Hispanopedia Wiki
Articulo de referencia

Bot social

Un bot social se refiere a cuentas de redes sociales total o parcialmente automatizadas, diseñadas para realizar la mayoría de las acciones de los usuarios habituales, como dar ...

Hispanopedia WikiContenido en espanolLectura gratuita

Un bot social se refiere a cuentas de redes sociales total o parcialmente automatizadas, diseñadas para realizar la mayoría de las acciones de los usuarios habituales, como dar "me gusta", publicar contenido y chatear con otros usuarios. [ 1 ] Aunque sus niveles de autonomía varían y a menudo incluyen la intervención humana , los bots sociales pueden usar inteligencia artificial para realizar acciones en redes sociales y pueden usar grandes modelos de lenguaje para imitar el diálogo humano. Los bots sociales pueden operar solos o en grupos que coordinan mensajes como parte de una red de comportamiento inauténtico coordinado . [ 2 ] Los bots sociales se utilizan a menudo para realizar fraude publicitario aumentando artificialmente las métricas de visualización y participación [ 3 ] y para difundir desinformación en las redes sociales. [ 4 ]

Usos

Los bots sociales se utilizan para una gran variedad de propósitos en diversas plataformas de redes sociales, como Twitter , Instagram , Facebook y YouTube . Un uso común de los bots sociales es inflar la popularidad aparente de un usuario, generalmente manipulando artificialmente sus métricas de interacción con grandes volúmenes de "me gusta", republicaciones o respuestas falsas. De manera similar, los bots sociales pueden usarse para inflar artificialmente el número de seguidores de un usuario con seguidores falsos , creando una percepción errónea de una audiencia en línea mayor e influyente de lo que realmente es. [ 5 ]  El uso de bots sociales para crear la impresión de una gran influencia en las redes sociales permite a individuos, marcas y organizaciones atraer a un mayor número de seguidores humanos e impulsar su presencia en línea. La interacción falsa puede comprarse y venderse en el mercado negro de la interacción en redes sociales. [ 6 ]

Las corporaciones suelen utilizar agentes de atención al cliente automatizados en redes sociales para gestionar de forma rentable un alto volumen de solicitudes de soporte. [ 7 ] Los bots sociales se utilizan para enviar respuestas automáticas a las preguntas de los usuarios, a veces solicitando al usuario que envíe un mensaje privado a la cuenta de soporte con información adicional. El mayor uso de bots de soporte automatizados y asistentes virtuales ha llevado a algunas empresas a despedir personal de atención al cliente. [ 8 ]

Los bots sociales también se utilizan con frecuencia para influir en la opinión pública. Las cuentas de bots autónomos pueden inundar las redes sociales con un gran número de publicaciones que expresan apoyo a determinados productos, empresas o campañas políticas , creando la impresión de un apoyo espontáneo y popular . [ 9 ] Esto puede generar una percepción errónea del número de personas que apoyan una determinada postura, lo que también puede tener efectos en la dirección de los precios de las acciones o en las elecciones. [ 10 ] [ 11 ] Los mensajes con contenido similar también pueden influir en modas o tendencias . [ 12 ]

Muchos bots sociales también se utilizan para amplificar los ataques de phishing . Estos bots maliciosos se utilizan para engañar a un usuario de redes sociales y obtener sus contraseñas u otros datos personales . Esto generalmente se logra publicando enlaces que supuestamente dirigen a los usuarios a artículos de noticias que en realidad los dirigen a sitios web maliciosos que contienen malware . [ 13 ] Los estafadores a menudo utilizan servicios de acortamiento de URL como TinyURL y bit.ly para enmascarar la dirección de dominio de un enlace, aumentando la probabilidad de que un usuario haga clic en el enlace malicioso. [ 14 ] La presencia de seguidores falsos en redes sociales y altos niveles de interacción ayudan a convencer a la víctima de que el estafador es en realidad un usuario de confianza.

Los bots sociales pueden ser una herramienta para la propaganda computacional . [ 15 ] Los bots también pueden usarse para la curación algorítmica , la radicalización algorítmica y/o la influencia a cambio de dinero , un término que se refiere a la venta de una cuenta en plataformas de redes sociales.

Historia

Los bots han coexistido con la tecnología informática desde los inicios de la computación. Los bots sociales tienen sus raíces en la década de 1950 con Alan Turing , cuyo trabajo se centró en la inteligencia artificial con el desarrollo de la prueba de Turing . Las décadas siguientes vieron nuevos avances hacia el objetivo de crear programas capaces de imitar el comportamiento humano, en particular con la creación de ELIZA por Joseph Weizenbaum . [ 16 ] Considerado uno de los primeros chatbots , ELIZA podía simular conversaciones naturales con usuarios humanos mediante el reconocimiento de patrones. Su script más famoso fue DOCTOR, una simulación de un psicoterapeuta rogeriano programado para conversar con pacientes y responder preguntas. [ 17 ]

Con el auge de las plataformas de redes sociales a principios de la década de 2000, estos bots podían utilizarse para interactuar con grupos de usuarios mucho más grandes de forma discreta. Los primeros ejemplos de agentes autónomos en redes sociales se pueden encontrar en sitios como MySpace , donde las empresas de marketing utilizaban bots sociales para aumentar la actividad en la página de un usuario con el fin de que pareciera más popular. [ 18 ]

Se han observado bots sociales en una gran variedad de sitios web de redes sociales, siendo Twitter uno de los ejemplos más conocidos. La creación de bots de Twitter generalmente infringe los términos de servicio del sitio cuando se utilizan para publicar spam o para dar "me gusta" y seguir automáticamente a otros usuarios, pero cierto grado de automatización mediante la API de Twitter puede estar permitido si se utiliza con fines de "entretenimiento, información o novedad". [ 19 ] Otras plataformas como Reddit y Discord también permiten el uso de bots sociales siempre que no se utilicen para infringir las políticas relativas al contenido dañino y el comportamiento abusivo. Las plataformas de redes sociales han desarrollado sus propias herramientas automatizadas para filtrar los mensajes que provienen de bots, aunque no pueden detectar todos los mensajes de bots. [ 20 ]

Bots de Twitter publican mensajes similares cinco días después de las elecciones estadounidenses de 2016.

Debido a la dificultad de reconocer los bots sociales y separarlos de la automatización "elegible" a través de las API de redes sociales, no está claro cómo se puede hacer cumplir la regulación legal. Se espera que los bots sociales desempeñen un papel en la formación de la opinión pública al actuar de forma autónoma como influencers . Algunos bots sociales se han utilizado para difundir rápidamente desinformación, manipular los mercados bursátiles, influir en la opinión sobre empresas y marcas, promover campañas políticas y participar en campañas de phishing maliciosas. [ 21 ]

En Estados Unidos , algunos estados han comenzado a implementar legislación para intentar regular el uso de bots sociales. En 2019, California aprobó la Ley de Fortalecimiento de la Transparencia en Línea (Ley BOT) para ilegalizar el uso de software automatizado que se haga pasar por humano con el fin de influir en las decisiones de compra y voto de los usuarios de redes sociales. [ 22 ] Otros estados, como Utah y Colorado, han aprobado leyes similares para restringir el uso de bots sociales. [ 23 ]

La Ley de Inteligencia Artificial (Ley de IA) de la Unión Europea es la primera ley integral que regula el uso de la Inteligencia Artificial. [ 24 ] La ley exige transparencia en la IA para evitar que los usuarios sean engañados y crean que se comunican con otro ser humano. El contenido generado por IA en las redes sociales debe estar claramente identificado como tal, impidiendo que los bots sociales utilicen la IA imitando el comportamiento humano. [ 25 ]

Detección

La primera generación de bots a veces se podía distinguir de los usuarios reales por sus capacidades a menudo sobrehumanas para publicar mensajes. Los desarrollos posteriores han logrado imprimir patrones de actividad y comportamiento más "humanos" en el agente. Con suficientes bots, incluso podría ser posible lograr una prueba social artificial . Para detectar inequívocamente los bots sociales como lo que son, se debe aplicar una variedad de criterios [ 26 ] en conjunto utilizando técnicas de detección de patrones , algunas de las cuales son: [ 27 ]

Los bots sociales son cada vez más difíciles de detectar y comprender. Su comportamiento similar al humano, su comportamiento en constante cambio y el enorme volumen de bots que cubren todas las plataformas pueden haber sido un factor en las dificultades para eliminarlos. [ 31 ] Los sitios de redes sociales, como Twitter , se encuentran entre los más afectados; CNBC informó que hasta 48 millones de los 319 millones de usuarios (aproximadamente el 15 %) eran bots en 2017. [ 32 ]

Botometer [ 33 ] (anteriormente BotOrNot) es un servicio web público que verifica la actividad de una cuenta de Twitter y le da una puntuación basada en la probabilidad de que la cuenta sea un bot. El sistema aprovecha más de mil características. [ 34 ] [ 35 ] Un método activo para detectar bots de spam tempranos fue configurar cuentas honeypot que publican contenido sin sentido, que puede ser republicado (retuiteado) por los bots. [ 36 ] Sin embargo, los bots evolucionan rápidamente y los métodos de detección deben actualizarse constantemente, porque de lo contrario pueden volverse inútiles después de unos años. [ 37 ] Un método es el uso de la Ley de Benford para predecir la distribución de frecuencia de dígitos iniciales significativos para detectar bots maliciosos en línea. Este estudio se presentó por primera vez en la Universidad de Pretoria en 2020. [ 38 ] Otro método es la detección impulsada por inteligencia artificial. Algunas de las subcategorías de este tipo de detección serían el flujo de bucle de aprendizaje activo , la ingeniería de características , el aprendizaje no supervisado , el aprendizaje supervisado y el descubrimiento de correlaciones. [ 31 ]

Algunas operaciones de bots funcionan de forma sincronizada. Por ejemplo, ISIS utilizó Twitter para difundir su contenido islámico mediante numerosas cuentas coordinadas que, a su vez, impulsaron una noticia a la Lista de Noticias Destacadas, [ 39 ] amplificando así la noticia seleccionada a una audiencia más amplia. [ 40 ] Este modo de sincronización de cuentas de bots puede utilizarse como herramienta de propaganda y para manipular los mercados bursátiles. [ 41 ]

Plataformas

Instagram

Instagram alcanzó los mil millones de usuarios activos mensuales en junio de 2018, [ 42 ] pero se estimó que hasta el 10% de esos mil millones de usuarios activos eran gestionados por bots sociales automatizados. Si bien los bots que publican propaganda maliciosa siguen siendo populares, muchos usuarios individuales utilizan bots de interacción para impulsarse a una falsa viralidad, lo que los hace parecer más populares en la aplicación. Estos bots de interacción pueden dar "me gusta", ver, seguir y comentar las publicaciones de los usuarios.

Automatización de Instagram

En Instagram, el término automatización se utiliza para referirse a diversas prácticas, desde la automatización legítima mediante herramientas aprobadas (como flujos de trabajo de publicación para cuentas profesionales) hasta la automatización prohibida que manipula artificialmente la interacción (por ejemplo, dar "me gusta", seguir, comentar o realizar interacciones masivas automatizadas para simular la actividad humana). Instagram advierte a los usuarios sobre los riesgos de otorgar acceso a sus cuentas a servicios de terceros que prometen "me gusta" o seguidores, ya que estos suelen estar asociados con una interacción poco auténtica y riesgos para la seguridad de la cuenta. [ 43 ] [ 44 ]

Las políticas de Meta definen la interacción inauténtica como el uso de redes de activos inauténticos para generar cantidades sustanciales de interacción falsa diseñada para parecer auténtica, y tratan dicho comportamiento como una violación de las políticas en todas las plataformas de Meta, incluyendo Instagram. [ 45 ]

Instagram también proporciona API oficiales para cuentas profesionales a través de la Plataforma de Instagram (parte de Meta para desarrolladores), que permite el acceso programático a ciertos datos de la cuenta e interacciones aprobadas, sujeto a las reglas de la plataforma y los límites de frecuencia. [ 46 ] [ 47 ] La investigación sobre Instagram también ha examinado la presencia de cuentas falsas y automatizadas y su papel en la generación de interacciones falsas, así como métodos para detectar dichas cuentas. [ 48 ]

Casi al mismo tiempo, la plataforma alcanzó la meseta de mil millones de usuarios mensuales. Facebook ( empresa matriz de Instagram y WhatsApp ) planeó contratar a 10 000 personas para brindar seguridad adicional a sus plataformas; esto incluiría combatir el creciente número de bots y publicaciones maliciosas en las plataformas. [ 49 ] Debido al aumento de la seguridad en la plataforma y los métodos de detección utilizados por Instagram, algunas empresas de bots están reportando problemas con sus servicios porque Instagram impone umbrales de límite de interacción basados ​​en el uso pasado y presente de la aplicación, y muchas plataformas de pago y correo electrónico niegan a las empresas el acceso a sus servicios, impidiendo que los clientes potenciales puedan comprarlos. [ 50 ]

Gorjeo

El problema de los bots en Twitter se debe a la facilidad para crearlos y mantenerlos. La facilidad para crear cuentas y las numerosas API que permiten la automatización completa de las mismas están provocando que un número excesivo de organizaciones e individuos utilicen estas herramientas para satisfacer sus propias necesidades. [ 32 ] [ 51 ] CNBC afirmó que alrededor del 15 % de los 319 millones de usuarios de Twitter en 2017 eran bots; la cifra exacta es de 48 millones. [ 32 ] A fecha de 7 de julio de 2022, Twitter afirma que elimina 1 millón de bots de spam de su plataforma cada día. [ 52 ]

Algunos bots se utilizan para automatizar tuits programados, descargar vídeos, configurar recordatorios y enviar alertas de desastres naturales. [ 53 ] Estos son ejemplos de cuentas de bots, pero la API de Twitter permite que las cuentas reales (individuos u organizaciones) utilicen ciertos niveles de automatización de bots en sus cuentas e incluso fomenta su uso para mejorar las experiencias e interacciones de los usuarios. [ 54 ]

Meta

En 2025, Meta anunció que crearía un producto de IA que ayudaría a los usuarios a crear personajes de IA en Instagram y Facebook, permitiendo que estos personajes tuvieran biografías, fotos de perfil, generaran y compartieran "contenido impulsado por IA" en las plataformas. [ 55 ] [ 56 ] [ 57 ] Las cuentas de bots administradas por Meta comenzaron a ser identificadas por el público alrededor del 1 de enero de 2025, [ 58 ] [ 59 ] y los usuarios de redes sociales notaron que parecían ser imposibles de bloquear por cuentas humanas y tenían marcas azules para indicar que habían sido verificadas por Meta como perfiles confiables. [ 60 ]

Inteligencia social

SocialAI, una aplicación creada el 18 de septiembre de 2024, fue creada con el único propósito de chatear solo con bots de IA sin interacción humana. [ 61 ] Su creador fue Michael Sayman , un exlíder de producto en Google que también trabajó en Facebook , Roblox y Twitter . [ 62 ] Un artículo en el sitio web Ars Technica vinculó SocialAI con la Teoría de Internet Muerta. [ 63 ]

Véase también

Referencias

  1. ↑ Díaz Ruiz, Carlos (14 de marzo de 2025). «Bots hablando con bots: medios sintéticos, contenido generado por IA y la teoría de la conspiración de la "Internet muerta"». Investigación sobre desinformación orientada al mercado: publicidad digital, desinformación y noticias falsas en las redes sociales (1.ª  ed.). Londres: Routledge. p.  198. doi : 10.4324/9781003506676-9 . ISBN 978-1-003-50667-6.
  2. ↑ Keller, Franziska B.; Schoch, David; Stier, Sebastian; Yang, JungHwan (3 de marzo de 2020). "Astroturfing político en Twitter: cómo coordinar una campaña de desinformación" . Comunicación Política . 37 (2): 256– 280. doi : 10.1080/10584609.2019.1661888 . ISSN 1058-4609 . 
  3. ↑ Lindquist, Johan (26 de mayo de 2021), «Impostores suficientemente buenos: El mercado de seguidores de Instagram en Indonesia y más allá» , en Woolgar, Steve; Vogel, Else; Moats, David; Helgesson, Claes-Fredrik (eds.), El impostor como teoría social , Bristol University Press, pp. 269–292 , doi : 10.51952/9781529213102.ch012 , ISBN  978-1-5292-1310-2Consultado el 11 de noviembre de 2025.
  4. ↑ Díaz Ruiz, Carlos (1 de abril de 2025). "Desinformación en plataformas de medios digitales: un enfoque de configuración del mercado" . New Media & Society . 27 (4): 2188–2211 . doi : 10.1177/14614448231207644 . ISSN 1461-4448 . 
  5. ↑ Zhou, Liying; Jin, Fei; Wu, Banggang; Chen, Zhi; Wang, Cheng Lu (1 de marzo de 2023). "¿Los seguidores falsos mitigan el poder de influencia percibido de los influencers en las plataformas de redes sociales? El efecto del mero número y las condiciones límite" . Journal of Business Research . 158 113589. doi : 10.1016/j.jbusres.2022.113589 . ISSN 0148-2963 . 
  6. ^ Omena, JJ, Chao, J., Pilipets, E., Kollanyi, B., Zilli, B., Flaim, G., ... y Del Nero, S. (2019). "Los bots y el mercado negro de la participación en las redes sociales". Wiki de la Iniciativa de Métodos Digitales . Consultado el 20 de marzo de 2025.
  7. ↑ Xu, Anbang; Liu, Zhe; Guo, Yufan; Sinha, Vibha; Akkiraju, Rama (2 de mayo de 2017). "Un nuevo chatbot para el servicio al cliente en redes sociales" . Actas de la Conferencia CHI 2017 sobre Factores Humanos en Sistemas Informáticos . CHI '17. Nueva York, NY, EE. UU.: Association for Computing Machinery. págs. 3506–3510 . doi : 10.1145/3025453.3025496 . ISBN  978-1-4503-4655-9.
  8. ↑ «Rogers despide a personal de atención al cliente en varias provincias» . The Globe and Mail . 20 de febrero de 2025. Consultado el 20 de marzo de 2025 .
  9. ↑ "La influencia de los bots sociales" . www.akademische-gesellschaft.com . Consultado el 1 de marzo de 2022 .
  10. ↑ "¿Qué es un bot de redes sociales? | Definición de bot de redes sociales" . www.cloudflare.com . Consultado el 20 de marzo de 2025 .
  11. ↑ Hu, Charlotte. "Cómo los bots de IA podrían sabotear las elecciones de 2024 en todo el mundo" . Scientific American . Consultado el 20 de marzo de 2025 .
  12. ↑ Frederick, Kara (2019). La nueva guerra de ideas: lecciones de contraterrorismo para la lucha contra la desinformación digital (Informe). Centro para una Nueva Seguridad Estadounidense. JSTOR resrep20399 . 
  13. ↑ Shafahi, Mohammad; Kempers, Leon; Afsarmanesh, Hamideh (diciembre de 2016). "Phishing a través de bots sociales en Twitter". 2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) . pp. 3703–3712 . doi : 10.1109/BigData.2016.7841038 . ISBN  978-1-4673-9005-7.
  14. ↑ Padmanabhan, Sankar; Maramreddy, Prema; Cyriac, Marykutty (2020). "Detección de spam en servicios web de acortamiento de enlaces mediante análisis de datos de redes sociales" . En Raju, K. Srujan; Senkerik, Roman; Lanka, Satya Prasad; Rajagopal, V. (eds.). Ingeniería de datos y tecnología de la comunicación . Avances en sistemas inteligentes y computación. Vol. 1079. Singapur: Springer Nature. pp. 103–118 . doi : 10.1007/978-981-15-1097-7_9 . ISBN   978-981-15-1097-7.
  15. ↑ Haile, Yirgalem A (22 de diciembre de 2024). "La unión teórica de la propaganda computacional y las operaciones de información: Desentrañando la manipulación digital en zonas de conflicto" . New Media & Society . 28 (2) 14614448241302319. doi : 10.1177/14614448241302319 . ISSN 1461-4448 . 
  16. ↑ Ferrara, Emilio; Varol, Onur; Davis, Clayton; Menczer, Filippo; Flammini, Alessandro (24 de junio de 2016). "El auge de los bots sociales" . Commun. ACM . 59 (7): 96–104 . arXiv : 1407.5225 . doi : 10.1145/2818717 . ISSN 0001-0782 . 
  17. ↑ Bassett, Caroline (1 de diciembre de 2019). "La terapia computacional: explorando ELIZA de Weizenbaum como una historia del presente" . AI & Society . 34 (4): 803–812 . doi : 10.1007/s00146-018-0825-9 . ISSN 1435-5655 . 
  18. ↑ Errett, Joshua (12 de junio de 2008). "Los robots invaden MySpace - Revista NOW" . NOW Toronto . Consultado el 24 de marzo de 2025 .
  19. ↑ "Reglas para publicar tweets automatizados con bots de Twitter - Digital Inspiration" . digitalinspiration.com . Consultado el 24 de marzo de 2025 .
  20. ↑ Efthimion, Phillip; Payne, Scott; Proferes, Nicholas (20 de julio de 2018). "Técnicas de detección de bots mediante aprendizaje automático supervisado para identificar bots sociales en Twitter" . SMU Data Science Review . 1 (2).
  21. ↑ Gorwa, Robert; Guilbeault, Douglas (2020). "Desempaquetando el bot de redes sociales: una tipología para guiar la investigación y las políticas" . Policy & Internet . 12 (2): 225– 248. arXiv : 1801.06863 . doi : 10.1002/poi3.184 . ISSN 1944-2866 . 
  22. ↑ Julius Cerniauskas (11 de junio de 2024). "Las implicaciones legales y éticas de compartir la web con bots" . TechRadar . Consultado el 24 de marzo de 2025 .
  23. ↑ "Legisladores estatales proponen regular los chatbots" . multistate.ai . Consultado el 24 de marzo de 2025 .
  24. ↑ Butt, Junaid Sattar (marzo de 2024). "Estudio analítico de la primera Ley de Inteligencia Artificial (IA) de la UE del mundo, 2024" . Revista Internacional de Publicaciones y Reseñas de Investigación . 5 (3): 7343– 7364. doi : 10.55248/gengpi.5.0324.0914 – vía ResearchGate.
  25. ↑ "Llenar las redes sociales con bots de IA indistinguibles es ilegal según la Ley de IA de la UE" . Security, Privacy & Tech Inquiries . 4 de enero de 2025. Consultado el 24 de marzo de 2025 .
  26. ↑ Dewangan, Madhuri; Rishabh Kaushal (2016). "SocialBot: Análisis y detección del comportamiento" . Simposio internacional sobre seguridad en computación y comunicación . doi : 10.1007/978-981-10-2738-3_39 .
  27. ↑ Ferrara, Emilio; Varol, Onur; Davis, Clayton; Menczer, Filippo; Flammini, Alessandro (2016). "El auge de los bots sociales" . Communications of the ACM . 59 (7): 96– 104. arXiv : 1407.5225 . doi : 10.1145/2818717 . S2CID 1914124 . 
  28. ↑ Mazza, Michele; Stefano Cresci; Marco Avvenuti; Walter Quattrociocchi; Maurizio Tesconi (2019). "RTbust: explotación de patrones temporales para la detección de botnets en Twitter". En actas de la décima conferencia ACM sobre ciencia web (WebSci '19) . arXiv : 1902.04506 . doi : 10.1145/3292522.3326015 .
  29. ↑ "Cómo encontrar y eliminar seguidores falsos de Twitter e Instagram : Social Media Examiner" . 
  30. ↑ Weishampel, Anthony; Staicu, Ana-Maria ; Rand, William (1 de marzo de 2023). "Clasificación de usuarios de redes sociales con análisis de datos funcionales generalizados" . Computational Statistics & Data Analysis . 179 107647. doi : 10.1016/j.csda.2022.107647 . ISSN 0167-9473 . S2CID 253359560 .  
  31. 1 2 Zago, Mattia; Nespoli, Pantaleone; Papamartzivanos, Dimitrios; Pérez, Manuel Gil; Mármol, Félix Gómez; Kambourakis, Georgios; Pérez, Gregorio Martínez (agosto 2019). "Detección de interferencias de robots sociales: ¿hay soluciones mágicas?". Revista de comunicaciones IEEE . 57 (8): 98– 104. Bibcode : 2019IComM..57h..98Z . doi : 10.1109/MCOM.2019.1800520 . ISSN 1558-1896 . S2CID 201623201 .  
  32. 1 2 3 Newberg, Michael (10 de marzo de 2017). "Hasta 48 millones de cuentas de Twitter no son personas, según un estudio" . CNBC . Recuperado el 22 de noviembre de 2022 .
  33. ↑ "Botómetro" .
  34. ↑ Davis, Clayton A.; Onur Varol; Emilio Ferrara; Alessandro Flammini; Filippo Menczer (2016). "BotOrNot: Un sistema para evaluar bots sociales". Actas del taller del Día de los Desarrolladores de la WWW . arXiv : 1602.00975 . doi : 10.1145/2872518.2889302 .
  35. ↑ Varol, Onur; Emilio Ferrara; Clayton A. Davis; Filippo Menczer; Alessandro Flammini (2017). "Interacciones humano-bot en línea: detección, estimación y caracterización" . Actas de la Conferencia Internacional AAAI sobre Web y Medios Sociales (ICWSM) .
  36. ↑ "Cómo detectar un bot social en Twitter" . technologyreview.com. 28 de julio de 2014. Los bots sociales envían una cantidad significativa de información a través de Twitter. Ahora existe una herramienta para ayudar a identificarlos.
  37. ↑ Grimme, Christian; Preuss, Mike; Adam, Lena; Trautmann, Heike (2017). "Social Bots: Human-Like by Means Human Control?". Big Data . 5 (4): 279– 293. arXiv : 1706.07624 . doi : 10.1089/big.2017.0044 . PMID 29235915 . S2CID 10464463 .  
  38. ↑ Mbona, Innocent; Eloff, Jan HP (1 de enero de 2022). "Selección de características mediante la ley de Benford para apoyar la detección de bots maliciosos en redes sociales" . Information Sciences . 582 : 369–381 . doi : 10.1016/j.ins.2021.09.038 . hdl : 2263/82899 . ISSN 0020-0255 . S2CID 240508186 .  
  39. ↑ Giummole, Federica; Orlando, Salvatore; Tolomei, Gabriele (2013). "Los temas de tendencia en Twitter mejoran la predicción de las consultas más populares de Google" . Conferencia Internacional de Computación Social de 2013. IEEE. pp. 39–44 . doi : 10.1109/socialcom.2013.12 . ISBN  978-0-7695-5137-1. S2CID 15657978 . 
  40. ↑ Badawy, Adam; Ferrara, Emilio (3 de abril de 2018). "El auge de la propaganda yihadista en las redes sociales" . Journal of Computational Social Science . 1 (2): 453– 470. arXiv : 1702.02263 . doi : 10.1007/s42001-018-0015-z . ISSN 2432-2717 . S2CID 13122114 .  
  41. ↑ Sela, Alon; Milo, Orit; Kagan, Eugene; Ben-Gal, Irad (15 de noviembre de 2019). "Mejora de la difusión de información mediante grupos de difusión" . Online Information Review . 44 (1): 24– 42. doi : 10.1108/oir-08-2018-0245 . ISSN 1468-4527 . S2CID 211051143 .  
  42. ↑ Constine, Josh (20 de junio de 2018). "Instagram alcanza los mil millones de usuarios mensuales, frente a los 800 millones de septiembre" . TechCrunch .
  43. ↑ "Aplicaciones de terceros" . Centro de ayuda de Instagram .
  44. ↑ "Automatización de Instagram" . Resont .
  45. ↑ "Comportamiento inauténtico" . Meta Transparency Center .
  46. ↑ "Descripción general de la plataforma de Instagram" . Meta para desarrolladores .
  47. ↑ "Límites de velocidad – API de Graph" . Meta para desarrolladores .
  48. ↑ Cagatay Akyon, Fatih; Kalfaoglu, Esat (2019). "Detección automatizada de cuentas falsas en Instagram". Conferencia de Innovaciones en Sistemas y Aplicaciones Inteligentes (ASYU) de 2019. pp. 1–7 . arXiv : 1910.03090 . doi : 10.1109/ASYU48272.2019.8946437 . ISBN  978-1-7281-2868-9.
  49. ↑ "El creciente problema de los bots en Instagram" . The Information . 18 de julio de 2018.
  50. ↑ Morales, Eduardo (8 de marzo de 2022). "Bots de Instagram en 2021: todo lo que necesitas saber" . Medium . Consultado el 24 de noviembre de 2022 .
  51. ↑ Gilani, Zafar; Farahbakhsh, Reza; Crowcroft, Jon (3 de abril de 2017). "¿Los bots impactan la actividad en Twitter?" . Actas de la 26.ª Conferencia Internacional sobre la World Wide Web - WWW '17 Companion . República y Cantón de Ginebra, CHE: Comité Directivo de las Conferencias Internacionales de la World Wide Web. págs. 781–782 . doi : 10.1145/3041021.3054255 . ISBN  978-1-4503-4914-7. S2CID 33003478 . 
  52. ↑ Dang, Sheila; Paul, Katie (7 de julio de 2022). "Twitter dice que elimina más de 1 millón de cuentas de spam cada día" . Reuters . Consultado el 23 de noviembre de 2022 .
  53. ↑ Azhar, Huzaifa (10 de diciembre de 2021). "Los 10 mejores bots de Twitter que deberías seguir en 2022 - TechPP" . techpp.com . Consultado el 24 de noviembre de 2022 .
  54. ↑ "Reglas de desarrollo de automatización de Twitter | Ayuda de Twitter" . help.twitter.com . Consultado el 24 de noviembre de 2022 .
  55. ↑ Murphy, Hannah; Criddle, Cristina (27 de diciembre de 2024). "Meta prevé unas redes sociales repletas de usuarios generados por IA" . Financial Times . Consultado el 1 de enero de 2025 .
  56. ↑ Herrman, John (31 de diciembre de 2024). "La gran apuesta de Meta por los bots" . Intelligencer . Consultado el 2 de enero de 2025 .
  57. ^ Kevin Okemwa (30 de diciembre de 2024). ""Tendrán biografías y fotos de perfil": Meta se está preparando para lanzar una ola de perfiles impulsados ​​por IA, que redefinirán la interacción social de Facebook . Windows Central . Consultado el 2 de enero de 2025 .
  58. ↑ "Threads" . www.threads.net . Consultado el 2 de enero de 2025 .
  59. ↑ Sato, Mia (3 de enero de 2025). "Los perfiles de bots generados por IA de Meta no están teniendo buena acogida" . The Verge . Consultado el 12 de febrero de 2025 .
  60. ↑ Growcoot, Matt (6 de enero de 2025). "Meta elimina cuentas de Facebook e Instagram generadas por IA en medio de la polémica" . PetaPixel . Consultado el 12 de febrero de 2025 .
  61. ↑ Davis, Wes (17 de septiembre de 2024). "SocialAI: probamos el clon de Twitter donde no se permiten otros humanos" . The Verge . Consultado el 12 de febrero de 2025 .
  62. ↑ Ghosh, Shona. "La joven prodigio de 24 años contratada por Mark Zuckerberg y luego por Google se va a trabajar a Roblox" . Business Insider . Consultado el 12 de febrero de 2025 .
  63. ↑ Edwards, Benj (18 de septiembre de 2024) .La "teoría de la Internet muerta" cobra vida con una nueva aplicación de redes sociales impulsada por IA . Ars Technica . Consultado el 12 de febrero de 2025 .
  • Proyecto de Investigación sobre Propaganda Computacional de la Universidad de Oxford
  • ¿Qué es un bot de redes sociales? | Definición de bot de redes sociales en Cloudflare