¿Cuánto contenido de redes sociales es creado por personas reales, a diferencia de bots o cuentas duplicadas? Este es un problema que ha persistido en Internet desde sus inicios, pero que ha empeorado mucho en los últimos años con  – personas que manejan grandes cantidades de cuentas como un medio para proporcionar interacciones pagas dentro de una red.    la prevalencia de las granjas de clics  Este problema ha cobrado más fuerza en las últimas semanas, y Elon Musk actualmente plantea preocupaciones mientras intenta comprar Twitter. Su  se basó parcialmente en la afirmación de Twitter de que   de los usuarios activos diarios monetizados (mDAU) son falsos, pero desde entonces ha suspendido su oferta ya que el CEO de Twitter, Parag Agrawal, no ha   de esta estimación.   oferta inicial de $ 44 mil millones menos del 5% podido mostrar pruebas   La batalla contra los bots y las granjas de clics  Las preocupaciones de Elon Musk con respecto a la actividad falsa no son nuevas. Si bien Twitter tiene medidas para ubicar y cerrar cuentas de bots, como el uso de CAPTCHA, los corredores de granjas de clics pueden completar varios de estos con facilidad, ya   . Twitter también monitorea las direcciones IP y bloquea las cuentas que están adjuntas a las mismas, pero los agricultores de clics pueden ofuscar y cambiar sus direcciones, por lo que esto solo los ralentiza. Detener las granjas de clics por completo no es fácil: un enfoque podría ser que Twitter implemente un sistema KYC (conozca a su cliente) donde las personas deben proporcionar documentos confidenciales para ser verificados, pero las granjas de clics pueden simplemente comprar cuentas de usuarios que ya han completado KYC. . que no son bots sino humanos que ejecutan cientos de cuentas  Actualmente, las preocupaciones de Elon Musk sobre la prevalencia de cuentas falsas han paralizado a Twitter, ya que sus ejecutivos aún no han revelado la cantidad o el porcentaje de bots que ocupan su red. Esto ha llevado a la gente a preguntarse si saben   , idealmente a través del método científico, como lo ha hecho Elon Musk.  . Identificar personas reales en Internet y recopilar los resultados de manera científica es ciertamente difícil, pero está lejos de ser imposible. cómo proporcionar dicha prueba de manera adecuada   pidiendo en entrevistas  Andrew Edi, el cofundador de   , una cadena de bloques   , ha creado un modelo para medir la cantidad de bots o cuentas duplicadas en Twitter. Mejor aún, este modelo   (como fotos, identificación, videos u otros documentos), lo que lo convierte en un método no invasivo que preserva la privacidad de cada usuario. Profundicemos en cómo funciona este modelo. Idena de prueba de persona no utiliza ninguna información de identificación   Encontrar una proporción de usuarios en vivo y reales  Para obtener una estimación de los usuarios reales de Twitter, Edi propone que Twitter realice una serie de pruebas. En días aleatorios, en horarios aleatorios, se contará una selección aleatoria de usuarios de Twitter que estén usando activamente la plataforma. Esto se puede hacer fácilmente verificando si una cuenta está publicando, desplazándose en su feed, usando la barra de búsqueda o realizando esencialmente cualquier otra actividad en el momento seleccionado.  Una vez elegidos estos usuarios, Twitter les presentará   Esta será una prueba simple   que está diseñada para ser fácil para los humanos y prácticamente imposible de pasar para las máquinas. Pero quizás lo más importante es que esta prueba no puede ser completada por una sola persona que ejecute más de una cuenta a la vez, lo que la hace resistente a las granjas de clics. Se llama prueba de filtro para personas inteligentes vivas (o FLIP). una prueba, todos a la vez, con un límite de tiempo para resolver. de estilo CAPTCHA  Si un usuario pasa esta prueba, se considerará una persona genuina y real. Esto nos permitirá hacer una   de la proporción de usuarios reales/falsos, proporcionando una imagen más clara de cómo es realmente el ecosistema de Twitter. estimación estadística   ¿Qué es una prueba FLIP?  En el corazón de este método se encuentra la prueba FLIP, que es una   . Los usuarios reciben dos conjuntos de imágenes y se les pide que elijan qué imagen cuenta una historia. Estas imágenes no contienen texto ni números, lo que las hace perfectas para personas que hablan cualquier idioma y se pueden completar independientemente de la formación académica de la persona. tarea simple basada en imágenes  La razón por la que los FLIP pueden detener las granjas de clics es que, si bien son fáciles para los humanos, requieren cierto nivel de concentración, y debido a que estas pruebas se implementarían     , significa que los agricultores de clics no pueden simplemente completarlas. en un dispositivo y luego vaya al siguiente, ya que llevará demasiado tiempo. Aunque los FLIP no son difíciles, requieren un poco de tiempo para evaluar las imágenes que se muestran, lo cual es importante para eliminar cuentas duplicadas. todas al mismo tiempo   ¿Qué aprenderíamos?  Este modelo propuesto ayudaría a Twitter a evaluar la actividad falsa. Daría una indicación de   , a diferencia de los bots, las cuentas duplicadas y las granjas de clics. No evaluaría cuántas cuentas no auténticas se han creado alguna vez en Twitter, sino cuántas están actualmente en uso, lo que daría una fuerte indicación de la proporción de usuarios reales y falsos en la plataforma. cuántas personas reales están usando activamente Twitter  Si Elon Musk o el CEO de Twitter estarían contentos con los resultados que encuentran es una historia completamente diferente. El tema de cuántos usuarios falsos ocupan el espacio de Twitter es polémico, pero   . Este modelo es un paso hacia la búsqueda de claridad en Twitter y, si funciona, se puede aplicar fácilmente a prácticamente cualquier otra plataforma de redes sociales. hasta que se realice una prueba adecuada, nadie sabe realmente qué tan mala (o buena) es la situación  Lea el método completo para   . medir usuarios reales   aquí

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Cómo puede Twitter satisfacer la solicitud de claridad de cuentas falsas de Elon Musk

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