Atención a este comunicado de Twitter:
“Nuestros sistemas automatizados han desafiado a más de 1,5 millones de cuentas que estaban dirigidas a discusiones sobre el COVID-19 con comportamientos de manipulación o spam. Hemos eliminado más de 1.100 tuits engañosos o dañinos.”
Da qué pensar, ¿verdad?
En días tan complicados como los que estamos viviendo la cantidad de bots ha subido como la espuma, tanto que una red social tan importante como Twitter no da abasto para identificarlos y eliminarlos a todos.
Pero lo peor es que detrás de estos bots se esconden intenciones poco amables que pueden llevar a la confusión, la manipulación, el pánico y la desinformación absoluta. Y, ojalá me equivoque, pero me parece que a partir de ahora ese va a ser el pan nuestro de cada día.
¿Qué podemos hacer los investigadores profesionales para evitar caer en la trampa de esta información falsa?
Muy sencillo: verificar si detrás de una de estas cuentas sospechosas se esconde realmente un bot, y si es así denunciarlo a Twitter para que lo elimine.
Para ello, no hay mejor herramienta que Botometer, un algoritmo que identifica estos bots dentro de Twitter.
En ese sentido, te he preparado hoy este artículo en el que te explico:
- Qué es Botometer.
- Cómo funciona esta herramienta.
- Un tutorial para utilizarla paso a paso.
¿Listo para cazar bots? Pues empezamos.
👉 Por qué es tan importante usar Botometer para identificar bots
Como ya te imaginarás, el término bot es un diminutivo de «robot».
En informática se utiliza esta expresión para identificar a aquellos programas que realizan acciones de forma repetida y automática por sí mismos.
Podemos encontrar tanto «bots buenos» que nos facilitan la vida (rastreadores web, búsquedas por voz, GPS, etc.), como los conocidos como «bots malos». Estos últimos afectan sobre todo a las redes sociales, y en los últimos tiempos han proliferado muchísimo.
Su objetivo es hacerse pasar por un usuario real mediante un perfil falso, y así llevar a cabo acciones poco honestas y a menudo dañinas, como por ejemplo:
- Desprestigiar a un individuo.
- Atacar una institución.
- Fomentar fake news (si quieres saber cómo identificar estas noticias falsas échale un ojo a este post).
- Robar datos personales.
- Manipular la opinión pública.
- Etc.
De todo esto hablo en profundidad en este post sobre perfiles falsos en redes sociales, que te aconsejo leer. Pero ahora quiero centrarme en una red social en concreto, Twitter y en una herramienta muy poderosa para identificar los bots que pululan por esta red como Pedro por su casa.
Exacto, me refiero a Botometer, el cazador de bots por excelencia. A continuación, vamos a ver cómo funciona esta herramienta.
✅ Cómo funciona Botometer
Lo primero que debes saber es que:
Botometer es un algoritmo basado en machine learning (aprendizaje automático aplicado a la inteligencia artificial), y desarrollado por la Universidad de Indiana en Estados Unidos con el fin de identificar si una cuenta es usada por un bot o por un usuario real.
Vamos, que su objetivo es fichar los «bots malos» para saber si una cuenta es falsa (y peligrosa) y así poder denunciarla para que Twitter la elimine.
¿Cómo identifica Botomer a estos bots? Al introducir el nombre de una cuenta en la herramienta, el algoritmo analiza:
- El perfil de la cuenta y sus características: nombre, cuándo fue creada, imágenes, publicaciones, etc.
- Seguidores y seguidos: si tiene pocos o si tiene muchos pero son también otros bots (seguramente creados en la misma granja de bots).
- Patrones de actividad temporal: cada cuánto publica un tweet, en qué intervalos aparece conectado y si son siempre los mismos.
- Lenguaje: normalmente, un bot se puede cazar por su forma de expresarse donde suelen abundar las faltas de ortografía o la incoherencia. Sin embargo, esto no siempre es así y podemos encontrarnos con bots más «listos» que utilicen el lenguaje de forma más eficaz.
- Sentimientos e ideología: esto que parece de película de ciencia ficción es más común de lo que creemos. Aquí se analiza el tipo de sentimientos e ideología que tiene este perfil, ya que un usuario real (es decir, alguien como tú y como yo) suele hablar de muchos temas diferentes y caer en la contradicción, pero un bot siempre mantendrá el mismo tono mostrando unos sentimientos, por así decir, más rígidos, sin posibilidad de cambio.
Con todos estos datos, Botometer hace un análisis que resulta en una puntuación que oscila entre 0 a 5:
- Si la puntuación está entre 0, 1, 2 y 3: el perfil pertenece a un usuario real.
- Si es un 4 o 5: el perfil pertenece de forma inequívoca a un bot.
¿Qué pasa cuando sale una puntuación intermedia de 3,5? Significa que el algoritmo no está seguro al 100%, sin embargo, se trata de una puntuación que rara vez suele darse. En un caso así, profundiza en tu investigación siguiendo las pautas que te indico en este post sobre perfiles falsos.
👉 Utilizando Botometer paso a paso
Antes de meternos en faena, es importante que sepas que Botometer se puede usar de 2 formas distintas:
- A través de su web: la forma más sencilla y rápida, que te da una puntuación entre 0 y 5.
- Mediante su API: para la que necesitas saber bastante de Python (lo que complica bastante las cosas) y que además solo da dos puntuaciones, 1 si la cuenta es un bot, 0 si no lo es.
Para este tutorial yo he preferido utilizar Botometer a través de su web, un sistema mucho más sencillo, accesible e igual de eficaz. Pero, sobre todo, por su rapidez, lo que te permite avanzar en tu investigación sin perder más tiempo del necesario.
Y una vez dicho esto, ahora sí, vamos a ver cómo utilizar Botometer paso a paso.
✅ 1. Primer paso: acceder a Botometer
Para empezar a utilizar Botometer debes acceder a su web, para ello clica aquí. Lo primero que verás será esto. 👇👇👇
Si te fijas en la imagen, puedes ver que hay un cuadro para rellenar donde pone «@ScreenName«. Es ahí donde debes introducir el nombre de la cuenta de la que sospechas que podría ser un bot.
Importante: para utilizar esta herramienta debes tener una cuenta en Twitter. Esto se debe a que Botometer necesita nuestro permiso para realizar solicitudes API y así obtener perfiles de usuario y datos de actividad de las cuentas que queremos comprobar. Estas solicitudes API son solo de lectura, es decir que no pueden realizar ningún cambio en nuestra cuenta.
✅ 2. Segundo paso: comprobando una cuenta sospechosa
Ahora llega el momento de comprobar si una cuenta pertenece a un usuario real o si detrás de esta se esconde uno de esos dichosos bots.
Para que lo veas mejor, vamos a comenzar por mi propia cuenta. Imagina que, por lo que sea, sospechas que tras mi cuenta de Twitter se esconde un malvado bot. En ese caso, tendrías que colocar el nombre de mi perfil en la caja de búsqueda, tal que así. 👇👇👇
Ahora, para ver la puntuación de este usuario basta con que cliques en «Check user«. 👇👇👇
Et voilà! No soy un bot, qué alivio, ¿verdad?
Dejando a un lado las bromas, si quieres obtener más datos sobre esta cuenta puedes clicar en «Details«. 👇👇👇
Aquí podrás comprobar información como el número de tweets, de likes, la fecha en que se creó la cuenta, etc.
✅ 3. Tercer paso: bot cazado
Y llegamos al meollo de la cuestión: ¿qué pasa si detrás de la cuenta que comprobamos hay un bot? Pues que aparecerá esto. 👇👇👇
Como ves, la puntuación está muy cerca de 5 y prima el color rojo para remarcar que se trata de un bot. Con esta información, ya puedes reportarlo a Twitter para que eliminen esta cuenta y que así deje de hacer el mal.
Punto para el equipo del bien, el de los investigadores profesionales con ojo crítico a los que no les cuelan ni una fake new. 😉
👉 A la caza de bots en Twitter con Botometer
Ya ves lo útil que resulta esta herramienta para identificar bots en una de las redes sociales más utilizadas del mundo. Sobre todo ahora, que tras la pandemia y el confinamiento este tipo de cuentas falsas ha crecido como nunca. Levantas una piedra y salen cientos.
Pero si compaginas Botometer con el sentido común y tu intuición como investigador profesional, podrás fichar estos bots sin mayor problema.
¿Te ha quedado alguna duda? ¿Quieres hacerme una sugerencia? Ya sabes que puedes utilizar los comentarios, siempre es un placer poder ayudarte en lo que necesites.
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Como decía Sherlock Holmes: ya conoces mis métodos, ahora aplícalos. 😉
Referencias:
2 comentarios en «Botometer: la herramienta definitiva para cazar bots en Twitter (con tutorial paso a paso)»
Olá Julian sempre atualizando a todos. Muito bom já estou estudando .Tem uma extensão desta para navegadores não? Obrigado. Gente quem não fez o curso do Julian faça,não perca a oportunidade.! É Show.
Hola Fernando, muchas gracias por recomendar mi curso sobre técnicas OSINT
Efectivamente existen extensiones que facilitan la detección de bots en twitter como por ejemplo Botsight