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MALDITO BULO

¿Qué sabemos de los perfiles que están tuiteando copiando y pegando el mensaje "soy afiliado a Podemos desde" y que afirman que votarán a Vox en las próximas elecciones?

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A dos días de las elecciones de la Comunidad de Madrid del 4 de mayo, algunos usuarios han detectado mensajes en Twitter con la frase "soy afiliado a Podemos desde 2015" publicados con segundos de diferencia. Estos mensajes son lanzados por cuentas que copian el contenido unas a otras siempre bajo la misma premisa: son supuestos votantes de izquierdas desde hace años, pero en las próximas elecciones autonómicas de la Comunidad de Madrid votarán a Vox. 

Muchos usuarios han alertado de que se trata de bots, perfiles automatizados o semiautomatizados que pueden programarse. Sin embargo, se trata de usuarios reales que inician una cadena y son seguidos por otras cuentas ya sea con una intención política o de trolear, una acción de la que ya os hemos hablado en otras ocasiones.

No hay pruebas de que estas cuentas estén automatizadas ni haya nadie detrás controlándolas   

Como os decimos, varios usuarios identificaron estos mensajes muy similares, que en muchos de los casos ya no están visibles, a dos días de las elecciones de la Comunidad de Madrid. Entre ellos había mensajes como "soy afiliado a Podemos desde el 2015, compartí tienda con Pablo en el 15M, pero después de escuchar el audio de Alvise Perez no puedo sentir más asco por el machismo de Pablo Iglesias, así que he decidido que en las próximas elecciones mi voto será para VOX". Ante esto, muchos usuarios han denunciado que se trata de bots que repiten este mismo mensaje.

Sin embargo, ya os hablamos hace unos días de una acción muy similar con perfiles que afirmaban ser funcionarios de Correos. Entonces, decenas de perfiles en Twitter publicaron mensajes que empezaban con "soy funcionario de Correos y llevo votando al PSOE toda la vida" y ponían en duda las amenazas con balas recibidas por el ministro del Interior, Fernando Grande-Marlaska, el secretario general de Podemos, Pablo Iglesias, y la directora de la Guardia Civil, María Gámez. Como os contamos, la investigadora de la Universidad Carlos III y especializada en el análisis de la conversación de Twitter Mariluz Congosto explicó en un hilo de Twitter que es más exacto hablar de troleo. 

Según señaló la investigadora a Maldita.es en el caso de los mensajes sobre Correos, observando sus timelines se puede comprobar que no son cuentas automatizadas, una situación que se repite con las cuentas que difundieron los mensajes sobre una supuesta afiliación a Podemos este 2 de mayo.

Como se puede ver en los timelines de los perfiles que difundieron, estos mismos responden con mensajes irónicos para trolear a quienes les acusan de spam o de ser bots.

El experto informático en análisis de redes, Marcelino Madrigal, afirmó en el programa Todo es Mentira [min 1:05:40] sobre los mensajes de perfiles que afirmaba ser "funcionario de Correos" que no eran bots, ya que en este caso no estaríamos hablando de cuentas totalmente automatizadas, sino que son acciones coordinadas entre varios usuarios. Es decir, son usuarios reales que con determinada intención inician una cadena y es seguida por varias cuentas. Esto, de nuevo, se repite con los perfiles que han difundido el mensaje sobre la afiliación a Podemos.

Uno de los perfiles que participó en la repetición de los mensajes sobre la afiliación a Podemos, después de que otro usuario lo señalara como un "bot", afirmó después en su Twitter que "solo soy un adolescente que se aburre en su casa".

En Maldita Tecnología ya os explicamos un caso similar que ocurrió en abril del 2020 cuando cientos de cuentas publicaron el mensaje: "Pol/[automatic-post]19361488-Ya están los progres hablando, hay miedo #-GobiernoDimision-, Sánchez sepulturero/pol/10N52[automatic-post2]". En esta ocasión también se trató de un troleo que se viralizó y la conclusión fue que era una campaña iniciada por varios usuarios reales.

Las cuentas trols pueden producir “daños, amenazas y desinformaciones”

Como ya os explicamoslas cuentas trols son “dañinas y nocivas” y “pueden atacar en todas direcciones o en una sola dirección”. Así lo indicaba a Maldita.es el experto informático Marcelino Madrigal asegurando que lo que pretenden estas cuentas es “producir daños y amenazas” y, en ocasiones, también generar desinformaciones. Por su parte, Carlos Sánchez Almeida, abogado de la Plataforma en Defensa de la Libertad de Información (PDLI), también aseguró que estos perfiles no persiguen un fin artístico o de parodia y, por tanto, no serían "perseguibles" por la justicia si no "comete un delito de ciberacoso, contra la integridad moral o un delito de odio, entre otros". También Carmela Ríos indica que estos perfiles "pueden afectar al discurso público" ya que las campañas que organizan "pueden ofrecer la sensación de que hay más gente hablando de una determinada cuestión que las que realmente hay".

Además, las cuentas trols ya se están investigando en estudios académicos como elementos desinformadores. Algunos de ellos es el realizado en la Universidad Politécnica de València junto a la la Universidad Sorbonne Paris Nord o el publicado por el American Journal of Public Healthel. En estos artículos se concluye que los trols “son una de las principales fuentes de mensajes en línea de odio, falsos y engañosos” o que pueden tener “un efecto significativo en las comunicaciones online sobre vacunación”.

Aunque los trols son más difíciles de identificar que las cuentas parodia o fakeya os hemos alertado de algunos de estos perfiles. En declaraciones a Maldita.es, Carmela Ríos sostiene que "la buena noticia es que cada día son más identificables y hay más usuarios que están más preparados para detectarlos". Para identificarlos y que no te la cuelen con sus publicaciones se pueden seguir una serie de consejos como observar la fecha de creación del perfil, sospechar si tuitean constantemente y en el mismo horario, comprobar si interactúan entre ellos y utilizan fotos que no les corresponden o fijarse en las listas de Twitter así como a la comunidad a la que pertenecen.

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