1/ El #teamfacha salió de paseo para molestar a @_anapastor_. Se vinieron arriba con la declaración de Trump sobre cambiar el punto 230 Ley de Decencia en las Comunicaciones que afectaría a Twitter. Esta vez no les banearon como el 8 de abril. Hilo 👇👇
2/ Todo empezó a las 18:26, con una cita de @KingFriedrich4 a un hilo de @espanabalon. La frase de @KingFriedrich4 fue repetida por el #teamfacha como respuesta a @espanabalon.

Image
3/ A las 22:00 empieza a decaer el asunto y a las 23:46 @espanabalon, para animar el cotarro, empieza a repetir la frase poniendo como destinataria a @_anapastor_ y consigue un repunte que duró unas tres horas. Image
4/ La mayoría de los participantes declara ser de Madrid, casi empatan Barcelona y Rusia. En sus bios dicen ser Zoomers, tienen muchas alusiones a la noche de los baneos largos (8A) y al Teamfacha. Las profesiones más frecuentes por este orden son derecho, economista e ingeniería ImageImage
5/ Esta vez, como no los banearon, me dio tiempo a bajarme los tweets y generar la red de contactos (cómo se siguen entre sí). El algoritmo detectó cinco comunidades: morada (46,86%), verde claro (18,68%), azul (16,86%), naranja (16,12%) y verde oscuro (4,75%). Image
7/ El grupo más conectado (máximo k-core) corresponde al 18,21% de los perfiles que tienen al menos 34 conexiones con otros usuarios. El grupo verde parece más conexo. Image
8/ El perfil que creó la frase que se repitió durante la tarde-noche, @KingFriedrich4 , pertenece a la comunidad verde (en el grafo remarcado con un círculo rosa). No tiene muchas conexiones, pero está conectado con @espanabalon que actuó cómo el animador del troleo. Image
9/Resumiendo
1- El Teamfacha parece que es capaz de movilizar del orden de 300 perfiles para sus troleos.
2- Muestran un comportamiento gregario que los puede llevar a más bloqueos
3- No parecen tan “amateurs”, algunos usan tweetdeck, por ejemplo, @espanabalon

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Dec 16
1/ 🧵Tenía curiosidad por saber qué tipo de asesores son los veintidós científicos ministeriales ha nombrado el gobierno.
He realizado una clasificación por tipo de ciencia, sexo, h-index y cargo que ocupaban.
He usado el sankey para la visualización.
Hilo va 👇👇👇 Image
2/ La mayoría son de Ciencias sociales (68,2%), le siguen los de Ciencias naturales (13,6%), La Ingeniería (13,6%) y Las Ciencias Formales (4,5%). No hay ninguno de Humanidades (he leído alguna queja amarga). Image
3/ Hay 12 mujeres y 10 hombres, es decir, 54,5% de científicas frente al 45,5% de científicos.
Está bastante compensado, por ejemplo: Defensa asesorada por mujer e interior por hombre. Trabajo por hombre y Seguridad Social por mujer. Economía por hombre, Hacienda por mujer. Image
Read 7 tweets
Jun 7
1/ 🧵Tenía curiosidad por ver que se cuece en el universo Alvise en Telegram: el canal Alviseperez (casi 500K suscriptores) y el grupo alvisepfchat (casi 70K miembros).
Abro hilo 👇👇para ver cómo ha evolucionado el canal y el grupo asociado ante la candidatura a las europeas. Image
2/ En el canal Alviseperez se encuentran las publicaciones (9K) que luego son compartidas en el grupo Alvisepfchat.
La visibilidad de estos mensajes ha ido creciendo hasta alcanzar más de 5 millones de vistas al día en noviembre del 2023. Image
3/ La frecuencia de publicación diaria oscila entre 10 y 34 mensajes. La difusión mediante forward (equivalente al RT de Twitter) ha crecido hasta alcanzar un máximo de casi 32K el 23 de marzo de 2024 (orden de cierre de Telegram por el juez Pedraz). Image
Read 14 tweets
Jun 3
1/ Hace un par de años @SoyMmadrigal empezó a descargar datos de Telegram. Usaba varias herramientas, entre ellas Telegram-traker. En esa época, estaba centrada en Twitter porque tenía acceso a la API académica.
Cuando Elon cerró el grifo de la API, seguí los pasos de Marcelino Image
2/ En Telegram existen estas entidades, tanto públicas como privadas:
- Usuarios: personas que interactúan con otras personas
- Bots: automatismos
- Canales: publicaciones similares a blogs que admiten valoración, pero no comentarios
- Grupos: chat para usuarios y canales Image
3/ A diferencia de Twitter, Telegram no tiene buscador. Esto impide trazar publicaciones o conversaciones sobre temas o conocer los canales y chats más relevantes.
Para conocer lo que allí ocurre, hay que ir descubriendo las cámaras de eco por el método de bola de nieve. Image
Read 20 tweets
Mar 12
1/ 🧵Cuando tenía acceso de la API de Twitter, me bajé los tweets de “Mr. Handsome”. pero no los analicé.
Ahora que hemos sabido que presuntamente le pagamos su sueldo con dinero Público, me ha picado la curiosidad y esto es lo que he visto.👇👇👇👇 Image
2/ Los datos que tengo abarcan desde mayo del 2020 a abril del 2023. No tengo datos más recientes porque ya no los puedo descargar con la API. No obstante, se puede comparar los cambios de antes y después de su vinculación al PSOE.
Se podía definir como un perfil conversador. Image
3/ ¿Cómo es su rutina de publicación?
Bastante rutinaria:
- Empieza fuerte a las 9:00
- Parece que come a veces sobre las 14:00 y otras a las 15:00
- Antes de su vinculación no se ven pausas claras en la hora de la comida y trasnochaba más
- Máximo el número de tweets/hora son 10 Image
Read 11 tweets
Oct 5, 2023
1/ 🧵El 3 de octubre el Rey asignó a Pedro Sánchez como candidato a la investidura. Revivió el apelativo de Felpudo VI, que ya apareció cuando la firma de los indultos.
Aquí va un análisis de cómo fue la reacción.
Hilo va 👇👇👇👇
2/ Para tener una visión global de la difusión descargué los tweets del 3 y 4 de octubre que contenían:
- “El Rey” (125.546 tweets)
- “Felipe VI” (43.654 tweets)
- “Felpudo VI OR #FelpudoVI (18.526 tweets)
Los uní y quité repetidos (162.613 tweets)
3/ La difusión muestra una estructura polarizada izquierda-derecha unida por el perfil de @casareal (en el centro), que es retuiteado por ambos bloques.
El color de las conexiones corresponde al color del grupo que hace RT, lo que indica que vinieron de los grupos Derecha y PSOE. Image
Read 13 tweets
Sep 5, 2023
1/ 🧵La tarde del 3 de septiembre me enteré de que pablom_m había cerrado su perfil tras conocerse que era administrador de pisos turísticos, después de tanto criticarlos.
¿Cómo surgió, quién lo descubrió y cómo se difundió?
Aquí las respuestas 👇👇
2/ Todo surgió en el contexto del caso Rubiales, que está siendo un bumerán para perfiles de izquierdas. En una de las conversaciones sobre el machismo, a las 14:05, RedMamba24 respondió con capturas del blog de pablom_m, en el que aparece su nombre y tweets antiguos machistas. Image
3/ El usuario alonsoviet publicó las imágenes del tweet de RedManba24 (previa petición de permiso). Este mensaje llegó a M3r0g0s, que hizo una búsqueda del “Pablo Maza Molina”, encontrando que es administrador de una empresa de pisos turísticos. Publicó esto a las 15:31: Image
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