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4 Feb, 4 tweets, 3 min read
1/ He querido echarle un vistazo al ht #YakuPower porque no entiendo como un ht con tan pocos tweets puede llegar a ser tendencia. Ni cuentas verificadas que lo potencien, ni cuentas con elevado nº de seguidores. Solo Twitter lo sabe.
Abro pequeño hilo con algunos datos más 👇
2/ La primera cuenta que utiliza el ht es Nati Coello o eso pone en su bio, aunque bien podría llamarse Paco Pérez, porque si miramos el logo de su cuenta... Image
3/ ...bien podría llamarse Carolina, Luna, Penelope, Guadalupe o quien sabe. ImageImageImageImage
4/ Muy pocas cuentas participaron en el ht, pero una mayoría creadas en diciembre de 2020, de las cuales utilizan logos robados, mayormente en cuentas de mujer. Image

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7 Feb
1/ Desde principios de año estamos sufriendo la entrada de #pornobots en nuestros tweets, esta vez con otra estrategia: el “me gusta”.
Me he decidido volver a mirar esta #botnet si ha tenido cambios sustantivos desde el último análisis:
Abro nuevo hilo👇
2/ Centrándome en las cuentas en español, que son las que nos están molestando, extraigo un total del 71,465 pornobots, de los cuales, vivos solo quedan 11.366. La mayoría han sido ya suspendidos. Seguramente los que no encuentro, hayan sido cambiados de nombre para otro uso. Image
3/ Analizando esas 11366 cuentas activas vemos patrones similares, como por ejemplo en la bio.
Aunque creamos que juegan con dos o tres variantes, me he encontrado hasta treinta distintas donde pequeñas modificaciones hacen imperceptible su variación. Image
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10 Jan
1⃣ Hace unos días saltó a tendencia en España el ht #WeAreTrump , que siendo un ht de índole estadounidense se coló aquí.
Abro hilo con lo que he visto en el ht y el porqué entró en tendencia. 👇
2⃣ Después de extraer más de 200k tweets y con una participación de 67k cuentas, generó el siguiente grafo en base a rt's, quedando así.
3⃣ El grafo no genera polarización como tal, ya que se distribuye por idiomas como puede verse en la siguiente imagen. Es similar al anterior pero los colores representan idiomas.
El ingles predomina, el portugués le sigue y el español en tercer lugar que confirma la tendencia.
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8 Jan
1⃣ Ayer viendo el programa #Horizonte con @navedelmisterio y el análisis del ht #StopLeyCelaá me chocó algo que dijeron.
Abro mini hilo sobre el tema👇
2⃣ Se comentó que en torno al 15% fueron mensajes (tweets) gestionado por plataformas o app's "no oficiales". Este ht dio la casualidad que lo analicé en su momento, (lo podéis buscar en el canal de Telegram t.me/grafos), y no me cuadra con mi dataset.
3⃣ En mis datos tengo un total de 148k tweets, de los cuales 2876 tweets viene de app's "no oficiales", lo que supone el 1,9% no el 15%.
Marco en amarillo las app's que se pueden configurar para el envío programado de tweets. Image
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2 Dec 20
En el programa @EqInvestigacion "El Yunque, al descubierto" pudimos ver los entresijos de la ultradercha mezcladas con esta asociación secreta, y con Hazte Oir entre otras.
Así que he decidido sacar los seguidores de esta cuenta para ver que salía y que desgloso en este hilo 👇
Mas de 56k seguidores repartidos generan el siguiente grafo y donde 5 comunidades forman su núcleo y su relación entre ellas.
La principal comunidad la forma la de Hazte Oir junto a su presidente Ignacio Arsuaga, V0X, Abascal, PP, Aguirre y medios de derecha entre otras cuentas. Esta comunidad tiene un peso del 38%.
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22 Nov 20
En una respuesta a @herreropedro por parte de @carmen_banos , se generó una reacción bastante curiosa.
Como puede verse en la imagen, hay mas rt's citados que rt's normales.
¿Qué ideología tenían estos rt's citados?
¿Qué ideología tuvieron sus comentarios?
Abro hilo👇
Esta claro que un rt normal y un favorito corresponde a algo positivo hacia ese tw, pero los citados pueden tener dos variantes, positivo reforzando el mensaje, o negativo rechazándolo.
Este es el grafo de la relación de la mayoría de los rt's con comentarios.
Desglosando por comunidades vemos que en la primera con mayor peso, nos encontramos cuentas pro-V0X, y curiosamente junto a ellas a Toni Cantó y Ciudadanos.
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15 Nov 20
Me pasan este tw de @Josefine_Table indicando que ha tenido muchas respuestas, mayormente nada agradables. En las respuestas nunca me había metido, así que tire de mi amiga @congosto que me iluminó (como siempre) sobre como extraerlas. Este es el resultado.
Abro hilo 👇
El numero total de respuestas da la cifra, nada desdeñable, de 4300. Muy superior a muchas cuentas principales con elevado numero de followers.
Lo que he hecho es generar un grafo de conexiones entre las cuentas que entraron en las respuestas y ver si había una tipología en concreto, si había coordinación y que tipo de respuestas se dieron.
El grafo nos presenta esta imagen donde un 30% no tienen relación con el resto.
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