Varios investigadores muestran cómo programas sencillos que se hacen pasar por personas reales pueden dar forma a las interacciones en Twitter.
Es posible que ya te hayas encontrado con un 'robot de Twitter': un programa automatizado que quizás retuiteó algo que escribiste porque incluía ciertas palabras clave. O tal vez hayas recibido un mensaje desde una cuenta desconocida y al parecer controlada por un humano, para después hacer clic en un enlace y darte cuenta de que has sido engañado por un robot de spam.
En la actualidad, un grupo de investigadores independientes de Internet ha creado robots de Twitter más sofisticados, conocidos como 'robots sociales' ('socialbots', en inglés), que no solo pueden engañar a los usuarios haciéndoles creer que son personas reales, sino que también sirven como conectores sociales virtuales, acelerando la tasa natural de comunicación entre humanos.
El trabajo tiene su origen en las reuniones del Web Ecology Project, un grupo de investigación independiente centrado en el estudio de la estructura y dinámica del fenómeno de los medios sociales. El grupo comenzó por cuestionar las afirmaciones de los llamados 'consultores de medios', que aseguran poder hacer crecer las redes de Twitter de sus clientes, e incluso aumentar la interacción en línea entre una marca y los usuarios de Twitter.
"Hoy día puedes contratar a mucha gente que asegura ser muy buena a la hora de hacer interaccionar a las comunidades", afirma Tim Hwang, uno de los autores de un trabajo de investigación que describe los experimentos de Socialbot. Hwang y sus colegas se preguntaron, "¿Podemos medir ese tipo de afirmaciones?"
El Web Ecology Project configuró un experimento en el que equipos de investigadores compitieron por obtener el máximo provecho de las respuestas en Twitter. Puesto que no había ninguna regla contra la automatización del proceso, algunos equipos se dieron cuenta rápidamente de que podrían competir mejor usando robots.
Hwang y otros dos investigadores crearon su propia organización, llamada Pacific Social Architecting Corporation, para seguir estudiando y desarrollando robots sociales. Y crearon otro experimento para estudiar aún más interacción humano-robot, además de medir la capacidad de los robots sociales para ir un paso más allá y catalizar nuevas conexiones de humano a humano.
En otros experimentos, el grupo hizo un seguimiento a lo largo de 54 días de 2.700 usuarios de Twitter, divididos en 'grupos objetivo' de 300 personas creados al azar. Los primeros 33 días sirvieron como período de control, durante los cuales no se utilizó ningún robot social. Más tarde, durante el período experimental de 21 días, fueron activados nueve robots, uno para cada grupo objetivo.
Cada robot fue programado para realizar acciones simples como retuitear mensajes, y 'presentar' a un usuario humano a otro respondiendo a uno y mencionando a otro en el mismo mensaje.
De media, cada robot atrajo a 62 nuevos seguidores y recibió 33 tuiteos entrantes (menciones y mensajes retuiteados). Sin embargo, Hwang y sus colegas también encontraron que la actividad humano-humano cambió dentro de los grupos con la introducción de los robots. Observaron un aumento del 43 por ciento en el número de seguidores, en comparación con la media del período de control de todos los grupos. Sin embargo, uno de ellos mostró un incremento del 355 por ciento en este tipo de conexión, y se continuará trabajando para estudiar la posible razón de este resultado.
Crédito: Max Nanis e Ian Pearce
Los resultados del experimento, visualizados utilizando software de gráficos de redes, pueden verse arriba.
La imagen muestra los cambios que ocurrieron varios días después de que los robots sociales fueran introducidos en un grupo objetivo. Los puntos o nodos azules representan a usuarios humanos y los verdes a robots. La oscuridad y tamaño de un nodo se corresponde con el número de seguidores que posee una cuenta: los nodos azules más grandes y oscuros representan más seguidores. Las líneas son la caracterización de las relaciones de seguimiento, aunque no sean necesariamente recíprocas. Una línea de color azul oscuro indica una relación de seguimiento que implica al menos a un usuario con una gran cantidad de seguidores en el gráfico. Las líneas verdes indican un seguimiento entre un robot y un humano.
La orientación espacial de los nodos fue determinada mediante un algoritmo de fuerza, y las cuentas se agrupan en función del número de amigos en común o seguidores que tienen.
Copyright Technology Review 2012.
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