Jair Robles / OPINI√ďN
¬ŅC√≥mo gan√≥ Trump las elecciones?
2017-04-08
Una estrategia electoral basada en conocer los perfiles psicológicos de los votantes y sus gustos a través de redes sociales ha demostrado su éxito y podría ser usada en México para las elecciones presidenciales del 2018

El 2016 hubo dos acontecimientos que tomaron por sorpresa a todo el mundo, especialmente a los que seguimos los acontecimientos mundiales a través de los medios tradicionales de comunicación. El primero tuvo que ver con el referéndum que se llevó a cabo en el Reino Unido para definir si permanecía o no dentro de la Unión Europea, identificado como Brexit. El segundo, fue la elección de noviembre en los Estados Unidos, que le dio la victoria al candidato republicano Donald Trump y le permitió a dicho partido mantener la mayoría en ambas cámaras del congreso norteamericano.
En ambos casos, la gran mayor√≠a de los medios de comunicaci√≥n de ambas naciones, con base en los resultados de un sinn√ļmero de encuestas de opini√≥n p√ļblica y de las opiniones de analistas renombrados, pronosticaban resultados diferentes. Se percib√≠a que ser√≠an procesos competidos y cerrados, pero se cre√≠a que los ingleses optar√≠an por seguir dentro de la UE y que los norteamericanos le dar√≠an la victoria a la candidata dem√≥crata Hillary Clinton.
Detr√°s de ambos resultados sorprendentes, se pueden identificar varios factores comunes, como lo son el descontento de los gobernados ante el fracaso econ√≥mico del modelo neoliberal y globalizador que ha regido al mundo en las √ļltimas d√©cadas y ha afectado econ√≥micamente a ciertos sectores de la clase trabajadora de ambas naciones. El resurgimiento de movimientos y candidatos de corte conservador y con ret√≥ricas nacionalistas y populistas, que hasta hace poco no dejaban de ser fen√≥menos marginales con √©xitos electorales limitados y delimitados a ciertas regiones bien definidas por su composici√≥n demogr√°fica.
Sin embargo, una vez que estos movimientos y candidatos nacionalistas/populistas lograron obtener victorias a nivel nacional, se están buscando otras razones para poder explicar y entender qué otros factores contribuyeron a crear dichos resultados tan inesperados.
Nueva estrategia electoral
En las semanas recientes se ha dado a conocer una empresa de nombre Cambridge Anal√≠tica, que result√≥ ser parte integral en la estrategia y operaci√≥n electoral detr√°s de estas victorias. Esta empresa de origen ingl√©s, de acuerdo a sus propias presentaciones, basa su √©xito en la combinaci√≥n de tres herramientas, que hasta hace unos pocos a√Īos no exist√≠an.
El primer elemento empleado, est√° basado en estudios psicol√≥gicos. En las √ļltimas d√©cadas dentro de la psicolog√≠a se ha llegado a la conclusi√≥n de que existen cinco grandes dimensiones, que explican la mayor parte de las diferencias de la personalidad.
Estos cinco factores o rasgos principales son:
‚ÄĘ Factor O (Openness - apertura a nuevas experiencias)
‚ÄĘ Factor C (Conscientiousness - ser consciente o responsabilidad)
‚ÄĘ Factor E (Extraversi√≥n o extroversi√≥n)
‚ÄĘ Factor A (Agreeableness ‚Äď afabilidad o amabilidad)
‚ÄĘ Factor N (Neuroticism - inestabilidad emocional)
Los cinco forman el acr√≥nimo nemot√©cnico ‚ÄúOCEAN‚ÄĚ.

Basado en este modelo piscom√©trico de los Cinco Grandes, el brit√°nico Michal Kosinki, mientras estudiaba su doctorado en psicolog√≠a en la Universidad de Cambridge hace menos de diez a√Īos, se le ocurri√≥ lanzar una aplicaci√≥n de Facebook, llamada MyPersonality app. Dicha aplicaci√≥n le permit√≠a a los usuarios responder diferentes ex√°menes psicol√≥gicos, que inclu√≠an preguntas enfocadas a determinar la personalidad de los participantes de acuerdo a los factores OCEAN.
Con el paso del tiempo, Kosinki lleg√≥ a recolectar miles y millones de resultados psicom√©tricos, de igual n√ļmero de usuarios de Facebook, que de forma voluntaria se tomaban el tiempo de responder sus cuestionarios.
El siguiente paso consistió en comparar los resultados con todo tipo de información fácilmente accesible en línea relacionada con los sujetos. Cuestiones como la edad, sexo, lugar de residencia y hasta a qué le dan like en Facebook. Toda esta información les permitió hacer correlaciones.
Kosinski y sus colaboradores, comenzaron a desarrollar modelos, al grado que para el a√Īo 2012, en base √ļnicamente de observar a un n√ļmero determinado de likes en Facebook de cierta persona, pod√≠an determinar su color de piel, orientaci√≥n sexual, su afiliaci√≥n a partido pol√≠tico, inteligencia, religi√≥n, as√≠ como si consum√≠an alcohol, drogas etc. Lleg√≥ el momento en que este modelo pod√≠a predecir las respuestas de las personas con mayor exactitud que gente que las conoc√≠a, incluyendo a sus propios parientes, todo en base al n√ļmero de likes analizados. Entre mayor era el numero de likes analizados, m√°s sab√≠an de cada persona. A los pocos d√≠as de que Kosinski public√≥ sus resultados, recibi√≥ una demanda de Facebook as√≠ como una oferta de trabajo. Al poco tiempo, los likes en Facebook, se convirtieron en informaci√≥n de car√°cter privado, de manera que hoy en d√≠a ya no cualquiera puede conocer nuestros likes, si nosotros no lo deseamos.
Facebook, no fue la √ļnica empresa en ofrecerle trabajo a Kosinski, dos a√Īos m√°s tarde otro grupo trat√≥ de comprar la base de datos, el acad√©mico se puso a investigar a la empresa que le hac√≠a dicha oferta, descubri√≥ que se dedicaban a manejar campa√Īas electorales y que de acuerdo a su propia descripci√≥n, se dedicaban a influenciar elecciones basados en modelos psicol√≥gicos. El rechaz√≥ la oferta, pero su metodolog√≠a fue reproducida al poco tiempo.
Esto nos lleva a la segunda herramienta, conocida como Big data, que en espa√Īol se conocen como macro datos o datos a gran escala. El hecho de que nosotros optemos porque nuestros likes de Facebook, sean de car√°cter privado, no quiere decir que no existan huellas digitales que vamos dejando. Cada b√ļsqueda en Google, cada aplicaci√≥n que usamos en nuestros tel√©fonos, cada compra que hacemos con nuestras tarjetas, van dejando rastros de nuestras actividades, gustos y lugares a los que concurrimos. Toda esta informaci√≥n es compartida y vendida sin nuestro conocimiento. Por eso es que nos aparecen anuncios en las p√°ginas que visitamos que se relacionan con b√ļsquedas que hicimos recientemente.
A√ļn los sensores de movimiento en nuestro tel√©fono, genera indicadores de nuestro estado emocional. La velocidad con la que escribimos un texto, podr√≠a servir para saber que tan relajados o nerviosos estamos. Vaya hasta ahora sabemos gracias a las revelaciones de Wikileaks, que las televisiones inteligentes de Samsung, nos pueden estar grabando mientras vemos nuestro programa de televisi√≥n favorito.
Las empresas que tienen acceso a estas bases de datos, les permiten por un lado generar perfiles psicológicos de cada persona, pero también permiten segmentar a la población en base a caracteres psicométricos.
Personalización de
contenidos y mensajes
Hasta hace poco, los mercad√≥logos y consultores pol√≠ticos sol√≠an segmentar a la poblaci√≥n, por caracter√≠sticas demogr√°ficas. El domicilio, edad, ocupaci√≥n, nivel socioecon√≥mico, etc. pero era inconcebible que se pudiera tambi√©n tener un perfil psicol√≥gico de un gran n√ļmero de personas.
Hoy en día proliferan las páginas web y posts de Facebook que nos invitan a participar en sus tests psicológicos, con la condición de que les demos acceso a nuestro perfil. Ya sea para saber qué animal nos representa, qué Arcángel seríamos y cuanta cosa se nos pueda ocurrir.
De manera que una empresa con acceso a estos datos, puede segmentar, la gente de determinada región por sus características psicológicas y en base a ello generar contenidos (anuncios) específicamente desarrollados para generar una respuesta determinada.
Este es el tercer elemento que fue empleado por Cambridge Analítica, la personalización de contenidos y mensajes.
Los medios tradicionales de comunicación nos permiten llevar mensajes a grandes grupos de personas y de alguna manera se pueden dirigir a diferentes sectores del mercado, con base en el medio que se escoge o el horario, pero no es posible, o sería muy costoso crear y difundir mensajes dirigidos a todo tipo de personas.
Los medios digitales y particularmente las redes sociales como Facebook, permiten llevar mensajes espec√≠ficos de manera individualizada. De acuerdo a un art√≠culo de la revista Motherboard, que investig√≥ este tema, el equipo de campa√Īa de Trump, lleg√≥ a crear hasta 175 mil variaciones de anuncios para dirigirlos a los electores v√≠a Facebook. Cada variaci√≥n, ten√≠a el prop√≥sito de adecuarse a las caracter√≠sticas psicol√≥gicas de la persona a la que estaba dirigida y generar una respuesta determinada. Si era una persona inestable emocionalmente, los anuncios que presentaban un panorama negro y de amenaza o riesgo, ten√≠an un mayor impacto.
Si comparamos la cantidad de dinero que cada campa√Īa gast√≥ en anuncios, la ventaja para Clinton fue apabullante, pero si analizamos la efectividad de los mismos, los resultados electorales nos dan la respuesta.
De acuerdo al mismo art√≠culo de la revista Motherboard, el equipo de promotores del voto de la campa√Īa de Trump, llevaban en su tel√©fono inteligente un mapa que les permit√≠a saber, casa por casa, no solo el n√ļmero de personas que habitaban, sino el perfil psicol√≥gico de cada uno de sus habitantes y el tipo de argumentos y mensajes que se deber√≠an de emplear para cada miembro de la familia.
La estrategia consistió no solo en convencer a gente que normalmente no vota, para que lo hicieran por Trump, sino de desanimar a los simpatizantes de Clinton para que no participaran en la elección, todo esto con base en su perfil psicológico.
En estos momento es difícil saber con exactitud qué tan determinante resultó la aplicación de esta estrategia en el resultado electoral. Se tiene como referencia que esta misma empresa trabajó con Ted Cruz en las elecciones primarias y logró dejarlo en segundo lugar dentro del partido republicano.
Tambi√©n se sabe en base al trabajo que ahora realiza Kosinski en la Universidad de Stanford, que la efectividad de la segmentaci√≥n por personalidad genera 63 por ciento m√°s clics y hasta mil 400 m√°s conversiones, cuando se emplean en campa√Īas por Facebook, dirigidas a consumidores en base a sus caracter√≠sticas psicol√≥gicas.
México elecciones 2018
En M√©xico, de acuerdo a datos del INEGI, aproximadamente 47 por ciento de hogares tienen acceso a internet y 76 por ciento de la poblaci√≥n mayor a seis a√Īos cuenta con un tel√©fono celular y de √©stos 75 por ciento posee un tel√©fono inteligente.
La compra de votos entre la gente más pobre seguirá siendo parte de la estrategia electoral de los partidos más grandes pero para ganar entre la clase media una estrategia como la desarrollada por Cambridge Analítica, se vuelve muy tentadora y no nos debería de sorprender que en el proceso electoral del 2018, alguno de los grandes partidos políticos mexicanos les haya contratado o que para ese entonces ya hayan surgido otras empresas con metodologías similares y que éstas sean empleadas en procesos electorales por todo el mundo.
Otro factor que forma parte de esta estrategia tiene que ver con la creación y difusión de noticias falsas (fake news) o ¨hechos alternativos¨, ya que estos en sí también son mensajes dirigidos de manera específica a grupos determinados de personas con la intención de generar una respuesta predeterminada, solo que están disfrazados como noticias.

DI Noticias Noche 20 de Mayo del 2015
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