IMAGE: Max Pixel - CC0El gobernador del estado de California, Jerry Brown, ha aprobado una ley que, a partir de octubre de 2019, eliminará el pago de fianza en los tribunales, y recurrirá en su lugar a algoritmos que estimarán el riesgo de fuga o de cometer delitos adicionales en caso de ser puestos en libertad. El algoritmo, que los diferentes condados tendrán obligación de obtener bien a través de algún proveedor o mediante desarrollo propio, calificará ese riesgo como bajo, medio o elevado y, en función de la calificación obtenida, el juez decidirá poner al presunto delincuente en libertad o mantenerlo en custodia.

La eliminación de la fianza en forma de pago monetario se considera, como tal, un éxito para los defensores de los derechos civiles, que afirmaban que esa práctica era discriminatoria y daba lugar a una justicia diferente para ricos y pobres, en la que el hecho de no tener recursos económicos conllevaba una condena al paso por prisión que, en muchos casos, se convertía en parte del problema. En palabras de Brown,

“Today, California reforms its bail system so that rich and poor alike are treated fairly”

(“Hoy, California reforma su sistema de libertad bajo fianza para que tanto ricos como pobres reciban un trato justo”)

Sin embargo, la satisfacción de los defensores de los derechos civiles no es completa: no son pocos los temas, y particularmente aquellos relacionados con la justicia, en los que los algoritmos, alimentados con datos obtenidos del propio sistema de justicia, han mostrado sesgos que tienden a perjudicar a las personas en función de su raza o de su estatus socioeconómico. No hay nada que convierta a un algoritmo, por el hecho de serlo, en algo intrínsecamente neutral: de hecho, los algoritmos construyen sus sesgos a partir de los datos con los que son alimentados, lo que incrementa el riesgo de perpetuar sesgos que, en muchos casos, ya existían anteriormente.

Por otro lado, muchos algoritmos son definidos como propietarios para proteger la propiedad intelectual de las compañías que los desarrollan, lo que genera la aparición de cajas negras contra las que resulta difícil plantear una argumentación de defensa. Esta cuestión se puso ya de manifiesto con el uso de COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions), un algoritmo desarrollado por Equivant para estimar el riesgo de reincidencia de los convictos y ayudar a los jueces a tomar decisiones sobre la extensión de sus penas. Una decisión tomada por ese algoritmo fue objeto de apelación en el caso Loomis v. Wisconsin, en el que el acusado alegó que el uso de dicho algoritmo en el cálculo de su sentencia, un veredicto de seis años de cárcel, violaba sus derechos porque evitaba que impugnase la validez científica y la precisión de la prueba al desconocer el funcionamiento del algoritmo, y porque éste tenía además en cuenta variables como el género y la raza del acusado.

La legislación aprobada por el estado de California establece un período de revisión para el funcionamiento del sistema algorítmico que culminará en 2023 tras cuatro años de funcionamiento y generación de datos, momento en el que se examinará el conjunto de decisiones tomadas mediante su uso y se tratarán de determinar los posibles efectos producidos. La llegada de los sistemas basados en algoritmos a los sistemas judiciales puede suponer un alivio importantísimo para la carga de trabajo de los tribunales, particularmente en la instrucción de muchos casos considerados habitualmente como rutinarios que podría ser realizada de manera razonablemente automatizada en sus primeras fases, con la adecuada supervisión. Sin embargo, todo indica que uno de los factores fundamentales debería ser la existencia de un requisito de transparencia que permitiese a todas las partes implicadas conocer de forma transparente el funcionamiento de esos algoritmos, las variables y los pesos empleados para la determinación de los resultados, además de asegurar que los datos utilizados para entrenar a esos algoritmos no contienen, como tales, factores que determinen la aparición de sesgos no justificados. Una tarea que no parece sencilla, pero cuyos resultados podrían ser importantísimos de cara a resolver el problema del colapso de la justicia, el protagonista de esa otra máxima que dice “justicia retrasada es justicia denegada“.

¿Cómo evolucionará el sistema aprobado por el estado de California? ¿Puede llegar a suponer una ventaja en términos de justicia y equidad con respecto al sistema anterior? ¿Qué discusiones vamos a mantener a partir del momento en que más y más algoritmos entran en nuestros sistemas judiciales?

 

Scooters licensed to operate in SFEl ayuntamiento de San Francisco hace pública la adjudicación de las dos licencias que ofrece para la operación de plataformas de patinetes eléctricos, y lo hace decidiendo en favor de dos de los competidores más pequeños e inesperados, Scoot y Skip, en lugar de optar por los pioneros y creadores del movimiento, Bird y Lime, o por las dos compañías más destacadas en movilidad en la ciudad, Uber y Lyft, que también proponían alternativas en ese ámbito.

La decisión se presenta precisamente como una bofetada a las compañías que, llevando al límite la política de “mejor pedir perdón que pedir permiso“, provocaron un problema al ayuntamiento, que tuvo que capear las protestas de los ciudadanos, pensar a toda prisa en alternativas para la regulación del tema, y tomar medidas provisionales como la retirada de más de quinientos patinetes mal estacionados en calles y aceras. Que plantear una especie de venganza o hacer pagar a esas compañías por sus decisiones pasadas sea una decisión racional o termine evitando, en realidad, que la licencia sea operada por los competidores que pudiesen estar realmente más preparados o tuviesen más experiencia es una cuestión cuyas consecuencias solo podremos valorar en retrospectiva.

Otra ciudad californiana, Santa Mónica, ha anunciado también su decisión al respecto y ha optado por conceder cuatro licencias a Bird, Lime, Lyft y Jump (propiedad de Uber), que podrán operar un total de 750 vehículos eléctricos cada una, repartidos entre bicicletas y patinetes. En San Francisco, la licencia permite a Scoot y Skip poner en la calle 625 patinetes durante los primeros seis meses en pruebas, y llegar a los 2,500 cada una a partir de ahí.

Scoot es una de las compañías más pequeñas en este ámbito: opera en San Francisco, donde lleva desde 2012 gestionando una flota de motocicletas eléctricas, y desde hace poco en Barcelona. Skip, por su parte, es también relativamente pequeña con respecto a sus competidores, tiene tan solo unos mil patinetes en operación en Portland y Washington DC, ha obtenido únicamente 31 millones de dólares en financiación, frente al estatus de unicornios de algunos de sus competidores, y se planteaba como la más inclinada a seguir las reglas y operar de manera respetuosa con los ayuntamientos. La decisión supone un revés para los planes de compañías como Uber y Lyft en el icónico y mediático mercado de San Francisco, aunque todo indica que sus planteamientos con respecto al papel de los patinetes en los desplazamientos urbanos se han convertido en una parte integral de su estrategia: Uber, de hecho, ha anunciado estar trabajando en el diseño y construcción de su propio vehículo.

Pasada la primera etapa de introducción no regulada y por la vía de los hechos, y las primeras oleadas de protestas de algunos ciudadanos, todo indica que estamos ya no solo en la fase de expansión internacional, sino además en la de consolidación, en la que los ayuntamientos se dan cuenta de que este tipo de vehículos tienen, en realidad, un potencial papel importante en el transporte urbano. Licencias, planteamientos sobre los lugares en los que pueden o deben circular de manera segura, y esquemas de compartición de datos con aplicaciones como Citymapper o con los propios ayuntamientos para que entiendan las circunstancias y flujos de la movilidad en sus ciudades. Ahora, estamos en la fase en la que veremos cómo cada ciudad decide conceder licencias y licitarlas en función de diferentes criterios, una fase que terminará cuando algunos de los competidores en determinados mercados se demuestren mejores que otros o consoliden su expansión mediante fusiones y adquisiciones. Lo que no cabe duda ya es que los patinetes eléctricos en modalidad de uso compartido van a formar parte del ecosistema de nuestras ciudades en el futuro más pronto o más tarde junto con otros vehículos como bicicletas o motocicletas, que se plantean como un paso más en la muy deseable reducción del número de automóviles particulares en circulación, y que el hecho de que los ayuntamientos lo entiendan lo antes posible va a resultar fundamental.

 

IMAGE: CC BY-SA 3.0 Nick Youngson - Alpha Stock ImagesLa inminente entrada en vigor del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) el próximo día 25 de mayo, que obliga no solo a las compañías radicadas en Europa sino también a todas las que pretendan ofrecer productos o servicios a ciudadanos de la Unión Europea, está teniendo una primera consecuencia interesante: una gran cantidad de compañías están reescribiendo sus términos de servicio (TOS) con el fin de convertirlos en documentos que un usuario medio, sin necesidad de un conocimiento profundo de leyes, pueda aspirar a entender.

La opacidad y longitud de los documentos que definen los términos de servicio es un tema sobre el que he escrito en numerosas ocasiones: la cajita que marcamos para indicar que, supuestamente, hemos leído y entendido los términos de servicio cuando abrimos una cuenta o nos damos de alta en un servicio es, sin duda, la gran mentira de internet. Pretender seriamente que alguien se lea y entienda cincuenta y seis páginas de cláusulas referentes a todo tipo de aspectos escritos no en español ni en inglés, sino en “legalés” es algo completamente absurdo, y es además uno de los temas que GDPR ha expresado de una forma razonablemente clara: el reglamento subraya como requisito un lenguaje claro y sencillo a la hora de explicar el consentimiento al usuario, algo que, en la gran mayoría de los casos, está muy alejado de la situación que vivimos actualmente.

Pero obviamente, las compañías que utilizan este tipo de documentos largos, enrevesados y complejos no lo hacen por capricho: cuando la red comenzó a convertirse en un vehículo para actividad económica, la provisión de servicios o la venta de productos, muchos vieron la oportunidad de aprovecharse de una mentalidad que surgía, en principio, de una actitud básicamente ingenua, de una comparación directa con las actividades correspondientes fuera de la red. Cuando cuando entramos en una tienda en la calle, paseamos por ella mientras examinamos productos en sus estanterías, tomamos alguno, lo pagamos y nos vamos, no firmamos ningún tipo de documento de términos y condiciones de servicio. Cuando esas actividades pasaron a la red, en un contexto en el que mucha de la interacción cambiaba y se situaba de repente en un entorno que, para la mayoría de los usuarios, generaba más incertidumbre, las compañías se vieron en la necesidad, en muchos casos debido a acciones y casuísticas generadas por los propios usuarios, de poner por escrito los las reglas que gobernaban esos intercambios comerciales. De nuevo, el leguaje jurídico no es alambicado, complejo y difícil de leer por capricho de alguien, sino por una necesidad de concreción, de definición que evite las ambigüedades, que deje muy poco a la interpretación. Así, los asesores jurídicos de estas compañías, ante un contexto redefinido, trataron de contemplar todos los posibles supuestos y de reflejarlos en los términos que conocían, en el lenguaje que estimaban que tenían que utilizar para tratar de blindarse ante cualquier eventualidad.

El resultado está claro: el propio Mark Zuckerberg, cuando un senador le leyó una parte de la primera página del largo documento de TOS de Facebook y le dijo que aunque era abogado, era incapaz de entender lo que decía esa frase, contestó que “no creía que el usuario medio fuese a leerse todo ese documento”. ¿En dónde nos deja algo así? Sencillamente, en que ese usuario medio, en efecto, no se lee nada, y simplemente confía que esos TOS estarán redactados con “sentido común”. Así, como comprobaron dos profesores cuando pidieron a sus alumnos que se diesen de alta en una red social inventada, podemos esconder entre las cláusulas de los TOS cualquier cosa, incluso la obligación de entregar sin condiciones a la compañía a nuestro primer hijo, que los usuarios llegarán, harán clic en el cuadradito indicando que han leído y entendido el acuerdo, y seguirán adelante con su vida, completamente ignorantes con respecto a lo que han firmado.

A lo largo del tiempo, la evidente incoherencia entre lo que los usuarios supuestamente aceptan y la imposibilidad de leerlo o entenderlo se ha hecho patente en numerosas ocasiones: después de todo, los TOS actúan, salvo en casos claramente abusivos, con la validez de un contrato, y los abogados pueden utilizarlos en toda la extensión de sus intereses. En el año 2012, el francés Hugo Roy, actualmente en la Free Software Foundation Europe, creó Terms of Service, Didn’t Read, un servicio con plugin para el navegador incluido, que permite calificar los documentos de TOS de las compañías y aspira a explicarlos o a hacer presión de cara a su eventual simplificación. Ahora, en pleno paroxismo por la próxima entrada en vigor de GDPR y mientras muchas compañías se quejan de la dificultad para adaptarse a sus requerimientos, podríamos encontrarnos con que uno de sus primeros efectos sea precisamente ese: que las compañías se vean obligadas a hacer un esfuerzo por convertir sus TOS en documentos realmente legibles, que una persona normal pueda aspirar razonablemente a leer y entender. Si es así, puede ser que hasta haya valido la pena. Y si en tu compañía no os habéis puesto aún con ello, ya va siendo hora…

 

IMAGE: Evan-Amos (Public Domain)La adaptación a un mundo de comunicación ubicua y permanente tiene, como es lógico, sus problemas. Conciliar los hábitos, necesidades e intereses de las personas, establecidos durante siglos, con un nuevo escenario tecnológico en el que las herramientas convierten en sencillo e inmediato lo que antes suponía una limitación conlleva el desarrollo de nuevos hábitos de uso, de nuevos protocolos para cada situación. Cuando las herramientas de comunicación dependían de manera prácticamente exclusiva del ámbito del trabajo, localizar a alguien fuera de horas equivalía a hacer algo inusual, incómodo, que únicamente se justificaba en casos muy excepcionales. A partir del momento en que todos llevamos un ordenador en el bolsillo y nos permite no solo hablar por teléfono, sino también comunicarnos de maneras percibidas como menos intrusivas, como el correo electrónico o la mensajería instantánea, las cosas cambian completamente, y adaptarse a la nueva situación puede resultar complejo.

Así, Nueva York se plantea ahora emular a Francia y promulgar una ley que asegure el derecho de los trabajadores a desconectar, una prohibición a las compañías privadas que impida que soliciten a sus trabajadores que estén disponibles fuera de horas de trabajo. Un modelo legislativo proteccionista que parece estar poniéndose de moda últimamente, cuando, en realidad, el problema no es el correo electrónico, el mensaje o la llamada más allá de las siete de la tarde, sino la existencia, en muchísimas compañías, de una cultura de trabajo 24/7 o de estructuras jerárquicas piramidales y autoritarias que son las que realmente justificarían una prohibición como esa. En la práctica, se trata de una identificación incorrecta del problema, que no está en la tecnología, sino precisamente en ese tipo de estructuras, lo que lleva a que, en realidad, una legislación así termine por crear más problemas de los que realmente soluciona. 

Otro caso similar, igualmente con Francia como protagonista, está en la prohibición de que los niños lleven sus smartphones al colegio. ¿Puede hacerse? Por supuesto, la capacidad de los políticos para generar leyes absurdas y sin sentido es proverbialmente omnímoda. Pero ¿sirve para algo? ¿Tiene realmente sentido? La respuesta, mucho me temo, es que no. Por mucho apoyo populista y poco madurado que en un primer momento, durante la campaña electoral, haya podido tener la norma, la realidad es que no solo los propios niños se oponen, naturalmente, a la medida, sino que incluso los padres de esos niños e incluso muchos de sus profesores no están de acuerdo con ella. Convertir las escuelas en lugares en los que la tecnología no puede ser utilizada, en lugar de cambiar para integrar esos dispositivos en la educación, es una manera brutal de convertirse en retrógrado, de renunciar a una herramienta que, con los cambios adecuados en los procesos educativos, puede convertirse en un arma fantástica para acceder a información. Pretender fosilizar la educación para que se siga haciendo como siempre y permanezca refractaria al cambio tecnológico es, simplemente, una barbaridad.

En Europa, todo indica que Facebook, con el fin de adelantarse a los previsibles problemas derivados de la entrada en vigor de l Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), se dispone a introducir un cambio en sus términos de uso que prohibirá a los menores de dieciséis años hacer uso de la herramienta de comunicación. En este caso no hablamos de una ley, sino de un intento de adaptación de una compañía ante la inminente entrada en vigor de una. Pero ¿tiene algún tipo de sentido una prohibición así, más allá de simplemente cubrir el expediente? ¿De verdad alguien espera de manera realista que los miles de jóvenes que hoy utilizan WhatsApp dejen de utilizarlo en cuanto la prohibición entre en vigor? ¿Cómo pretenden controlar algo así? ¿Igual que en su momento controlaron lo de Tuenti, que supuso el mayor ejercicio de hipocresía desde que el mundo está conectado, y convirtió a la red social, gracias al atractivo de lo prohibido, en la estrella de los patios de colegio?

Líbrenos dios de los políticos de gatillo fácil, por favor. Legislar puede parece relativamente sencillo: convencer a un número suficiente de supuestos representantes de los ciudadanos – en muchas democracias, mucho más representantes del presidente de su partido que de los propios ciudadanos – de que apoyen una moción, típicamente usada como moneda de cambio para que, en reciprocidad, sus proponentes apoyen otra. En la práctica, esas leyes “de laboratorio” no solo tienen una utilidad entre escasa y nula, sino que además, en numerosas ocasiones, terminan por generar más problemas que los que supuestamente pretendían solucionar. Si en lugar de prohibir los correos electrónicos o mensajes del trabajo a partir de las siete de la tarde, nos dedicamos a intentar cambiar la cultura jerárquica y autoritaria de las compañías, que es el verdadero problema, seguramente contribuiríamos bastante más al cambio que intentado prohibir no el problema, sino simplemente una de sus muchas manifestaciones. Si en vez de prohibir que los niños llevasen sus smartphones al colegio, intentásemos integrarlos en el proceso educativo y pusiésemos una buena WiFi y cargadores en los pupitres para evitar que los niños se queden sin batería, mejoraríamos la educación, en lugar de relegarla al siglo pasado. Si en vez de absurdamente prohibir WhatsApp, tratásemos de incidir en la educación que los padres dan a sus hijos, un ámbito en el que actualmente muchos se inhiben completamente, la sociedad podría evolucionar de una manera mucho más adecuada a como lo está haciendo actualmente.

Pero no, lo fácil es legislar. Y la legislación, en muchos casos, se convierte en trampa. En una trampa absurda que, como sociedad, nos hacemos al solitario. En algo que no soluciona nada, que no sirve para nada más que para darnos golpes en el pecho y decir “lo hice”, pero que no soluciona en absoluto los problemas reales. Mientras, como sociedad, no nos acostumbremos a pensar en la inevitabilidad del progreso tecnológico y en las consecuencias que necesariamente tiene – y debe tener – sobre el escenario en el que vivimos, mientras sigamos intentando “parar el tiempo”, no llegaremos a ningún sitio. O sí llegaremos, porque lo que tiene la inevitabilidad es eso, que es inevitable… pero nos costará bastante más tiempo y más esfuerzo.

 

@edans followers plotted over time on Twitter (IMAGE: Jose María Mateos)Interesante trabajo de Jose María Mateos a partir del fenomenal artículo del New York Times que comentábamos hace unos días, titulado “The follower factory, en el que se detallaban las prácticas de compañías como Devumi y muchas otras dedicadas a simular la popularidad de usuarios creando followers falsos, campañas de retweets, etc.: en su artículo, Jose María investiga este tipo de fenómenos y recrea, utilizando Python y R, la metodología utilizada por The New York Times para crear sus gráficas.

Con esa herramienta, analiza algunas cuentas españolas – entre otras la mía – en busca de patrones interesantes. Sus conclusiones son completamente pragmáticas y prudentes: la herramienta sirve para lo que sirve (es decir, aunque pueda revelar patrones sospechosos de compra de seguidores, no permite detectar, por ejemplo, que un número de usuarios artificialmente haga retweet de algo para incrementar su visibilidad o viralizarlo, por ejemplo), la presencia de esos patrones no implica que alguien haya recurrido a servicios de compra de seguidores (alguien podría haberlos comprado para él, por ejemplo) y, por tanto, los cambios y alteraciones en la gráfica únicamente indican que “alguien, en alguna parte, hizo algo”. 

Visto así, los resultados no parecen tan “morbosos” como alguno podría esperar: una herramienta que permite crear un gráfico sencillo con el tiempo en ordenadas y el número de seguidores en abscisas, y en la que si aparecen líneas horizontales, indica que una cuenta experimentó una subida muy rápida de seguidores, tanto más inmediata cuanto más horizontal sea la línea. ¿Qué me resulta interesante? El poder ver el análisis de mi cuenta, no tanto por mirarme el ombligo, sino por poder contrastarla con lo que yo sí sé que hice a lo largo del tiempo, porque además, siendo como soy, me parecía más que probable que lo hubiese documentado. Mi cuenta, desde hace bastante tiempo, es “muy normal“: publico relativamente poco además de referenciar la entrada que escribo cada día en español y en inglés, y ocasionalmente, comparto alguna noticia o respondo a alguna cuestión. No es en absoluto una actividad que intente “optimizar” desde un punto de vista social, ni maximizar en términos de popularidad, ni nada por el estilo. Agradezco la relevancia que parece que tengo considerando que soy un simple profesor y no “un famoso”, y punto.

Una cosa sí sé seguro: jamás he recurrido a ninguna herramienta de compra de seguidores, ni siquiera para explorar el fenómeno. ¿Puedo garantizar que nadie haya pagado por hacer subir artificialmente mi cuenta de seguidores? Obviamente no, pero me parecería harto improbable en mi caso, dado que tampoco he participado nunca en ningún esquema de pago por tweet ni en patrocinios de ningún tipo. Este tipo de esquemas sí podrían ser relativamente habituales en perfiles de otro tipo: influencers, por ejemplo, que quieran construirse un perfil que simule relevancia y paguen por esos seguidores ellos mismos, o que decidan participar en una campaña de tweets patrocinados para una marca y esa marca o su agencia decidan pagar para incrementar sus seguidores y así intentar obtener un mejor retorno de su inversión.

Viendo mi gráfica, que como el propio Jose María Mateos comenta, “parece bastante normal“, la ausencia de “maniobras” de este tipo parece clara: no hay líneas horizontales bruscas, y sí hay algunos períodos, dos concretamente, en los que la incorporación de seguidores es más rápida de lo habitual, concretamente entre 2009 y 2010 y, en mucha menor medida, entre mediados de 2014 y de 2015. En el primer caso, en efecto, es algo que en su momento documenté: coincidiendo con el lanzamiento de Twitter en español, mi cuenta fue incluida como uno de los usuarios recomendados, lo que llevó a que muchas cuentas de reciente creación – hablamos de un momento en el que Twitter tenía un crecimiento fuerte – aceptasen esa sugerencia y me siguiesen. Las entradas en las que lo comento son esta, cuando detecto el patrón y lo relaciono con ese efecto, y esta otra, en la que hablo de la decisión de Twitter de eliminar las listas de usuarios recomendados. El otro cambio de inclinación, más reciente, no tengo ni idea de a qué puede deberse, aunque tampoco le he dedicado mucho tiempo de análisis.

¿A dónde voy con esto? A partir de mi entrada del pasado día 1 de febrero, recibí un correo de la directora de comunicación de Twitter en España, Elena Bule, en el que, con respecto a mis reproches hacia la compañía de no hacer lo suficiente para evitar esas prácticas, me detallaba extensamente el trabajo que desde Twitter estaban llevando a cabo sobre esos temas. La verdad es que el correo de Elena me llegó en uno de esos días en los que no tiene tiempo de nada, y probablemente debido a lo rápido que iba y a la confianza que tengo con ella, le respondí de manera bastante abrupta diciéndole que, en realidad, todas esas medidas no significaban prácticamente nada, porque comprar followers era enormemente sencillo a día de hoy, y la compañía, aunque afirmase que era una práctica estrictamente prohibida, no hacía en realidad nada para evitarlo. Amabilísima (mucho más de lo que mi respuesta habría merecido), Elena me respondió invitándome a una próxima cita con el equipo de seguridad de la compañía y con su country manager para hablar del tema, que aún no hemos mantenido, pero en la que intentaré clarificar este tipo de cuestiones. 

¿Mi punto? Que si incluso en mi caso, que sé perfectamente lo que he hecho o dejado de hacer, me puede resultar complicado adscribir algunos cambios en la inclinación de mi gráfica – otros no tanto, como hemos visto, – a la propia Twitter no. Es decir: que si Twitter quisiese de verdad aislar esos patrones de compra de seguidores, podría hacerlo con la ayuda de los algoritmos adecuados. ¿Puede separarse, por ejemplo, un patrón de compra de seguidores de un momento de popularidad súbita, como el que puede seguir a una noticia impactante? Si una persona, por ejemplo, recibe de repente una popularidad elevada por el motivo que sea y aparece en numerosos medios de comunicación, podría, en efecto, ser seguida por muchas cuentas en pocos días, lo que podría parecer una operación de compra de seguidores. Sin embargo, tiendo a pensar que no es así, que un análisis más fino podría detectar esos patrones, e incluso que podría emplearse análisis de eventos y correlaciones con menciones en Google News, por ejemplo, para analizar ese fenómeno, y que podrían utilizarse otros métodos para discernir cuando una evolución responde a parámetros de crecimiento natural y cuando no. Desde fuera, posiblemente no sea tan sencillo, pero desde dentro de la compañía y con todos los datos en la mano, creo firmemente que sí. Mi trabajo con análisis de series temporales me lleva a ser optimista en ese aspecto, y mi conversación con Twitter espero que vaya por ese tipo de derroteros: creo que Twitter tendría, si quiere recuperar su relevancia, que actuar de una manera decidida eliminando todo aquello que sea un fraude: tanto esquemas de compra de seguidores, como aquellas cuentas que recurrieron a ella, aunque ello pudiese significar un fuerte impacto en su número de usuarios. ¿Puede plantearse algo así? ¿Qué efectos podría llegar a tener?

Más, próximamente.