¿Cómo Facebook ayudó a Trump a encontrar a sus votantes?

Era uno de los cientos de cuestionarios graciosos que aparecen en Facebook y otras redes sociales y que son ampliamente compartidos, del tipo "¿Qué clase de Pokemón eres?" o "¿Cuáles son las palabras que más usas?"

Esta, una aplicación llamada "thisismydigitallife" (esta es mi vida digital), era un cuestionario de personalidad, que hacía preguntas sobre cuán extrovertida es una persona, cuán vengativa puede ser, si uno termina proyectos, se preocupa mucho por las cosas, le gusta el arte o habla de forma animada.

Alrededor de 320,000 personas abordaron el cuestionario, distribuido a través de la red social Facebook y diseñado por un hombre llamado Alexsandr Kogan.

Pero la aplicación no solo tomaba datos de quienes participaban en los cuestionarios, sino también de sus contactos en Facebook.

Para hacerlo Kogan fue contratado por una compañía llamada Cambridge Analytica, fundada por partidarios de los republicanos, incluido Steve Bannon, que se convertiría luego en el estratega del hoy presidente de Estados Unidos, Donald Trump.

Los profesionales del marketing ya utilizan la información obtenida en Facebook para vender autos, ropa y vacaciones con anuncios específicos, y ya se utilizó en elecciones previas por los candidatos para identificar posibles partidarios.

Pero para Kogan y Cambridge era una mina de oro mucho más grande. Lo usaron para armar perfiles psicológicos de los votantes estadounidenses, creando una base de datos poderosa que ayudó a Trump a lograr la victoria en las elecciones presidenciales de 2016.

Perfil psicométrico

Este proyecto se apoyó en una experiencia del científico de la Universidad de Cambridge, Michal Kosinski, quien realizó estudios de personalidad de usuarios a partir de la información que cada uno divulga en redes sociales.

Kosinski y su colega investigador David Stillwell ya habían diseñado una aplicación de prueba, "myPersonality", que acumuló seis millones de resultados de pruebas, junto con los perfiles de Facebook.

Los dos científicos mostraron, por ejemplo, que podían desarrollar un perfil psicométrico bastante preciso de una persona apenas utilizando sus opciones de "me gusta" de Facebook.

"Las computadoras que superan a los humanos en juicios de personalidad presentan oportunidades y desafíos significativos en las áreas de evaluación psicológica, marketing y privacidad", escribieron.

Pero Kogan creó su propio cuestionario de aplicación con el que acumuló la base de datos de 50 millones de personas que sería la columna vertebral de la campaña de medios sociales de Trump.

Facebook ahora dice que Kogan lo hizo ilegalmente. Y desde entonces restringió las aplicaciones de este tipo de información en las redes de amigos.

Resultados poderosos

Pero Cambridge Analytica demostró que los métodos de Kosinski eran poderosos.

Comenzaron con la prueba del perfil psicológico estándar conocida como "Big Five or OCEAN", sigla en inglés de las cinco características: apertura, escrupulosidad, extroversión, amabilidad y neurosis (o inestabilidad emocional).

En ese modelo, un usuario responde a una lista de afirmaciones como "soy alguien que tiende a organizarse" o que "rara vez se siente emocionado" o "tiene pocos intereses artísticos", usando una escala de "totalmente de acuerdo" a "totalmente en desacuerdo".

Esos resultados básicos se combinaron con los datos recopilados de los perfiles de Facebook y las redes de amigos, asociando listas más largas de rasgos.

Por ejemplo, para clasificar a los votantes, un algoritmo podría encontrar vínculos entre "amabilidad" o "neurosis" y género, edad, religión, pasatiempos, viajes, puntos de vista políticos específicos y una serie de otras variables.

Según Alexander Nix, director ejecutivo de Cambridge Analytica antes de que fuera suspendido el martes, se generaron unos 4,000 o más datos sobre cada votante de Estados Unidos.

El poder de los datos psicográficos, dicen los expertos, no está en el nivel de detalle de la información, sino en la combinación de datos para hacer correlaciones significativas sobre las personas, algo con lo que se requieren potentes algoritmos informáticos. Por último, permitió que la campaña supiera mucho más sobre los votantes que cualquier otra persona antes.

La salida fue poner a funcionar lo que Nix denominó "focalización de conducta" y "mensajería psicográfica".

Dicho de manera más simple, la campaña podía enviar mensajes, noticias e imágenes a través de Facebook y otras redes sociales que a la postre buscaban presionar los puntos correctos en un individuo que lo empujaría a la base de votantes de Trump.

erp