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ESTADOS UNIDOS.- Hace unos días se dio a conocer que gran parte de los seguidores en Twitter de Donald Trump son ‘bots’. Estas cuentas suelen estar programadas para hacer retuit, dar like, seguir otras cuentas o mandar mensajes directos de forma automática y así hacer crecer la lista de seguidores de alguien o influir en cómo se está hablando de un tema.

Los bots, al ser uno de los mayores problemas de Twitter, han tratado de ser controlados sin mucho éxito, pues cada vez los sistemas se vuelven más sofisticados a tal grado que se vuelve más difícil identificar si una cuenta es un bot o no, informó el portal Milenio.

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Afortunadamente para eso está el Botometer. Este sistema creado por investigadores de la Universidad de Indiana y la Universidad del noreste de Estados Unidos analiza más de mil diferentes elementos de una cuenta como la frecuencia de publicaciones, la hora, qué tantos adjetivos o pronombres utilizan y hasta las referencias a sentimientos que se hacen en los tuits de la cuenta para saber si está manejada por un humano o es un bot.

El Botometer también te permite analizar cuántos de tus seguidores y de las cuentas que tú sigues son bots y utiliza una escala de 0 a 100 para determinar quién maneja la cuenta.

En su página asegura que aunque no es recomendable establecer un número específico para saber si una cuenta pertenece a un humano, generalmente las cuentas de usuarios obtienen un promedio de entre 40 y 60 por ciento de bot y advierte que “el mejor acercamiento para usar esta herramienta para complementar la clasificación de cuentas, y no reemplazarlo, es el juicio propio”.

Cuentas de personajes públicos

Pese a la advertencia de que cuentas como la Barack Obama darían un resultado mayoritariamente, nos aventuramos a analizar la cuenta de tres personajes públicos: el rey de Twitter, Donald Trump, Malala quien acaba de unirse a la red social y Enrique Peña Nieto, quien es un usuario asiduo de la plataforma. 

Según el Botometer, la cuenta de Donald Trump no es un bot, pues apenas y pudo identificar un 39 por ciento de las características de estas cuentas automatizadas. Resalta el alto porcentaje de sentimiento que logró identificar.