Investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad Aalto y de la Facultad de Ciencias Sociales de la Universidad de Helsinki unieron sus fuerzas en el proyecto ELEBOT-2021. Analizaron un gran conjunto de datos de redes sociales y se centraron en cuentas automatizadas, los llamados ´bots´, en Twitter sobre las elecciones municipales de mayo a junio de 2021.

Los bots producen información real o distorsionada de manera automatizada. Son una forma notoria de operaciones de información que tienen como objetivo influir, por ejemplo, resultados de las elecciones. Además de los bots, el equipo de investigación estaba interesado en la cantidad de cuentas suspendidas, que han violado las reglas de Twitter.

El bajo número de bots no es en sí mismo tan sorprendente

Según el informe, el número absoluto y la influencia de los bots de Twitter en las discusiones políticas en torno a las elecciones municipales se mantuvo bajo. Los hallazgos están en línea con los resultados de análisis anteriores en 2019, cuando los investigadores de Aalto analizaron las discusiones antes y durante las elecciones parlamentarias finlandesas.

En las elecciones municipales de Finlandia, solo el 11,7 por ciento de los tweets creados por bots fueron retuiteados al menos una vez. El nivel de ocurrencia es bajo en comparación con, por ejemplo, las elecciones intermedias de EE. UU. celebradas en noviembre de 2018. En las elecciones de EE. UU., más del 35 por ciento de los tweets de los bots fueron retuiteados.

Los resultados de este estudio eran esperados, afirma Antti Gronow, Investigador principal de la Universidad de Helsinki.

Aunque esta investigación no ofreció grandes sorpresas, Los resultados clave pueden interpretarse como significativos desde la perspectiva de la democracia.

"La baja actividad de los bots fue una buena noticia para nosotros. Significa que no hay operaciones de información automatizadas a gran escala en las redes sociales destinadas a influir en nuestro sistema político, "Dice Gronow.

El número de bots difirió ligeramente entre las burbujas de opinión.

Los bots y las cuentas suspendidas también se examinaron desde la perspectiva de las burbujas de opinión. Las burbujas de opinión se forman cuando las opiniones políticas se polarizan hasta el punto de que las personas caen en dos campos opuestos. Investigaciones anteriores sobre las burbujas de opinión han demostrado que pueden ser susceptibles a la influencia de los bots.

El presente análisis se centró en las burbujas de opinión en torno a los principales partidos políticos finlandeses, así como en dos áreas temáticas:inmigración y cuestiones medioambientales, incluido el cambio climático.

Si bien la actividad de los bots se mantuvo baja también en el caso de las burbujas de opinión, El informe reveló que las cuentas tipo bot eran más comunes en las burbujas de opinión formadas alrededor de los partidarios del Partido Finlandeses y el Partido Coalición Nacional. y en los que se oponen a la Liga Verde y los partidos de izquierda. Los bots también eran más comunes en las burbujas que criticaban las políticas de cambio climático y la inmigración en comparación con las que las favorecían.

Por ejemplo, en el grupo de usuarios de Twitter que tenía una perspectiva positiva sobre la inmigración, los bots representaron solo el 2,5 por ciento de usuarios. Respectivamente, en el grupo con visiones más críticas sobre inmigración, los bots representaron el 4.7 por ciento de todos los usuarios.

Los bots no son fáciles de detectar

El estudio también proporcionó nueva información sobre las limitaciones técnicas de la identificación de bots. Estos desafíos deben abordarse en el futuro, dice Mikko Kivelä, Profesor Ayudante del Departamento de Informática.

"Es posible que no hayamos reconocido algunos bots. Por otro lado, algunos usuarios básicos de Twitter pueden haber sido etiquetados accidentalmente como bots, debido a que sus cuentas tenían características típicas de los bots, "Afirma Kivelä.

Un problema importante en la identificación de bots es que los métodos utilizados no reconocen palabras y expresiones finlandesas. Por lo tanto, Existe la necesidad de una herramienta que pueda analizar el contenido de los tweets finlandeses.

Los investigadores recopilaron y analizaron un total de 1 124 550 tweets, publicado entre mayo y junio de 2021. El proyecto ELEBOT-2021 fue financiado por el Ministerio de Justicia de Finlandia.