Los mecanismos de difusión de información en las Redes Sociales en Línea (OSNs) han sido estudiados extensamente desde diversas perspectivas, con cierto enfoque en identificar y modelar el papel de nodos heterogéneos. Sin embargo, ninguno de estos estudios ha considerado la influencia de cuentas falsas en cuentas humanas y cómo esto afectará el proceso de difusión de rumores. Este artículo tiene como objetivo presentar un nuevo modelo de difusión de información que caracteriza el papel de los bots en el proceso de difusión de rumores en las OSNs. El modelo SIhIbR propuesto extiende el modelo SIR clásico al introducir dos tipos de usuarios infectados con diferentes tasas de infección: los usuarios que son infectados por cuentas humanas (Ih) con una tasa de infección normal y los usuarios que son infectados por cuentas bot (Ib) con una tasa de difusión diferente que refleja la intención y la estabilidad de este tipo de cuenta para propagar los rumores. La influencia de las cuentas falsas en la tasa de difusión de cuentas humanas se ha medido utilizando la teoría del impacto social, ya que refleja mejor el comportamiento deliberado de las cuentas bot para difundir un rumor a una gran parte de la red, considerando tanto la fuerza como el sesgo del nodo fuente. Los resultados del experimento muestran que la precisión del modelo SIhIbR supera al modelo SIR al simular el proceso de difusión de rumores en la existencia de cuentas falsas. Se ha concluido que las cuentas falsas aceleran el proceso de difusión de rumores, ya que impactan a muchas personas en poco tiempo.