Perfis falsos no Twitter geram até US$ 360 milhões, estima pesquisa
Italianos desvendam o potencial da atividade paralela na rede de microblog
Os pesquisadores italianos Andrea Stroppa e Carlo De Micheli passaram meses investigando o potencial de negócios por trás dos perfis falsos no Twitter e concluíram que o mercado movimenta de US$ 40 milhões a US$ 360 milhões (R$ 80 milhões a R$ 720 milhões).
Dezenas de sites e fóruns especializados vendem contas falsas, segundo os analistas. Ao considerar apenas as ferramentas mais populares, como Fiverr, SeoClerks e InterTwitter, a estimativa fala em 20 milhões de perfis “fantasmas” no Twitter, que afirma ter 200 milhões de usuários ativos.
A comercialização é feita em lotes de milhares, com preço médio de US$ 18 por grupo. Em alguns casos os pesquisadores relatam que a variação pode chegar a até US$ 30 cobrados por apenas uma conta mentirosa.
A dupla de especialistas compara a dinâmica do comércio à do eBay, em que vendedores recebem relatórios com o nível de satisfação dos compradores. Embora a negociação possa envolver qualquer pessoa, a preferência é sempre do grupo que detém os perfis cuja atividade aparenta ser mais verdadeira.
Softwares que criam até 100 mil contas em apenas cinco dias ajudam a impulsionar o setor. “Descobrimos programas que criam perfis falsos, preenchem todos os detalhes e fazem com que eles pareçam mais reais do que muitas contas verdadeiras”, descreve De Micheli ao jornal New York Times. As mais cobiçadas têm fotos, biografia completa e link para um site supostamente mantido pelo ‘dono da conta’.
O negócio tem evoluído e pacotes com número específico de retuítes passaram a ser comercializados de forma separada. Cinco mensagens diárias custam US$ 9 e o plano mensal com 125 reuítes por dia sai por US$ 150.
Os especialistas dizem que falta eficiência no combate à atividade. Enquanto o Facebook exige dos usuários emails verídicos, o Twitter confia no "captcha", caixas com mensagens borradas e números distorcidos. Embora de difícil compreensão para as máquinas, os textos podem ser decifrados facilmente pelos softwares ou ter respostas 'maquiadas' por outras pessoas.
