¿Y si has ligado con un robot?
Hasta un 23,4% de los perfiles de Tinder son bots, según un estudio de profesores de la Universidad de Arizona. Durante tres meses, el año 2018, un experimento colgó a Tinder 6 perfiles, y de los 623 contactos que quisieron mantener una conversación, 146 no eran personas. "Son capaces de camuflarse entre usuarios normales: tienen 60 amigos de Facebook por término medio, utilizan fotos reales y tienen perfiles completos, de manera que es muy complicado detectarlos", explican.
Muchos usuarios y estudios advierten que los bots se están colando en los perfiles con consecuencias, a veces, delictivas. Detrás de fotografías, sobre todo de mujeres, y poca información personal se esconden robots que remiten a la persona a otras webs, algunos de pornografía, o incluso de phishing, donde|dónde roban datos de tarjetas bancarias. Match, el grupo que engloba diversass aplicaciones de este tipo, como Tinder, aseguró en el 2019 que capta y neutraliza el 85% de perfiles falsos "antes que se activen" y que, después, en el plazo de un día, eliminan el 96 %.
El investigador del equipo SOMOS Research Lab, formado por la Universidad Abierta de Cataluña (UOC) e ICREA, Jordi Cabot advierte que, en general, los botes|odres han mejorado con el paso el tiempo. "Es un poco el juego del gato y la rata. Al principio se podía engañar más fácilmente a los usuarios, de manera que los botes|odres eran más simples, pero a medida que el usuario es más consciente, tienen que ir mejorando», alega al experto. Y así lo hacen, y cada vez «disimulan mejor su identidad falsa".
No hay que olvidar, explican los expertos, que los bots tienen diferentes usos, uno de los cuales es lo que propicia los encuentros entre personas en estas plataformas de citas, lo que se llama uno recommender system. Este tipo de sistemas, explica Cabot, se utilizan tanto para buscar pareja con gustos|sabores similares como|cómo porque|para que plataformas audiovisuales, como Netflix, recomienden películas o series de manera individualizada. Además, pueden adquirir conocimientos para ir más allá, añade el investigador: ·Pueden aprender de tu feedback, es decir, la app te recomienda posibles personas afines y, según si las aceptas o no, va aprendiendo más de tus gustos y mejora las recomendaciones futuras. Las compañías defienden este uso como básico para el sistema y, de esta manera, se desmarcan de las denuncias respecto del hecho de que son ellas mismas las que crean los perfiles falsos para tener más suscriptores.
