Mariluz Congosto (@congosto.bsky.social)
@congosto · Madrid · joined 01 May 2008
Investigando la propagación de mensajes y la caracterización de usuarios en sociales. Con APIs abiertas me cundiría más. 🧵 https://t.co/1LSnvQG4cT
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Lo pongo como cita, porque no me deja poner un comentario.
Tal vez si no leyera en diagonal vería que pone "Sebta".
El análisis de "Ceuta" está disponible aquí https://t.co/s8dfUaqF7Z
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Ceuta en X: España es el ejército de Pancho Villa, y más si va de derecha patriota. Sin novedad en el frente del caudillo pardillo.
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@congosto What kind of dehumanization is it to speak of "Moroccan propaganda accounts"?
Are you aware that these claims enjoy unanimous support in Morocco, regardless of political views?
One could do the same with Spaniards, labeling them as propaganda accounts or bots simply
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11/11 En resumen: un bloque marroquí denso que sostiene de forma sistemática el relato de soberanía sobre Sebta y Melilla, frente a un bloque español más pequeño y menos conectado pero con picos puntuales de viralidad.
Análisis completo en el blog 👇
https://t.co/GDmdmJ1p5m
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10/11 @moroccointel apenas toca la crisis migratoria: 11 de 17 tweets clasificados son reivindicación de soberanía. Usa el suceso como ocasión para reforzar el argumentario territorial, no para informar de él. https://t.co/fSBRr4nh0F
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9/11 Dos medios, dos discursos opuestos. @le360fr cubre sobre todo la crisis migratoria (16/26 tweets clasificados): cobertura informativa del suceso. https://t.co/qYTnYLcC5v
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8/11 Y no es solo el pico de julio: la soberanía despega desde el primer día y mantiene la ventaja sobre la crisis migratoria durante todo agosto. Es el marco de fondo, no una reacción puntual.
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7/11 El marco discursivo dominante en el bloque marroquí es, con diferencia, la reivindicación de soberanía y descolonización (520 tweets clasificados), casi el doble que la crisis migratoria (297). https://t.co/xsGW8y8rl5
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6/11 Entidades más citadas en el bloque marroquí (fuera de "sebta"): Marruecos, España, Melilla, Ceuta, África, Europa, Madrid, Rabat, Pedro Sánchez, Sáhara. Dato curioso: "Ceuta" aparece con un cuarto del volumen de "Melilla" —el topónimo dominante es "Sebta". https://t.co/iB80D
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5/11 El idioma dominante es el francés: 2.825 de 4.181 tweets (68%). El salto del 30-31 de julio es casi todo francés, de ~40 a más de 1.000 tweets acumulados en 48h. https://t.co/AqIjZve8Qy
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4/11 @tambaliken merece mención aparte: 103 tweets en la ventana analizada, ráfagas diarias entre el 25 y 29 de agosto, mismo marco repetido —"Sebta occupée", "colons espagnols"— y viralidad constante. El perfil-tipo que motivó este análisis.
https://t.co/q0kcau7T2K
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2/11 La red es muy asimétrica. Bloque marroquí: 2.891 tweets, grado medio 4,2, red densa y coral. Bloque español: solo 134 tweets pero grado medio 2,15 —peor conectada— y 104,5 RT de media por tweet frente a 7,4 en el bloque marroquí. Pocos tweets, mucho alcance.
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3/11 Perfiles más retuiteados dentro del bloque marroquí: @moroccointel, @le360fr y @jafkech a la cabeza, seguidos de @moroccowa39397, @mekosimo, @doliprofond y @tambaliken. https://t.co/XCSw25mPH3
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1/11 🧵Motivación del análisis: detectar perfiles de propaganda marroquí en torno a Sebta (Ceuta en marroquí) y caracterizar el discurso que llevan asociado. 4.181 tweets entre 8 de julio y el 1 de septiembre.
Hilo 👇👇 https://t.co/2DK96S6E3A
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Cosas que veo en la propaganda marroquí https://t.co/EIQrApnirQ
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La entradilla no está en consonancia con el artículo.
La implicación es que tienen recursos de propaganda listos para usarse cuando ocurre algo.
Eso es como descubrir la pólvora.
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📌 'Agenda Pública' ha tenido acceso en exclusiva a un informe de EK Strategic Communications Center sobre la actividad de las redes de influencia rusas en España durante la crisis de Ceuta.
El documento no demuestra que Rusia provocara la crisis de Ceuta, pero prueba cierto
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1/10
Siguiendo con el análisis de las cuentas de propaganda marroquí, hoy toca el turno a @tambaliken, una cuenta que pasó de comentar fútbol marroquí a meterse en las conversaciones sobre Ceuta y Melilla tras el 30 de julio. Hilo 🧵👇👇 https://t.co/Z2J7oEhujq
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12/12
Mientras haya tweets que analizar, habrá manera de descargarlos sin morir en el intento… por poco 😄
El post completo, con toda la historia y la línea temporal:
https://t.co/Htep0iJIaK
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11/12
Durante estos quince años se han ido cayendo las herramientas, pero cada una se ha construido sobre lo aprendido con la anterior. Y en cada mudanza, la ayuda inestimable de @agusnieto77, @EstrellaGualda, @soymmadrigal, @Barripdmx… y ahora también una IA.
Gracias 🙏
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10/12
Esta vez no he programado sola: la app la he desarrollado en pareja con Claude (la IA de Anthropic). Código, documentación y hasta experimentos para entender los límites del buscador de X. Sin sus consejos no me habría atrevido con la interfaz gráfica en Streamlit.
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9/12
2026 · Y así llega t-hoarder-twscrape: proyectos, descargas optimizadas que sortean los límites del buscador, dashboard interactivo, limpieza y comparación de datasets, grafos con comunidades y visor propio, y guía integrada.
https://t.co/4QmK5TZzAv
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8/12
2025 · Otra vez @agusnieto77 al rescate: migré los cuadernos a su librería twscrapeR (twscrape desde R) y nació twscrapeR_notebook. Funciona bien, pero mantener dos lenguajes a la vez era complejo. Tocaba simplificar: todo a Python y con interfaz gráfica.
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6/12
2023 · El año de los portazos: Musk cerró la API gratuita y la académica. Me quedé en secano, sin alternativa a la vista. En el interín, Telegram: t-hoarder_tg y telegram-tracker-light, que siguen en activo (y a los que @soymmadrigal añadió GUI y búsqueda en su fork).
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7/12
2024 · Gracias a mi colega @EstrellaGualda conocí TweetScraperR, la librería de scraping de @agusnieto77, y volví a descargar tweets con TweetScraperR_notebook. Duró poco: un día X puso el scraping imposible.
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5/12
2022 · Me dieron acceso a la API académica y me mudé a R : t-hoarder_R con academictwitteR. Tiempos maravillosos: el archivo histórico completo, hasta 10 millones de tweets al mes. Pude estudiar las Diadas catalanas de 2010 a 2022.
https://t.co/WhzFUGiV2l
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4/12
2017 · t-hoarder_kit, en Python con tweepy y las APIs REST y Search. La más popular y viajera: seis años en activo y otros investigadores la usaron en sus propios trabajos. Murió en febrero de 2023, cuando Musk cerró la API gratuita.
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3/12
2011 · t-hoarder, la fundadora. Con la Streaming API los tweets llegaban en tiempo real: la maravilla de las maravillas. Con ella capturé el 15M, monté metroaverías (los tweets como sensor de quejas del Metro de Madrid), publiqué mi primer paper Q1 y defendí mi tesis. https:
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2/12
Cada herramienta de esta historia nació del portazo que mató a la anterior: la Streaming API, las APIs REST, la Académica, el scraping… Cada puerta que cerró Elon Musk obligó a buscar una ventana.
Esta es la línea temporal � https://t.co/jU243AhoDC
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1/12 🧵 Quince años descargando tweets y sin morir en el intento… por poco.
Acabo de publicar t-hoarder-twscrape, una app con interfaz gráfica para descargar y analizar datos de X: dashboard, grafos, gráficas y guía de uso.
Va hilo con la historia 👇👇👇 https://t.co/agZvqWAwMC
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เทียบกับบัญชีขนาดเดียวกัน
30 โพสต์จาก 90 วันที่ผ่านมา เทียบกับช่วง 10K–100K ผู้ติดตาม แสดงต่อคนมากกว่าบัญชีขนาดเดียวกัน.
ยอดดูมัธยฐาน1 370บัญชีนี้974ค่ามัธยฐานของ 10K–100K
การเข้าถึง, %4.74%บัญชีนี้3.71%ค่ามัธยฐานของ 10K–100K
การมีส่วนร่วม, %1.69%บัญชีนี้1.52%ค่ามัธยฐานของ 10K–100K
| ตัวชี้วัด | บัญชีนี้ | ค่ามัธยฐานของ 10K–100K | อัตราส่วน |
|---|---|---|---|
| ยอดดูมัธยฐานต่อโพสต์ | 1 370 | 974 | 1.41× |
| การเข้าถึง (ยอดดู ÷ ผู้ติดตาม) | 4.74% | 3.71% | 1.28× |
| อัตราการมีส่วนร่วม | 1.69% | 1.52% | 1.11× |
บัญชีอื่นในช่วงนี้ → เปรียบเทียบกับบัญชีอื่น → ค่าอ้างอิงเหล่านี้คำนวณอย่างไร →
Growth & engagement
How the posts we collected actually performed: views and reaction rate post by post, what the audience did with them, and where the follower count goes.
Views per post
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2.1K
2.2K
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1.4K
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1.6K
1.8K
2.9K
1.4K
Last 14 collected posts, oldest on the left. The scale is logarithmic: one post can outrun the rest a hundred times over.
Engagement rate per post
1.18%4 Sep
1.01%
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1.20%
1.58%
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1.60%
1.31%
1.91%
1.47%
3.15%
6.48%
0.56%
1.10%
Reactions — likes, reposts, replies and quotes — divided by views. Median for 10K–100K accounts is 1.52%.
What the audience does
Likes63.3%862 in total
Reposts21.2%289 in total
Replies4.9%67 in total
Quotes1.9%26 in total
Bookmarks8.7%118 in total
Share of every reaction we collected for this account. Replies mean argument, reposts mean endorsement, bookmarks mean the post was worth keeping.
The follower curve appears once this account has two daily snapshots — we take one a day, and this one is on its first.
บัญชีที่คล้ายกัน
KAUSHAMBI POLICE ✓
@kaushambipolice
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National Nurses United
@NationalNurses
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Oh Hahm Ma ✓
@ohmahahm
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ACID Labs ✓
@RealAcidLabs
57.8K followers
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3Music TV ✓
@3musicnetworks
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The Giovanni Show Podcast
@GioThePodcaster
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Andy Johnson ✓
@AndyTFE
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Robyn Urback ✓
@RobynUrback
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