Este estudio analizó si su próximo Tweet llamará a la revolución

¿Quién no ama una buena protesta en las redes sociales? No sé cuántos miles de tweets envié bajo #OWS durante el auge del movimiento Ocupar. Para este punto, es un cliché decir que los activistas en los Estados Unidos y en todo el mundo han aprovechado las redes sociales para impulsar el movimiento social, pero es cierto.

Al mismo tiempo, la aplicación de la ley en los Estados Unidos ve el poder de Twitter como una amenaza grave en manos de los partidarios de ISIS. Twitter informó que durante el año pasado, cerró 125,000 cuentas supuestamente afiliadas a ISIS en un intento por debilitar la capacidad del grupo militante para preparar reclutas. El cierre masivo parece haber tenido algún efecto en el alcance de ISIS en Twitter, aunque aún quedan por verse algunos impactos duraderos.

No es sorprendente, entonces, que los militares de los Estados Unidos estén interesados ​​no solo en monitorear las redes sociales, sino también en intentar predecir el tamaño de las tormentas de tweets antes de que puedan formarse por completo. Un nuevo estudio parcialmente financiado por la Oficina de Investigación Naval y realizado por investigadores de la Universidad Estatal de Arizona, Texas A&M y Yahoo descubrió que pueden predecir con el 70 por ciento de precisión si el próximo mensaje de un usuario será un puesto de protesta.

Defensa Uno cubrió el estudio a principios de este mes e informó que el factor clave para determinar si la próxima publicación de un usuario será el compromiso con un movimiento social no es la historia personal de ese usuario. Más bien, es la historia de los activistas que han mencionado a ese usuario. La probabilidad de que una persona se una a una protesta en línea aumenta si "la publicación que menciona al usuario está relacionada con la protesta", y "el autor de la publicación que menciona al usuario está interesado en la protesta", los investigadores Suhas Ranganath y Fred Morstatter dicho Defensa Uno.

Los cálculos que componen el algoritmo predictivo están por encima de mi cabeza, pero, básicamente, lo que los investigadores dicen es que si los amigos afiliados a la protesta contactan a la Persona X en las redes sociales, especialmente sobre una protesta en particular, la posibilidad de que la Persona X publique. Sobre esa protesta aumenta. La fórmula no es perfecta, por supuesto, pero una tasa de precisión del 70 por ciento no es mala teniendo en cuenta cuántas variables influyen en el comportamiento humano.

ISIS influye en las líneas planas después de una ola de prohibiciones de Twitter http://t.co/a2V0e4UfZG pic.twitter.com/jnmsiJjv1J

- Fast Company (@FastCompany) 20 de febrero de 2016

El monitoreo y la comprensión de las tendencias de las redes sociales no se limita solo a los militares. Una compañía sobre la que he escrito aquí, Geofeedia, ofrece un programa para el cumplimiento de la ley y corporaciones que proporciona monitoreo de redes sociales basado en la ubicación. ¿Su CEO va a una importante cumbre económica o climática que seguramente atraerá a miles de manifestantes? Geofence el área y supervise automáticamente cualquier publicación etiquetada geográficamente en Twitter, Facebook o media docena de otras redes.

Geofeedia incluso ofrece un servicio llamado "sentimiento", que según la compañía puede medir el estado de ánimo general de la multitud y percibir un próximo cambio potencialmente violento. Lee Guthman, jefe de desarrollo de negocios de Geofeedia, me dijo en una entrevista que su programa determina el "sentimiento" de la multitud al tomar "todas las palabras de la frase, y les atribuye puntos positivos y negativos, y luego la proximidad de las palabras a ciertas palabras. ”

Esa no es la misma fórmula del estudio financiado por el ejército, y cierto grado de escepticismo está justificado sobre la escalabilidad del poder predictivo en ambos casos. Sin embargo, es obvio que los gobiernos y las corporaciones de todo el mundo están compitiendo por entender lo que algunos llaman el "bombardeo" de las redes sociales. Estas redes crean mucha más información de la que cualquier persona es capaz de comprender, por lo que los humanos confían en las máquinas para tamizar, clasificar y analizar el mayor conjunto de información que el mundo haya visto.

Los programas predictivos que prometen convertir la maraña de redes sociales en un producto final digerible se venderán al público como herramientas valiosas contra grupos militantes como ISIS. O, a nivel estatal y local, se implementarán como iniciativas contra pandillas. Sin embargo, es casi seguro que el monitoreo y el uso de armas en las redes sociales afectarán de manera desproporcionada a las poblaciones marginadas, activistas, periodistas y otras personas cuyas conversaciones deberían estar libres de monitoreo.

Y en una época en que los jóvenes, especialmente los hombres enojados, dicen todo tipo de cosas tontas en línea, es probable que sigamos viendo a los policías cargar a un niño por una publicación vaga en línea. Tomemos el caso de Devon Coley. Fue una de las ocho personas arrestadas por amenazar a los policías luego del asesinato de dos agentes de la policía de Nueva York a fines de 2014. Coley fue arrestada después de publicar una imagen, posiblemente de una película, de alguien que disparó contra un vehículo policial. con un emoji de un arma apuntando a la cabeza de un policía. En última instancia, un gran jurado se negó a acusar a Coley de los cargos de hacer una amenaza terrorista (aunque más tarde fue arrestado nuevamente por no comparecer ante el tribunal por los cargos de robo de una Citibike).

Con cada nuevo intento de usar big data para predecir el comportamiento, ya sea político, criminal o una combinación de ambos, aumenta el peligro de que las personas inocentes también sean absorbidas. La probabilidad de que sea cercana al 100 por ciento.