Cuentas cubanas vinculadas al régimen participaron en un esfuerzo, junto con cuentas vinculadas a Venezuela, para hacer que al menos seis etiquetas anti-sanciones estadounidenses y pro-Cuba fueran tendencia en Twitter en Venezuela. Un análisis mostró que un pequeño grupo de cuentas generó más de la mitad del volumen de menciones por etiqueta, en un probable intento de manipulación de la Plataforma.

Venezuela tiene una tradición bien documentada de manipulación de plataformas en línea. El régimen de Maduro ofrece incentivos y apoyo institucionalizado para fomentar la manipulación coordinada de etiquetas en Twitter, y hay pruebas de que las cuentas venezolanas se han inmiscuido en la política interna de otros países mediante intentos de manipulación en línea.

Por el contrario, se sabe poco sobre la extensión, el alcance y las tácticas de la manipulación de la plataforma respaldada por el Estado cubano, aunque un informe del Oxford Internet Institute clasificó al régimen cubano como poseedor de una “capacidad media de tropas cibernéticas.” El espacio informativo cubano permaneció relativamente cerrado hasta hace bastante poco, cuando el presidente cubano Miguel Díaz-Canel abrió su cuenta de Twitter en octubre de 2018. El acceso a internet ha aumentado desde que se introdujeron las redes 3G en el país a finales de 2018; aun así, la mayoría de la población no tiene acceso a las redes sociales.

Pero Cuba y Venezuela son estrechos socios estratégicos, y el gobierno cubano ha actuado, hasta cierto punto, como mentor y modelo para el gobierno venezolano desde que éste adoptó el socialismo en 1999. Ambos países se han enfrentado también a sanciones económicas de los Estados Unidos, a las que sus regímenes culpan de sus respectivas crisis económicas. Además, ambos países comparten una estrecha relación económica y militar con China y Rusia, respectivamente. En Internet, la afinidad política y los intereses estratégicos compartidos por los regímenes cubano y venezolano se han traducido en una incipiente alianza y amplificación mutua entre las cuentas de Twitter vinculadas a Cuba y Venezuela.

Las etiquetas relacionadas con Cuba ya habían sido tendencia en Venezuela antes, pero empezaron a aparecer hace relativamente poco tiempo y con una frecuencia cada vez mayor, según el seguimiento que realizan el DFRLab y su organización asociada, ProBox. Cuba y Venezuela ya convergían en la misma narrativa sobre el COVID-19: que las sanciones impuestas por los Estados Unidos estaban perjudicando la capacidad de cada país para luchar contra la pandemia. Además, las etiquetas impulsadas por cuentas cubanas en Venezuela condenaban las sanciones a ambos países y promovían las misiones médicas cubanas a Venezuela.

Cuentas con sede en Cuba y Venezuela

El DFRLab analizó seis etiquetas publicadas inicialmente por cuentas cubanas sobre discusiones en contra de las sanciones de los Estados Unidos tanto a Cuba como a Venezuela o apoyando las misiones médicas cubanas para enfrentar el brote de COVID-19. Pese a haber sido iniciadas por cuentas cubanas, las etiquetas fueron tendencia en Venezuela entre el 2 de abril y el 1 de mayo de 2020, después de que cuentas basadas en Venezuela los promovieran.

El DFRLab recopiló datos basados en horas específicas antes y después de que las etiquetas alcanzaran los temas de tendencia. Estos plazos de tiempo se seleccionaron para investigar si el comportamiento de las cuentas que publicaban las etiquetas cambiaba después de alcanzar los temas de tendencia, lo que podría indicar un intento coordinado de manipulación.

Esta tabla muestra los atributos de cada uno de las seis etiquetas analizadas, incluyendo las cuentas únicas por etiqueta, las menciones y el día en que fue tendencia. (Fuente: @danielsuarezper/DFRLab con Brandwatch)

Las etiquetas #ViviremosYVenceremos y #BloqueoNoSolidaridadSí alcanzaron los temas de tendencia en Venezuela después de que funcionarios del régimen cubano y medios de comunicación prorrégimen evocaran las frases para describir la estrategia de Cuba para luchar contra el COVID-19. La etiqueta #CubaCoopera se refiere a una iniciativa cubana que proporciona asistencia médica en otros países. Twitter no proporciona una lista de temas de tendencia en Cuba, por lo que no hay datos para determinar si las etiquetas también fueron tendencia en el país.

Además, las cuentas cubanas fueron algunas de las que impulsaron las etiquetas para que fueran tendencia. Por ejemplo, el Instituto Cubano de Amistad con el Pueblo el Instituto Cubano de Amistad con el Pueblo (ICAP) fue la primera cuenta en utilizar #ElBloqueoMata, mientras que Maricela Torres Falcón, la cuenta de una periodista radicada en Cuba, fue la primera en utilizar #CubaSalvaElAmor.

En total, 13.365 cuentas individuales de Twitter utilizaron las seis etiquetas en los periodos analizados. Sólo el 47% de estas cuentas fijaron la ubicación en su perfil de Twitter. Cuba y Venezuela fueron las ubicaciones más comunes entre las cuentas que utilizaron las etiquetas. Dado que los usuarios de Twitter pueden definir su ubicación, esto no necesariamente significa que estas cuentas hayan sido operadas desde estos países.

Las 15 principales ubicaciones definidas por los usuarios que promovieron las etiquetas analizadas. (Fuente: @estebanpdl/DFRLab)

Las cuentas que fijaron su ubicación en Cuba acumularon casi 22.500 publicaciones, lo que representa alrededor del 25% de todas las menciones. Estas cuentas se describieron como partidarias del régimen cubano y pertenecientes a ministerios del gobierno cubano, ministerios del gobierno cubano, como el Ministerio de Salud Pública.

La segunda ubicación más popular definida por el usuario entre las cuentas que tuiteaban las etiquetas era Venezuela, lo que explica cómo las etiquetas iniciadas por cuentas cubanas acabaron siendo temas de tendencia en Venezuela. El DFRLab descubrió que el 26% de las cuentas que establecieron una ubicación en su perfil se identificaron como basadas en Venezuela. En total, la actividad de este grupo acumuló cerca de 9.000 posts mencionando las etiquetas, lo que representa alrededor del 10 por ciento de todas las menciones.

Señales de manipulación del tráfico

Para explorar el flujo de tráfico de Twitter en estas seis etiquetas, el DFRLab utilizó el método CTM (Coeficiente de Manipulación de Tráfico ), publicado por primera vez por el Proyecto de Propaganda Computacional del Oxford Internet Institute. Esta medida permite a los investigadores evaluar la posible manipulación del tráfico en Twitter teniendo en cuenta tres indicadores: el número medio de tuits por usuario, el porcentaje de retuits y el porcentaje de tráfico generado por las 50 cuentas más activas. Esta medida, sin embargo, es sólo un indicador relativo de manipulación, no uno definitivo, y debe tenerse en cuenta junto a otros indicadores.

El CTM asigna a cada flujo de tráfico de Twitter una puntuación basada en los tres indicadores mencionados anteriormente. En estudios anteriores, los flujos de tráfico orgánico y no manipulado obtuvieron una puntuación de 12 o menos en el CTM. En este caso, las seis etiquetas analizadas obtuvieron una puntuación superior a 30. La etiqueta #CubaCoopera fue la que obtuvo la puntuación más alta, con un CTM de 62,9. Las 50 cuentas más activas que promovieron esta etiqueta durante las horas seleccionadas acumularon el 46% de todas las menciones, lo que indica que un pequeño grupo de usuarios generó una gran proporción del tráfico de Twitter para la etiqueta.

Puntuaciones del CTM para las seis etiquetas analizadas. El “porcentaje de tráfico de los 50 primeros” indica la proporción de tuits publicados por las 50 cuentas más activas. (Fuente: @estebanpdl/DFRLab)

La proporción de tráfico generado por las 50 cuentas más activas puede no ser un indicador adecuado de manipulación cuando se comparan flujos de tráfico sustancialmente diferentes en tamaño. Para abordar esta preocupación, el DFRLab también calculó las puntuaciones del CTM de las etiquetas basándose en el 10% de las cuentas más activas.

Puntuaciones del CTM para las seis etiquetas analizadas. El “porcentaje de tráfico del 10% más activo” indica la proporción de tuits publicados por el 10% de las cuentas más activas. (Fuente: @estebanpdl/DFRLab)

El 10 por ciento de las cuentas más activas acumularon más del 50 por ciento de las menciones en las seis etiquetas. Este análisis indica que estas etiquetas fueron tendencia debido a un intento coordinado de manipulación por parte de una pequeña cohorte de cuentas.

El DFRLab midió el CTM por hora de la etiqueta con mayor puntuación, #CubaCoopera. Entre las 11 de la mañana y las 12 de la noche, la etiqueta alcanzó su pico de menciones, así como su puntuación CTM más alta. Este es otro indicador de que el esfuerzo fue coordinado, ya que la puntuación de CTM por hora para la etiqueta cayó una vez que las cuentas alcanzaron su objetivo, catapultando la etiqueta a los temas de tendencia.

El número de publicaciones por hora (gráfico de barras) y las puntuaciones del CTM por hora, que se basan en los siguientes indicadores 1) número medio de tuits por usuario, 2) porcentaje de retuits y 3) porcentaje de tráfico generado por el diez por ciento más activo de las cuentas. (Fuente: @estebanpdl/DFRLab)

Las cuentas más activas

Entre las cuentas más activas que utilizaron las seis etiquetas estaban las cuentas cubanas que pertenecían a embajadas cubanas en el mundo, organizaciones cubanas ubicadas en Cuba y organizaciones sanitarias cubanas o personal médico relacionado con las misiones médicas cubanas ubicadas en Venezuela. Entre las cuentas cubanas supuestamente radicadas en Venezuela estaban @CubaCooperaveTR y @ @OsmanyElias, que aparecieron en las menciones de las seis etiquetas 297 y 288 veces, respectivamente. @CubaCooperaveTR, la delegación cubana del estado venezolano de Trujillo, tuiteó repetidamente al menos uno de los seis hashtags, al igual que otras 42 cuentas que incorporaban la frase “CubaCoopera” dentro de sus manejos de Twitter.

@CubaCooperaveTR estuvo entre las cuentas más activas que mencionaron al menos una de las seis etiquetas analizadas. (Fuente: @danielsuarezper/DFRLab vía Brandwatch)

@OsmanyElias, un autodenominado médico cubano radicado en Venezuela, también apareció como una de las cuentas con más interacciones utilizando las etiquetas #ElBloqueoMata, #ElBloqueoMata y #BloqueoNoSolidaridadSí.

@OsmanyElias (recuadros amarillos) estuvo entre las cuentas más conectadas al retuitear, responder o mencionar a otras cuentas de Twitter usando las etiquetas #ElBloqueoMata, #ElBloqueoKills y #BloqueoNoSolidaridadSí. (Fuente:@estebanpdl/DFRLab)

Tres cuentas - @OsmanyElias y otras dos cuentas que hacen referencia a “CubaCoopera” en sus manejos - fueron suspendidas por violar las reglas de Twitter durante el curso de este análisis. Una de estas cuentas, @CubaCooperaVe, era la cuenta oficial de la misión médica cubana en Venezuela. La organización cubana se reincorporó a Twitter con un nombre diferente el 21 de mayo de 2020.

El régimen de Maduro cuenta con un aparato bien documentado para la manipulación de plataformas en línea respaldadas por el Estado, dirigidas tanto a audiencias nacionales como extranjeras. En cambio, el gobierno cubano ha sido más moderado en este sentido, en parte porque la población del país tiene un acceso limitado a Internet.

Sin embargo, los regímenes cubano y venezolano son aliados naturales y sus intereses han convergido en torno al COVID-19. Un mes después de que ambos países registraran sus primeros casos de COVID-19, cuentas vinculadas al Estado cubano arremetieron contra el gobierno de los Estados Unidos en Twitter, afirmando que la política estadounidense hacia ambos países, incluidas las sanciones económicas, era la causa de sus respectivas crisis económicas. Junto con estas declaraciones, las cuentas pro-Cuba -algunas de ellas con ubicaciones establecidas en Cuba y otras en Venezuela- intentaron manipular el tráfico de Twitter para catapultar ciertas etiquetas pro-Cuba a los temas de tendencia en Venezuela.

Esteban Ponce de León es Asistente de Investigación, América Latina, en el Digital Forensic Research Lab.

Daniel Suárez Pérez es Asistente de Investigación, América Latina, en el Digital Forensic Research Lab.

Esta investigación se realizó en colaboración con Probox, una organización venezolana sin fines de lucro que “combate la desinformación digital y crea conciencia a través de la educación y la innovación”

Ilustración de fondo - fuente: @estebanpdl/DFRLab vía Google Maps

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