Hablando en la cumbre «All In», Musk dijo que un acuerdo viable para Twitter «no está fuera de discusión», pero a un precio más bajo.
También cuestionó la veracidad y precisión de las presentaciones públicas de Twitter.
Agregó que «no hay forma» de saber la cantidad real de bots en la plataforma.
Más tarde, Musk sugirió que si bien históricamente votó por los demócratas, podría votar por los republicanos en las próximas elecciones. Según el CEO de Tesla, el Partido Demócrata está «demasiado controlado» por los sindicatos.
* * *
El destino del acuerdo de Twitter de Elon Musk, o al menos el precio que terminará pagando, puede depender de cuántas cuentas de ‘spam’ estén activas en la plataforma de redes sociales .
La controversia comenzó el viernes después de que Musk tuiteara un artículo de Reuters en el que Twitter estimaba que las cuentas falsas comprenden menos del 5% de los usuarios, a lo que Musk dijo: «Twitter trata temporalmente en suspenso a la espera de detalles que respalden el cálculo de que las cuentas falsas/spam representan menos del 5% de los usuarios», luego agregó «Todavía comprometido con la adquisición».
Musk siguió con otro tuit explicando que su equipo hará una «muestra aleatoria de 100 seguidores de Twitter» para averiguar el porcentaje de cuentas falsas.
Luego, el sábado , Musk tuiteó : «¡ Quien pensó que ser dueño de las bibliotecas sería barato, nunca trató de adquirir una compañía de redes sociales! «, a lo que el usuario de Twitter @PPathole respondió afirmando que «ciertamente más del 5 %» de los identificadores son «estafa/ cuentas spam/falsas/bot».
«Exactamente», respondió Musk, y agregó: «Todavía tengo que ver *cualquier* análisis que tenga falsos/spam/duplicados en <5%».
Otro usuario, @BLKMDL3 dijo «La garantía es del 25 %»
A lo que Musk respondió el domingo: » Existe la posibilidad de que supere el 90% de los usuarios activos diarios, que es la métrica que les importa a los anunciantes » .
hilo de 14 partes para «hablar sobre el spam», con «el beneficio de los datos, los hechos y el contexto».
Hablemos del spam.
Y hagámoslo con el beneficio de los datos, los hechos y el contexto…
Primero, permítanme decir lo obvio: el spam daña la experiencia de las personas reales en Twitter y, por lo tanto, puede dañar nuestro negocio.
Como tal, estamos fuertemente incentivados para detectar y eliminar tanto spam como podamos, todos los días.
Cualquiera que sugiera lo contrario está simplemente equivocado.
A continuación, el spam no es solo ‘binario’ (humano/no humano).
Las campañas de spam más avanzadas utilizan combinaciones de humanos coordinados + automatización.
También comprometen cuentas reales y luego las usan para avanzar en su campaña.
Entonces, son sofisticados y difíciles de atrapar.
Un poco de contexto final: la lucha contra el spam es increíblemente *dinámica*.
Los adversarios, sus objetivos y tácticas evolucionan constantemente, ¡a menudo en respuesta a nuestro trabajo!
No puede crear un conjunto de reglas para detectar spam hoy y esperar que sigan funcionando mañana.
Ellos no.
Suspendemos más de medio millón de cuentas de spam todos los días, generalmente antes de que cualquiera de ustedes las vea en Twitter.
También bloqueamos millones de cuentas cada semana que sospechamos que pueden ser spam, si no pueden pasar los desafíos de verificación humana (captchas, verificación telefónica, etc.).
El desafío difícil es que muchas cuentas que parecen falsas superficialmente, en realidad son personas reales.
Y algunas de las cuentas de spam que en realidad son las más peligrosas, y causan el mayor daño a nuestros usuarios, pueden parecer totalmente legítimas en la superficie.
Nuestro equipo actualiza nuestros sistemas y reglas constantemente para eliminar la mayor cantidad de spam posible, sin suspender inadvertidamente a personas reales o agregar fricciones innecesarias para personas reales cuando usan Twitter: ninguno de nosotros quiere resolver un captcha cada vez que usa Twitter.
Ahora, sabemos que no somos perfectos para detectar spam.
Y esta es la razón por la que, después de toda la eliminación de spam de la que hablé anteriormente, sabemos que algunos todavía se escapan.
Medimos esto internamente.
Y cada trimestre, hemos estimado que <5% de mDAU informados para el trimestre son cuentas de spam.
Nuestra estimación se basa en múltiples revisiones humanas (en réplicas) de miles de cuentas, que se muestrean al azar, de manera constante a lo largo del tiempo, de *cuentas que contamos como mDAU*.
Hacemos esto cada trimestre, y lo hemos estado haciendo durante muchos años.
Cada revisión humana se basa en las reglas de Twitter que definen el spam y la manipulación de la plataforma, y utiliza datos públicos y privados (p. ej., dirección IP, número de teléfono, geolocalización, firmas del cliente/navegador, qué hace la cuenta cuando está activa…) para hacer una determinación de cada cuenta.
El uso de datos privados es particularmente importante para evitar clasificar erróneamente a los usuarios que en realidad son reales.
FirstnameBunchOfNumbers sin foto de perfil y tweets extraños puede parecerle un bot o spam, pero detrás de escena a menudo vemos múltiples indicadores de que es una persona real.
Nuestras estimaciones internas reales para los últimos cuatro trimestres estuvieron muy por debajo del 5%, según la metodología descrita anteriormente.
Los márgenes de error en nuestras estimaciones nos dan confianza en nuestras declaraciones públicas cada trimestre.
Desafortunadamente, no creemos que esta estimación específica se pueda realizar externamente, dada la necesidad crítica de usar información tanto pública como privada (que no podemos compartir).
Externamente, ni siquiera es posible saber qué cuentas se cuentan como mDAU en un día determinado.
Hay MUCHOS detalles que son muy importantes debajo de esta descripción de alto nivel.
Compartimos una descripción general del proceso de estimación con Elon hace una semana y esperamos continuar la conversación con él y con todos ustedes.
A lo que Musk respondió:
Fuente: www.zerohedge.com
