Page 26 - REVISTA CIENTIFICA EL MISIONERO DEL AGRO
P. 26
El Misionero del Agro
The Missionary of the Agro
Influencia de los bots sociales en la percepción de marcas de empresas Ecuatorianas
DISCUSIÓN
Así como aparece en la Figura 21, en el árbol de decisión se denota que:
• Si una cuenta de Twitter obtiene un las probabilidades de que se trate de una
valor de Content mayor a 47% sus cuenta Bot se ubica en 30% hasta el 54%
probabilidades de tratarse de una cuenta aproximadamente. Lo que representa 18
Bot van desde 34% apróximadamente de los 50 casos analizados.
hasta más de 70%. Lo que representa 10
de los 50 casos analizados, ósea que la • Si el valor de Content es menor a 47% y el
calidad del contenido revelaría que es bot. valor de User es menor o igual que 59% las
probabilidades de que la cuenta sea Bot se
• Si el valor de Content es inferior o igual a ubica en 10% hasta el 45%. Esto ocurre en
47% y el valor de User es inferior a 59%, 22 de los 50 casos analizados.
1 Según comenta Zhao (2013) en la documentación acerca del lenguaje R dice que para evitar ciertos
inconvenientes con las recientes versiones del algoritmo “ctree()” se tiene que repetir la construcción del
árbol de decisión por segunda ocasión (Zhao, 2013, p. 31)
Con respecto al árbol de decisiones se puede cual es cual, pero con minucioso escrutinio.
notar que si una cuenta de Twitter indica
si es bot ó not bot (robot social o no robot En investigaciones previas, Ferrara et al.
social) su influencia en general es negativa, (2014) recalca que cuando el contenido
refiriéndose a que los tweets que son escritos apropiado es identificado por los bots, estos
por un humano son diferentes a un retuit o un adaptan sus respuestas a través de algoritmos
contenido de un bot que retuitea o genera un sofisticados, creando situaciones familiares
contenido repetido en varias instancias. en el usuario víctima, mientras otros toman
vías de suplantación de identidad a tal punto
Las cuentas de Bots tienden a ser más que se comportan igual al usuario de la cuenta
recientes, además los retuitean más que los original. Esto brinda a colación la cantidad
humanos y tienen nombres de usuario más real de bots que el público ecuatoriano no
amplios, mientras que los mismos retuitean identifica como tal, nos encontramos con
menos, tienen menos respuestas o menciones millones de bots a identificar para intentar
especiales y son mucho menos retuiteados que concienciar de su prominente presencia e
los humanos. El contenido revela en general influencia en el mercado ecuatoriano.
CONCLUSIONES
En efecto después de haber ponderado de estadísticas con los procedimientos de
las variables que revelan rasgos humanos dendograma y árbol de decisión, esto puede
como son la amistad (Friends), usuarios ser metodológicamente utilizado, al ser
(User), contenido (Content), temporalidad fácilmente reproducible por el público que
(Temporal), sentimentalidad (Sentiment) y requiera dicha solución y confirmar que el
redes (Network), con el servicio web (Bot or contexto del contenido (Content) es dónde se
Not Bot) que analiza el comportamiento de ve de primero si la cuenta es Bot o no.
un usuario de Twitter y a su vez lo compara
con el comportamiento de los robots En el árbol de decisiones se obtienen dos
sociales (bots sociales) y junto al programa casos: el primer caso que si una cuenta de
26 Autora: Ing. Elke Jacqueline Yerovi Ricaurte, MSc.
Coautores: Ing. Pablo Andrés Calderón Castro; Ing. Mariuxi Ileana Tejada Castro
The Missionary of the Agro
Influencia de los bots sociales en la percepción de marcas de empresas Ecuatorianas
DISCUSIÓN
Así como aparece en la Figura 21, en el árbol de decisión se denota que:
• Si una cuenta de Twitter obtiene un las probabilidades de que se trate de una
valor de Content mayor a 47% sus cuenta Bot se ubica en 30% hasta el 54%
probabilidades de tratarse de una cuenta aproximadamente. Lo que representa 18
Bot van desde 34% apróximadamente de los 50 casos analizados.
hasta más de 70%. Lo que representa 10
de los 50 casos analizados, ósea que la • Si el valor de Content es menor a 47% y el
calidad del contenido revelaría que es bot. valor de User es menor o igual que 59% las
probabilidades de que la cuenta sea Bot se
• Si el valor de Content es inferior o igual a ubica en 10% hasta el 45%. Esto ocurre en
47% y el valor de User es inferior a 59%, 22 de los 50 casos analizados.
1 Según comenta Zhao (2013) en la documentación acerca del lenguaje R dice que para evitar ciertos
inconvenientes con las recientes versiones del algoritmo “ctree()” se tiene que repetir la construcción del
árbol de decisión por segunda ocasión (Zhao, 2013, p. 31)
Con respecto al árbol de decisiones se puede cual es cual, pero con minucioso escrutinio.
notar que si una cuenta de Twitter indica
si es bot ó not bot (robot social o no robot En investigaciones previas, Ferrara et al.
social) su influencia en general es negativa, (2014) recalca que cuando el contenido
refiriéndose a que los tweets que son escritos apropiado es identificado por los bots, estos
por un humano son diferentes a un retuit o un adaptan sus respuestas a través de algoritmos
contenido de un bot que retuitea o genera un sofisticados, creando situaciones familiares
contenido repetido en varias instancias. en el usuario víctima, mientras otros toman
vías de suplantación de identidad a tal punto
Las cuentas de Bots tienden a ser más que se comportan igual al usuario de la cuenta
recientes, además los retuitean más que los original. Esto brinda a colación la cantidad
humanos y tienen nombres de usuario más real de bots que el público ecuatoriano no
amplios, mientras que los mismos retuitean identifica como tal, nos encontramos con
menos, tienen menos respuestas o menciones millones de bots a identificar para intentar
especiales y son mucho menos retuiteados que concienciar de su prominente presencia e
los humanos. El contenido revela en general influencia en el mercado ecuatoriano.
CONCLUSIONES
En efecto después de haber ponderado de estadísticas con los procedimientos de
las variables que revelan rasgos humanos dendograma y árbol de decisión, esto puede
como son la amistad (Friends), usuarios ser metodológicamente utilizado, al ser
(User), contenido (Content), temporalidad fácilmente reproducible por el público que
(Temporal), sentimentalidad (Sentiment) y requiera dicha solución y confirmar que el
redes (Network), con el servicio web (Bot or contexto del contenido (Content) es dónde se
Not Bot) que analiza el comportamiento de ve de primero si la cuenta es Bot o no.
un usuario de Twitter y a su vez lo compara
con el comportamiento de los robots En el árbol de decisiones se obtienen dos
sociales (bots sociales) y junto al programa casos: el primer caso que si una cuenta de
26 Autora: Ing. Elke Jacqueline Yerovi Ricaurte, MSc.
Coautores: Ing. Pablo Andrés Calderón Castro; Ing. Mariuxi Ileana Tejada Castro
