Un grupo de científicos de la Universidad Ben-Gurion del Negev (Israel) y la Universidad de Washington (Estados Unidos) han desarrollado un nuevo método para detectar cuentas falsas en la mayoría de las redes sociales.
Según el estudio, publicado en Social Network Analysis and Mining, el nuevo método se basa en la suposición de que las cuentas falsas tienden a establecer vínculos improbables con otros usuarios en las redes.
“Teniendo en cuenta las recientes noticias sobre fallos para salvaguardar la privacidad del usuario, y el uso específico de las redes sociales por Rusia para influir en las elecciones, eliminar a los usuarios falsos nunca ha sido de mayor importancia – explica Dima Kagan, líder del estudio, en un comunicado – . Hemos probado nuestro algoritmo en conjuntos de datos simulados y en el mundo real en 10 redes sociales diferentes y funcionó bien en ambos”.
El algoritmo consiste en dos iteraciones (repetición de procesos) principales basadas en algoritmos de aprendizaje automático o machine learning. El primero construye un clasificador de predicción de enlaces que puede estimar, con gran precisión, la probabilidad de que exista un vínculo entre dos usuarios. La segunda iteración genera un nuevo conjunto de funciones basadas en las características creadas por el clasificador de predicción de enlaces. Por último, los investigadores utilizaron estas características y construyeron un clasificador genérico que puede detectar perfiles falsos en una variedad de redes sociales en línea.
Los parámetros que evalúa el sistema son, entre otros, ubicación, gustos, teléfono, estado civil, economómico, el nombre de los amigos, imágenes, fecha de nacimiento o lugares visitados.
"En general – señalan los autores en el estudio –, los resultados demostraron que en un escenario de amistad de la vida real podemos detectar a las personas que tienen los lazos de amistad más fuertes, así como a los usuarios maliciosos, incluso en Twitter. Nuestro método supera a otros y creemos que tiene un potencial considerable para una amplia gama de aplicaciones, particularmente en el ámbito de la ciberseguridad”.
Previamente, el equipo de Kagan había desarrollado una herramienta conocida como Protector de Privacidad Social (SPP), que sirve para que los usuarios evalúen su lista de amigos en segundos para identificar cuáles tienen pocos o ningún vínculo mutuo y podrían ser perfiles "falsos".
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