¿Cómo ganar elecciones contando “me gusta”?

La empresa Cambridge Analytica (CA) que utilizó datos personales de Facebook de millones de usuarios, causó una verdadera revolución por la metodología que usó en las campañas de Donald Trump y del Brexit.

Para la campaña presidencial de Trump, usando modelos computacionales y psicología cognitiva, pudo construir un perfil de la personalidad de cada uno de los 250 millones de votantes en las elecciones estadounidenses. Lo hicieron a partir de al menos 5 mil “datos” de cada uno de ellos (gastos con tarjeta de crédito, movilidad por el uso de los smartphones, lectura de diarios, programas de TV vistos y sobre todo los “me gusta” en Facebook). Así consiguieron conocer los gustos, valores, temores de cada votante y a partir de esto pudieron crear un mensaje de campaña personalizado a la medida de cada uno de ellos.

Para entender cómo trabaja CA se puede ver en Youtube una charla que su CEO, Alexander Nix, dio en marzo de 2017 en Berlín, en el “Online Marketing Rockstar”. Allí Nix, un británico de 42 años, educado en exclusivísimo Eton College, explica que CA utiliza tres metodologías que –usadas conjuntamente– cambiaron la manera en que se hace marketing político: Las Ciencias del Comportamiento (Psicología / Sociología / Comunicación / Antropología), el Análisis de Data (Big Data) y la publicidad personalizada.

Para CA los datos demográficos (sexo, edad, religión, raza) inciden en la forma en que la gente ve el mundo, pero la personalidad es la clave para saber por qué la gente compra o vota de determinada manera. Según este enfoque, la personalidad determina la toma de decisiones.

Para clasificar a los individuos según el tipo de personalidad, CA usa el modelo OCEAN (por sus siglas en inglés) que define cinco grandes tipos:

  1. Factor O (apertura a las nuevas experiencias)
  2. Factor C (responsabilidad)
  3. Factor E (extroversión)
  4. Factor A (amabilidad)
  5. Factor N (neuroticismo o inestabilidad emocional)

 

No es que CA haya realizado este test a cada uno de los 250 millones de votantes norteamericanos, aquí viene la verdadera innovación: ellos tomaron un modelo computacional creado por Michal Kosinski para el Centro de Psicometría de la Universidad de Cambridge y lo aplicaron al marketing político. En 2012, Kosinski había generado su modelo: con 68 “me gusta” de un usuario de Facebook podía predecir con un bajo margen de error su color de piel (en un 95 por ciento), su orientación sexual (88) y su afiliación al partido Demócrata o Republicano (85). También la inteligencia, la religión, el consumo de alcohol y tabaco podían predecirse. Analizando sólo 10 “me gusta” su modelo era capaz de evaluar a una persona mejor que un compañero de trabajo, con 70 “me gusta” podía hacerlo mejor que un amigo, y con 300 mejor que su pareja.

Además de la psicología CA se vale del big data, que es la agregación de datos. Cada vez que hacemos algo vamos dejando “huellas digitales” que son grabadas, recolectadas y analizadas. Se puede recolectar distinto tipo de información sobre una persona para entender sus puntos de vista: datos demográficos (edad, género, religión, etc), datos actitudinales (qué auto maneja, qué revistas lee, qué medios consume, qué hobbies practica, qué películas mira) y datos de comportamiento (cuántos contactos o fotos tiene en Facebook, cuántas llamadas hace, a qué horas está despierto, etc).

Usando modelos computacionales se cruzan esos datos y se crea un perfil individual de acuerdo a un modelo de personalidad que permite hacer una comunicación individualizada, conociendo de antemano qué mensaje quiere escuchar cada uno de los receptores.

Para CA la idea de que millones de personas tienen que recibir el mismo mensaje es cosa del pasado. Ellos creen fervientemente que en este momento las marcas y los políticos tienen que establecer una comunicación personalizada con sus clientes/votantes. Una esposa y su marido, aun viviendo en la misma casa, recibirán un mensaje distinto del mismo producto. Todas las grandes empresas (Walmart, Amazon, etc.) lo saben y están invirtiendo fortunas en construir centros de análisis de datos para refinar su comunicación y llegar mejor a sus clientes.

En la charla en Berlín, el CEO de CA dijo que empezaron a trabajar para Trump en junio del 2016, y en base a información previa supieron que en Wisconsin, un Estado tradicionalmente demócrata, había posibilidades de convencer a muchos votantes. Para captarlos, primero identificaron qué “asuntos” les interesaban (derecho de portación de armas, inmigración, economía) y después los sub-segmentaron de acuerdo a su personalidad para dirigirles mensajes personalizados.

Finalmente, en Wisconsin, Trump terminó ganando por 50 mil votos. Según Nix :“en las elecciones que se ganan por un margen muy pequeño, esta tecnología puede hacer la diferencia”.

CA es la subsidiaria norteamericana de la firma inglesa SCL (Strategic Communication Laboratories) Group, que se dedica a la comunicación estratégica y las ciencias del comportamiento, y fue fundada por Nigel Oakes, un exempleado de la mega agencia de publicidad Saatchi & Saatchi encargado de la imagen de Margaret Thatcher. SCL Group trabajó durante el ultimo cuarto de siglo para el Pentágono, la OTAN, los ministerios de Defensa de Canadá, Reino Unido y Ucrania, entre muchos otros. Alexander Nix admite públicamente que “persuadir a alguien para que vote de determinada manera es muy similar a persuadir a los muchachos de entre 14 y 25 años de Indonesia para que no se unan a Al Qaeda”.

CA es propiedad del multimillonario Robert Mercer, alguien desconocido en casi todo el mundo, pero con una enorme influencia en las altas esferas de poder. Mercer es un graduado en física y matemática, con un doctorado en informática, que inició su carrera en IBM y años más tarde pasó al fondo de inversión Renaissance Technologies, del que actualmente es el CEO. Desde allí se dedicó a cambiar la industria financiera con el uso de algoritmos, gracias a los cuales maneja el fondo de inversión mas rentable de Estados Unidos. Desde que en 2010 la Corte Suprema de Estados Unidos eliminó el techo de las donaciones particulares a las campañas políticas, Mercer lleva donados la friolera de 100 millones de dólares. La mitad fue para candidatos republicanos y la otra mitad para distintas ONG, todas de derecha (entre ellas una que desmiente el cambio climático, otra que ataca a los Clinton, y otra que se propone combatir las ideas de izquierda en los medios).

Hasta el año pasado el director de Breitbart News era Steve Bannon, ex Jefe de Gabinete de Trump. Antes de su paso por la Casa Blanca, Bannon había trabajado para la Marina, Goldman Sachs, fue productor televisivo y cinematográfico, director y guionista de documentales, pero por sobre todas las cosas fue la persona encargada de dirigir la campaña que llevó a Donald Trump a la Presidencia de los Estados Unidos. Mercer y Bannon trabajan juntos desde 2012 y hasta que el último se hizo cargo de la campaña de Trump, figuraba en el directorio de CA. Todo tiene que ver con todo.

 

Texto: Julieta Dussel, tomado de Página/12.

Vea también ¿Cuáles son los riesgos del Big Data?

cubaenresumen

Corresponsalía en Cuba de Resumen Latinoamericano

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