Page 19 - REVISTA CIENTIFICA EL MISIONERO DEL AGRO
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LUENCIA DE LOS BOTS SOCIALES EN LA PERCEPCIÓN DE MARCAS DE EMPRESAS
ECUATORIANAS
INFLUENCE OF SOCIAL BOTS ON
ECUADORIAN COMPANIES BRANDS’
PERCEPTION
Universidad Agraria del Ecuador - Facultad de Ciencias Agrarias - Escuela de Computación e Informática
Autora: Ing. Elke Jacqueline Yerovi Ricaurte, MSc. / eyerovi@uagraria.edu.ec; Teléfono: 0986215720
Coautores: Ing. Pablo Andrés Calderón Castro / pacalder@espol.edu.ec; Teléfono: 0991740714
Ing. Mariuxi Ileana Tejada Castro / mtejada@uagraria.edu.ec; Teléfono: 0994439044
RESUMEN ABSTRACT
En esta investigación se examinó algoritmos de toma In this research, decision-making algorithms to
de decisiones para determinar quién es bot o humano determine who is bot or human was examined in
en un ambiente de red social como Twitter. Se realizó an environment of social networks like Twitter.
métodos de gráficas estadísticas que mostraron las Methods of statistical graphs showing Twitter
cuentas de Twitter y luego los árboles de decisión accounts and then the decision trees with the
con la ponderación de variables que revelan rasgos weighting of variables that reveal human features
humanos como son la amistad, usuarios, contenido, such as friendship, users, content , response time
tiempo de respuesta (temporalidad), calidad de ( temporary ), quality of answers ( sentimentality )
respuestas (sentimentalidad) y composición de redes, was performed and composition of networks, this is
esta es una clasificación de características empleadas a classification of characteristics used by behavioral
por sistemas basados en rasgos de comportamientos traits based detection of bots social systems being
para detección de los bots sociales siendo la base based on research data recovery results showing
de la investigación la recuperación de la data que considerable influence Bot Or Not belonging to 50
muestra resultados de influencia considerables de brands Ecuadorian companies that have a greater
Bot Or Not perteneciente a 50 marcas de empresas presence on the Internet and specifically in their
ecuatorianas que tienen mayor presencia en internet Twitter accounts .This starts from the premise
y específicamente en sus cuentas de Twitter. Esto that gives the Turing Test , which determines if a
parte de la premisa que brinda el Test de Turing, el computer , which has a relatively high degree of pre
cual determina si un computador, que tiene un grado - programmed artificial intelligence is able to think
relativamente elevado de inteligencia artificial pre- like a human . In the dendrogram 41 companies of
programado, es capaz de pensar como un humano. the 50 ( 82 %) showed the highest concentration
En el dendrograma 41 empresas de las 50 (82%) of influence of social bots and then the resulting
mostraron mayor concentración de influencia de bots decision tree analysis showed us that conclusion
sociales y luego se incluyó el análisis resultante del included the contents of the “ Tweets “ is evidence of
árbol de decisiones que nos mostró como conclusión the presence bot . Today, the social media ecosystems
que el contenido de los “Tuits” es la evidencia de la are populated by hundreds of millions of individuals
presencia de bots. Hoy en día, los ecosistemas de los who have real incentives, including economic and
medios sociales están poblados de cientos de millones political to design algorithms to exhibit near human
de individuos que presentan reales incentivos behavior.
-incluyendo económicos y políticos- para diseñar
algoritmos que exhiban comportamientos cercanos a
los humanos.
Palabras clave: Árbol de Decisión, Bots, Data Keywords: Decision Tree, Bots, Data Mining,
Mining, Twitter, Bot Or Not. Twitter, Bot Or Not.
Autora: Ing. Elke Jacqueline Yerovi Ricaurte, MSc. 19
Coautores: Ing. Pablo Andrés Calderón Castro; Ing. Mariuxi Ileana Tejada Castro
ECUATORIANAS
INFLUENCE OF SOCIAL BOTS ON
ECUADORIAN COMPANIES BRANDS’
PERCEPTION
Universidad Agraria del Ecuador - Facultad de Ciencias Agrarias - Escuela de Computación e Informática
Autora: Ing. Elke Jacqueline Yerovi Ricaurte, MSc. / eyerovi@uagraria.edu.ec; Teléfono: 0986215720
Coautores: Ing. Pablo Andrés Calderón Castro / pacalder@espol.edu.ec; Teléfono: 0991740714
Ing. Mariuxi Ileana Tejada Castro / mtejada@uagraria.edu.ec; Teléfono: 0994439044
RESUMEN ABSTRACT
En esta investigación se examinó algoritmos de toma In this research, decision-making algorithms to
de decisiones para determinar quién es bot o humano determine who is bot or human was examined in
en un ambiente de red social como Twitter. Se realizó an environment of social networks like Twitter.
métodos de gráficas estadísticas que mostraron las Methods of statistical graphs showing Twitter
cuentas de Twitter y luego los árboles de decisión accounts and then the decision trees with the
con la ponderación de variables que revelan rasgos weighting of variables that reveal human features
humanos como son la amistad, usuarios, contenido, such as friendship, users, content , response time
tiempo de respuesta (temporalidad), calidad de ( temporary ), quality of answers ( sentimentality )
respuestas (sentimentalidad) y composición de redes, was performed and composition of networks, this is
esta es una clasificación de características empleadas a classification of characteristics used by behavioral
por sistemas basados en rasgos de comportamientos traits based detection of bots social systems being
para detección de los bots sociales siendo la base based on research data recovery results showing
de la investigación la recuperación de la data que considerable influence Bot Or Not belonging to 50
muestra resultados de influencia considerables de brands Ecuadorian companies that have a greater
Bot Or Not perteneciente a 50 marcas de empresas presence on the Internet and specifically in their
ecuatorianas que tienen mayor presencia en internet Twitter accounts .This starts from the premise
y específicamente en sus cuentas de Twitter. Esto that gives the Turing Test , which determines if a
parte de la premisa que brinda el Test de Turing, el computer , which has a relatively high degree of pre
cual determina si un computador, que tiene un grado - programmed artificial intelligence is able to think
relativamente elevado de inteligencia artificial pre- like a human . In the dendrogram 41 companies of
programado, es capaz de pensar como un humano. the 50 ( 82 %) showed the highest concentration
En el dendrograma 41 empresas de las 50 (82%) of influence of social bots and then the resulting
mostraron mayor concentración de influencia de bots decision tree analysis showed us that conclusion
sociales y luego se incluyó el análisis resultante del included the contents of the “ Tweets “ is evidence of
árbol de decisiones que nos mostró como conclusión the presence bot . Today, the social media ecosystems
que el contenido de los “Tuits” es la evidencia de la are populated by hundreds of millions of individuals
presencia de bots. Hoy en día, los ecosistemas de los who have real incentives, including economic and
medios sociales están poblados de cientos de millones political to design algorithms to exhibit near human
de individuos que presentan reales incentivos behavior.
-incluyendo económicos y políticos- para diseñar
algoritmos que exhiban comportamientos cercanos a
los humanos.
Palabras clave: Árbol de Decisión, Bots, Data Keywords: Decision Tree, Bots, Data Mining,
Mining, Twitter, Bot Or Not. Twitter, Bot Or Not.
Autora: Ing. Elke Jacqueline Yerovi Ricaurte, MSc. 19
Coautores: Ing. Pablo Andrés Calderón Castro; Ing. Mariuxi Ileana Tejada Castro
