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Cómo un tuit falso puede hundir la Bolsa

En 2013, un tuit falso publicado por hackers utilizando la cuenta de Associated Press, en el que se afirmaba que Obama había sido herido, provocó un ‘flash-crash’ en la Bolsa. Ahora, científicos de Estados Unidos analizan cómo se relacionan las redes sociales con la toma de decisiones por parte de importantes entidades públicas, en concreto los algoritmos computerizados que toman decisiones de Bolsa. Por Carlos Gómez Abajo.

Cómo un tuit falso puede hundir la Bolsa

Un falso tuit de una cuenta hackeada propiedad de la agencia de noticias Associated Press (AP) hizo caer en picado los mercados financieros en 2013. El índice Promedio Industrial Dow Jones cayó 143,5 puntos y el Standard & Poor’s 500 perdió más de 136.000 millones de dólares de su valor en los segundos que siguieron inmediatamente a su publicación.

Una vez que se descubrió la naturaleza del tuit, los mercados se corrigieron a sí mismos casi tan rápidamente como habían sido engañados por la información falsa, pero el evento, conocido como Hack Crash, demuestra la necesidad de comprender mejor la forma en que las redes sociales se relacionan con la toma de decisiones en el sector privado y público, de acuerdo con Tero Karppi, profesor de la Universidad de Buffalo (Nueva York).

Basándose en su velocidad, Hack Crash fue identificado como un evento basado en computadora, iniciado por sofisticados algoritmos diseñados para identificar y evaluar los contenidos de Internet que podrían influir en los mercados. Esos algoritmos lanzaron lo que equivalía, en términos humanos, a un día de pánico en la negociación, a la ejecución de miles de operaciones por segundo -todo a causa de la gravedad supuesta de una publicación en redes sociales.

«Tenemos que empezar a identificar las diferentes formas en que las redes sociales se conectan a las finanzas modernas. Esto incluye una comprensión de cómo se extienden las cosas en línea y cómo está diseñada la infraestructura de Internet para difundirlas», dice en la información de la universidad Karppi, quien con Kate Crawford, de Microsoft Research, analiza el choque de 2013 entre Twitter y Wall Street en Theory, Culture & Society.

Aunque no todos los tuits son iguales, bajo ciertas condiciones, los mensajes pueden extenderse como la leche derramada en una mesa. Si además hay factores críticos de credibilidad, puede derramarse como si la mesa estuviera levantada de un lado.

Eso es lo que ocurrió en la tarde del 23 de abril de 2013, cuando los hackers irrumpieron en la cuenta de AP y enviaron el mensaje de que un par de explosiones en la Casa Blanca habían lesionado al presidente Barack Obama.

Como se trata de una organización de noticias de confianza con millones de seguidores en Twitter, el tuit de AP, aunque un hack malicioso, tenía autoridad inherente -y popularidad, siendo retuiteado 4.000 veces en menos de cinco minutos.

La información se extendió a los mercados financieros en micro-segundos y los mercados respondieron. Nadie sabe con certeza qué causó exactamente el flash-crash en los mercados, pero muchos analistas financieros entrevistados en el estudio argumentan que los operadores de alta frecuencia que utilizan algoritmos tanto para ejecutar las operaciones como para obtener señales importantes de futuro en las redes sociales estaban involucrados.

Algoritmos

Los algoritmos financieros realizan operaciones basándose en muchas variables, a veces funcionando de forma autónoma. Y se mueven más rápido que el pensamiento humano.

Dado que los mercados operan con incertidumbres y probabilidades, los algoritmos supuestamente respondieron a las incertidumbres y las probabilidades implícitas en el falso tuit, pero Karppi dice que es imposible conocer la genética específica de estos algoritmos.

«Sabemos los principios de la negociación algorítmica, como que operan basados ​​en tiempo, precio y volumen, y que dependen de la velocidad de la infraestructura de red. Pero saber exactamente lo que determinados algoritmos financieros hacen es casi imposible debido a su carácter confidencial», dice Karppi. «Ya que no tenemos acceso a estos algoritmos necesitamos encontrar formas alternativas de entender cómo funcionan.»

Sistema

Se cita a menudo a Hack Crash como una indicación de fallo en el sistema, pero Karppi dice que es un ejemplo de algoritmo que trabaja de acuerdo a su diseño. Para entender Hack Crash es necesario seguir explorando la relación entre los medios de comunicación social, el mercado y sus algoritmos.

«Los medios sociales son todavía un área relativamente nueva de investigación y la mayoría de los que la investigan se centran en los usuarios normales. Sólo recientemente hemos comenzado a darnos cuenta de que otros actores que tienen un tremendo poder están supervisando los feeds de las redes sociales «, dice Karppi. «Estos participantes vienen de los mercados financieros, pero también de la industria de la seguridad y del sector público, por nombrar unos pocos. En general parece que hay esta creencia neopositivista de que los datos de las redes sociales representan nuestra realidad y se pueden utilizar para hacer una toma de decisiones precisa «.

Todo está sucediendo rápidamente, y eso es un problema, según Karppi. «Cuando los sistemas de computación comienzan a analizar lo que se propaga en Twitter y luego toman decisiones basadas en estas predicciones más rápido que el tiempo de respuesta humana, vemos consecuencias impredecibles», resume.

El tuit

El famoso tuit, publicado el 23 de abril de 2013, a las 1:07 p.m. (hora de la costa este de EE.UU., seis horas más en la Península Ibérica), decía lo siguiente: «@AP: Breaking: Two Explosions in the White House and Barack Obama is injured.», es decir, «@AP: Urgente: Dos explosiones en la Casa Blanca y Barack Obama está herido».

En una información del Wall Street Journal publicada entonces, un experto en Bolsa decía que «los humanos pueden ser más fríos que las máquinas».

Las opiniones, no solo la información, vertidas en las redes sociales pueden afectar también a las empresas, a través de sus acciones en Bolsa, según una investigación publicada en 2013 por la Universidad de Cornell.

Referencia bibliográfica:

T. Karppi, K. Crawford: Social Media, Financial Algorithms and the Hack Crash. Theory, Culture & Society (2015). DOI: 10.1177/0263276415583139

RedacciónT21

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