El TT de Pitingo bajo el microscopio

El 1 de Abril fue Trending Topic (TT) en Twitter Pitingo por un desencuentro con el @mundotoday. A Pitingo le faltó humor para encajar la gamberrada del @mundotoday y un buen asesor de socialmedia. Soy fan de Pitingo desde sus inicios y lectora asidua @mundotoday por lo que me sentí doblemente interesada en la noticia y la incluí en mis casos de estudio de propagaciones. Al analizar la evolución del TT mi sorpresa fue mayúscula cuando encontré un curioso caso de spam de @GitanosCharly, un amigo de Pitingo, que participó en el mantenimiento del TT. Como siempre, vamos a ver la evolución de la propagación en el tiempo midiéndola en tweets por minuto y comparándola con el alcance (calculado como la suma de seguidores de los autores de los tweets) en ese momento. Estos dos valores tienen diferente escala pero la gráfica los ajusta para poderlos comparar. Como se aprecia, los usuarios que participaron en la generación del TT no tenían un alcance muy elevado salvo @GitanosCharly y @el_pais.

Entre las 22:22 y las 22:34 se observa una frecuencia muy alta de tweets que retuitearon un mensaje de @GitanosCharly publicado a las 22:21 que a su vez citaba un tweet de @Pitingo. Analizados los usuarios que publicaron en esos minutos se encontraron los siguientes patrones:

1. Los tweets provenían de aplicaciones extrañas: SocialFlash.com, LINE – Login, Member Inc
2. Los usuarios declaraban ser de la zona asiática, sobre todo de Indonesia
3. Los usuarios tenían pocos seguidores, entre 10 y 15
4. La descripción de sus perfiles era muy similar
5.   Las fotos de los perfiles eran mayoritariamente de hermosas chicas occidentales

Es muy improbable que @GitanoCharly tenga tantos y tan fervientes fans en Asia, parece más probable que fueran bots (usuarios ficticios que tuitean automáticamente) los que hicieron los RTs en paralelo. Para los más curiosos que quieran ver con sus propios ojos los perfiles, dejo un Excel con los RTs de las 22:21 a las 22:34 (en el Excel la hora es GMT). Para ver si esos presuntos bots aparecieron sólo en el caso del TT de Pitingo o en casos anteriores obtuve los últimos tweets de @GitanosCharly (con REST API, método /statuses/user_timeline) y el impacto de los tweets (con SEARCH API). El resultado se puede ver en la siguiente gráfica en la que se repite la aparición de múltiples RTs en paralelo que provienen de usuarios con perfil de bots después de un tweet de @GitanosCharly (alcance 1,4 Millones). La última tanda de tweets de los presuntos bots que aparece el día 3 de abril a las 8:39 corresponde a un tweet antiguo de @GitanosCharly del día 23 de abril. Para los más curiosos dejo los tweets de @GitanosCharly y su impacto en este Excel.

La propagación del mensaje de @Pitingo frente a la de @GitanosCharly me ha recordado al cueces o enriqueces de Gallina Blanca