Detecta señales de alerta en
a quién siguen.

Apuestas, contenido sobre relaciones tóxicas, misoginia, odio, contenido sexualizado y mucho más.

Informe semanal de cuentas que siguió y dejó de seguir

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Me gusta + información privada → cuentas que sigue

Algunas de las señales que buscamos

  • Presión sobre el cuerpo y la alimentación
  • Contenido sexualizado
  • Drogas y alcohol
  • Conductas temerarias y humor
  • Hostilidad y señalamientos públicos
  • Discurso de odio
  • Glorificación de la violencia
  • Normas dañinas en las relaciones
  • Contenido sobre dietas y pérdida de peso
  • Embudo depredador de finanzas
  • Reclutamiento MLM / de red descendente
  • Reclutamiento de estafas digitales
  • Ecosistema conspirativo
  • Desinformación médica
  • Marco de nosotros contra ellos
  • Identidad de agravio
  • Desconfianza hacia lo establecido
  • Misoginia
  • Control coercitivo / secta
  • Comunidad coercitiva / reclutamiento tipo secta
  • Contenido oscuro y morboso
  • Manipulación de la audiencia
  • Creador de contenido para adultos
  • Vida nocturna
  • Scam / spam account

Qué es LikePatrol

LikePatrol es una herramienta de análisis de redes sociales que lee la lista pública de cuentas que sigue una cuenta de Instagram o TikTok y describe qué publican esas cuentas. Convierte varios cientos de nombres de usuario en unos pocos temas fáciles de entender, para que un padre, una pareja, un entrenador o un investigador pueda comprender el entorno que una cuenta ve cada día sin abrir cada perfil manualmente.

Funciona con datos públicos, además de cualquier lista privada de cuentas que sigue que alguien que ya sigue la cuenta haya decidido exportar y compartir. LikePatrol no puede leer mensajes directos, historias, Me gusta ni la ubicación; nunca pide una contraseña y la cuenta analizada nunca recibe una notificación. Un informe describe el contenido al que está expuesta una persona, no a la persona.

Listado público de seguidos · análisis de muestra

Así se ven esos follows.

Una muestra de las cuentas que sigue, evaluada de la misma manera que el informe. Los indicadores la comparan con la exposición de grupos de edad similares. Las cuentas mostradas son ilustrativas: fotos generadas por IA y nombres de usuario ficticios.

  • noravance_@noravance_
  • lucaromero_@lucaromero_
  • elenamarchetti@elenamarchetti
  • sadiebloomx@sadiebloomx
  • miadelacruz_@miadelacruz_
  • +8más

Needles = cuentas seguidas con esa señal.

Contenido sexualizado

38
@avaleighton@avaleighton
@marisolvega_@marisolvega_
@cataloravera@cataloravera
@hayleywren@hayleywren
+34

Creador de contenido para adultos

40
@noelleravenn@noelleravenn
@sofiabellamy@sofiabellamy
@reneequinnx@reneequinnx
@jadecollins_@jadecollins_
+36

Glorificación de la violencia

5
@northavenger_@northavenger_
@paybackboys@paybackboys
@daryvexx@daryvexx
@kosystem.mma@kosystem.mma
+1

Embudo de suscripción manipulador

40
@thegoodwitchhq@thegoodwitchhq
@julianaalborn@julianaalborn
@tylerlopes@tylerlopes
@oliviamaye@oliviamaye
+36

Presión sobre el cuerpo y la alimentación

29
@gabbyellyse@gabbyellyse
@gainsbybree@gainsbybree
@aleestefanny@aleestefanny
@biancataylorr@biancataylorr
+25

La señal

Es público a quién sigue una persona. Lo que significa, no.

El contenido que alguien ve cada día moldea su idea de lo que es normal, deseable y esperado. Gran parte de esto ocurre en silencio: a través de las cuentas que sigue, las publicaciones que aparecen en su feed y las comunidades a las que está expuesto.

21%

de los adultos de EE. UU. obtienen habitualmente sus noticias de influencers en redes sociales; la cifra alcanza el 38% entre quienes tienen menos de 30 años. Las personas a las que sigues son las que te informan. (Pew Research Center, encuesta realizada en agosto de 2025)

66%

de los adultos del Reino Unido se encontraron con contenido potencialmente dañino en internet; la desinformación, las estafas, el contenido de odio y las solicitudes de follow no deseadas encabezaron la lista. (Ofcom, Online Nation 2025)

30%

de los adultos que informaron haber perdido dinero por una estafa dijeron que comenzó en las redes sociales; se reportaron pérdidas de $2.1 mil millones en 2025, aproximadamente ocho veces la cifra de 2020. (Comisión Federal de Comercio de EE. UU., 2026)

Cómo funciona

Busca. Analiza. Entiende.

01
Buscar
Introduce el nombre de usuario de cualquier cuenta pública en redes sociales. LikePatrol accede al instante a las cuentas públicas que sigue.
02
Analizar
LikePatrol revisa las cuentas públicas que siguen e identifica temas recurrentes, categorías de contenido y patrones de exposición, en comparación con personas promedio de ese grupo de edad. Solo se analiza información pública.
03
Comparar
Los resultados se comparan con referencias de perfiles públicos para mostrar qué parece típico, elevado o inusualmente visible.
04
Informe
Recibes un desglose claro de las áreas más sólidas, el contexto protector y las cuentas que más aportan a cada resultado.
05
Revisión
Ve por qué aparecieron cuentas específicas y qué patrones vale la pena mirar más de cerca.

Lo que medimos

12 dimensiones de exposición en la red

LikePatrol analiza 12 dimensiones de exposición en la red, combinando señales relacionadas con el riesgo, señales protectoras y temas descriptivos. El modelo se inspira en investigaciones sobre conductas de riesgo en la población, marcos de análisis de contenido mediático, teoría de intereses profesionales, investigaciones sobre temas relacionados con valores y análisis de entornos digitales.

Exposición a contenido para adultos
Contenido ideológico y de visión del mundo
Temas de relaciones y dinámicas sociales
Contenido sobre imagen corporal y apariencia
Temas de valores visibles en toda la red
Exposición a contenido relacionado con sustancias
Señales protectoras y orientadas a la comunidad
Temas de salud mental y expresión emocional
Narrativas financieras y de riqueza de alta presión
Exposición a contenido político y cívico
Temas de carrera, actividades e intereses
Entorno social y contexto comunitario
Señal de exposición
Señal de protección
Descriptivo / de doble cara