El experto en medios, Julián Macías, compartió que Pandemia Digital publicó el informe de los últimos dos meses sobre la “narcocampaña digital” impulsada por la derecha en contra de la candidata presidencial, Claudia Sheinbaum y el presidente Andrés Manuel López Obrador.
A través de su cuenta de X, antes Twitter, Macías Tovar, realizó una síntesis del informe y destacó que en estos últimos dos meses alrededor de 30 millones de tuits fueron publicados por 373 mil cuentas.
Además, refirió que de las 373 mil cuentas que participaron en la creación de las tendencias, se detectaron que solo el 1.3 por ciento de los tweets eran originales, el 71 por ciento fueron retweets, el 22 por ciento respuestas y el 5 por ciento menciones.
En ese sentido, el activista en contra de la desinformación señaló que la “narcocampaña digital artificial” se realizó coincidentemente cuando los medios internacionales DW y Propublica compartieron un “reportaje”, que presuntamente relaciona al presidente López Obrador con el crimen organizado. Y de la visita de la senadora con licencia a Estados Unidos.
Explicó que el nivel de artificialidad de la campaña de la derecha se comprueba en los últimos 2 meses ya que se impulsaron más de 4 millones de tweets con errores en los hashtags, que llegarían a 5.7 millones contabilizando desde que Xóchitl Gálvez es candidata. Además de que más de 2 millones de estos tweets se equivocaron con el nombre de la panista.
Asimismo, destacó como un dato curioso que cuentas como la de Claudio X. González, Sociedad Civil México, Armando Regil, líder de la IPEA, una fundación creada por Atlas Network utilizaron y retwittearon hashtags con errores ortográficos, tendencias que llegaron a tener más números que los hashtags originales.
Finalmente, reafirmó el uso del trollcenters para inflar las tendencias, a través de que los bots retuitean las publicaciones de las cuentas principales, que fueron identificadas por un patrón temporal como si fueran administradas desde el mismo lugar y al menos la existencia de una coordinación.
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