Mapear y desarticular las redes de influencia modernas

Cuando descubrí la inteligencia en medios sociales (SOCMINT, inteligencia obtenida de redes sociales y otros medios digitales), naturalmente gravité hacia las técnicas de análisis de cuentas individuales, la desanonimización y la recuperación de contenido histórico vinculado a una identidad concreta. Este sigue siendo, en efecto, uno de los espacios más interesantes de la inteligencia de fuentes abiertas (OSINT) para trabajar, gracias al arsenal inagotable de técnicas novedosas que pueden usarse para trazar el mapa de una identidad.

Aunque el análisis dirigido es algo muy querido para mí e increíblemente importante, hoy quiero escribir sobre un tipo distinto de SOCMINT: el análisis a escala de red, que abarca una cantidad masiva de cuentas alojadas a menudo en plataformas completamente diferentes.

Entender la dinámica de las redes de influencia

Este tipo de investigaciones suele buscar comprender redes de desinformación extranjeras, el «spamouflage» chino dirigido a elecciones occidentales, redes de influencia vinculadas a Irán o granjas masivas de bots ligadas a estafas con criptomonedas. Muy lejos de la imagen del detective mirando fijamente un tablero de evidencias para llegar al fondo de un homicidio o un fraude, los ataques informacionales en línea representan hoy una de las superficies de ataque más explotadas activamente en el mundo entero, si no la que más.

Durante el último año construyendo Intrace, he tenido la oportunidad de conocer estas redes desde todos los ángulos. Naturalmente, tiene sentido empezar por los actores de amenaza. ¿Cuáles son sus motivaciones e incentivos? ¿Qué tienen que ganar? ¿Cuál es el perfil de quien típicamente explota las redes sociales para difundir un mensaje?

Cuando analizo a los actores detrás de las campañas, un patrón que aparece una y otra vez es que rara vez los mueve la ideología por sí sola, si es que los mueve en absoluto. Para ser claros, existen comunidades de base que se comportan como redes de influencia como una especie de subproducto natural, pero tienden a actuar con menos intención. En cambio, a la mayoría la impulsa una mezcla de incentivo económico, dirección política y oportunismo. Algunos son inocuos, como contratistas de redes sociales que buscan cumplir cuotas de interacción, mientras que otros son equipos vinculados a Estados centrados en dirigir narrativas específicas, y muchos se sitúan en algún punto intermedio.

Crear la campaña de desinformación perfecta quizá tenga menos que ver con elaborar una mentira perfecta y más con moldear el entorno que rodea la mentira para que a nadie se le ocurra cuestionarla. Son el volumen, la persistencia y la sincronización lo que explota un fallo fundamental del pensamiento humano: tendemos a ver patrones por todas partes. Una vez que se observa cómo funcionan estos sistemas a gran escala, las cuentas individuales dejan de parecer personajes de una historia y se asemejan más a piezas reemplazables de una máquina construida solo para inundar de spam a los usuarios.

Desarticular redes de influencia es difícil

El hecho de que las cuentas sean en gran medida intercambiables presenta, claramente, un problema mayúsculo. Los mejores analistas del mundo pueden mapear una red de cuentas que empuja una estafa de criptomonedas hacia las personas mayores. Quizá incluso logren que esas cuentas sean suspendidas si incurren en conductas explícitamente delictivas. La verdad brutal es que a menudo no importa, porque los seguidores son baratos, y si una estafa tiene un buen retorno de inversión, volverá a estar operativa a la mañana siguiente, si no a la hora siguiente.

Esto plantea la pregunta: ¿por qué debería un analista tomarse la molestia de mapear estas redes digitales en primer lugar? La respuesta es esta: aunque no se pueda detener la rotación, entender la estructura del sistema le da la oportunidad de ver cómo respira realmente la operación, dónde es frágil y dónde una intervención bien colocada puede paralizar todo el engranaje el tiempo suficiente para que importe.

Desarticular redes mediante las cuentas semilla

Un ejemplo práctico se da cuando una red depende de unas pocas «cuentas semilla» centrales que alimentan de contenido a cientos de cuentas bot subordinadas. Si esas semillas se identifican y se eliminan, el parloteo descendente colapsa durante un tiempo, porque los bots no tienen nada fresco que difundir.

Esto solo tiende a importar en momentos efímeros o de alta presión donde la sincronización es clave, como elecciones, escándalos virales o disputas políticas repentinas. Piense en elecciones, escándalos virales, peleas súbitas por políticas públicas. Los ciclos de noticias se mueven más rápido cada año a medida que la capacidad de atención sigue cayendo, así que si una red pierde su ventana, pierde su oportunidad de volverse viral y moldear la opinión popular. Importa mucho menos en campañas de desarrollo lento, donde los actores tienen abundantes reservas y pueden reconstruirse rápidamente, desperdiciando recursos más rápido que el adversario. Aquí usted gastará recursos más rápido que el adversario.

Desarticular redes que dependen de ciclos de amplificación

Otro ejemplo puede verse en los ciclos de amplificación coordinada. Algunas redes dependen de una sincronización precisa para hacer que una publicación se vuelva tendencia antes de que las plataformas puedan reaccionar. Si usted entiende ese ritmo, desarticular la primera ola puede matar toda la campaña antes de que gane tracción. Sin acceso de administrador para moderar las plataformas, las opciones para desarticular una operación como esta son más limitadas, pero sigue siendo posible.

La inyección de ruido funciona bien porque satura la superficie algorítmica que los actores intentan dirigir. Si se logra introducir a tiempo suficiente cantidad de publicaciones no relacionadas, comentarios o contracontenido en la misma etiqueta o tema, su primera ola no puede ganar tracción. Como advertencia, es esencial abordar operaciones como estas de manera ética.

El mejor caso de uso aquí es cuando la operación depende en gran medida del alcance más que de la sustancia, lo cual aplica a la mayoría de las operaciones de influencia, desde el secuestro de tendencias hasta las tormentas de indignación fabricada. Romper la primera ola a menudo mata todo el plan, pero importa menos cuando a los actores no les interesan las tendencias ni los temas populares y están intentando infiltrarse en un nicho a lo largo del tiempo.

Desarticular redes multiplataforma

Un tercer caso involucra los puentes entre plataformas, que pueden representar un desafío mayúsculo para los analistas al intentar mapear la actividad entre plataformas. Sin embargo, muchas de estas operaciones se apoyan en un único foro, grupo o canal de chat como su base de operaciones. Quitarle visibilidad a ese núcleo obliga a los actores a reconstruir su flujo de trabajo y ralentiza la propagación. No profundizaré aquí en todos los métodos posibles para desarticular un canal de este tipo, pues eso merece su propia publicación; sin embargo, como nota rápida, la simple saturación y dilución harán maravillas.

Esto tiene un impacto desproporcionado cuando el puente es un cuello de botella, por ejemplo, si un equipo de administradores relativamente pequeño coordina a grandes cantidades de amplificadores poco cualificados. Si el cuello de botella se rompe, todo el sistema pierde coordinación. Importa menos en ecosistemas descentralizados donde la planificación ocurre en muchos grupos paralelos. Los LLM y la inteligencia artificial también presentan aquí un nuevo desafío, ya que los cuellos de botella pueden superarse con publicaciones artificiales.

Desarticular redes con figuras de referencia

También existen redes basadas en la reputación, donde un puñado de cuentas actúa como validadores para que todo lo demás parezca real. Este es el único caso donde la lucha tiene menos que ver con la atención pura y más con la percepción, ya que exponer públicamente a esos validadores puede romper la ilusión y hacer que el resto de la red resulte menos convincente.

Esto importa cuando la audiencia depende de una figura de referencia para confiar en el mensaje, como en comunidades políticas marginales, grupos financieros de nicho o círculos conspirativos. Una vez que los validadores pierden credibilidad, el resto de la red se convierte en ruido. Importa menos cuando la campaña ya opera en entornos caóticos o anónimos donde nadie espera credibilidad de entrada, y las figuras de reemplazo a menudo pueden llenar el vacío rápidamente.

Desarticular grandes redes de influencia

Independientemente del tipo de ataque, una debilidad muy común es la pereza operativa. Los actores reutilizan imágenes, formulaciones e infraestructura entre campañas. Aunque la redacción no sea exacta, el aprendizaje automático moderno puede detectar similitudes, y resaltar esas huellas puede ayudar a las plataformas a detectar y eliminar lotes enteros en lugar de ir eliminando publicaciones una por una.

Esto tiende a ser más eficaz cuando los actores dependen de la escala para perpetuar empresas ilegales, como el spam masivo, las oleadas de estafas o las campañas de influencia política extranjera. Cuanto más reciclan su propio material, más fácil resulta eliminar grandes conglomerados. Importa mucho menos cuando la operación cuenta con buenos recursos y rota sus activos con la rapidez suficiente para que ningún patrón permanezca el tiempo necesario para explotarlo. Esto obliga a los actores de amenaza a sacrificar escala por fiabilidad, y la escala es normalmente el factor número uno que determina el éxito o el fracaso de cualquier campaña informacional.

Consejo profesional: suponiendo que no tenga acceso para moderar directamente la plataforma de redes sociales en cuestión, puede crear infraestructura para reportar cuentas automáticamente (esto puede ir contra los términos de servicio, así que tenga cuidado) o puede ejecutar una campaña de contextualización.

Desarticular cámaras de eco

Hablando de contextualización, cuando el actor de amenaza no ha cometido un delito pero está empujando una narrativa, este enfoque suele ser la mejor opción. Marcar y encuadrar publicaciones puede atenuar el impacto sin eliminarlas de plano. Las Notas de la Comunidad de X.com son un buen ejemplo: se apoyan en correcciones y aclaraciones colaborativas para democratizar la verificación de hechos. Es prometedor, pero no está exento de contrapartidas, ya que cualquier sistema abierto puede convertirse en una superficie de ataque. El método de YouTube de añadir enlaces a Wikipedia es otra versión de esta idea, aunque implica una moderación más pesada del lado de Wikipedia y, en lugar de que los usuarios añadan contexto directamente, es el algoritmo de YouTube el que detecta cuándo una publicación podría ser sensible.

En nuestra investigación inicial, el enfoque adoptado por X parece funcionar mejor. Es más impulsado por la comunidad y está adaptado a cada publicación, con notas que corresponden al contenido real. El método de YouTube suele generar más preocupaciones sobre censura o sesgo, ya sea porque depende menos de la comunidad o porque el contexto es genérico y no cambia según la publicación. Aun así, añadir contexto, señalar actividad sospechosa o adjuntar antecedentes a las afirmaciones repetidas puede cambiar la forma en que se recibe el contenido.

Estas intervenciones más suaves funcionan mejor contra campañas de bajo esfuerzo, donde los actores cuentan con que los usuarios se toman todo al pie de la letra, y pueden no funcionar bien si el asunto es muy polémico o ampliamente conocido.

La contextualización no requiere ser propietario de la plataforma y, en última instancia, la mejor manera de moldear la narrativa es conseguir más interacción que sus adversarios, así que emprender una acción como redirigir a los publicadores reales hacia una cámara de eco puede ser lo más eficaz cuando sea posible.

En Intrace construimos sistemas de inteligencia transdominio, desde el mapeo de influencia hasta el análisis de redes más amplio en toda la web abierta. Si enfrenta problemas en cualquier punto de este panorama o necesita mayor visibilidad sobre cómo funcionan estas operaciones, contáctenos y nos encantará analizarlo juntos.