Twitter y machine learning contra el acoso en las redes

La última propuesta que se quiere llevar a cabo para acabar con los trolls en Twitter es el ‘machine learning’ con el que se evitará el acoso en las RRSS (Redes sociales).

El machine learning acabará contra el acoso en las redes, como por ejemplo es el caso de los trolls en Twitter. El CEO de Twitter, Jack Dorsey, decició solicitar la ayuda de toda la comunidad para erradicar los problemas de su red social. En este mensaje se invitaba a usuarios, organizaciones y empresas a mejorar la cortesía en las conversaciones públicas y acabar con los trolls antes de que sea necesario reportarlos.

Parece ser que al fin existe una solución que pretende acabar con los trolls en Twitter: aquellos usuarios que por medio de comentarios hirientes o controvertidos distorsionan y restan valor a las conversaciones públicas en Twitter, sobre todo aquellos casos en los que los trolls no infringen directamente las normas y políticas de la red social pero si llegan al abuso.

Twitter ha explicado que, pese a lo que podría parecer por el ruído que generan, las cuentas reportadas por abuso constituyen menos del 1% del total. De hecho, muchas de las que han sido reportadas por los usuarios no violan sus normas, lo que hace aún más difícil el trato de estos casos.

Y es que a pesar de ser un pequeño número de cuentas, tienen un gran impacto negativo en la experiencia de otros usuarios en la red social y el poder acabar con los trolls en Twitter ha representado todo un reto para la plataforma.

Cómo detectarlos

Pero ahora el acabar con los trolls en Twitter podrá ser una realidad, incluso antes de que publiquen y todo por medio del trabajo conjunto del machine learning y un ejército humano que llevará a cabo revisiones en las publicaciones.

Esta revisión analizará a detalle la presentación de los tuits en los diálogos y en las búsquedas con lo que se podrán obtener patrones de comportamiento. Además de ello se tomarán en cuenta diversos indicios que pueden delatar a los trolls en la red social.

Por ejemplo, cuando una cuenta no ha confirmado su correo electrónico, o cuando una misma persona inicia sesión en múltiples cuentas de forma simultánea, aquellas cuentas que de forma repetida tuitean y mencionan a cuentas que no les siguen, así como comportamientos que podrían indicar un ataque coordinado. Además Twitter también analizará la forma en que están conectadas las cuentas con aquellos usuarios que sí violan las reglas de la red social y cómo interactúan entre ellas.

Por medio de estas señales Twitter podrá encontrar las cuentas abusivas y se podrá acabar con los trolls mostrando menos contenido proveniente de estas cuentas en la búsqueda y en las conversaciones.

TE PUEDE GUSTAR

EVENTOS

RECIBE NUESTRA NEWSLETTER

*Email:

*Nombre:

*Empresa:

Cargo:

Sector:
     

Please don't insert text in the box below!

ESCUCHA NUESTRO PODCAST

SÍGUENOS EN RRSS

MÁS COMENTADOS

Scroll al inicio
Resumen de privacidad

Las cookies y otras tecnologías similares son una parte esencial de cómo funciona nuestra web. El objetivo principal de las cookies es que tu experiencia de navegación sea más cómoda y eficiente y poder mejorar nuestros servicios y la propia web. Aquí podrás obtener toda la información sobre las cookies que utilizamos y podrás activar y/o desactivar las mismas de acuerdo con tus preferencias, salvo aquellas Cookies que son estrictamente necesarias para el funcionamiento de la web de BigDataMagazine. Ten en cuenta que el bloqueo de algunas cookies puede afectar tu experiencia en la web y el funcionamiento de la misma. Al pulsar “Guardar cambios”, se guardará la selección de cookies que has realizado. Si no has seleccionado ninguna opción, pulsar este botón equivaldrá a rechazar todas las cookies. Para más información puedes visitar nuestra Políticas de Cookies. Podrás cambiar en cualquier momento tus preferencias de cookies pinchando en el enlace “Preferencias de cookies” situado en la parte inferior de nuestra web.