Colima.- Desde que comenzó el actual gobierno federal, los ataques a la prensa se han intensificado en parte propiciado por el Ejecutivo Federal que ante los cuestionamientos de periodistas, utiliza calificativos para demeritar su trabajo e incluso a los medios en los que ellos laboran.
Aunado a esto se ha implementado un mecanismo de descalificación por medio de redes sociales denominado RedAMLOVE contra todo periodista que cuestiona al Ejecutivo Federal.
Si en algo se había avanzado en materia de Libertad de Expresión en los últimos gobiernos federales era en el sentido que la figura presidencial podía ser cuestionada sin problemas. Esto parece que está en peligro.
El pasado 12 de marzo Signa_Lab del ITESO de Guadalajara, publicó una investigación que afirma que existen planes orquestados para generar una narrativa en redes que impulsa el repudio a la prensa calificándola como chayotera o fifi.
“La relación semántica entre las palabras más utilizadas (…) muestra una persistente expresión de “repudio” hacia la prensa y esparce la idea de que el presidente está siendo injustamente atacado”. Estos planes, afirma el informe, incluyen ataques masivos a través de redes sociales a periodistas que realizan una cobertura crítica del Presidente de la República.
En la investigación de Signa_Lab llamado: Democracia, Libertad de Expresión y Esfera Digital, Análisis de Tendencia y Topologías en Twitter, el caso de la #RedAMLOVE, se asegura que actualmente está teniendo lugar una operación coordinada de comunicación en Twitter para inhibir voces críticas y disidentes. Según el ITESO, esto se realiza a través del uso de bots, trolls y cuentas falsas que atacan principalmente a periodistas y difunden una narrativa en donde se presenta a la prensa como el enemigo.
Esta investigación fue retomada y publicada por ARTICLE 19 México y Centroamérica la cual es una organización independiente y apartidista que promueve y defiende el avance progresivo de los derechos de libertad de expresión y acceso a la información de todas las personas, de acuerdo a los más altos estándares internacionales de derechos humanos, contribuyendo así al fortalecimiento de la democracia.
ARTICLE 19 también ha documentado desde el inicio de la transición en 2018, cómo estas narrativas tienen resonancia a través del discurso de López Obrador, que en diversas ocasiones ha emitido declaraciones estigmatizantes hacia la prensa con calificativos como prensa “fifí” y periodistas chayoteros.
«Este discurso puede legitimar e incentivar ataques en contra de las y los periodistas en lo digital, en lo físico y afecta la pluralidad del debate público. Lo anterior incrementa el nivel de vulnerabilidad y riesgo al que se enfrentan las y los periodistas en el país más peligroso para ejercer la libertad de expresión en América, donde sólo en el sexenio de Enrique Peña Nieto se documentaron 47 asesinatos y 4 desapariciones de periodistas probablemente vinculados con su labor», señala ARTICLE 19.
«Incluso, en conferencia matutina del pasado 8 de marzo, el Presidente intensificó el discurso en contra del periódico Reforma, señalando que “es un periódico que surge en el gobierno de Salinas, que ha procurado no tocar a Salinas, que no cuestionó el saqueo en el periodo neoliberal, que simuló que combatía la corrupción (…) que ayudó en el fraude electoral”.
«Aunado a lo anterior, desde diciembre de 2018 a la fecha, ARTICLE 19 ha documentado cuatro agresiones en contra de periodistas y medios a través de redes sociales tras la cobertura realizada a las conferencias matutinas o las giras del Presidente Andrés Manuel López Obrador. Los agresores, a través de sus cuentas de Twitter, Facebook y Youtube, buscan intimidar y hostigar a periodistas que informaban u opinaban sobre las conferencias a través de campañas de desprestigio», señala la organización.
A continuación reproducimos lo que señala parte de la investigación realizada por Sigma Lab sobre la #RedAMLOve
En los últimos meses, la discusión política en torno a temas centrales, como procesos electorales, éxodos de migrantes y violencia de género, en México y a nivel internacional, ha generado altos niveles de polarización, lo cual ha impedido construir condiciones para el diálogo.
En México, en el marco de los 100 días de haber llegado al gobierno, seguidores en Twitter del presidente Andrés Manuel López Obrador, han lanzado diversos ataques y campañas de ridiculización a periodistas, medios de comunicación y usuarios con una postura crítica hacia las acciones del mandatario. Ejemplo de ello han sido tendencias como #PrensaFifi o #Chayoteros, que abiertamente convocan a unirse a usuarios que quieran defender, atacando, a quienes critican al presidente.
Ambos hashtags han sido usados en diferentes coyunturas, sin embargo durante enero y febrero de 2019 se convirtieron varias veces en tendencias que acapararon gran parte de la discusión online.
Los siguientes grafos (un grafo es el resultado de un análisis algorítmico de un conjunto de datos que indican relaciones, en este caso, de Twitter) muestran las relaciones entre usuarios que usaron los términos #Chayoteros y #PrensaFifí, obtenidos mediante el script de descargas de Twitter, THOTH, desarrollado por el laboratorio. Se trata de 16,131 tweets a partir de los que se desprenden, para el de #Chayoteros: 9,428 nodos o cuentas, y 21,225 aristas o interacciones, agrupados en 156 comunidades (colores); y en el caso de #PrensaFifí: 3,220 cuentas y 6,184 relaciones, agrupados en 177 comunidades.
Grafo 1. Relaciones Usuario a Usuario del HT #Chayoteros. Elaborado por Signa_Lab.
Comunidades: 156
Nodos: 9,428
Aristas: 21,225
*Desplaza el cursor sobre la imagen para ver a detalle.
Grafo 2. Relaciones Usuario a Usuario del HT #Prensafifí. Elaborado por Signa_Lab
Comunidades: 77
Nodos: 3,220
Aristas: 6,184
*Desplaza el cursor sobre la imagen para ver a detalle.
Las constantes descalificaciones han ido escalando no solamente hacia los periodistas de la prensa más convencional en México, como Loret de Mola o López Dóriga, sino especialmente a las y los periodistas que cubren “las mañaneras”, conferencias matutinas en las que López Obrador usa con frecuencia adjetivaciones como “prensa fifí”, a la que acusa de calumnias y “voladas”. Por ejemplo, Ivonne Melgar, reportera de Excélsior e Imagen Televisión, autora de la columna Retrovisor y escritora de la revista Mujer es Más, recibió una oleada de ataques que se ven reflejados en el primer grafo y que la motivaron a escribir el siguiente tweet.
Además de las visualizaciones, se realizó una nube de frecuencias de las palabras utilizadas en los tweets que utilizaron ambos hashtags (#PrensaFifi y #Chayoteros), que arroja un resultado interesante en términos de la construcción de una narrativa de la prensa como enemiga.
Imagen 1. Nube de palabras del HT #Prensafifí. Elaborado por Signa_Lab
Imagen 2. Nube de palabras del HT #Chayoteros. Elaborado por Signa_Lab
La relación semántica entre las palabras más utilizadas en ambos hashtags muestra una persistente expresión de “repudio” hacia la prensa y esparce la idea de que el presidente está siendo injustamente atacado.
A lo largo de varias semanas hemos dado seguimiento cualitativo y cuantitativo a los temas, discusiones y hashtags que se vinculan a la gestión del presidente López Obrador. Para los efectos de este estudio interesa partir de la campaña de desprestigio y burla contra el periódico Reforma, lanzada desde la cuenta del usuario @Fafhoo, que se identifica como fundador de la #RedAMLOVE.
A través del hashtag #ReformaTodoLoDeforma se hizo un llamado a los seguidores de esta red. Dicho hashtag se generó en el contexto de la discusión acerca de unas notas publicadas por Reforma, sobre un departamento en Houston no incluido en la 3de31 del Secretario de Comunicaciones y Transportes, José Jiménez Espriú, y días después de que se hiciera público, también a través del Reforma, que en la declaración patrimonial de la Secretaria de Gobernación, Olga Sánchez Cordero, a decir del medio, no aparecía un departamento de su propiedad, también en Houston.
El portal @LoQueSigue publicó un breve reporte cuestionando el HT #ReformaTodoLoDeforma. La respuesta de esta red no se hizo esperar, además de ataques y descalificaciones a la cuenta, se reactivó el HT #NoSoyBotSoyReal, que había aparecido en el contexto electoral de 2018 y que en esta ocasión, operó como una forma de respuesta de estas legiones a las críticas que se les hicieron por los ataques no sólo a Reforma, sino a distintos comunicadores y al clima de constante hostigamiento hacia periodistas, que ha ido creciendo con el impacto que tienen en la construcción de la agenda pública las conferencias de prensa “mañaneras” del Presidente.
Las subredes de la #RedAMLOve
A partir de este data set, se realizaron varios procesos de filtrado, con los que se buscaron las cuentas con mayor interacción en la conversación. Además, se eliminaron las cuentas de personajes políticos como la del propio López Obrador, Felipe Calderón y Vicente Fox, que por su enorme capacidad de generar discusión, tienden a invisibilizar a los actores que operan las estrategias que a este informe conciernen. Este proceso arrojó un total de 176 cuentas de Twitter particularmente activas entre el 31 de enero y el 7 de febrero de 2019, periodo en el que se desplegaron los hashtags mencionados y que constituyen una muestra representativa de la #RedAMLOve.
De estos datos se analizaron las relaciones de usuario a usuario3 y de usuario a hashtag, a través de Gephi, un programa open source que permite trabajar con grandes volúmenes de datos que registran relaciones.
De esta manera, obtuvimos el grado de entrada (suma del número de menciones y retweets que recibe un perfil específico) y el grado de salida (número de retweets y menciones que una cuenta le hace a otras).
Un grado elevado de salida indica que una cuenta retuiteó en grandes cantidades y constantemente a uno o varios usuarios; un grado escaso de salida, indica que una cuenta no retuiteó ni mencionó con tanta frecuencia a otras cuentas.
Grafo 4. Comparación de grado de entrada y grado de salida de usuarios de #RedAMLOve. Elaborado por Signa_Lab.’
Un grado elevado de entrada indica que una cuenta fue muy mencionada o retuiteada; un grado escaso de entrada indica que la cuenta no fue muy mencionada ni retuiteada.
Grafo 5. Comparación de grado de entrada y grado de salida de usuarios de #ReformaTodoLoDeforma. Elaborado por Signa_Lab
Una vez obtenidas estas dos mediciones, separamos aquellas cuentas que tuvieron mayor grado de entrada (las más mencionadas y retuiteadas) y mayor grado de salida (las que más retuitearon y mencionaron a otras).
Después, para darle mayor sustento a la metodología, utilizamos las herramientas Atrapabot, Botometer y Proton Pack4, que emplean variaciones del mismo script para arrojar un número que representa la probabilidad de que una cuenta sea o no “bot”. A continuación, promediamos los resultados arrojados por las tres herramientas para tener un indicador cuantitativo para cada cuenta. A su vez, con Botometer recabamos la siguiente información:
- Horas de mayor actividad de cada cuenta
- Promedio de tweets semanales de cada cuenta
- Porcentaje de retweets hechos por cada cuenta
Como parte de la metodología y para proporcionar elementos comparativos que faciliten la comprensión de lo que significa un comportamiento típico u orgánico de una cuenta, y uno atípico, se seleccionaron 10 perfiles de muy alta actividad en Twitter, independientemente de su tendencia o ideología, con el fin de comparar los patrones intensos de tuiteo de éstas, con los patrones de las 176 cuentas recuperadas de la #RedAMLOVE.
| Usuarios activos en Twitter | ||
| Usuario | Tweets por semana | % Retweets |
|---|---|---|
| epigmenioibarra | 360 | 48 |
| genarolozano | 190 | 57 |
| FelipeCalderon | 180 | 75 |
| DeniseDresserG | 170 | 78 |
| callodehacha | 170 | 60 |
| abrahamendieta | 140 | 37 |
| tatclouthier | 140 | 19 |
| jrisco | 120 | 50 |
| ChumelTorres | 100 | 2 |
| EnriqueAlfaroR | 93 | 0 |
| PROMEDIO | 163.67 | 41 |
| MEDIANA | 140 | 48 |
Tabla 1. Usuarios activos en Twitter. Elaborada por Signa_Lab
A partir del análisis detallado de estos perfiles, establecimos límites máximos para considerar una cuenta como atípica, cuando sus picos de actividad rebasan los 30 tweets por hora.
Otro elemento considerado para la validación de la categoría que proponemos llamar de “difusión atípica de contenidos”, fue analizar perfiles de medios de comunicación y periodistas nacionales e internacionales, caracterizados por publicar contenido constantemente. El seguimiento de estas cuentas muestra que tienden a alcanzar las 200 publicaciones en tres días o más, mientras que, en algunos casos, las cuentas más activas de las 176 seleccionadas para nuestro análisis, llegaron a ese tope en apenas dos días. Es decir, hacer más de 200 publicaciones en dos días es otro indicativo de patrón atípico de difusión de contenidos.
| Cuentas de medios nacionales e internacionales | ||
| Usuario | Tweets por semana | % Retweets |
|---|---|---|
| bbcmundo | 1600 | 3 |
| ExpansionMx | 790 | 1 |
| HuffPost | 710 | 9 |
| nytimes | 630 | 16 |
| eleconomista | 610 | 8 |
| washingtonpost | 580 | 3 |
| reforma | 560 | 4 |
| ElFinanciero_Mx | 550 | 1 |
| AristeguiOnline | 430 | 0 |
| RegeneracionMx | 210 | 1 |
| PROMEDIO | 667 | 4.6 |
| MEDIANA | 595 | 3 |
Tabla 2. Cuentas de medios nacionales e internacionales en Twitter. Elaborada por Signa_Lab
En un siguiente paso, y con el fin de dar al estudio la mayor solidez posible a través de un análisis multicapa, ingresamos otra serie de datos relevantes de cada una de las 176 cuentas:
- Fecha de creación de la cuenta.
- Número de seguidores.
- Descripción de la cuenta.
Esta información amplía la descripción cualitativa del perfil atípico de generación de contenido, ya que si tienen menos de un año de haber sido creadas, tienen muchos seguidores y siguen a pocas cuentas, han respondido poco o mucho a otros usuarios y cuentan o no con una descripción en su perfil, ayudará a comprender si fueron creadas expresamente para orquestar la estrategia de ataque, si históricamente han tenido un comportamiento como el que tuvieron en esta coyuntura, si únicamente respondieron en este momento, o si se sumaron de manera voluntaria a la misma.
Imagen 3. Nube de palabras más utilizadas en la descripción de cuentas activas en #RedAMLOVE #ReformaTodoLoDeforma y #NoSoyBotSoyReal. Elaborada por Signa_Lab
La relación semántica entre las palabras utilizadas en las descripciones de las cuentas articuladas con la #RedAMLOVE, muestra una fuerte carga positiva y la apelación a emociones en la autodescripción con la que se presentan estas figuras en Twitter.
El resultado de esta sistematización ha sido una base de datos (con la que continuamos trabajando en el laboratorio) con más de 20 observaciones de cada cuenta, la cual ha permitido llegar, hasta ahora, a la elaboración de cuatro categorías cualitativas para identificar el perfil de una cuenta en una coyuntura de conflicto o ataque online, sus características en la topología de la red y su rol en una discusión dada.
Es importante recordar que hay patrones de publicación de ciertas cuentas humanas que se asemejan al patrón de publicación de cuentas automatizadas utilizadas con fines propagandísticos o de infiltración de públicos, situación que no hace más que confirmar el riesgo de aseverar de manera tajante que una cuenta es o no un “bot”, ya que el comportamiento automatizado no sólo responde a la programación de una cuenta como repetidora de contenidos, sino que también puede responder a la voluntad de un usuario por reafirmar una postura replicando consecutivamente el mismo mensaje. Por ello es necesario el desarrollo de categorías más complejas que la de “bot”.
3 Este tipo de grafo muestra los módulos o comunidades de usuarios (por colores) interactuando dentro de una red. Permite identificar tensiones entre actores, grupos de disputa por el sentido de un tema o coyuntura, y volumen de usuarios alrededor de una discusión.
4 Script desarrollado por Signa_Lab para detectar cuentas automatizadas y que, a diferencia de las dos anteriores, tiene capacidad para analizar hasta diez mil cuentas en una sola corrida.
Categorización de cuentas
Master of ceremony (MC)
Tomamos esta denominación como una metáfora de los llamados maestros de ceremonia de la cultura hip hop, un “em si” (pronunciación en la escena musical), es el que crea las letras, recita las letras y especialmente domina las métricas. En este análisis, la figura del MC, posee un elevado grado de entrada, un bajo grado de salida (con poco contenido genera mucho movimiento); los MC, son los generadores de contenido que circula más en una tendencia, marcan y definen la narrativa Es decir, son los que hacen el “llamado”, articulan al “coro” y alientan a los fans (como en el caso de #ReformaTodoLoDeforma).
| Master of Ceremony (MC) | ||
| Usuario | Promedio de Tweets por semana | % Retweets |
|---|---|---|
| AleFerruzcaL | 630 | 48 |
| ELPoderdelaInfo | 530 | 83 |
| SinlineaMx | 500 | 1 |
| Fafhoo | 390 | 66 |
| AntiTelevisaMx | 250 | 89 |
| lovrega | 210 | 8 |
| rubbistein | 200 | 47 |
| AlvarezBDaniell | 130 | 0 |
| Luouis009 | 74 | 10 |
| LuisLeonardoF13 | 64 | 55 |
| PROMEDIO | 297.8 | 40.7 |
| MEDIANA | 230 | 47.5 |
Tabla 3. Usuarios identificados como MCs. Elaborada por Signa_Lab
Coro (Bots o semibots)
Son cuentas con elevado grado de salida y muy bajo o esporádico grado de entrada, tienen un comportamiento automatizado, dan “me gusta” y retuitean masivamente los contenidos producidos por los MC’s.
| Bots | ||
| Usuario | Promedio de Tweets por semana | % Retweets |
|---|---|---|
| ssamtaoying | 8500 | 100 |
| OrlandoSannz | 6400 | 83 |
| FaridGonzalez2 | 5700 | 67 |
| camaney19 | 5200 | 100 |
| melflor9 | 3100 | 100 |
| Veronic71262910 | 2300 | 100 |
| _AceDCopular_ | 2200 | 74 |
| ALMARGG12 | 2200 | 79 |
| MaasAguila | 2200 | 97 |
| azteca_vikingo | 1900 | 100 |
| PROMEDIO | 3970 | 90 |
| MEDIANA | 2700 | 98.5 |
Tabla 4. Usuarios identificados como bots. Elaborada por Signa_Lab
Troll
Son cuentas que se usan para atacar a otros usuarios, generalmente con referencia a un tema o una tendencia en específico; fluctúan entre la producción de contenido propio (alto grado de entrada) y la replicación de contenidos de los MC’s (alto grado de salida), según convenga a la narrativa en disputa.
| Troles | ||
| Usuario | Promedio de Tweets por semana | % Retweets |
|---|---|---|
| valme14 | 530 | 61 |
| kokoGracia11 | 350 | 41 |
| Mx_SinCorruptos | 300 | 74 |
| act_just | 290 | 36 |
| 77Faustino77 | 250 | 38 |
| taller2006 | 100 | 4 |
| mags_613 | 88 | 38 |
| abymmora | 71 | 69 |
| mimatsal | 46 | 58 |
| Stupormundi7 | 37 | 17 |
| PROMEDIO | 206.2 | 43.6 |
| MEDIANA | 175 | 39.5 |
Tabla 5. Usuarios identificados como troles. Elaborada por Signa_Lab
Fans
Son cuentas reales, de personas, seguidores o simpatizantes que no participan de la lógica inorgánica o atípica en una tendencia, pero que confían en los contenidos promovidos por los MC’s y por tanto, tienden a retuitear (elevado grado de salida), sumándose a una tendencia sin dimensionar la estrategia con la que se están aliando.
Las 176 cuentas categorizadas pueden ser apreciadas en la siguiente visualización interactiva:
Categorización interactiva de las 176 cuentas analizadas. Elaborado por Signa_Lab
