El dilema en apps de citas: estoy hablando con un robot o con una estafadora que termina con mi dinero

El avance de la inteligencia artificial y la automatización ha hecho que, en muchas interacciones en línea, no sea evidente si se está conversando con una persona o con un sistema automatizado. Este artículo expone las señales más comunes para identificar bots en redes sociales y aplicaciones de citas, y examina los riesgos de seguridad vinculados a este tipo de cuentas.

Los bots son programas informáticos diseñados para ejecutar tareas específicas sin intervención humana. En las redes sociales son utilizados para publicar mensajes, seguir cuentas, reaccionar a contenidos o enviar mensajes directos. En aplicaciones de citas, pueden operar con perfiles falsos que simulan conversaciones humanas para redirigir al usuario a otras plataformas o inducirlo a entregar datos personales.

Su presencia plantea diversos riesgos. En el entorno de las redes sociales, algunos bots se utilizan para amplificar mensajes, manipular tendencias o intervenir en conversaciones públicas. Mientras que en aplicaciones de citas, pueden ser parte de esquemas de estafa conocidos como ‘romance scams’, en los que se simulan vínculos personales con el objetivo de obtener transferencias de dinero o información privada.

Esta problemática se ha hecho cada vez más latente con el avance de la tecnología. Según la Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos (FTC), en 2022 se reportaron casi 70.000 casos de estafas de este tipo, con pérdidas superiores a los 1.300 millones de dólares.

Cómo identificar un bot en internet

Identificar estas cuentas requiere observar ciertos patrones de comportamiento. Una señal frecuente es la actividad desproporcionada: cuentas que publican contenido a toda hora, con frecuencia elevada y sin pausas naturales, tienden a ser manipuladas por esta tecnología. En plataformas de citas, esto se ve en algunas cuentas que responden de forma inmediata con frases genéricas o sin relación directa con lo dicho anteriormente.

Las imágenes de perfil también pueden ser indicio de automatización. Muchas cuentas utilizan fotografías extraídas de bancos de imágenes o generadas por inteligencia artificial. Herramientas como Google Lens o TinEye permiten verificar si una fotografía ha sido utilizada en otros sitios o contextos, lo que puede evidenciar su carácter artificial.

El lenguaje constituye otro elemento clave. Aunque los modelos actuales de lenguaje han mejorado su capacidad de simular interacciones humanas, los bots suelen presentar dificultades para mantener la coherencia en conversaciones prolongadas. Respuestas evasivas, desconectadas del contexto o que repiten estructuras similares son comunes en cuentas automatizadas.

Existen herramientas desarrolladas para facilitar esta detección. Botometer, del Observatorio de Medios Sociales de la Universidad de Indiana, permite evaluar la probabilidad de que una cuenta de X sea operada por un bot. El sistema analiza variables como frecuencia de publicación, contenido lingüístico y patrones de interacción.

Desde las plataformas, las respuestas varían. Meta, empresa matriz de Facebook e Instagram, reportó en su ‘Informe de Transparencia’ de octubre de 2023 la eliminación de 659 millones de cuentas falsas entre julio y septiembre. Según la compañía, muchas de estas cuentas operaban de forma automatizada o con fines engañosos.

Tinder, una de las principales aplicaciones de citas, establece en sus políticas de uso que está prohibida la creación de cuentas automatizadas. Sin embargo, reconoce que la detección de estos perfiles no siempre es inmediata.

Entidades como la FTC y el Centro Nacional de Ciberseguridad del Reino Unido (NCSC) recomiendan evitar compartir datos sensibles con cuentas desconocidas, verificar la autenticidad de las imágenes y desconfiar de conversaciones que derivan rápidamente en solicitudes emocionales o propuestas para continuar el contacto en otras plataformas.

La creciente sofisticación de estos sistemas plantea un desafío constante para las plataformas, que deben actualizar sus mecanismos de detección para evitar que las cuentas automatizadas eludan los controles existentes. Al mismo tiempo, el conocimiento por parte de los usuarios sobre estas dinámicas se vuelve clave para reducir la exposición a fraudes y contenidos manipulados.