro principales (PP, PSOE, PODEMOS y Ciudadanos) se ha incluido también a Izquierda Unida por la importancia de su actividad ciberactivista.retweets_sobre_cuentas_de_partido3La cuenta de Izquierda unida fue la cuenta de partido que más retweets recibió durante el debate con diferencia (39.495) enviados desde 19.016 cuentas. Ambas cifras son considerablemente superiores las del resto de los partidos y podría significar que la militancia de Izquierda Unida es con diferencia la más activa en Twitter. La segunda posición la ocupa PODEMOS con 23.842 retweets enviados desde 7.281 cuentas. El resto no llegaron a las 4.000 cuentas y aparecen agrupados a la izquierda del gráfico con un número de RTs de 21.386 (PSOE), 19.841 (PP) y 15.514 (Ciudadanos).

Los usuarios que retuitearon a las cuentas de partido que se están analizando, también emitieron otros tweets y retweets durante el debate utilizando el hashtag #debate13j. Por tanto otro dato a tener en cuenta es el número medio de tweets (incluyendo RTs) emitidos por esos usuarios. El tamaño de cada uno de los cinco círculos de que se compone el gráfico (uno por cada partido) viene dado en función del número medio de tweets emitidos por los usuarios que retuitearon a las cuentas oficiales de los partidos durante el debate. Los usuarios que retuitearon a PP y PSOE son los que más tweets de media emitieron durante el debate, con 28.1 y 27.2 tweets de media respectivamente. En las posiciones tercera y cuarta figuran los partidarios de PODEMOS (21.4) y Ciudadanos (17.7) y finalmente los de Izquierda unida, con 13.1 tweets emitidos de media durante el debate.

Para intentar aproximarnos al ciberactivismo más activo de cada partido, haremos el mismo ejercicio contabilizando ahora solamente las emisiones de los usuarios que han emitido más de 50 tweets (incluyendo RTs) conteniendo el hashtag #debate13j y volveremos a construir el gráfico anterior.retweets_sobre_cuentas_de_partido_mas_de_50Al considerar sólo los usuarios más activos del ciberactivismo (más de 50 tweets emitidos durante el debate), las cuentas oficiales que más RTs obtienen son ahora las de PSOE (11.658), PP (10.496) y PODEMOS (10.430), recibiendo menos IU (6.515) y Ciudadanos (5.400). Si miramos el número medio de tweets emitido durante el debate por el ciberactivismo más activo de cada uno de los partidos tenemos primero a PP (100.4) y PSOE (99.4), seguidos de Ciudadanos (90.6), PODEMOS (90.4) y IU (87.7).

Se plantea ahora la pregunta de qué porcentaje de los retweets totales dependen de este ciberactivismo más activo que ha emitido más de 50 tweets durante el debate. Haciendo los cálculos tenemos: PSOE (54,71%), PP (52,90%), PODEMOS (43,74%), Ciudadanos (34,80%) y IU (16,49%). Llama la atención el caso de Izquierda Unida, cuya cuenta oficial ha recibido bastantes más retweets que los demás y que sin embargo sólo una pequeña parte procede del ciberactivismo más activo.

A continuación vamos a volver a visualizar los mismos datos de partida consistentes en los retweets recibidos por las cuentas oficiales de cada partido durante el debate, pero presentando los datos en forma de una curva en la que cada punto de la misma representa el volumen de tweets que han sido emitidos por usuarios que lanzaron (usando el hashtag #debate13j) más de un número determinado de tweets. A modo de ejemplo hemos señalado con una línea vertical de color verde los retweets emitidos sobre la cuenta oficial de cada partido por usuarios que lanzaron 50 o más tweets. Se puede comprobar que los valores resultantes son justamente los obtenidos en el apartado anterior.comp1aEsta forma de visualizar los datos tiene la ventaja de que permite conocer los retweets asociados para cualquier valor (no sólo 50) de tweets totales emitidos por los usuarios. Es interesante fijarse en el punto de partida de cada curva, que indica la cantidad total de retweets recibidos por cada una de las cuentas oficiales, desde los 15.514 de @CiudadanosCs hasta los 39.495 de @iunida. Pero como lo que pretendemos es comparar los diferentes ciberactivismos entre sí es necesario expresar el eje y en porcentaje sobre el total de retweets que recibió cada una de las cuentas oficiales de los cinco partidos.comp_porcentajes1De esta forma estamos ya en condiciones de comparar la actividad estimada de los ciberactivismos de estos cinco partidos utilizando los retweets hacia las cuentas oficiales de los mismos (@PPopular, @PSOE, @ahorapodemos, @CiudadanosCs y @iunida). Cuanto más alejada está una curva de los ejes de coordenadas mayor será peso del tuiteo masivo sobre los RTs recibidos por la cuenta oficial del partido político que representa. La sorpresa en este caso viene dada por el ciberactivismo de Izquierda Unida, que aunque es el más importante en volumen de cuentas y de tweets lanzados, también es el que menos abusa del tuiteo masivo lo que sugiere que detrás habría una amplia base social de militantes o simpatizantes. El orden en que quedan situados los otros cuatro partidos, (Ciudadanos, PODEMOS, PP y PSOE) es coherente con el análisis publicado el pasado mes de junio sobre el apoyo recibido por sus cuatro líderes en Twitter.

 

3. Detección de redes de bots

Quienes se dedican al uso de cuentas con perfiles falsos con objeto de intentar modificar la opinión (y en última instancia el voto) de los usuarios de Twitter, no desaprovecharon un evento como el debate a cuatro para introducir su spam político. Se ha examinado el hashtag #debate13j en busca de redes de perfiles falsos, y también los utilizados por las televisiones (#13jdebateL6, #eldebateT5, #deb4tetve y #13jdebateA3).

La red de Andrés Cano Bonillo (PP)AndresCano_Linkedin

Una vez más hemos de hablar de esta red de más de 40 cuentas de perfil falso utilizadas para beneficiar al Partido Popular, tratada extensamente en este enlace, y que lleva emitidos más de 355.000 tweets de spam desde febrero de 2016 en que comenzaron a ser creadas las primeras cuentas.rcred_ac3Han pasado casi tres meses desde que fue denunciada sin que @TwitterSpain suspendiese las cuentas ni actuase contra quien las utiliza, permitiendo que continuase el bombardeo de spam durante la precampaña y campaña electoral. A día de hoy la red sigue activa, incumpliendo las reglas de la red social.

Las cuentas del influencer del Partido Popular de Cataluña, Andrés Cano (@andres_cano42) atacaron el hashtag #Debate13j mediante el lanzamiento de 451 retweets de 11 de los tweets de Andrés. El ataque duró 10 minutos y tuvo lugar a las 01:02 del día 14, media hora después que terminase el debate y momento en que muchos usuarios de Twitter estaban pendientes de dicho hashtag. Cada uno de estos 11 tweets de @andres_cano42 fue retuiteado 41 veces por los bots.tweetsACejemplo_red_acCon esta actividad de perfiles falsos no solo se persigue un objetivo de llegar con el spam político a los posibles votantes, sino también incrementar las estadísticas del candidato Mariano Rajoy con 451 menciones más, uno de los indicadores tenidos en cuenta como medida de la reputación. Esta red sigue activa.

 

La red de José Miguel Bella Pérez (PODEMOS)jmiguelbella1

José Miguel Bella (@jmiguelbella) es una persona que se autodefine como indignado e identificado con el fenómeno del 15M y con la PAH (Plataforma de Afectados por la Hipoteca) . En Twitter hace tiempo que cruzó el límite del ciberactivismo, creando una red de 17 cuentas con perfil falso que gestiona sobretodo a través de la aplicación Hootsuite y que lleva emitidos más de 38.000 tweets disponibles en este enlace. En esta información de 2015 figura como perteneciente al círculo PODEMOS de Altea (Alicante).

Como medida de precaución el nombre de usuario de las cuentas es modificado en ocasiones. Sin embargo gracias al user_id que las identifica es posible seguirles el rastro. cuentas_red_jmbella1Como ejemplo de los frecuentes cambios de nombre, la cuenta @preguntaarajoy, que anteriormente tuvo por nombres @constituyente__ y @101010a6, ha sido cambiada a @_HazteVisible_ mientras preparamos este trabajo.

La red se creó en septiembre de 2015 y tuvo mucha actividad en la campaña electoral del 20D. A partir de principios de febrero y hasta finales de mayo de 2016 pasó por un período de poca actividad, que se reanudó para la campañá electoral del 26J. Actualmente la mayoría de las cuentas de esta red vuelven a pasar por un estado de cuasi letargo.Actividad_red_jmb1Esta red de bots hace de altavoz de las opiniones de José Miguel Bella y el spam emitido consiste casi exclusivamente en tweets idénticos a los de @jmiguelbella. Con dicho spam se intenta influir en los usuarios de Twitter a favor de un cambio político posicionándose a favor de PODEMOS. Es crítico con Partido Popular, PSOE, Ciudadanos, Izquierda Unida, e incluso a veces con PODEMOS por haber suavizado sus propuestas iniciales, llegando a acusarles de ser una copia del PSOE.tw_2_jmbDurante la campaña electoral del 26J la red de José Miguel Bella hizo campaña por UNIDOS PODEMOS, y con ocasión del debate a cuatro esta red atacó el hashtag #debate13j con 185 tweets idénticos y emitidos en el mismo instante que los de @jmiguelbella. En la siguente muestra puede comprobarse cómo @jmiguelbella emite los mismos tweets, en el mismo instante y a través de la misma aplicación que los perfiles falsos de la red.muestra_red_jmb_debate13jPor último este gráfico, que habla por sí solo, muestra la total coincidencia de los tweets emitidos por @jmiguelbella a través de Hootsuite con las emisiones de la red de bots utilizando la misma aplicación, durante un período de varios meses. Obsérvese la coincidencia de las pausas, y cómo los meses que la red estuvo parada @jmiguelbella dejó también de emitir por Hootsuite.coincidencias_hootsuiteLa cuentas de esta red deberían de ser suspendidas por @TwitterSpain o cerradas definitivamente por su propietario.

 

Las redes del PSOE de Andalucía

Recientemente hemos publicado un análisis que muestra la existencia de dos redes spam político utilizadas desde el entorno del PSOE en Andalucía en beneficio de la presidenta de la Junta de Andalucía, Susana Díaz. Son casi 80 cuentas que funcionan como dos redes de bots independientes. Los resultados de dicho análisis sugieren que los responsables son dos personas del PSOE andaluz, @iperea y @carbajo_herrera.perfilesEl siguiente diagrama de dispersión muestra el momento del ataque de los bots del PSOE andaluz al hashtag #debate13J. En color rojo se muestran los tweets lanzados simultáneamente.ataque_ps-aps-1Actualmente algunas de las cuentas han sido recicladas (se modifica su nombre de usuario e imagen de perfil, dejándola irreconocible) y muchas han sido protegidas.cuentas protegidasNinguna cuenta ha sido suspendida por @TwitterSpain a pesar de que llevan denunciadas desde el 11 de julio.

En todos estos casos los administradores de las redes de bots esperaron a que terminase el debate para lanzar su spam sobre el hashtag #debate13j. La proporción del spam de redes de bots sobre la cantidad de tweets emitidos relacionados con el debate fue baja, y pensamos que el impacto sobre los usuarios también.

 

4. Conclusión

Durante el debate que tuvo lugar el 13 de junio entre los cuatro candidatos hubo mucha participación por parte de los usuarios de Twitter. El #debate13j fue el hashtag mayoritariamente seguido por los tuiteros españoles (los datos extraidos ocupan casi 8 GB). Los simpatizantes y el entorno de los partidos políticos se volcaron en apoyar a sus candidatos, lo que supuso una buena oportunidad para avanzar en el estudio del ciberactivismo en España. El tuiteo masivo procedente del ciberactivismo de los distintos partidos fue abundante en retweets, proporcionando menciones para los candidatos. Algunos tweets de Izquierda Unida consiguieron colocarse en posiciones relevantes del ranking de los más retuiteados. También hubo después de la finalización del debate presencia de redes de perfiles falsos, quizá esperando sus administradores un momento más apropiado para hacer llegar su spam a los usuarios de Twitter.

 

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Trolls y redes de bots en el PSOE de Andalucía para beneficiar a Susana Díaz

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Desde el entorno del PSOE de Andalucía se están utilizando al menos dos redes de bots en beneficio de la presidenta de la Junta de Andalucía, Susana Díaz. Los indicios hallados en el presente análisis sugieren que sus responsables son dos personas del PSOE andaluz: Ismael Perea Fernández (@iperea) y José Carbajo Herrera (@Carbajo_Herrera) con la probable colaboración ocasional de un tercero, el militante socialista malagueño Miguel de la Rosa (@miguel_delarosa), si bien es posible que algunas de las personas más beneficiadas por los retuiteos de los bots sean conocedoras de las trampas que se están realizando.perfilesIsmael Perea es director general de la Red de telecentros Guadalinfo y experto en redes sociales, además de dirigente local del PSOE en Mairena de Aljarafe (Sevilla) y también aparece en este artículo sobre personas del PSOE imputadas. José Carbajo es un community manager del PSOE sevillano relacionado con Ismael Perea.RedGuadalinfo

Ambas redes están siendo utilizadas para:

  • mejorar prestigio e imagen de la presidenta de la Junta de Andalucía, Susana Díaz (@susanadiaz)
  • desprestigio de adversarios políticos: sobretodo PP y PODEMOS.
  • noticias positivas sobre la Red Guadalinfo, y  menciones al usuario @RedGuadalinfo en beneficio de Ismael Perea, director general de la Red Guadalinfo.
  • acciones de troleo sobre compañeros de partido del equipo de @sanchezcastejon utilizando algunos de los perfiles falsos de la red como trolls.
  • conversaciones ficticias elogiosas para Susana Díaz.
  • intereses particulares de @carbajo_herrera (ayuda para conseguir un viaje en un sorteo, protestas hacia su empresa de telefonía)
  • noticias positivas del grupo socialista del ayuntamiento de Mairena de Aljarafe (donde Ismael Perea es secretario de organización) y elogios a la gestión de su alcalde @_antonioconde.

antonioconde

El lector interesado en profundizar tiene disponibles aquí todos los tweets (casi 100.000) en formato csv. En las siguientes líneas hablaremos de ambas redes, y también expondremos los indicios que invitan a pensar que las personas antes mencionadas son las responsables de estas trampas. indice

 

1. LA RED PSOE-ANDALUCIA-1

Últimamente está siendo gestionada sobretodo a través de la aplicación Hootsuite, pero también desde iPhone y twitterfeed. Lleva emitidos más de 70.000 tweets. Hay varios aspectos a tener en cuenta:

Está integrada por cuentas que tienen una administración común

Es decir, una misma persona gestiona las emisiones de todas ellas, lo cual se hace evidente al comprobar que lanzan sus tweets de manera sincronizada. Eso significa que emiten todas en los mismos rangos temporales y por tanto están en silencio también al mismo tiempo. Una manera de mostrar esta sincronización es representando los tweets mediante diagramas de dispersión como el que viene a continuación. El eje horizontal representa el tiempo, y el eje vertical lo hemos asociado a la antigüedad de la cuenta que emite el tweet medida en días. Todos ellos son tweets emitidos mediante la aplicación Hootsuite.Admon comun1Cada linea de puntos horizontal representa la sucesión de tweets emitidos a lo largo del tiempo por cuentas de igual antigüedad. Cada línea vertical representan tweets emitidos simultáneamente por todas las cuentas de la red. En total son 40 cuentas que emiten al mismo tiempo. Haciendo zoom en cualquier punto del gráfico hasta quedarnos con una sóla de esas líneas podemos hacernos una idea de la cantidad de spam emitido por una red de estas características.ej1

La red está formada por tres tipos de cuentas

Nos encontramos ante una red integrada por cuentas de tres tipos: cuentas de perfil cedido, cuentas de partido y cuentas de perfil falso. Incomprensiblemente el administrador de esta red han cometido el error de mezclar varias cuentas de personas reales pertenecientes al PSOE (incluida en ocasiones la suya propia, como veremos) y algunas cuentas de partido, con otra serie de cuentas claramente de perfil falso. Todas ellas funcionando la mayor parte del tiempo como bots a través de Hootsuite,

cuentas de perfil cedido: personas como Maribel Moreno (@didaquit, se presentó en la lista del PSOE de Mairena de Aljarafe),  Diego Vázquez(@didacdvr, vocal del PSOE en el ayto. de Mairena de Aljarafe),  Gemma M.Gallardo (@_gemmagallardo, Diputación de Sevilla),  Cristina Toro (@_cristinatoro, vocal del PSOE en el ayto. del Mairena de Aljarafe) y Javier Gallego (@gallemalpica) todos ellos pertenecientes al PSOE andaluz, parecen haber cedido su cuenta para que un tercero emita a través de ella. Efectivamente, dichas cuentas tienen el nombre e imagen de perfil de personas reales, aunque la mayor parte de su actividad consiste en emitir de manera conjunta con el resto de las cuentas de la red. Todo indica que estas personas han cedido su perfil a los responsables de la red.perfiles_cedidoscuentas de partido: @Mairenapsoe (Mairena Socialista), @Mairenaldia (Mairena al día) y @_SanJeronimo (SocialistasS.Jeronimo) se identifica como cuentas de partido. cuentas_de_partidocuentas de perfil falso y de propaganda de partido, todas ellas funcionando como bots.cuentasComo curiosidad veremos cómo algunas de las imágenes de perfil han sido tomadas de fotografías de internet.

Para la cuenta @_marcos_lopez se utiliza como perfil la fotografía de Ramón Guillermo Aveledo, lider opositor venezolano, tomada de esta web.pf_marcos_lopezLa imagen de un joven Steve Jobs fue utilizada para hacer pasar por usuario real otro perfil falso de la red llamado @_lopezsarmientopf_lopezsarmiento

La red PSOE-ANDALUCIA-1 está formada por 40 cuentas que en la práctica funcionan como bots dentro de una red de spam político. Es significativo que aunque la mayoría son cuentas de perfil falso, algunas de ellas son cuentas de partido del PSOE en Mairena de Aljarafe (área metropolitana de Sevilla) y otras son perfiles cedidos por personas del PSOE de dicha ciudad. Un grave error por parte del administrador no haber separado ambas actividades.

 

2. ACTIVIDAD DE LA RED

Campaña de prestigio favorable a Susana Díaz

El objetivo principal que parece perseguir esta red es incrementar el prestigio y promocionar la figura de Susana Díaz. Al contabilizar cuáles son los usuarios más mencionados por la red, el usuario Twitter de la presidenta de la Junta de Andalucía es con mucho el situado en primera posición, con un 48%. Estamos hablando de más de 34.000 menciones al usuario @susanadiaz.MasmencionadosSon significativas también algunas de las cuentas más mencionadas, que nos indican el entorno de simpatías de la red. En esta otra imagen se comprueba de manera gráfica el esfuerzo realizado por el administrador de la red en promocionar a @susanadiaz. Es un nuevo diagrama de dispersión de las emisiones de la red durante el último mes, en el que se han coloreado de rojo los tweets que mencionan a @susanadiaz, y de azul a los que no lo hacen.diagrama_menciones_susanadiaz1

Las menciones a @susanadiaz sólo durante el tiempo reflejado en el diagrama anterior suman un total de 21.625, una cantidad inusualmente alta que muestra cuál es el principal objetivo de la red.

A continuación dos ejemplos de los múltiples tweets que promocionan a Susana Díaz, cada uno de ellos repetido por las 40 cuentas de la red. Son RTs hacia dos tweets de José Carbajo Herrera e Ismael Perea. Estas personas, como se verá más adelante, constituyen la mayor fuente de inspiración para la red.ej_sd_1ej_sd_2Llamamos nuevamente la atención sobre el hecho de que encontramos retuiteando el mismo tweet y en el mismo instante a cuentas de personas reales pertenecientes al PSOE sevillano junto con cuentas de perfil falso, todas ellas en el mismo grupo de Hootsuite.

Críticas hacia los adversarios del PSOE

Como hemos visto, la mayoría del spam de esta red está dedicado a promocionar a @susanadiaz. El resto en su mayor parte está formado por críticas hacia los adversarios del PSOE. El siguiente ejemplo consiste en un mismo tweet emitido al mismo tiempo por las 40 cuentas de la red con críticas hacia el lider del Partido Popular en Andalucía.ej3Este otro ejemplo muestra uno de los ataques hacia PODEMOSej4

Hemos visto cómo la red se utiliza en el envío simultáneo de spam tanto para promocionar la figura de la presidenta de la Junta de Andalucía, como para lanzar críticas hacia los partidos adversarios del PSOE. Sin embargo algunas de las cuentas de perfil falso están siendo utilizadas también en acciones de troleo.

 

3. CONVERSACIONES FICTICIAS Y ACCIONES DE TROLEO

Además de emitir su spam en forma de retweets de manera simultánea a través de Hootsuite, algunas de las cuentas de la red son empleadas para generar tanto conversaciones ficticias elogiando a Susana Díaz, como insultos y troleo hacia compañeros de partido. Es significativo que estas actividades se hacen desde dispositivo iPhone.

Conversaciones ficticias para elogiar de Susana Díaz

En las elecciones autonómicas de 2015 varios de los perfiles falsos de esta red fueron utilizados para mejorar la imagen de Susana Díaz mediante elogios en respuestas a sus tweets. Esta práctica se repitió desde entonces y todavía continúa: abundan frases como “eres la mejor”, “eres una gran socialista”, “nos inspiras”, “eres la esperanza de nuestra tierra”, “enorme Susana”, “gran andaluza”, “eres una gran mujer”, “andaluza de bandera”, “una mujer comprometida y honesta”. Sólo algunos ejemplos.conversaciones ficticias

Acciones de troleo

Cuando se manejan perfiles falsos siempre está presente la tentación de utilizarlos para decir a través de ellos lo que el administrador no se atreve a publicar en su cuenta personal. En este caso ha sido así, y es posible encontrar algunos ejemplos de cómo se está troleando contra sus propios compañeros de partido, en ocasiones recurriendo al insulto, mediante dos de estas cuentas: @ciudadano_rojo y @Tomas_Arena (actualización: esta última cuenta ha sido rebautizada como @balasdepetalos a raiz de la publicación de este informe, siendo modificada también su imagen de perfil).cuentas_para_troleo

En estos ejemplos se ilustra como los responsables de la red que nos ocupa, pertenecentes al PSOE de Andalucía y por tanto al bando de Susana Díaz, han troleado contra sus homólogos partidarios de Pedro Sánchez:

Ejemplo 1: en el contexto de esta discusión entre la cuenta @debilbaoM (pensamos que utilizada para el troleo por un militante del @psoedeandalucia aficionado del @fcbarcelona) y el ciberactivista Jesús Franco (@jesusfranco87) partidario de Pedro Sánchez, y  que tuvo lugar el 1 de diciembre de 2015, uno de los perfiles falsos de la red (@ciudadano_rojo) se sumó al troleo contra @jesusfranco87d1 Posteriormente se une al troleo la otra cuenta falsa @Tomas_Arenad2bLa discusión se prolongó durante todo el día. Esta vez la falta de respeto es hacia @LILLOTERESA