Una cuenta brasileña de Twitter, que una revista popular calificó de bot, respondió a la publicación con claros indicios de que un humano estaba, en parte, detrás de su operación.

Luego de que Veja, una de las revistas de noticias más destacadas de Brasil, publicara un artículo en el que afirmaba que la cuenta de Twitter @mariang69423516 era un bot, la cuenta publicó una imágen en la que supuestamente aparecía su dueña, Mariángela, como prueba de su identidad. Aunque la historia de si la cuenta era un bot es importante para determinar la autenticidad de su contenido, la motivación para emprender una operación no auténtica -si es que de hecho se trataba de eso- es aún más importante; en otras palabras, el cómo la cuenta emprendió sus operaciones es menos importante que el por qué.

Teniendo esto en cuenta, averiguar si una cuenta es auténtica es un buen primer paso para determinar si ésta forma parte de una operación de influencia mayor. Esta es la historia de una cuenta y sus intentos de demostrar su autenticidad.

Mariángela, bot o no.

Mariángela Pereira es una mujer rubia de pelo corto de unos 60 años. Con los anteojos en la nariz, mira directamente a la cámara, sosteniendo un calendario con la imagen de un santo y una fecha resaltada: 6 de abril de 2019. El texto del post que acompaña a la imagen dice: “Esta soy yo, hoy es 6 de abril. No soy un bot”.

En el texto que acompaña a la imagen está el tuit que rebate el artículo de Veja, Mariángela escribió: “Según la revista Veja, soy un bot. Para demostrar que esta cuenta es mía, hoy es 6 de abril. Vamos Moro. Estamos con ustedes. No soy un bot. Solo soy una brasileña como los otros 57 millones que apoyaron a nuestro capitán”, el último título en referencia al presidente de Brasil, Jair Bolsonaro, un capitán del ejército retirado. En el post también se mencionaba al ministro de Justicia, Sergio Moro, que también publicó una foto con un calendario al abrir su cuenta de Twitter.

Imagen de pantalla del post de Mariángel Pereira afirmando que no es un bot, con la respuesta de Bolsonaro. (recuadro rojo). (Fuente: @mariangelaP17/archive; @jairbolsonaro/archive)

Bolsonaro contestó a Mariángela, una vocera partidaria del político de derecha, diciendo “Un gran abrazo, señora Mariángela. Brasil por encima de todo...” No obstante, la revista mantuvo su postura de que la cuenta era un bot.

Entonces, ¿qué hay de cierto en esta cuenta? Lo más probable es que la cuenta de Mariángela no esté totalmente automatizada, ni manejada de un todo por un humano, sino que más bien es lo que a veces se conoce como un cíborg. Un cíborg puede definirse como cualquier cuenta que se sitúe entre las controladas exclusivamente por humanos y las totalmente automatizadas. Este espectro incluye tanto las cuentas automatizadas con cierta ayuda humana como las cuentas humanas con ayuda ocasional de la automatización.

La cuenta de Mariángela puede clasificarse como cíborg porque combinaba características de cuentas automatizadas con características de cuentas gestionadas por humanos.

Cuando se publicó el artículo de Veja, el apodo de Mariángela en Twitter tenía un signo de anonimato, el apodo @mariang69423516. El nombre alfanumérico sugería que el nombre de la cuenta podría haber sido generado automáticamente por un creador de bots. El nombre también podría haber sido una creación descuidada por parte de un operador indiferente a su apodo.

Imagen de pantalla de la cuenta de Mariángela cuando su apodo era alfanumérico. (Fuente: Veja/archive)

Pocos días después de la publicación del artículo, el apodo de la cuenta cambió de @mariang69423516 a @MariangelaP17. Muchos seguidores de Bolsonaro utilizan el “17” al final de sus cuentas de Twitter como referencia a su número de urna. Sin embargo, aun cuando el nombre de la cuenta cambió, el identificador único de la cuenta siguió siendo el mismo, lo que indica que @mariang69423516 y @MariangelaP17 eran el mismo usuario.

El anonimato no era la única característica sospechosa de la cuenta; también tenía un alto volumen y frecuencia de actividad. Al día siguiente de la publicación del artículo, la supuesta propietaria de la cuenta, Mariángela Pereira, concedió una entrevista escrita al sitio web de derechas O Antagonista. La entrevistada afirmó que la cuenta tomó forma mientras la persona se recuperaba supuestamente de una operación de corazón en 2018. Según la entrevista, mientras sufría de insomnio, la persona comenzó a tuitear mucho durante la noche.

La incesante actividad de @MariangelaP17

Aun así, las noches de insomnio no pueden explicar por sí solas el alto nivel de actividad de la cuenta. En promedio, @mariang69423516 publicó 106 tuits por día entre el 9 de agosto de 2018, cuando se creó la cuenta, y el 17 de julio de 2019. Algunos días, publicó más de 600 veces. El DFRLab considera que publicar más de 72 veces al día en promedio es sospechoso, y más de 144 al día es altamente sospechoso. Aunque la frecuencia de publicación es un indicador útil para considerar si una cuenta pudiese estar automatizada, nunca debe utilizarse como único indicador, dado que hay muchos usuarios auténticos de Twitter que superan esos promedios.

Gráfico que muestra la actividad de la cuenta @mariang69423516 desde que fue creada el 9 de agosto de 2018 hasta el 14 de julio de 2019. (Fuente: @luizabandeira/DFRLab vía Sysomos)

Sin embargo, lo más revelador es el hecho de que la cuenta publicó más de un tuit por segundo en múltiples ocasiones, lo que es muy difícil de hacer para una persona sin ayuda de un software de automatización. En un día, la cuenta publicó 11 veces en un segundo (y las publicaciones no formaban parte de un hilo). Twitter indicó que la fuente de los tuits de la cuenta era “Twitter para iPhone” y no un software automatizado, pero la cuenta puede haber utilizado una técnica de automatización que Twitter no pudo detectar.

La imagen muestra tuits publicados en el mismo segundo por Mariángela en diferentes ocasiones. (Fuente: @luizabandeira/DFRLab vía Sysomos)

El primer caso de publicación rápida detectado por el DFRLab ocurrió el 25 de octubre de 2018, tres días antes de la segunda vuelta de las elecciones presidenciales en Brasil. @MariangelaP17 retuiteó la etiqueta #NordesteÉ17 (“El nordeste es 17”), una etiqueta destinada a animar a los votantes de la región más pobre de Brasil -y también la única que estaba votando masivamente en contra de Bolsonaro- para apoyarlo.

En otra oportunidad, el 16 de mayo, la cuenta retuiteó publicaciones con la etiqueta #IdiotasUteis (“Idiotas útiles”), citando una expresión que el presidente Bolsonaro utilizó para describir a los manifestantes en Brasil. Uno de los posts retuiteados estaba en contra de Bolsonaro, lo que podría indicar que la cuenta estaba amplificando todas las menciones de la etiqueta sin distinguir en base al significado.

La cuenta publicó muchos tuits en un solo segundo más tarde ese mismo día, todos los cuales mencionaban la cuenta @RaquelBlak. Todos menos uno eran retuits, y el más atípico era una respuesta. Para hacer esto manualmente desde un iPhone, la persona habría tenido que pulsar el icono de retuit de una publicación, pulsar de nuevo en “retuit sin comentario”, repetir los mismos pasos seis veces y también escribir su respuesta en un post (o incluso copiar y pegar el texto de un post ya escrito), todo ello en un solo segundo.

El último caso de publicación de sucesión rápida, el 18 de junio, vio cómo @MariangelaP17 amplificaba las respuestas a la periodista Shannon Sims después de que ésta iniciara una encuesta en Twitter preguntando a la gente qué opinaba sobre el ministro de Justicia Sergio Moro. Todos los mensajes retuiteados por la cuenta ese día apoyaban a Moro.

Muchos actores legítimos de las redes sociales utilizan la automatización a la hora de publicar. Varias organizaciones de medios de comunicación, por ejemplo, programan sus publicaciones para que se publiquen a una hora determinada del día, cuando es probable que se llegue a más lectores. Esto es distinto, sin embargo, de amplificar el contenido de usuarios o etiquetas específicas, que parece ser lo que estaba haciendo @MariangelaP17. Twitter prohíbe la “manipulación de la plataforma” o “los compromisos inauténticos, que intentan hacer que las cuentas o los contenidos parezcan más populares o activos de lo que son”.

@MariangelaP17 actuaba a menudo para amplificar el contenido de otros usuarios. De todas las publicaciones de la cuenta, el 76% eran retuits. Esto puede indicar automatización, ya que los bots suelen tener como objetivo amplificar un mensaje, un usuario o una etiqueta concreta.

Tabla que muestra las características sospechosas y no sospechosas de la cuenta de Twitter @MariangelaP17. La cuenta mostraba un porcentaje especialmente alto de tuits de citas (QTs) y de retuits (RTs). (Fuente: @luizabandeira/DFRLab)

Comportamiento similar al de los humanos

Aunque @mariang69423516 presentaba algunos rasgos de bot, también mostraba rasgos humanos.

A pesar de su apodo alfanumérico, la foto de perfil de la cuenta no era genérica ni robada, como suele ocurrir con las cuentas completamente automatizadas. Una búsqueda inversa de la imagen del perfil de la cuenta no arrojó ningún otro resultado, lo que indica que la foto es probablemente exclusiva de la cuenta.

Las búsquedas de imágenes inversas sugieren que la foto de perfil de @MariangelaP17 probablemente no fue robada de otra fuente. La cara del niño está intencionadamente oculta. (Fuente: arriba, Google Images; abajo Yandex)

Aunque la cuenta amplificaba principalmente a otros usuarios retuiteándolos o citándolos, también era autora de algunas publicaciones originales a menudo acompañadas de imágenes, incluida la publicación con una persona que supuestamente es Mariángela sosteniendo el calendario. Otro post incluía una foto de la misma mujer que supuestamente asistía a una protesta pro-Bolsonaro con su madre.

Un tuit original mostraba supuestamente a Mariángela con su madre en una protesta progubernamental. El mensaje decía: “Mi adorable mamá. Juntas en esta lucha. Gratitud. Brasil en las calles. Hoy es un gran día”. (Fuente: @mariangelaP17/archivo)

En otro indicador de la actividad humana, la cuenta publicó menos durante la noche que durante el día, tal y como haría un humano normal.

Gráfico que muestra que la cuenta es más activa durante el día y tiene menos actividad después de las 21:00 horas (Fuente: @luizabandeira/DFRLab vía Sysomos)

Impulsando las etiquetas pro-Bolsonaro

La actividad de @MariangelaP17 en Twitter tuvo un beneficiario principal: el gobierno brasileño. Casi toda la actividad de la cuenta impulsó etiquetas de apoyo al presidente Bolsonaro y sus aliados.

@MariangelaP17 jugó un papel fundamental para que estas etiquetas fueran tendencia en el país. El 17 de junio de 2019, su perfil estuvo entre los principales amplificadores de la etiqueta #ReformaDeUmTrilhao (“Un billón de reformas”). Esta etiqueta pretendía generar apoyo para las reformas de las pensiones propuestas por el gobierno, que enfrentaron la resistencia de la oposición. La Cámara Baja de Brasil aprobó las reformas el 10 de julio, y el Senado las aprobó el 22 de octubre.

Ese día, @MariangelaP17 publicó 640 veces y utilizó la etiqueta 374 veces, siendo la séptima cuenta que más tuiteó en Twitter. En total, la etiqueta se mencionó 157.000 veces, y el 11% de los tuits procedían de las 100 cuentas más activas, incluida la de @MariangelaP17.

Porcentaje de menciones de #ReformaDeUmTrilhao realizadas por las 100 cuentas principales y el lugar de @MariangelaP17 (séptima) entre las 100 primeras. (Fuente: @luizabandeira/DFRLab)

@MariangelaP17 también estaba hiperactiva el 18 de mayo de 2019, cuando la cuenta publicó 643 veces. Utilizó la etiqueta #BolsonaroNossoPresidente (“Bolsonaro Nuestro Presidente”) 129 veces y estuvo, de nuevo, entre los 100 primeros usuarios de la etiqueta. En total, la etiqueta fue mencionada más de 255.000 veces ese día. Las 100 cuentas más activas, entre ellas la de @MariangelaP17, fueron responsables del 8 por ciento de las menciones totales.

Porcentaje de menciones de #BolsonaroNossoPresidente realizadas por las 100 cuentas principales y el lugar de @MariangelaP17 (99) entre las 100 principales. (Fuente: @luizabandeira/DFRLab)

Tras realizar su investigación, el 30 de julio, el DFRLab contactó a la oficina de Twitter en Brasil para informarse sobre la cuenta. La cuenta había sido suspendida por la plataforma por violación de las normas de Twitter, aunque no necesariamente de sus normas de automatización.

Imagen de pantalla de la cuenta el 30 de julio, cuando fue suspendida por Twitter. (Fuente: @mariangelaP17)

Días después, la cuenta volvía a estar activa. El DFRLab se puso en contacto con la cuenta a través de Twitter pidiendo un número de contacto para entrevistar a su operador, pero el propietario de la cuenta respondió a través de Twitter, a menudo tomando un mensaje privado y respondiendo públicamente. No cabe duda de que fue un ser humano, y no una máquina, quien respondió a las preguntas. La persona, sin embargo, no pudo explicar cómo fue capaz de publicar varias veces en un segundo.

@MariangelaP17 dijo al DFRLab que sólo tuiteaba desde un iPhone y que no utilizaba ningún software de automatización (como los que a veces utilizan con buena intención los medios de comunicación). Después de que el DFRLab enviara una imagen de pantalla de los tuits publicados en el mismo segundo, todos los tuits publicados antes del 22 de julio desaparecieron del timeline de la cuenta. @MariangelaP17 afirmó que no estaba implicada en la desaparición de los tuits y dijo que era la autora de la publicación. Finalmente, el operador dijo que Twitter suspendió la cuenta debido a la política de spam de la plataforma.

“Nunca autoricé a nadie a tuitear por mí. Los tuits que aparecen en el informe fueron todos hechos por mí. Ya se me acusó de ser un bot. No lo soy. Se me acusó de ser spam. No lo soy. ¿De qué se me acusa ahora? ¿De tuitear? No tengo ni idea del origen de los errores del informe”, respondió @MariangelaP17 (públicamente) al DFRLab. (Fuente: @mariangelaP17/archivo)

@MariangelaP17 afirmó que las marcas de tiempo de los tuits eran un error, y por eso parecía que hubiera tuiteado en el mismo segundo. El DFRLab recuperó las marcas de tiempo utilizando tanto la herramienta de análisis Sysomos como la API de Twitter. En ambos casos, el DFRLab encontró varios ejemplos de tuits publicados en el mismo segundo y ningún patrón similar en las marcas de tiempo de las cuentas de sus propios investigadores, lo que indica que es muy probable que no se trate de un error inducido por el sistema.

Cuando la cuenta resurgió tras su suspensión, empezó a promover una retórica racista contra la población indígena de Brasil. En particular, el 12 de agosto, retuiteó un post que, en respuesta a un vídeo, se refería a los manifestantes indígenas como una “invasión” y afirmaba que un edificio en el que los activistas habían organizado una protesta estaba siendo “invadido”.

@MariangelaP17 retuiteó este post, que incluyó un video de una protesta de indígenas. (Fuente: @gatopretoclaro/archivo vía @MariangelaP17)

Desde la conclusión del análisis de DFRLab, la cuenta ha permanecido activa y ha mantenido el mismo tipo de actividad. Publicó el tuit racista de arriba, memes pro-Bolsonaro y etiquetas que apoyaban al gobierno.

La imagen muestra las etiquetas más utilizadas por @MariangelaP17 entre el 1 y el 31 de octubre, todas relacionadas con el gobierno de Bolsonaro, como “Bolsonaro presidente hasta 2026” y “Bolsonaro, estamos contigo.” (Fuente: @luizabandeira/DFRLab vía Twittonomy)

Conclusión

El estudio de caso de la cuenta de Mariángela Pereira proporciona una hoja de ruta para identificar posibles cuentas de cíborgs. El rasgo característico de un cíborg es la doble presencia de signos de automatización y de actividad humana.

Si bien la revista Veja identificó a @MariangelaP17 como un bot, la cuenta era más bien un cíborg. Por un lado, poseía rasgos característicos de las cuentas automatizadas, especialmente su hiperactividad. Pero la cuenta también tenía comportamientos que sugerían la participación de un operador humano: compartía lo que parecía una foto única de la persona que decía estar detrás de la cuenta y reducía su actividad por la noche, cuando la mayoría de los humanos duermen. Y lo que es más importante, reaccionó claramente a las preguntas directas del DFRLab con respuestas originales publicadas públicamente.

Saber si una cuenta está automatizada o no ayuda a los investigadores a comprender las operaciones de influencia en línea. Pero, como ha demostrado este estudio de caso, la automatización no aparece necesariamente siempre de forma aislada: a veces puede ir acompañada de una auténtica actividad humana. Sin acceso al operador, es extremadamente difícil determinar con un 100 por ciento de certeza si una cuenta está dirigida por un humano, está automatizada o es una mezcla de ambas.

No obstante, es posible determinar si las cuentas están tratando de manipular a Twitter mediante el análisis del impacto de su actividad. Un análisis de las publicaciones de @MariangelaP17 -independiente de la evaluación de la automatización- indicó que esta cuenta se esforzó más por atraer a la audiencia e influir en la conversación de lo que lo haría un usuario típico de Twitter; su comportamiento podría constituir una violación de las normas de la plataforma.

Luiza Bandeira es Asistente de Investigación Forense Digital para América Latina en Digital Forensic Research Lab (@DFRLab).

Esteban Ponce de Leon, Asistente de Investigación Forense Digital para América Latina en el DFRLab, contribuyó con este informe.

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Ilustración de fondo - fuente: @mariangelaP17/archive

El artículo fue publicado originalmente en el sitio web de DFRLab.