Un equipo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon ha desarrollado un algoritmo que tiene la capacidad de detectar si se compran seguidores en las redes sociales o se efectúan interacciones falsas. Por ejemplo, puede identificar si un usuario ha escrito un comentario falso en Amazon o Yelp, revelar si un político ha comprado seguidores en Twitter o saber si una marca ha pagado para conseguir popularidad en las redes sociales.
Para identificar a los defraudadores, el algoritmo llamado Fraudar, busca un patrón conocido como núcleo bipartito, que son los grupos de usuarios que tienen muchas transacciones con los miembros de un segundo grupo, pero no hay interacciones entre sí. Esto sugiere que se trata de un grupo de cuentas fraudulentas, cuyo único propósito consiste en inflar la reputación de los demás por motivos comerciales o de índole ilegítima.
No obstante, los estafadores han aprendido a camuflarse, y relacionan sus cuentas falsas con sitios populares o usan perfiles robados de usuarios legítimos. Pero estas tretas no funcionan con Fraudar, que conoce métodos verdaderamente eficaces para detectar los patrones de núcleos bipartitos.
Origen: Este algoritmo detecta si se compran seguidores en las redes sociales – ComputerHoy.com
