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no es un bot, no es un troll, es un tren
La ola conservadora que incide cada vez más en el debate público tiene su principal canal de difusión en las redes sociales. Pero la mayoría de las interpretaciones reducen su potencia al uso masivo de bots, trolls y otros dispositivos automatizados. En este estudio de actividad en Twitter se demuestra lo contrario: es la organización y cohesión de usuarios reales a través de cadenas de difusión conocidas como "trenes", lo que inclina la balanza. Un zoom a la estrategia de la derecha digital contemporánea.
Ilustraciones: Ezequiel García
05 de Noviembre de 2020

 

Mucho se habla sobre la eficacia de las campañas de comunicación digital de la derecha. En el último tiempo las vimos convertirse en un vigoroso vector de disputa, desde donde se intenta modelar el sentido común predominante y se va configurando una narrativa hegemónica en las redes. Pero predomina el misterio sobre sus prácticas y aparecen gurúes y prestidigitadores que despliegan un nuevo glosario de conceptos –neuromarketing, big data, machine learning o comunicación cognitiva–, nutriendo de misticismo al rubro sin develar los mecanismos materiales que posibilitan este fuego comunicacional.

Para empezar, sería interesante barrer algunos mitos. Y en este artículo nos ocuparemos de uno que quizás sea el más extendido: no es cierto que el volumen de conversaciones logrado en redes sociales se deba esencialmente al trabajo de los bots –un bot en redes sociales es una cuenta automatizada que realiza acciones o interacciones definidas por ciertos parámetros previamente programados. Si bien esta modalidad existe e influye, así como existen las “granjas” donde varios operadores –los famosos trolls– manejan múltiples cuentas falsas que funcionan como anabólicos, la verdadera causa es política: el ecosistema de activistas digitales de la derecha es cada vez mayor y mejor organizado.

Aquí vamos a centrarnos entonces en los usuarios reales, partiendo de la premisa de que las redes sociales son una dimensión más de la acción política y colectiva. La pregunta sería, ¿hay en las redes alguna innovación organizativa que refleje esfuerzos y mecanismos sistemáticos para lograr mayor eficacia en la intervención?

 

los trenes

Despejar el ruido en las redes sociales y las comunidades digitales, es parecido al acto de sintonizar una radio. Al principio hay un ruido confuso, que puede estar siendo creado por una combinación de trolls, bots y usuarios reales. Pero podemos precisar la ubicación en el dial para que nos permita escuchar con claridad una frecuencia, y eso equivale a bucear dentro de un debate digital identificando qué usuarios están conectados entre sí.

En algunos debates masivos recientes organizados por la oposición, como #noalareformajudicial o #nadieconaxel, pudimos identificar que había un grupo de usuarios de derecha con mayor cohesión, es decir con una cantidad de interacciones entre esas cuentas superior a las habituales. Al indagar en los mismos nos encontramos con una metodología similar a la estudiada por la norteamericana Erin Gallagher al observar los trenes construidos por activistas pro-Trump, conocidos como trenes MAGA (Make America Great Again) por sus siglas en inglés. El trabajo de Gallagher destaca que los seguidores entre miembros republicanos ha crecido exponencialmente, fortaleciendo las comunidades conservadoras de los Estados Unidos, y señala que esa eficiencia en el funcionamiento es confundida con un trabajo de bots o trolls. Comportamiento similar se ve en los colectivos de derecha de Brasil que dan forma a la comunidad de Bolsominions.

¿Qué es un tren? Los trenes son la aplicación política de una tendencia que se conoce como “Follow Friday” #FF (Viernes de seguir según su sigla en inglés, creada por el tuitero Micah Baldwin en 2009) cuya lógica es que un usuario de Twitter recomiende a sus seguidores otras cuentas agregando un motivo por el cual seguirlas. En términos generales, permite a la cuenta recomendada ganar seguidores de confianza y al usuario que recomienda lo prestigia como vector de recomendaciones, jerarquizando su posición como “curador digital”. Cuando las recomendaciones giran en torno a una temática, lo que sucede es que aumenta la correlación entre personas afines a la misma, generando una comunidad más cohesionada.

Para los que no están familiarizados con este tipo de práctica los tweets son bastante extraños porque se ven como una lista de usuarios y una imagen, pero en sectores de derecha a nivel internacional son bastante comunes. Normalmente los trenes no son fáciles de encontrar y están tapados por una intensa actividad de su comunidad.

¿Cómo se ve un Tren en twitter?

 

Así, un tren tiene un “conductor” que está reconocido en su comunidad como un autorizado a subir pasajeros, “pasajeros habituales” que son usuarios en crecimiento y “nuevos pasajeros” que buscan crecimiento en sus cuentas. El objetivo de estos trenes es no solo que crezcan las cuentas de cada uno, sino también mejorar la difusión de los temas elegidos y ayudarse o retroalimentarse en las campañas.

El volumen de pasajeros no es para nada despreciable: una sola cuenta que analizamos había creado 854 trenes a la fecha. Eso representa aproximadamente 15 pasajeros por tweet, o sea, la suma de 12.810 pasajeros un solo conductor, un número para nada despreciable.

Acá podemos ver cómo esta cuenta crea un tren y sus pasajeros, a pesar de no ser usuarios con una actividad social particular o ser generadores de opinión, cuentan con números de seguidores bastante mayores a los de un usuario promedio.

No cualquiera puede subirse a los trenes. Estos tienen una alta sensibilidad a la hora de detectar posibles “intrusos”, perfiles con comentarios o publicaciones que no encajan con la ideología del tren. Además, es interesante destacar que existe un procedimiento de fidelización para poder subirse a un tren que según pudimos indagar funciona de la siguiente manera:

  1. Deben hacerle RT a un tweet fijado que tiene el conductor;

  2. Comienzan a seguirse Conductor y aspirante a pasajero, que debe escribirle un mensaje directo al conductor;

  3. El conductor revisa la cuenta del nuevo pasajero y queda validado para subirse al próximo tren.

De esta manera los usuarios que participan en los trenes como pasajeros logran tener más seguidores, y con el exclusivo proceso de selección que utilizan, se aseguran que sean afines a sus ideas.

Ganar esta cohesión logra que los hashtags o ideas fluyan más rápido y más intensamente entre esos usuarios de Twitter, pero también entre sus seguidores y seguidos. Por ejemplo, si un usuario o un influencer genera un tweet, para que yo pueda verlo en mi feed es necesario que algunos de los usuarios que sigo hayan interactuado con él. Si participo en un tren y nos seguimos mutuamente con varias personas que no nos conocíamos previamente pero son activas en las redes y afines a esas ideas, se vuelve mucho más probable que algunas de ellas retwiteen ese contenido, para que a su vez yo también lo pueda retwittear y lo puedan ver todas las cuentas que me siguen, logrando no solo que fluya más rápido y más directo, sino que tenga más repercusión y llegada a muchas más personas.

 

los trenes en acción

Ahora que pudimos describir la forma en la que entablan su vínculo inicial vamos a observarlos en acción, estudiando cómo se comportan durante un debate. Para eso recolectamos todos los tweets que circularon durante la noche del 29 de agosto cuando se envió al Congreso el proyecto de Ley de organización de la Justicia Federal cuya forma de debate en redes se dio en torno a la idea de “Reforma Judicial” y algunos hashtags relacionados.

El problema es que tenemos un montón de información, los tweets de más de 26.000 cuentas, de las que en principio no podemos obtener ningún tipo de información más allá del ruido. ¿Qué cuenta es más importante? ¿Cuál es el rol de un usuario o de nuestros pasajeros de trenes? ¿Podemos ver alguno de los beneficios de usar trenes? Ahí es cuando hay que comenzar a sintonizar y ordenar los datos.

 

 

En el gráfico 1 lo que estamos viendo son 72.000 interacciones que se dieron en un período corto de tiempo en la noche del 29 de agosto. Lo primero que sale a la vista es que hay dos grupos de usuarios muy polarizados, lo cual nos da la pauta de que hubo poca confrontación argumental en redes para el tema en cuestión. Esto significa que hay dos grupos de usuarios que interactúan mucho entre sí, y muy poco con el otro grupo. Para que sea más claro los dibujamos con colores distintos.

En el gráfico destacamos a los usuarios jerárquicos del debate, esto es, los que recibieron más interacción y, a simple vista, podemos reconocer unas cuantas cuentas que están twiteando de manera antagónica. Si miramos el contenido de los tweets y las descripciones podemos confirmar que, mientras los naranjas están twiteando en contra de la reforma y tienen descripciones coherentes con la oposición, los azules son oficialistas twiteando a favor de la reforma.

Ahora bien, ¿dónde están nuestros pasajeros de trenes en este debate? En el gráfico 2 presentamos la misma red, pero destacando solo aquellos que identificamos previamente como pasajeros, así nos queda el debate en verde y los pasajeros en violeta. Lo primero que podemos observar es que el 98% de ellos se ubica en la parte que habíamos identificado contraria a la Reforma Judicial.

 

Por último, tenemos que señalar que estas cuentas pasajeras no son especialmente importantes en la red, es decir, no tienen más interacciones que el resto de las cuentas. Pero lo que sí podemos detectar es que están más cohesionadas entre ellas. Aunque probablemente no son los que generaron los contenidos con más impacto, interactúan mucho entre ellas, y posiblemente así se refuerza el impacto de las ideas y contenidos con los que interactúan. Y dan la pauta de lo que nos interesaba destacar: un comportamiento coordinado, genuino y orgánico de un grupo de personas para darle fuerza a sus ideas en la capa digital.

Limpio de todo ruido en el Gráfico 3 podemos ver solo las cuentas pasajeras sin que estén tapadas por las demás, y se ve bastante clara la cohesión en especial entre las cuentas que recibieron menos interacciones (más chicas y más claras en el gráfico).

 

Eliminado el ruido de comportamiento inauténtico o dirigido por computadora, aparecen humanos reales que en la capa digital desarrollan metodologías de reconocimiento e identificación para cohesionarse y coordinar acciones digitales. Lo resaltamos porque el comportamiento automatizado (bots) no requiere de esta sofisticación. Puede que exista una estrategia partidaria o de movimientos libertarios para coordinar a estos colectivos pero eso no afecta nuestro análisis. Encontramos también que los usuarios que realizan estas prácticas tienen una participación no despreciable en los debates públicos de Twitter, donde si bien no necesariamente ocupan roles centrales, sí muestran más cohesión que el resto de los usuarios. 

Todo esto nos hace comprender que nos encontramos ante un fenómeno estructurado, organizado y en ascenso, con una metodología que trata de eliminar intrusos, que tiene un repertorio de acción digital rutinizado en busca de crecimiento y fortalecimiento orgánico de comunidades capaces de propagar ideas ultraconservadoras. Por ello, cuando nos encontremos frente a una disputa en el territorio digital, no debemos reducir las conclusiones de sus logros al ámbito de la automatización y los bots, porque de este modo cometemos un error no solo de lectura de las redes sociales, sino que fundamentalmente comentemos un error de lectura política.

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