{"id":12495,"date":"2018-11-06T11:44:49","date_gmt":"2018-11-06T17:44:49","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=12495"},"modified":"2018-11-06T11:44:49","modified_gmt":"2018-11-06T17:44:49","slug":"cuanto-odio-hay-en-twitter-no-mucho-pero-es-constante-y-hay-para-todos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/empresa\/cuanto-odio-hay-en-twitter-no-mucho-pero-es-constante-y-hay-para-todos\/","title":{"rendered":"\u00bfCu\u00e1nto odio hay en Twitter? No mucho, pero es constante y hay para todos"},"content":{"rendered":"<p>Espa\u00f1a tiene un dep\u00f3sito fijo de odio. Es peque\u00f1o, pero constante, tiene sus objetivos diarios y una gran visibilidad. Es como si el gran ca\u00f1\u00f3n del odio espa\u00f1ol mirara cada ma\u00f1ana la actualidad y pensara: \u00bfA por qui\u00e9n vamos hoy? Si no hay blancos frescos, siempre hay un pol\u00edtico o un futbolista que algo habr\u00e1 hecho mal.<!--more--><span id=\"more-12583\"><\/span><\/p>\n<p>El \u00faltimo domingo, por ejemplo, fue f\u00e1cil. Hab\u00eda un candidato sencillo: un Bar\u00e7a-Madrid. Los receptores principales de odio fueron el @realmadrid y @luissuarez9. El periodista @As_Tomasroncero hizo un tuit sobre una entrada de Luis Su\u00e1rez a Nacho que merec\u00eda, en su opini\u00f3n, la expulsi\u00f3n y recibi\u00f3 bastantes cr\u00edticas, como tambi\u00e9n el programa @elchiringuitotv.<\/p>\n<p>El programa que permite este an\u00e1lisis es obra del ingeniero inform\u00e1tico y cient\u00edfico de datos Juan Carlos Pereira Kohatsu, de 24 a\u00f1os. Dedic\u00f3 sus trabajos de final de grado y de m\u00e1ster al odio en las redes. Despu\u00e9s de a\u00f1o y medio de trabajo su herramienta ha acabado instalada en el Ministerio del Interior.<\/p>\n<p>El algoritmo rastrea unos 6 millones de tuits en 24 horas con un filtro que incluye m\u00e1s de 500 palabras vinculadas a insultos y a grupos de v\u00edctimas de odio: pol\u00edtica, g\u00e9nero, etnicidad, discapacidad, religi\u00f3n y deportes. Pereira pasa su algoritmo por ese conjunto de tuits. El resultado es una muestra del 33% de odio del d\u00eda: esa muestra final de tuits se mantiene en d\u00edas distintos con una incre\u00edble estabilidad de entre 3.000 y 4.000 tuits. Como es una muestra del 33%, el total de tuits con odio en Espa\u00f1a ronda los 10.000 diarios. Seg\u00fan el algoritmo, por tanto, el porcentaje de odio en Twitter en Espa\u00f1a est\u00e1 por debajo del 0,2% de los tuits de un d\u00eda.<\/p>\n<p>Pero la cantidad no es el problema. El problema es que se ven mucho y afectan a sus receptores y a la salud de la conversaci\u00f3n.<\/p>\n<section class=\"sumario_foto izquierda\" id=\"sumario_1|foto\"><a name=\"sumario_1\"><\/a><\/p>\n<div class=\"sumario__interior\">\n<figure class=\"foto foto_w360\" itemprop=\"image\" itemscope=\"\" itemtype=\"http:\/\/schema.org\/ImageObject\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/ep01.epimg.net\/tecnologia\/imagenes\/2018\/11\/01\/actualidad\/1541030256_106965_1541032146_sumario_normal.jpg\" width=\"360\" height=\"401\" alt=\"Juan Carlos Pereira Kohatsu.\" srcset=\"\/\/ep01.epimg.net\/tecnologia\/imagenes\/2018\/11\/01\/actualidad\/1541030256_106965_1541032146_sumario_normal_recorte1.jpg 720w, \/\/ep01.epimg.net\/tecnologia\/imagenes\/2018\/11\/01\/actualidad\/1541030256_106965_1541032146_sumario_normal.jpg 360w\" \/><figcaption class=\"foto-pie\" itemprop=\"caption\"><span class=\"foto-texto\">Juan Carlos Pereira Kohatsu.<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<div class=\"sumario-texto\"><\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p>Los tuits con odio son mayoritariamente respuestas a otros tuits, por lo que deber\u00eda verlos poca gente. Pero no es as\u00ed. A veces son retuiteados para verg\u00fcenza p\u00fablica, a veces dan origen a batallas o son muy visibles porque son respuestas a tuits c\u00e9lebres. \u201cNuestros sesgos hacen que nos acordemos m\u00e1s de un tuit de odio. Le damos mucho m\u00e1s peso\u201d, dice Miguel Camacho, cotutor del trabajo de m\u00e1ster de Pereira y jefe de la Oficina Nacional de Lucha contra Delitos de Odio, del Ministerio del Interior.<\/p>\n<p>En esa oficina es donde est\u00e1 instalada la aplicaci\u00f3n. Una funcionaria conoce su funcionamiento y trabaja junto a Pereira cuando necesita algo. \u201cEstamos pensando en c\u00f3mo usar la herramienta. Una opci\u00f3n es publicar informes peri\u00f3dicos o m\u00e1s concretos para d\u00edas especiales. Tambi\u00e9n podemos dar informaci\u00f3n al tercer sector o formaci\u00f3n a nuestros cuerpos. O avisar de que un espacio de culto necesita m\u00e1s patrullaje porque hay movimiento en la red\u201d, dice Camacho.<\/p>\n<h3>Hay insultos con sus matices<\/h3>\n<section class=\"sumario_html derecha\" id=\"sumario_2|html\">\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<p class=\"texto_grande\">\u201cNuestros sesgos hacen que nos acordemos m\u00e1s de un tuit de odio. Le damos mucho m\u00e1s peso\u201d<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p>En el odio tambi\u00e9n hay matices. La herramienta da un \u00edndice de 0 a 1 a cada tuit. Por debajo de 0,7 no lo considera odio. Los odios por encima del 0,9 admiten pocas dudas, aunque algunos est\u00e9n m\u00e1s cargados de basura que otros. Estos tres por ejemplo recibieron 0,92: \u201c5 goles lo que m\u00e1s le puede joder a un facha asqueroso madridista! A mamarla prepotentes!\u201d, \u201cEra roja del puto asesino perro basura de Su\u00e1rez\u201d o \u201cDisfrutad catalanes de mierda a ver si ma\u00f1ana os meten una bomba y vol\u00e1is en pedacitos\u201d, en cambio \u201cMaldita lisiada! Est\u00e1s loca de atar\u201d era 0,7. Los emoticonos tambi\u00e9n son valores para el algoritmo.<\/p>\n<p>El programa no pretende ser exhaustivo, sino convertirse en un term\u00f3metro que observe el odio y detecte picos o tendencias. No se trata de seguir a los odiadores mayores para borrar sus tuits. Esa tarea recae, en todo caso, en Twitter, que tiene el dilema eterno de averiguar d\u00f3nde acaba la libertad de expresi\u00f3n y empieza el insulto. El odio, aunque no sea delito, perjudica la salud de la red y Twitter lleva a\u00f1o y medio intentando limitarlo. Los datos de la propia red tambi\u00e9n revelan un odio muy concentrado: la mayor\u00eda de los tuits problem\u00e1ticos los emite menos del 1% de las cuentas. Eso no implica necesariamente que sean pocos tuits, sino que los emite relativamente poca gente.<\/p>\n<p>Este algoritmo est\u00e1 destinado a medir ese odio global y contra grupos. Es evidente que por debajo de ese odio \u201cmayoritario\u201d hay odio concreto, individual, donde el odio machista es quiz\u00e1 el gran protagonista. La herramienta detecta ese odio, pero en el gr\u00e1fico solo destacan los grandes nodos receptores, que pueden ser v\u00edctimas por ideolog\u00eda, g\u00e9nero, religi\u00f3n u otros. La observaci\u00f3n del odio peque\u00f1o, dirigido, queda m\u00e1s en manos de Twitter y de las denuncias que cada usuaria puede hacer.<\/p>\n<p>El odio que campa por Twitter no afecta igual a todos los usuarios. Gabriel Rufi\u00e1n, diputado de ERC, y probablemente el pol\u00edtico espa\u00f1ol que m\u00e1s odio recibe sin ser l\u00edder de su partido, no siente que la red sea un problema grave: \u201cTwitter es una barra de bar. Todo es extremo. Es m\u00e1s peligroso e insultante un discurso de Rivera o Abascal que un trol de Twitter\u201d, dice.<\/p>\n<p>Los hechos recientes de la<span>\u00a0<\/span>sinagoga de Pittsburgh,\u00a0los paquetes bomba enviados desde Florida en Estados Unidos y la elecci\u00f3n de Bolsonaro en Brasil han puesto a\u00fan m\u00e1s el<span>\u00a0<\/span>foco en el odio<span>\u00a0<\/span>en l\u00ednea y en su posible expansi\u00f3n. Los dos acusados por los primeros hechos mencionados recibieron, repitieron y celebraron mensajes de odio en redes. \u00bfEs peor el odio virtual que en la vida real? Es claramente m\u00e1s accesible y el anonimato da libertad. Esa facilidad para exhibir el odio puede tener consecuencias, seg\u00fan Christopher Bail, profesor y director del Laboratorio de Polarizaci\u00f3n de la Universidad de Duke: \u201cEn la medida en que los extremistas son m\u00e1s que los moderados en muchas redes sociales \u2013o al menos m\u00e1s insistentes al expresar sus puntos de vista extremos\u2013 pueden contribuir a los estereotipos y el tribalismo pol\u00edtico que otros usuarios pueden malinterpretar como representativo del otro bando\u201d, explica Bail.<\/p>\n<h3>\u00bfEl odio en las redes llega a la vida real?<\/h3>\n<section class=\"sumario_html izquierda\" id=\"sumario_3|html\">\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<p class=\"texto_grande\">Seg\u00fan el algoritmo, el porcentaje de odio en Twitter en Espa\u00f1a est\u00e1 por debajo del 0,2% de los tuits de un d\u00eda<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p>\u00bfPuede ese extremismo llevar el odio a la vida real? \u00bfTiene consecuencias fuera de internet? \u201cEs una pregunta muy dif\u00edcil\u201d, dice Kevin Munger, investigador en la Universidad de Princeton. \u201cUn problema mayor es la amplificaci\u00f3n de este comportamiento por los medios: los trols apuntan a periodistas, lo que les lleva a escribir art\u00edculos sobre odio y trols, as\u00ed haci\u00e9ndoles parecer m\u00e1s poderosos de lo que son\u201d, explica. \u00bfHay entonces m\u00e1s odio ahora que antes? Los difusores de odio \u201csiempre han estado ah\u00ed, pero antes (acertadamente) no sal\u00edan en los medios. Internet les ha permitido encontrar a otros con odio\u201d, dice Munger.<\/p>\n<p>La herramienta de Pereira puede a\u00fan mejorarse. Su perfeccionamiento depende de si obtiene fondos europeos. Ahora no funciona autom\u00e1ticamente, sino solo cuando se quiere medir un d\u00eda. Puede tambi\u00e9n afinarse: acierta un 77% de las veces en las que predice odio. Adem\u00e1s, el algoritmo aprender\u00e1 a buscar s\u00edmbolos de odio en fotos o incluso a leer memes y clasificarlos. Tambi\u00e9n puede ampliarse a otras redes, como Instagram. All\u00ed podr\u00eda crearse un algoritmo para que encontrase patrones en el ciberacoso.<\/p>\n<section class=\"sumario_html derecha\" id=\"sumario_4|html\">\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<p class=\"texto_grande\">\u201cSiempre ha estado ah\u00ed, pero antes (acertadamente) no sal\u00eda en los medios. Internet\u00a0 ha permitido encontrar a otros que odian\u201d<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p>Otro aspecto que se puede mejorar es el etiquetado de los tuits para que el algoritmo aprenda qu\u00e9 es y qu\u00e9 no es odio. Este proceso demuestra los riesgos de aplicar la inteligencia artificial a una base de datos sesgada. \u00bfC\u00f3mo se entren\u00f3 este algoritmo para distinguir odio? Seis mujeres de edad parecida etiquetaron a mano 6.000 tuits: a un lado los que eran odio; a otro, los que no. No siempre coincid\u00edan. As\u00ed que, como dice Lara Quijano, cotutora del trabajo de Pereira e investigadora en la Universidad Aut\u00f3noma de Madrid, \u201cel algoritmo piensa como esas seis personas, que son mujeres, de una franja de edad\u201d.<\/p>\n<p>Esto puede ser algo menor, pero no lo es. Por ejemplo, este tuit: \u201cOs he contado la historia del guiri detr\u00e1s m\u00edo? Que hombre m\u00e1s subnormal por favor\u201d. \u00bfEs odio? Entre las etiquetadoras hubo empate. \u00bfPor qu\u00e9? El tuit respond\u00eda a otro donde se llamaba \u201cfeminazi\u201d a la autora de la frase. \u00bfRebaja eso la calificaci\u00f3n de odio? Depende de cada cual. Por ejemplo, la herramienta dio un 0,2 de odio a \u201cLa llam\u00e1is feminazi, pero los nazis sois vosotros, dais lastima, sois vomitivos\u201d.<\/p>\n<p><strong>Fuente: El Pais<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Espa\u00f1a tiene un dep\u00f3sito fijo de odio. Es peque\u00f1o, pero constante, tiene sus objetivos diarios y una gran visibilidad. Es como si el gran ca\u00f1\u00f3n del odio espa\u00f1ol mirara cada ma\u00f1ana la actualidad y pensara: \u00bfA por qui\u00e9n vamos hoy? 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