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Un proyecto estudiantil puede ayudar a decidir el lío legal entre Twitter y Elon Musk

Elon Musk ha argumentado que los datos falsos sobre bots han sido claves para terminar con el contrato de compra de Twitter.
Elon Musk ha argumentado que los datos falsos sobre bots han sido claves para terminar con el contrato de compra de Twitter. | Fuente: Unsplash

Conocer la cantidad de bots en Twitter es clave para la conclusión del caso. Y un proyecto de un estudiante puede ser clave para determinarlo.

Un proyecto estudiantil está siendo clave en el desarrollo de la demanda de Twitter contra Elon Musk por la fallida compra de la red social.

Elon Musk acusó a Twitter de tergiversar los números de cuentas falsas en la plataforma y, para ello, utilizó el software de detección de bots ‘Botometer’ del estudiante de doctorado Kaicheng Yang.

Los bots, el centro de la discusión

Según los documentos legales, Botometer, una herramienta gratuita que afirma que puede identificar la probabilidad de que una cuenta de Twitter sea un bot, ha sido fundamental para ayudar al equipo Musk a demostrar que no existe solo un 5 % de cuentas falsas en la plataforma.

“Contrariamente a las representaciones de Twitter de que su negocio se vio mínimamente afectado por cuentas falsas o spam, las estimaciones preliminares de las partes de Musk muestran lo contrario”, dice la contrademanda.

Pero diferenciar entre humanos y bots es más difícil de lo que parece, e investigadores acusaron a Botometer de "pseudociencia" por hacerlo parecer fácil. Twitter se apresuró a señalar que Musk usó una herramienta con un historial de cometer errores.

En sus presentaciones legales, la plataforma le recordó al tribunal que Botometer definió al propio Musk como probable que fuera un bot a principios de este año.

Como resultado, no solo Musk y Twitter serán juzgados en octubre, sino también la ciencia detrás de la detección de bots.

¿Cómo funciona Botometer?

Este software funciona desde hace 8 años y sus creadores ya no son los mismos: se lo heredaron a Yang en la universidad.

Botometer es una herramienta de aprendizaje automático supervisada, lo que significa que se le ha enseñado a separar los bots de los humanos por sí solo. Yang le dice a Wired que Botometer diferencia a los bots de los humanos al observar más de 1,000 detalles asociados con una sola cuenta de Twitter, como su nombre, foto de perfil, seguidores y proporción de tuits a retuits, antes de darle una puntuación de cero a cinco.

Sin embargo, lo más importante es que Botometer no otorga a los usuarios un umbral, un número definitivo que define todas las cuentas con puntajes más altos como bots. Yang dice que la herramienta no debe usarse en absoluto para decidir si cuentas individuales o grupos de cuentas son bots. Prefiere que se use comparativamente para comprender si un tema de conversación está más contaminado por robots que otro.

Te recomendamos METADATA, el podcast de tecnología de RPP. Noticias, análisis, reseñas, recomendaciones y todo lo que debes saber sobre el mundo tecnológico.

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