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Funding This work was supported by the Spanish Government grants FPU18/00304 and RYC-2015-18210, co-funded by the Euro-pean Social Fund.

Análisis de autorías institucional

-Galindo, Javier PastorAutor (correspondencia)
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Profiling users and bots in Twitter through social media analysis

Publicado en:Information Sciences. 613 161-183 - 2022-09-21 613(), DOI: 10.1016/j.ins.2022.09.046

Autores: -Galindo, Javier Pastor; Marmol, Felix Gomez; Perez, Gregorio Martinez

Afiliaciones

Univ Murcia, Dept Informat & Commun Engn, Murcia 30100, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Social networks were designed to connect people online but have also been exploited to launch influence operations for manipulating society. The deployment of social bots has proven to be one of the most effective enablers to polarize and destabilize platforms. While automatic tools have been developed for their detection, the way to characterize these accounts and measure their impact is heterogeneous in the literature. In this work, we select metrics and algorithms from existing efforts to ensemble a data-driven methodology to profile groups of users and bots of Twitter from seven perspectives. We apply the framework to a dataset of Twitter retweets before the 10 November 2019 Spanish elections to characterize potential interferences. In this case study, Likely Bots (fully automated accounts) and Likely Semi-Bots (partially automated accounts) interacted with the same tendencies as Likely Humans (non-automated users), generating similar virality (information cascades) over time and without compromising the network connectivity. However, Likely Bots particularly stood out as close, visible, and reachable to other users. Likely Semi-Bots attracted particular attention, created proportionally more retweets, and were placed in strategically key positions in the core of the network. Results suggest that semi-automated accounts would be more threatening than fully automated ones. (c) 2022 The Author(s). Published by Elsevier Inc. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).

Palabras clave
Automatic toolsAutomationBotnetComparative analysiComparative analysisComparative analyzesData drivenFully automatedNetwork sciencePolarisPotential interferencesSocial botsSocial media analysisSocial networkSocial networking (online)Social networksUser profile

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Information Sciences debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2022, se encontraba en la posición 13/158, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Information Systems. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 2.65. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 1.49 (fuente consultada: FECYT Feb 2024)
  • Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions: 7.02 (fuente consultada: Dimensions May 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-05-02, el siguiente número de citas:

  • WoS: 9
  • Scopus: 11
  • Google Scholar: 25
  • OpenCitations: 8
Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-05-02:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 67.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 67 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 1 (Altmetric).
Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (PASTOR GALINDO, JAVIER) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido PASTOR GALINDO, JAVIER.