Un análisis de millones de tweets revela el cambio de significado de la palabra “bot”
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Llamar a alguien robot en las redes sociales alguna vez significaba que sospechabas que en realidad era una pieza de software, pero ahora el uso de la palabra está cambiando para convertirse en un insulto para alguien que sabes que es humano, dicen los investigadores.
Muchos esfuerzos para detectar bots en redes sociales utilizan algoritmos para tratar de identificar patrones de comportamiento que son más comunes en cuentas automatizadas controladas por computadoras, el significado tradicional de bot, pero su precisión es cuestionable.
“La investigación más reciente realmente se centra en la detección de robots sociales, lo cual es problemático en sí mismo porque tenemos este problema de verdad sobre el terreno”, dice Dennis Assenmacher en el Instituto Leibniz de Ciencias Sociales en Colonia, Alemania, lo que significa que no sabemos si las detecciones son precisas.
Para investigar, Assenmacher y sus colegas observaron cómo perciben los usuarios qué es un bot o no. Lo hicieron observando cómo se usó la palabra “bot” en Twitter entre 2007 y diciembre de 2022 (la red social cambió su nombre a X en 2023, tras su compra por parte de Elon Musk), analizando las palabras que aparecieron junto a él en más de 22 millones de tweets en inglés.
El equipo descubrió que antes de 2017, la palabra generalmente se usaba junto con acusaciones de comportamiento automatizado del tipo que tradicionalmente encajaría en la definición de un bot, como “software”, “script” o “máquina”. Después de esa fecha, el uso cambió.
“Ahora, las acusaciones se han convertido más en un insulto, deshumanizando a las personas, insultándolas y utilizando esto como una técnica para negar su inteligencia y negarles su derecho a participar en una conversación”, dice Assenmacher.
Si bien la causa del cambio no está clara, Assenmacher dice que podría ser de naturaleza política. El equipo examinó las cuentas de alto perfil seguidas por cada usuario de Twitter, como las de políticos y periodistas, para clasificar a los usuarios como de izquierda o de derecha. Resultó que los usuarios de izquierda eran más propensos a acusar a otros de ser bots, y aquellos que fueron acusados tenían más probabilidades de ser de derecha.
“Una posible explicación podría ser que los medios informaron con frecuencia sobre redes de bots de derecha que influyen en eventos importantes como el [2016] Elecciones en Estados Unidos”, afirma Assenmacher. “Sin embargo, esto es sólo una especulación y necesitaría confirmación”.
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