Investigadores de la UC3M e IMDEA Networks han detectado que entre las tarifas más baratas figuran el comprar tráfico directo a una página web, conseguir “likes”
en Instagram o visualizaciones en plataformas multimedia.
Una investigación de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y de IMDEA Networks analiza los servicios de interacciones falsas en las redes sociales. Además de catalogar el ecosistema fraudulento de “likes”, reproducciones, seguidores o visitas online, el estudio señala los modelos económicos que lo sustentan y el
alto nivel de personalización que ofrecen estos servicios.
“Existe un extenso catálogo de servicios cubierto por los paneles de reventa de interacciones falsas. Se puede comprar cualquier forma de interacción de cualquier servicio global o local”, señala uno de los autores del estudio, Juan Tapiador, catedrático del Dpto. de Informática de la UC3M. Otra conclusión a la que han llegado los investigadores es el nivel de “customización” de estos servicios. Por ejemplo, para muchas interacciones (reproducciones de música, visualización de vídeo o “likes” de redes sociales) se puede elegir el origen geográfico de la cuenta que lo hará y el género (hombre o mujer). “Un tercer hallazgo de interés es la disparidad de precios que hay entre proveedores del mismo servicio, lo que sugiere que se trata de un mercado aún en desarrollo donde se desconoce el valor de mercado de esta
prestación”, añade Juan Tapiador.
Según los resultados del estudio, entre las tarifas más baratas figuran el comprar tráfico directo a una página web, conseguir “likes” en Instagram o visualizaciones en plataformas multimedia. Por ejemplo, 1000 “likes” en Instagram cuestan 1,3 euros, mientras que por 2 euros se logran 1000 visualizaciones en YouTube ó 1000 reproducciones en Spotify. Es interesante observar que varios servicios se ofrecen gratuitamente para que los clientes comprueben la calidad de estos y así convencerles de que inviertan en otros distintos. De este modo, por menos de 9 céntimos se obtienen 1000 visualizaciones en TikTok, SoundCloud o Instagram/IGTV. Comprar seguidores en Instagram es algo más caro: por 4,3 euros se consiguen 1000. Y luego hay otros servicios más costosos porque conllevan cierta personalización, como las reseñas en Google o en TripAdvisor, que oscilan en torno a 1 euro por texto.
Como comenta Narseo Vallina-Rodríguez, profesor asociado de investigación en IMDEA Networks y otro de los autores del trabajo, “los consumidores potenciales de este tipo de servicios pueden ser de cualquier tipo dependiendo de la clase de reseña: desde influencers que quieran promocionar sus canales en las redes sociales hasta marcas que intenten promover la visibilidad de sus productos”.
Este estudio, publicado recientemente en la revista científica Computers & Security, forma parte de un proyecto de investigación más amplio sobre el ecosistema de prestaciones que proporcionan servicios de actividad e identidad falsa en internet. El objetivo de esta investigación es cuantificar y analizar la
evolución del precio de mercado a nivel global de los servicios que (re)venden interacciones artificiales en redes sociales y plataformas de distribución de contenidos, algo que ha sido poco estudiado en la literatura académica, según los investigadores.
Algunas plataformas proporcionan con cierta regularidad informes sobre lo que denominan «comportamiento inorgánico», especialmente para informar sobre el volumen de cuentas desactivadas y el propósito al que servían. Sin embargo, el volumen total de interacción que resulta falsa en las plataformas actuales es desconocido.
¿Hay alguna forma de detectar este uso fraudulento de redes sociales? “Los proveedores de plataformas pueden aplicar medidas proactivas para detectar e identificar las cuentas utilizadas para generar reseñas falsas. En el pasado, se realizaron esfuerzos para detectar cuentas falsas en redes sociales como Twitter
que resultaron muy eficaces y podrían aplicarse para atacar este problema. Sin embargo, se trata de un esfuerzo muy costoso”, explica Vallina-Rodríguez.
Para realizar este estudio, los investigadores identificaron una muestra significativa de paneles de reventa de interacción (más de medio centenar) y recogieron datos cada día durante 4 meses de su catálogo de servicios y la evolución de sus precios. Una vez depurados y normalizados todos estos datos, realizaron un procesamiento de los mismos para analizar el catálogo de servicios, la evolución de los precios, los factores que afectan a estos últimos y la actividad de compra-venta en foros especializados.
