Cómo investigar una tendencia (II)

Escogemos una de las tres etiquetas promovidas por @imbaack2 la buscamos y descargamos con Vicinitas, una herramienta que permite la descarga de hasta 3.200 tiuts por etiqueta y escogemos un usuario que haya publicado varios tuits. Escogemos a @nina87788 porque su nombre es del tipo que usan las cuentas para promover tendencias. En una hoja de cálculo revisamos el archivo descargado y contamos con la función Contar.SI el númeo de tuits de la usuaria seleccionada. En este caso son 40. 

Revisamos la hora de creación de cada tuit y resulta evidente que hay diferencia de apenas segundos entre distintos tuits. Cuando se revisa el perfil de @nina87788 tiene 109 seguidores y 119 seguidos y por supuesto es una ávida retuiteadora de @imbaack2.  No tiene foto de una persona sino de un dulce de chocolate. Pero lo que sí tiene son más de 21.000 tuits, aunque 95,4% de ellos son retuits.

Este ejercicio hay que repetirlo con distintas cuentas de la etiqueta. De manera conjunta hay que ver si los tiempos de publicación coinciden.

Una forma muy visual de identificarlo es viendo si hay semejanza en la distribución de los tuits entre distintas cuentas. Esto es posible hacerlo con la herramienta Account Analisys .

En el texto previo de esta sección explicamos cómo identificar la imagen falsa del usuario @ImBaack2 usando Tiny eye. Contamos cómo con la búsqueda avanzada de Twitter ayuda a saber cuál fue el primer tuit de una cuenta. También registramos qué pasó un tiempo prolongado entre la creación de la cuenta y sus primeros tuits. Con la herramienta Allgeady pudimos ver que el 75.9% de sus mensajes son retuits. Todas estas características son indicios importantes de que estamos frente a un usuario creado para incidir en tendencias.

¿Qué sabemos hasta ahora? 

Que hay en la etiqueta investigada, “Task4Venezuela” en éste caso cuentas que tienen las características asociadas a las creadas para generar tendencias. Aunque no son necesariamente cuentas automatizadas.

Como esta función, hay otras características adicionales que se pueden investigar de los usuarios en Twitter y sus comportamientos en la red. 

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