Desde que se habla de ‘epidemia de robots o bots’, existen los cazadores de bots, pero uno de los mayores problemas es cómo detectar este tipo de autómatas porque no hay un criterio fiable que permita saber si detrás de una cuenta de usuario hay una persona o una máquina. PorM.D.
• A la caza de los bots: el ejército virtual que contamina Internet
Uno de los más conocidos cazadores de bots es el sociólogo Philip Howard, de la Universidad de Oxford. Howard asegura que en las elecciones estadounidenses de 2016 uno de cada tres tuits en apoyo a Donald Trump tenía origen en un bot.
Howard ha llegado a este cálculo basándose en una premisa: es un bot cualquier tuitero que envíe más de 50 tuits al día. Sin embargo, este tipo de frenesí tuitero no es nada extraño, muchas personas sobrepasan ese límite fácilmente.
Hoy está bastante extendido el uso de una herramienta más sofisticada llamada Botometer, un algoritmo diseñado para reconocer a los bots por su forma de actuar. Botometer ofrece una valoración de cada usuario que va del 0 (humano) al 1 (máquina). Muchos cazadores de bots llegan a hilar muy fino y consideran bot a todo lo que esté por encima del 0,76, y otras veces se deja de ser persona a partir del 0,43.
De todos modos, Botometer también ha resultado ser muy proclive a los fallos. En sus primeras pruebas, por ejemplo, clasificó como máquinas a la mitad de los miembros de la Cámara de Representantes de Estados Unidos, a numerosos periodistas e incluso a varios premios Nobel.
Te puede interesar
