Herramienta para el análisis de la interacción, identificación de patrones y clasificación de usuarios en humanos, ciborgs y bots de la red de microblogging Twitter

Abstract

Resumen Twitter es una red social de microblogging que experimentó un aumento descomunal de popularidad en el año 2009, convirtiéndola en una de las plataformas sociales más influyentes en la actualidad. Este aumento de importancia ocasionó que surgieran distintos tipos de cuentas que perjudican la interacción entre los usuarios esparciendo contenido spam, influyendo opiniones y realizando publicaciones con fines meramente publicitarios dentro de la plataforma. Este tipo de usuarios son conocidos como usuarios bots, los cuales se caracterizan por tener un comportamiento automático y programado para cumplir sus funciones. Sin embargo, los bots no son el único tipo de usuarios que pueden tener un comportamiento automatizado; existen usuarios humanos que pueden asistir cuentas bot o utilizar herramientas para programar parte de su comportamiento. Este tipo de usuarios es denominado por distintos estudios como usuarios ciborgs. Durante la siguiente investigación se estudiaron las características inherentes al contenido y el comportamiento de los usuarios venezolanos de la plataforma de Twitter con el fin de detectar patrones que permitan clasificar a los usuarios en tres categorías: humanos, ciborgs y bots. Además, se desarrolló una herramienta que permite realizar el proceso de clasificación de forma automática basándose en un modelo entrenado a partir de conjuntos de usuarios humanos, ciborgs y bots categorizados de forma manual por un componente humano, permitiendo comparar los resultados de las características evaluadas de los usuarios clasificados en contraposición con los usuarios utilizados para el entrenamiento del modelo. Palabras clave: Venezuela; Twitter; humanos; ciborgs; bots; modelo; clasificación; comportamiento; patrones