Los bots –cuentas automatizadas que ejecutan acciones sin intervención humana– se han convertido en uno de los mecanismos más usados para influir en conversaciones públicas, impulsar hashtags o amplificar narrativas políticas en redes sociales. Su presencia en México está documentada desde hace al menos una década en estudios académicos y reportes de organizaciones internacionales.
De acuerdo con el análisis Freedom on the Net de Freedom House, México ha registrado el uso recurrente de redes automatizadas durante campañas electorales y episodios de alta tensión política. Investigaciones del Oxford Internet Institute también han detallado patrones de automatización y coordinación digital en procesos recientes.
Definición
Un bot de redes sociales es un software que administra una cuenta y realiza tareas como publicar mensajes, dar “me gusta” o replicar contenido a gran velocidad. Aunque existen bots legítimos –por ejemplo, servicios de atención automática– muchos se emplean para distorsionar métricas, simular apoyo ciudadano o empujar etiquetas en momentos clave.
El costo de una red
No hay cifras oficiales o transparentes sobre costos en operaciones políticas, pero sí rangos verificables a partir de fuentes abiertas:
En plataformas de trabajo digital, servicios básicos de automatización pueden costar entre 20 y 150 dólares, según complejidad.
Estudios sobre “ejércitos digitales” en Asia muestran que se pueden contratar paquetes de miles de cuentas por centavos de dólar, dependiendo del volumen, mientras que en México, investigaciones periodísticas han estimado operaciones que alcanzan montos millonarios, aunque sin auditorías públicas que detallen contratos o pagos.
En síntesis, operar bots puede ir desde microcostos hasta estructuras que suman decenas de millones de pesos, especialmente cuando involucran miles de cuentas, operadores humanos y algoritmos que ejecutan actividad durante semanas.
El estudio “What is a Social Media Bot? A Global Comparison” (Ng & Carley, 2025) señala que la automatización genera estructuras de interacción distintas a las de usuarios humanos y que la detección requiere revisar patrones de red, metadatos y contenido.
