La oposición venezolana tiene el respaldo de una operación bien organizada y deliberada en eeitter que impulsa las protestas contra el gobierno constitucional de Nicolás Maduro, de acuerdo con una investigación divulgada esta semana, a cargo de la especialista Erin Galanger. Un caso típico de guerra psicológica que utiliza para ello la plataforma Dolar Today, radicada en Miami.
Algo inusual sucede en las redes de Twitter venezolanas.
Encontré tweets de repetidos bajo hashtag #TeamHDP y decidí ejecutar análisis adicionales en gephi para echar un vistazo más de cerca. Hay una enorme cantidad de actividad que impulsa este hashtag y proviene de un número desproporcionadamente pequeño de comunidades.
Los tres principales influyentes en este hashtag son @DolarToday (2,9 millones de seguidores verificados), @HDPY0 (142K seguidores) y @YoSoyJustin (seguidores de 130K) – son todas las cuentas notablemente grandes y naturalmente tendrían un alcance considerable. Estos influenciadores están siendo impulsados por varias cuentas utilizando la automatización para tweet y también están siendo amplificados por redes compartidas que pueden ser grupos de robots.
DolarToday es un sitio web estadounidense con sede en Miami que, según la wikipedia, “es más conocido por ser una referencia cambiaria al bolívar venezolano” y “monitorear la economía venezolana”.
Actualmente, sin otra fuente confiable que no sea el tipo de cambio del mercado negro, estas tasas son utilizadas por Reuters, CNBC y varias agencias de noticias y redes de medios. The Economist afirma que las tarifas calculadas por DolarToday son “erráticas”, pero que son “más realistas que las tres tarifas oficiales” publicadas por el gobierno venezolano. El sitio web sostiene que las tarifas no son manipuladas con el fin de socavar el gobierno venezolano.
El sitio web de DolarToday ha sido objeto de una demanda por parte del Banco Central de Venezuela por supuestamente falsificar los tipos de cambio del país. En 2013, el presidente Maduro acusó al sitio web de “alimentar una guerra económica contra su gobierno y manipular el tipo de cambio”.
DolarToday también está promoviendo las protestas de la oposición en Venezuela. Su cuenta de twitter es la cuenta más influyente en el hashtag #TeamHDP. Sus tweets están siendo impulsados por cuentas automatizadas que exhiben características repetitivas, similares a las de un bot, y están utilizando una herramienta de gestión de medios sociales llamada IFTTT (si ocurre esto, haz esto otro) para automatizar sus tweets.
Lo que inmediatamente me llamó la atención en los datos de hashtag #TeamHDP son las redes compartidas entre los influyentes. Un nuevo libro blanco titulado La falsa máquina de noticias: Cómo propagandistas abusan de Internet y manipulan al público (PDF) por Lion Gu, Vladimir Kropotov y Fyodor Yarochkin, describe una estructura gurú-seguidor de los usuarios de Twitter en relación con las campañas de propaganda.
El documento registra grupos de robots que siguen y dan retuits a las mismas cuentas de “gurú” (influencia) que suelen ser personas reales. Algunos grupos de robots siguen activamente y publican tweets de dos o más gurús a la vez, como se muestra a continuación en la Figura 59 (página 46), de ese libro:
Los tweets #TeamHDP del 15 de junio muestran un gran volumen de tweets de repetidores que impulsan una sentada de oposición. Un ejemplo del texto repetido se traduce en:
¡RESISTENCIA ACTIVA! Los vecinos de Carabobo activaron el plantón
Esta frase junto con varios otros ha sido tuiteadas varias veces a través de DolarToday y otras cuentas en la red #TeamHDP junto con un enlace corto que promueve el sit-in (protesta no violenta o sentada).
Esta campaña montó 2 hashtags: tanto #TeamHDP como # 14Jun.
Ver los datos directamente desde la API de Twitter revela la escala de automatización y repetición que está teniendo lugar en este hashtag.
Las siguientes son capturas de pantalla del archivo excel que he descargado a través de Tweet Archivist.
Éstas son varias de las cuentas que tuitean mensajes del repetidor y que usan IFTTT para automatizar la campaña.
Hay más que he editado por brevedad, que representan los saltos en números de fila. Hacia el final de este conjunto de datos, una aplicación llamada “SWAT Comunicacional” también se muestra como una fuente de tweets – esta es una aplicación hecha por DolarToday y disponible en su sitio web que los usuarios de Twitter pueden entrar y autorizar DolarToday a tweet a sus propias cuentas Vía OAuth.
La fuente de los tweets de DolarToday hacia el final muestran como SWAT Comunicacional y el propio sitio web. La siguiente captura de pantalla muestra la suscripción a SWAT Comunicacional en el sitio web de DolarToday y la pantalla de inicio de sesión de OAuth para conceder acceso a DolarToday a las cuentas individuales de Twitter.
La descripción de la aplicación SWAT Comunicacional se traduce así:
Un mensaje, 10 millones de soldados y el respaldo del portal más influyente de toda Venezuela
Inicialmente sólo procesé 11,756 tweets que consistían en 6529 nodos, 7773 bordes y sorprendentemente sólo 34 comunidades. Las redes con estos muchos nodos suelen contener cientos de comunidades, pero la modularidad de esta red es extraña.
Estadísticas mostradas en Tweet Archivist en poco más de 12.000 tweets muestran un gran impacto. Los principales usuarios que se muestran a continuación, además de DolarToday, son cuentas que utilizan IFTTT para automatizar los tweets.
Estaba confundida por los datos: ¿cómo sólo 34 comunidades tenían un impacto tan tremendo? Así que repetí el proceso con más tweets para confirmar mis cálculos eran correctos.
Los gráficos de red siguientes contienen 18,334 tweets, 8611 nodos, 10,499 bordes y sólo 37 comunidades. Otra vez es muy inusual que solamente 37 comunidades puedan generar tantos tweets. Normalmente cientos de comunidades estarían representadas en este conjunto de datos con ese tamaño. Compare el número de comunidades que se generaron el estudio que hice sobre el Nieto número 122 encontrado en Argentina, verán la gran diferencia en las dos redes.
Al quitar las etiquetas y acercar la red, los grupos de cuentas compartidas son muy evidentes:
Otra captura de pantalla de Tweet Archivist en 18,334 tweets muestra el extraordinario alcance de esta red. Más de 1.000 millones de impresiones en sólo 24 horas. Y de nuevo, lo mismo que el conjunto de datos anterior, los principales usuarios mostrados en Tweet Archivist con la excepción de DolarToday están utilizando IFTTT para automatizar sus tweets.
La siguiente lista de cuentas son ejemplos de los usuarios principales que soportan #TeamHDP y que utilizan IFTTT para tweet. Todos están tuiteando de un modo humanamente imposible. Información a través de Social Bearing:
Manejo de usuario – Tweets por día
- DolarToday – 204
- RivaldoVZLA – 105
- LlaneroDigitalV – 266
- Zuliano73 – 194
- NoticiasMiami – 394
- Notiwebon – 271
- CalaveraVzla – 117
- Solorzanobd – 343
- CopiarPegar – 1092
Todos los gráficos gephi anteriores se hicieron utilizando el algoritmo de diseño Fruchterman Reingold. A continuación se presentan algunos gráficos adicionales que he creado con Force Atlas 2, que muestran las conexiones entre los diferentes elementos de esta red y los grupos de cuentas compartidos entre ellos.
La actividad bot se ha registrado previamente en las redes venezolanas. Investigadores mexicanos de LoQueSigue documentaron bots en #PrayForVenezuela, un hashtag de 2014 que era una tendencia mundial que en ese momento denunciaban la violencia, la represión y la supuesta censura en las protestas de 2014.
Además, NoBotsPolitico de España documentó redes de falsas cuentas que apoyaron las protestas de La Salida en Venezuela hasta junio de 2014, permaneció en silencio durante 8 meses y luego volvió a ponerse en marcha, tuiteando propaganda contra Podemos en hashtags relacionados con las elecciones de 2015 en España.
No es posible determinar quién está controlando las cuentas automatizadas que soportan #TeamHDP, sin embargo se puede concluir que las redes no son orgánicas. Esta parece ser una operación bien organizada y deliberada que impulsa las protestas de la oposición.
Traducción de Damián Fossi y Cubaperiodistas
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