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  • https://www.sprinforma.mx/noticia/quienesquienenlosbots-a-12-semanas-de-la-guerra-sucia-en-redes-sociales
  • 24 Apr 2024
  • 08:04
  • SPR Informa 6 min

#QUIÉNESQUIÉNENLOSBOTS: a 12 semanas de la guerra sucia en redes sociales.

Elizabeth García Vilchis, responsable de la sección “Quién es quién en las mentiras” informó que la campaña en redes sociales en contra del presidente Andrés Manuel López Obrador cumple 12 semanas, la cual reporta más de 27 millones de menciones en la red social “X”.

Durante la conferencia matutina de este 24 de abril, García Vilchis detalló que en 86 días se han publicado más de 30 millones de imágenes que intenta ligar al presidente López Obrador y al gobierno con el narcotráfico, además de otros 4 millones de etiquetas con errores ortográficos.

En este mismo sentido, las cuentas desde que se genera la guerra sucia suman más de 400 mil perfiles que han participado con la etiqueta #NarcoPresidenteAMLO seguida de un número, que puede ir del 1 al 43, conocidas como bots. En este análisis presentado por García Vilchis, se evidenció que sólo el 1.4 por ciento son cuentas con mensajes originales. 

Aunado a esto, aseguró que fueron ubicadas 20 cuentas que dan mayor impulso a las tendencias en X, entre ellos destacan Claudio X. González, Javier Lozano, Fernando Belaunzarán, una cuenta que lleva por nombre “xochitl2024”, Emilio Álvarez-Icáza, Sociedad Mx (de Claudio x. González), entre otras cuentas que son utilizadas para inflar las tendencias contra el mandatario mexicano.

Si bien es cierto que el hashtag #NarcoPresidente es el más usado, también se tienen registrados otros que, de igual forma, buscan atacar al presidente Andrés Manuel López Obrador y que suman más de 170 millones de retuits.

Respecto a esta campaña en redes sociales, Julián Macías, investigador de fake news en “Pandemia Digital” encontró patrones de funcionamiento en cuentas principales y cómo son replicadas de forma masiva por bots y trollcenters. De igual forma, ubicó el uso de cuentas automatizadas que se evidencian principalmente cuando una etiqueta está mal escrita y aún así es replicada miles de veces.