Elon Musk tiene un enfoque equivocado para contar falsificaciones y spam en Twitter: expertos

El CEO de Tesla, Elon Musk, hizo que las acciones de Twitter cayeran el viernes cuando dijo que iba a suspender su adquisición de la red social por 44.000 millones de dólares mientras investiga la proporción de cuentas falsas y de spam en la plataforma.

Aunque Musk aclaró más tarde que sigue comprometido con el acuerdo, continuó insistiendo en el tema de las cuentas falsas. Escribió en Twitter que su equipo haría su propio análisis y expresó dudas sobre la precisión de las cifras que Twitter ha informado en sus informes financieros más recientes.


En su informe de ganancias del primer trimestre de este año, Twitter reconoció que hay una serie de “cuentas falsas o de spam” en su plataforma, junto con el uso o usuarios activos diarios monetizables legítimos (mDAU). La compañía informó: “Hemos realizado una revisión interna de una muestra de cuentas y estimamos que el promedio de cuentas falsas o spam durante el primer trimestre de 2022 representó menos del 5 % de nuestra mDAU durante el trimestre”.

Twitter también admitió haber exagerado el número de usuarios en 1,4 millones a 1,9 millones de usuarios en los últimos 3 años. La compañía escribió: “En marzo de 2019, lanzamos una función que permitía a las personas vincular varias cuentas separadas para cambiar convenientemente entre cuentas”, reveló Twitter. “Se cometió un error en ese momento, de modo que las acciones realizadas a través de la cuenta principal dieron como resultado que todas las cuentas vinculadas se contaran como mDAU”.


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Si bien Musk puede tener una curiosidad justificada, los expertos en redes sociales, desinformación y análisis estadístico dicen que su enfoque sugerido para un análisis adicional es lamentablemente deficiente.

Esto es lo que el CEO de SpaceX y Tesla dijo que haría para determinar cuántas cuentas de spam, falsas y duplicadas existen en Twitter:

“Para averiguarlo, mi equipo hará una muestra aleatoria de 100 seguidores de @twitter. Invito a otros a repetir el mismo proceso y ver qué descubren”. Aclaró su metodología en tuits posteriores y agregó: “Elija cualquier cuenta con muchos seguidores” e “Ignore los primeros 1000 seguidores, luego elija cada 10. Estoy abierto a mejores ideas”.

Musk también dijo, sin proporcionar evidencia, que eligió 100 como el número de tamaño de muestra para su estudio porque ese es el número que usa Twitter para calcular los números en sus informes de ganancias.

“Cualquier proceso de muestreo aleatorio sensato está bien. Si muchas personas de forma independiente obtienen resultados similares para el % de cuentas falsas/correo no deseado/duplicadas, eso será revelador. Escogí 100 como número de tamaño de muestra, porque eso es lo que Twitter usa para calcular <5 % falso/spam/duplicado".

Twitter se negó a comentar cuando se le preguntó si su descripción de su metodología era precisa.

El cofundador de Facebook, Dustin Moskovitz, intervino en el tema a través de su propia cuenta de Twitter y señaló que el enfoque de Musk en realidad no es aleatorio, utiliza una muestra demasiado pequeña y deja espacio para errores masivos.

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Escribió: “También siento que ‘no confía en el equipo de Twitter para ayudar a extraer la muestra’ es su propio tipo de bandera roja”.

El fundador y director ejecutivo de BotSentinel, Christopher Bouzy, dijo en una entrevista con CNBC que el análisis realizado por su empresa indica que entre el 10 % y el 15 % de las cuentas en Twitter son probablemente “no auténticas”, incluidas las falsificaciones, los spammers, los estafadores, los bots nefastos, los duplicados y las cuentas “únicas”. Cuentas de odio con propósito” que generalmente se enfocan y acosan a individuos, junto con otros que difunden desinformación a propósito.

BotSentinel, que se apoya principalmente a través de crowdfunding, analiza e identifica de forma independiente la actividad no auténtica en Twitter mediante una combinación de software de aprendizaje automático y equipos de revisores humanos. La compañía monitorea más de 2,5 millones de cuentas de Twitter en la actualidad, principalmente usuarios de habla inglesa.

“Creo que Twitter no está clasificando de manera realista las cuentas ‘falsas y spam'”, dijo Bouzy.

También advierte que la cantidad de cuentas no auténticas puede aparecer más alta o más baja en diferentes rincones de Twitter dependiendo de los temas que se discutan. Por ejemplo, más cuentas no auténticas tuitean sobre política, criptomonedas, cambio climático y covid que aquellas que discuten temas no controvertidos como gatitos y origami, descubrió BotSentinel.

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“Simplemente no puedo entender que Musk esté haciendo algo más que trolearnos con este tonto esquema de muestreo”.

carl t bergstrom

Autor, “Llamando toros—“

Carl T. Bergstrom, profesor de la Universidad de Washington que coescribió un libro para ayudar a las personas a comprender los datos y evitar ser engañados por afirmaciones falsas en línea, dijo a CNBC que el muestreo de cien seguidores de una sola cuenta de Twitter no debería servir como “diligencia debida”. ” por hacer una adquisición de $ 44 mil millones.

Dijo que un tamaño de muestra de 100 es mucho más pequeño que la norma para los investigadores de redes sociales que estudian este tipo de cosas. El mayor problema al que se enfrentaría Musk con este enfoque se conoce como sesgo de selección.

Bergstrom escribió en un mensaje a CNBC: “No hay razón para creer que los seguidores de la cuenta oficial de Twitter son una muestra representativa de las cuentas en la plataforma. Quizás es menos probable que los bots sigan esta cuenta para evitar ser detectados. Quizás es más probable que seguir para parecer legítimo. ¿Quién sabe? Pero no puedo imaginar que Musk esté haciendo algo más que trolearnos con este tonto esquema de muestreo”.