Imágenes de perfil de una gran red de cuentas tuiteras pro Kremlin. Imagen de Lawrence Alexander.

Con la ayuda de herramientas de código abierto, el investigador digital Lawrence Alexander reunió y visualizó datos de 20,500 cuentas de Twitter favorables al Kremlin, revelando la escala masiva de los intentos de manipulación informativa en la RuNet. En la primera parte de un análisis de dos partes, explica cómo lo hizo y qué encontró. 

RuNet Echo ha escrito previamente acerca de los esfuerzos del «Ejército Troll» ruso para llenar las redes sociales y medios de comunicación digitales de retórica pro Kremlin. Twitter no es la excepción y múltiples usuarios han observado a cuentas de Twitter tuitear declaraciones similares durante noticias y eventos de última hora. Especialmente activos durante las intervenciones de Rusia en Ucrania, estos «bots» están diseñados para lucir como usuarios reales de Twitter, incluyendo avatares propios.

Pero la evidencia en este análisis de dos partes implica a dichas cuentas en un extenso programa de desinformación.

Alec Luhn, periodista estadounidense especializado en temas de Rusia, observó cómo solo horas después del tiroteo de Boris Nemtsov el 27 de febrero, cierto número de cuentas de Twitter estaban intentando modificar la narrativa:

Bots spread stories about Nemtsov's death like «Ukrainians killed him…he was stealing one of their girlfriends» pic.twitter.com/CNtNvsTPYI

— Alec Luhn (@ASLuhn) February 28, 2015

 Los robots difunden historias sobre la muerte de Nemtsov como «los ucranianos lo mataron… él estaba robando a una de sus novias»

Al usar la herramienta de código abierto NodeXL, recolecté e importé a una hoja de cálculo la lista completa de cuentas que tuitearon dicha frase. A partir de esa lista, también acumulé e importé una comunidad extendida de usuarios de Twitter, conformada por los amigos y seguidores de cada cuenta. Sería una prueba interesante: si los insultos contra Nemtsov fuesen un caso minoritario de rumores, ellos probablemente no provendrían de más de una docena de usuarios.

Una vez que el software terminó de procesar los datos, se reveló la verdaddera dimensión de la red: 2,900 cuentas, sorprendentemente. Esta cifra es entendible, quizás: para que una cuenta falsa Twitter sea creíble, necesita muchos seguidores -cosa que requiere, a su vez, más bots de apoyo.

También utilicé Gephi, otra herramienta gratuita de análisis de datos para visualizarlos como un gráfico de relaciones entre entes. Los círculos con colores -llamados «Nodos»- representan las cuentas de Twitter y las líneas en intersección -llamadas «Edges»- se refieren a las conexiones de seguidor/seguidores entre cuentas. Las cuentas están agrupadas en cuatro clústeres separados por colores basados en el algoritmo Modularity, que detecta grupos profundamente interconectados. El tamaño de cada nodo tiene base en el número de conexiones que esa cuenta tiene con otras en la red. 

Red extendida de 2,900 bots de Twitter tomados de la muestra de Nemtsov. Imagen de Lawrence Alexander.

Es claro qué tan cercanos están los nodos entre sí en el gráfico, a su vez una red grande y profundamente interconectada. La mayoría de los bots siguen a muchos otros, dando a cada uno gran cantidad de seguidores y cuentas seguidas. En la periferia se encuentran algunos anillos de cuentas menos conectadas, que quizás indican que la red de los bots estaba «creciendo» al momento de la imagen. Pudiera pensar sobre ella como un árbol, con ramas crecientes hacia el exterior.

Pero había una pregunta clave en su análisis: ¿cómo es posible estar seguro que la red consiste principalmente de bots y no de seres humanos reales?

NodeXL no solo reúne información sobre quién sigue a quién. También adquiere metadata—los detalles disponibles públicamente sobre cada cuenta Twitter y su comportamiento. Esta muestra que en la red de 2,900 integrantes, 87% de los perfiles carece de información sobre sus husos horarios y 92% no tiene favoritos de Twitter. Pero en una muestra aleatoria de 11,282 usuarios promedio de Twitter (basados en cuentas que habían tuiteado la palabra «and» -y-), solo 51% no tenían huso horario y, curiosamente, solo a 15% les faltaba favoritos (ambos rasgos de lo que pudiera ser catalogado como comportamiento «humano»).

Para más comparaciones, un gráfico de la relación entre entes de la muestra aleatoria de la red de usuarios de Twitter puede verse más abajo. En contraste con la visualización de los bots, esta red tiene varios clusters desconectados y aislados: grupos de tuiteros que no están conectados unos con los otros, una ocurrencia perfectamente normal en un grupo aleatorio de usuarios.

Uso compartido de la palabra «and» (y) resulta en clústeres desconectados y aislados en un grupo aleatorio de usuarios de Twitter. Imagen de Lawrence Alexander.

Tras haber descubierto una red de tal escala a partir de una única fuente, decidí profundizar en la caza de los bots. Al buscar en Twitter frases como «Kremlin bots» (bots del Kremlin), «pro-Russian trolls» (trolls pro-rusos) y «Putin sockpuppets» (títeres de Putin) encontré a diferentes usuarios compartiendo capturas de pantalla de presuntas acciones de los bots. Algunos utilizaron la etiqueta #Kremlinbots (#Кремлеботы) para reportar sus hallazgos.

Con el mismo método aplicado a los tuits anti-Nemtsov, sumé redes de cuentas basadas sobre el uso de algunas de las frases clave que revelaron comunidades más grandes -o, en algunos casos solo una lista de los usuarios mostrados en la captura de pantalla. Esas fueron separadas en grupos identificados como A, B, C y D (daré más detalles de estos grupos en la segunda parte de los análisis).

@PressRuissa es una cuenta parodia (ya suspendida) de burla a los medios pro-rusos, una mezcla de sátira y comentario sobre la desinformación y el sesgo. Uno de sus tuits fue la fuente inicial para la red del grupo A:

The Russian tweeters reveal that «Novaya Gazeta covers up their bots’ activity» in a surprising unison. (via @nokato) pic.twitter.com/DSwcIKWpDg

— Falcon News Intl. (@PressRuissa) March 13, 2015

Los tuiteros rusos revelan que «Novaya Gazeta oculta la actividad de sus bots», sorprendentemente al unísono

El grupo B provino de diferentes fuentes de cuentas bot sospechosas cuyo comportamiento pareció corresponder con los ejemplos previos. Algunos fueron identificados por su tendencia a cambiar del ruso al inglés con el mensaje único de error «RSS in offline mode» (modo RSS fuera de línea) —presumiblemente causado por un error en su control de software.

RSS in offline mode

— Леонид Верхратский (@GCL2BUugsq4n5JL) April 1, 2015

Modo RSS fuera de línea

Para las fuentes restantes, un tuit de Devin Ackles, analista para el centro de investigación CASE Ukraine, dio la base para el Grupo C. 

Pro-Russian bots on the offensive following attack on #Mariupol pic.twitter.com/AiH95Dp1wb

— Devin Ackles (@DevinAckles) January 24, 2015

Bots pro-rusos en la ofensiva tras el ataque a Mariupol

Finalmente, Vitaliy Moroz de Internews Ukraine compartió una captura de pantalla de cuentas bot que conformaron la muestra para el Grupo D.

Russian bots have disseminated the message of war: «I think Great War will start!» #RussiainvadedUkraine #russia pic.twitter.com/kCVDioIAGH

— Vitaliy Moroz ENG (@vitaliymoroz) February 13, 2015

Los bots rusos han difundido el mensaje de guerra: «¡creo que la Gran Guerra comenzará!»

Todos los cuatro grupos fueron reunidos en un solo conjunto de datos, totalizando 17,590 cuentas de Twitter. Tal como ocurrió con quienes produjeron los tuits anti Nemtsov, la metadata confirmó que la mayoría eran bots. A 93% les falta la localidad en su perfil, 96% no tienen información sobre huso horario y 97% carecía de favoritos en Twitter.

Asimismo, a pesar de haber tuiteado 2,830 veces en promedio, las cuentas casi nunca interactuaron unas con otras a través de respuestas o menciones.

The bots tuitean pero no interactúan. Imagen por Lawrence Alexander.

Misteriosamente, varios de los bots cuentan con nombres cercanos a los idiomas occidentales como barnardgrant, terancebarnaby, terencecoward y duncanstarks.

Más sorpresivo fue el visualizar las cuentas seguidas por los grupos de bots. Aunque las muestras fueron tomadas de cuatro fuentes separadas, la red combinada resultó estar intensamente interconectada.

Las 17,590 cuentas provenientes de las cuatro fuentes. Noten las apretadas interconexiones y la falta de clústeres aislados. Imagen de Lawrence Alexander.

Esto contrasta profundamente con la muestra de control aleatoria: el conjunto final de datos no mostró grupos aislados. Esto apoya firmamente la idea que los bots fueron creados por una agencia común – y el peso de la evidencia se dirige a Moscú.

En el próximo post examinaré la línea de tiempo detrás de la creación de los bots y cómo se relaciona con los eventos políticos en Rusia y Ucrania.