Incoherencias, términos soeces, frases en otros idiomas, menciones a sitios web… Los usuarios de Facebook en español neutro (generalmente de Latinoamérica), descubrieron anoche que varios sectores de la interfaz mostraban palabras que no debían estar allí, llegando a verse incluso referencias sexuales. La pregunta inmediata, justo en un día donde se filtraron datos de 100 millones de cuentas, fue: ¿hackearon la red social?

Más allá de las modificaciones evidentes, resulta que no hay sistemas comprometidos ni vulnerabilidades que hayan saltado a la luz. Se trata de un grupo turco de hackers que, aparentemente reclamando por el matrimonio entre personas del mismo sexo en su país, burló el sistema de traducción para dejar mensajes.

Recordemos que el mecanismo se basa en la colaboración de los miembros, por lo que cualquiera puede aportar y votar por las mejores traducciones. Pero basta con crear unos cuantos perfiles falsos (alrededor de 200), para hacer creer a la herramienta que se dispone de una frase mejor que la mostrada actualmente.

Los administradores de la aplicación ya están al tanto del problema y trabajan en una solución. Si bien se efectuaron bastantes correcciones, las notificaciones y hasta la leyenda del botón Me gusta eran erróneas al momento de escribir esta entrada. Ocurre que la depuración no es simple, porque depende de los reportes de los usuarios o, en el mejor de los casos, hay que revisar casi 150 mil frases.

Google pasó por algo parecido al inicio del programa Google en tu idioma cuando traductores de habla hispana protestaron porque no recibían pago por esta tarea… editando a propósito la interfaz del buscador. Y también se asemeja a lo que ocurre frecuentemente con Wikipedia y las alteraciones maliciosas de sus artículos.

¿Cómo se evita que vuelva a ocurrir? Aunque el modelo es muy interesante, es necesario un mayor control. Las aproximadamente cinco horas que llevó corregir gran parte de las modificaciones muestran que, aún con reportes de los usuarios, es complejo luchar contra un ataque. ¿Habrá que implementar funcionalidades de reputación o karma para los colaboradores?