Traducción por Álvaro Monsó.
Psicométrica y la (contra)revolución del marketing que está ayudando a la toma del poder del fascismo en todo el planeta.
(Nota del traductor: La presente es una traducción desinteresada de un artículo aparecido en Das Magazin (Zurich), y que ha causado gran revuelo tanto en el mundo germánico como en el anglosajón. La traducción se ha realizado a partir de la versión en inglés aparecida en Antidotezine. No soy titular de ningún derecho de propiedad intelectual sobre el presente artículo, y lo borraré sin problemas si los autores así lo piden).
“Yo solo mostré que la bomba estaba ahí”
Por Hannes Grassegger y Mikael Krogerus para Das Magazin (Zurich)
3 de diciembre de 2016 (original post)
El psicólogo Michal Kosinski desarrolló un sesudo método de análisis del comportamiento de las personas a través de su actividad en Facebook. ¿Pudo un utensilio así encumbrar a Donald Trump en las elecciones americanas?
El 9 de noviembre, a eso de las 8:30 de la mañana, Michal Kosinski se despertó en su habitación de hotel en Zurich. El investigador de 34 años había viajado al Risk Center del ETH [Eidgenössische Technische Hochschule o Instituto Federal de Tecnología, Zurich] para dar una conferencia sobre los peligros del conocido como Big Data y la revolución digital. Kosinski realiza este tipo de presentaciones por todo el mundo. Es un experto de primer nivel en psicométrica, un retoño de la psicología basado en el trabajo con datos.
Encendiendo la televisión esa mañana en Zurich, vio que la bomba había detonado: desafiando las predicciones de prácticamente cada estadista de prestigio, Donald J. Trump había sido elegido presidente de los Estados Unidos.
Kosinski pasó largo rato observando la celebración de la victoria de Trump y el resto de emisiones televisivas sobre las elecciones. Sospechaba que sus investigaciones podrían tener algo que ver con el resultado. Respiró profundamente y apagó la televisión.
Ese mismo día, una compañía británica escasamente conocida y con sede en Londrés lanzó un comunicado de prensa citando las palabras de Alexander James Ashburner Nix: “Estamos entusiasmados de que nuestra revolucionaria reinvención de las comunicaciones basadas en datos haya desempeñado un papel tan imprescindible en la victoria del presidente electo Donald J. Trump”,. Nix es británico, de 41 años, y CEO de Cambridge Analytica. Tiene un porte inmaculado, con su traje hecho a medida, sus gafas de diseño, y su pelo rubio peinado hacia atrás.
El meditativo Kosinski, el elegante Nix, el ampliamente sonriente Trump- uno hizo este terremoto digital posible, otro lo llevó a cabo, y el último se encumbró con él hasta el poder.
¿Cómo de peligroso es el Big Data?
Cualquiera que no haya pasado los últimos cinco años en la luna ha oído hablar del término Big Data. El nacimiento del Big Data ha significado que todo lo que hacemos, online o fuera de la red, deja rastros digitales. Cada compra con una tarjeta, cada búsqueda en Google, cada movimiento con un teléfono móvil en tu bolsillo, cada “like” queda almacenado. Especialmente cada “like”. Durante un tiempo no estaba del todo claro para qué servirían todos estos datos, más allá de para mostrarnos anuncios de medicamentos para la presión sanguínea después de haber buscado en google “presión sanguínea elevada”. Tampoco estaba del todo claro si y cómo el Big Data podría ser una amenaza o una bendición para la humanidad.
Desde el 9 de noviembre de 2016, conocemos la respuesta. Y la sabemos porque la misma compañía estuvo detrás tanto de la campaña de publicidad online de Trump como del shock vivido a mediados de 2016 con la campaña del “Leave” del Brexit: Cambridge Analytica, de la cual Alexander Nix es CEO. Cualquiera que quiera comprender el resultado de las elecciones norteamericanas –y lo que podría ocurrir en Europa en el futuro próximo- debe comenzar con un incidente extraordinario ocurrido en la Universidad de Cambridge en 2014, en el Centro de Psicométrica en el que trabajaba Kosinski.
La psicométrica, a veces llamada psicografía, es un esfuerzo científico por “medir” la personalidad de un individuo. El conocido como Método Ocean se ha convertido en el estándar de la disciplina. Dos equipos de psicólogos fueron capaces de demostrar en los ochenta que el perfil de carácter de una persona puede medirse y expresarse a través de cinco dimensiones, las conocidas como Big Five: Openness o Amplitud de Miras (¿cómo de abierto estás a nuevas experiencias?), Conscientiousness o Meticulosidad (¿cómo de perfeccionista eres?), Extroversion o Extroversión (¿cómo de sociable eres?), Agreeableness o Afabilidad (¿cómo de considerado y cooperativo eres?), y Neuroticism o Neuroticismo (¿cómo de sensible/vulnerable eres?). Con estas cinco dimensiones (O.C.E.A.N) puedes determinar de forma bastante precisa ante qué tipo de persona te encuentras, sus necesidades y miedos así como de qué modo es probable que se comporte.
Durante mucho tiempo, no obstante, el problema fue la recopilación de datos, porque para producir tales perfiles de la personalidad se requería que los sujetos tuvieran que rellenar complejas encuestas con preguntas muy personales. Entonces llegó internet. Y Facebook. Y Kosinski.
Michal Kosinski era un estudiante en Varsovia cuando su vida tomó una nueva dirección en 2008: fue aceptado en la prestigiosa Universidad de Cambridge en Inglaterra para realizar un doctorado en el Centro de Psicométrica, una de las instituciones más antiguas del mundo en este tipo de trabajo. Kosinski se juntó con el también estudiante David Stillwell (ahora mismo profesor en la Judge Business School en la Universidad de Cambridge), poco después de que Stillwell hubiera desarrollado una pequeña aplicación en Facebook, durante los días en que la plataforma no era aún el gigante que es actualmente.
Con MyPersonality, un usuario podía rellenar cuestionarios psicométricos, incluyendo varias preguntas de la encuesta Ocean (“Entro en pánico fácilmente” – “Tiendo a contradecir a los demás”), y recibir una valoración, o un “Perfil de Personalidad” que estaba basado en valores individuales del Big Five, dando además la opción de compartir los datos del perfil de Facebook con investigadores. En vez de contar con la participación de varias docenas de amigos universitarios, como Kosinski había esperado, primero cientos, luego miles, después millones de personas habían accedido a mostrar sus almas. De repente, dos estudiantes de doctorado tenían acceso a la mayor base de datos psicológicos producida hasta la fecha.
El proceso que Kosinski y sus colegas desarrollaron a lo largo de los años subsiguientes fue bastante sencillo. Primero las encuestas se distribuían para examinar a los sujetos –esto es, el cuestionario online. De sus respuestas, sus resultados en las dimensiones Big Five eran calculados. Entonces el equipo de Kosinski comparaba los resultados con todo tipo de datos cibernéticos de los sujetos examinados: qué habían “likeado”, qué habían compartido, o qué habian posteado en su Facebook, y todo ello clasificado por género, edad, y ubicación. De este modo, los investigadores comenzaron a hallar correlaciones, y comenzaron a ver que se podían realizar deducciones increíblemente fiables sobre una persona sólo con observar su comportamiento online. Por ejemplo, los hombres que habían dado su “like” a la marca de cosméticos MAC tenían más probabilidades de ser gays. Uno de los mejores indicadores de heterosexualidad era haber dado un “like” a Wu-Tang Clan. Las personas que seguían a Lady Gaga tendían a ser extrovertidas. Los amantes de la filosofía eran más probablemente personas introvertidas. Mientras que cada pieza separada de información era demasiado débil como para producir predicciones fiables, cuando decenas, cientos, o miles de datos individuales se combinaban, las predicciones resultantes se volvían realmente precisas.
Kosinski y su equipo continuaron refinando sus modelos de forma infatigable. En 2012, Kosinski demostró que de tan sólo 68 “likes” en Facebook, se podía predecir mucho sobre un usuario de forma fiable: color de piel (95% de precisión), orientación sexual (88% de precisión), demócrata o republicano (85%). Y todavía más: podía calcularse también el nivel intelectual, la afiliación religiosa, o comportamientos como el abuso de alcohol, tabaco o drogas. Incluso se podía extraer de los datos si tus progenitores estaban divorciados o no.
La fuerza del modelo dependía del nivel de precisión con que supiera predecir las respuestas de los sujetos examinados. Kosinski siguió trabajando en ello. Pronto, con solo diez “likes” como input, su modelo podía evaluar la personalidad de un individuomejor que un compañero medio del trabajo. Con setenta, podía “conocer” a un sujeto mejor que un amigo; con 150 “likes”, mejor que sus padres. Con 300 “likes”, el modelo de Kosinski podía predecir las respuestas de un sujeto mejor que su pareja. Con incluso más “likes”, podía predecir mejor a una persona que ella misma.
El día que publicó sus descubrimientos, Kosinski recibió dos llamadas. Una era una amenaza de demanda, la otra una oferta de trabajo. Ambas eran de Facebook.
Sólo Visible para Amigos
Sólo semanas después, los “likes” de Facebook se volvieron privados por defecto (hasta entonces la configuración por defecto permitía que cualquiera en internet pudiera ver tus “likes”). Esto no fue, sin embargo un obstáculo para los cazadores de datos: mientras que Kosinski siempre pide el consentimiento a los usuarios de Facebook que examina, muchas aplicaciones y cuestionarios online exigen acceso a información privada como pre-requisito para poder realizar sus tests de personalidad. (Cualquiera que no esté preocupado sobremanera por su información privada y que quiera ser evaluado según sus “likes” en Facebook puede hacerlo en la web de Kosinski, y después comparar sus resultados con los de una encuesta Ocean “clásica” aquí).
Pero la cuestión no está solo en los “likes”. Kosinski y su equipo descifraron la manera de asociar valores Big Five solamente con el número de fotos de perfil o con el número de contactos de una persona (éste es un buen indicador de extroversión). Y no solo se trata de Facebook. También revelamos información sobre nosotros mismos cuando estamos offline. Los sensores de movilidad en un Smartphone pueden mostrar, por ejemplo, cómo de rápido nos movemos y cómo de lejos nos trasladamos (correlacionado con la inestabilidad emocional). Un smartphone, según descubrió Kosinski, es en sí mismo una poderosa encuesta psicológica que, consciente o inconscientemente, estamos permanentemente rellenando. Por encima de todo, no obstante, y es importante comprender, también funciona de otro modo: utilizando todos estos datos, los perfiles psicológicos pueden no sólo construirse, sino también buscarse y encontrarse. Por ejemplo, si estás buscando padres preocupados, o introvertidos enfadados o demócratas indecisos. Lo que Kosinski había inventado era esencialmente un buscador de personas. Y ha ido dándose cuenta de forma cada vez más intensa tanto del potencial como del peligro que entraña su trabajo.
Internet siempre le había parecido un regalo de los dioses. Lo que realmente quería era dar algo a cambio, para compartir. Los datos pueden ser copiados, por lo que, ¿por qué no debería todo el mundo beneficiarse de ellos? Era el espíritu de toda una generación, el comienzo de una nueva era exenta de las limitaciones del mundo físico. Pero ¿qué podía ocurrir, se preguntaba Kosinski, si alguien usase el buscador de forma perversa para manipular a la gente? Comenzó a añadir advertencias a la mayoría de sus trabajos científicos [por ejemplo]: estas técnicas de predicción, advertía, podrían usarse de formas que “suponen una amenaza para el bienestar, la libertad e incluso la vida del individuo”. Pero nadie parecía comprender a qué se refería.
Por esta época, a comienzos de 2014, un joven profesor asistente llamado Aleksandr Kogan se acercó a Kosinski. Le dijo que había recibido una consulta por parte de una compañía interesada en los métodos de Kosinski. Aparentemente querían acceso a la base de datos de MyPersonality, según recuerda Kosinski. Para qué propósito era algo que Kogan no podía decir: había estrictas cláusulas de confidencialidad. Al principio, Kosinski y su equipo consideraron la oferta –hubiera significado mucho dinero para su instituto. Pero le generaba dudas. Finalmente, recuerda Kosinski, Kogan desveló el nombre de la compañía: SCL, Strategic Communications Laboratories. Kosinski les buscó en Google: “[Somos] una agencia de gestión de elecciones a nivel global”, rezaba la web de la compañía [realmente la web usa expresiones mucho más turbias como “Comunicación para el cambio de comportamiento”]. SCL ofrece marketing basado en un modelo de “selección psicográfica de objetivos”. Con un énfasis en “gestión de elecciones” y campañas políticas-Preocupado, Kosinski navegó a través de las distintas secciones. ¿Qué clase de compañía era ésta? ¿Y qué tenían planeado para los Estados Unidos?
Lo que Kosinski no sabía por aquel entonces era lo siguiente: SCL es el rostro público de un complejo grupo cuyas bizantinas estructuras corporativas hacen complicado de descifrar a quién pertenece la matriz y sus diversas ramas – como se puede observar en la UK Companies House, los Papeles de Panamá, y el registro de compañías en Delaware. Algunas derivaciones de SCL han estado involucradas en el derrocamiento de gobiernos de países en vías de desarrollo; otros han realizado trabajos para la OTAN desarrollando métodos para la manipulación psicológica de la población afgana. SCL es además la empresa matriz de Cambridge Analytica, esa pandilla ominosa de gestores de Big Data que posteriormente llevaron el marketing online tanto para Trump como para la campaña del “Leave” del Brexit.
Kosinski no sabía nada de aquello, pero tenía un mal presentimiento. “Todo el conjunto empezaba a no oler bien”, recuerda. Profundizando en el tema, descubrió que Aleksandr Kogan había registrado secretamente una compañía que hacía negocios con SCL. Documentación obtenida por Das Magazin confirma que SCL aprendió sobre los métodos de Kosinski a través de Kogan, como también reveló The Guardian en diciembre de 2015. De repente Kosinski fue consciente de que Kogan podría haber reconstruido (¿o copiado?) su utensilio de medición del Big Five a través de los “likes” en Facebook para venderla a esta compañía de manipulación electoral. Inmediatamente cortó el contacto con él e informó a la dirección del instituto. Se desataría así una complicada batalla dentro de la Universidad de Cambridge. El instituto temía por su reputación. Aleksandr Kogan se mudó a Singapur, se casó, y se cambió el nombre a Dr. Spectre. Michal Kosinski terminó su doctorado, consiguió una oferta de trabajo de la Universidad de Stanford y se mudó a EEUU.
Durante un año, las cosas estuvieron en calma. Fue entonces, en noviembre de 2015, cuando la más radical de las dos campañas del Brexit (leave.eu, apoyada por Nigel Farage) anunció que habían contratado a una empresa de Big Data para el apoyo con el marketing digital: Cambridge Analytica. El expertise fundamental de esta empresa: marketing político innovador, conocido como microtargeting [identificación de objetivos a escala micro], a través de la medición de la personalidad a partir de sus huellas digitales y basándose en el modelo Ocean.
Kosinski comenzó a recibir emails preguntándole si tenía algo que ver con el asunto –para muchos, el suyo era el primer nombre en aparecer en sus mentes al oír en una misma frase Cambridge, Ocean, y analíticas. Es aquí cuando escuchó hablar de Cambridge Analytica por primera vez. Hundido, investigó su página web. ¿Estaban usándose sus métodos a gran escala para objetivos políticos?
Después del Brexit en Julio, las consultas se convirtieron en insultos y reproches. “Mira lo que acabas de provocar”, le escribían amigos y colegas. Kosinski tuvo que explicar una y otra vez que no tenía nada que ver con esta empresa.
Primero Brexit, después Trump
19 de septiembre de 2016: las elecciones presidenciales estadounidenses se aproximan. Los riffs de guitarra llenan el salón de baile del Grand Hyatt Hotel en Nueva York: el “Bad Moon Rising” de CCR. El Encuentro de Concordia es como un FEM en miniatura. Personalidades influyentes de todo el mundo son invitadas; entre los invitados está el presidente suizo Johann Schneider-Ammann.
Una dulce voz de mujer se escucha en los altavoces: “Den la bienvenida a Alexander Nix, Director Ejecutivo de Cambridge Analytica”. Un hombre esbelto en un traje negro se aproxima al centro del escenario. Un silencio atento se instala. Muchos en la sala ya lo saben: este es el nuevo Hombre Digital de Trump. “Pronto estaréis llamándome Mr. Brexit”, había tuiteado crípticamente Trump unas semanas atrás. Los observadores políticos ya venían señalando las grandes similitudes entre la agenda de Trump y la de la pandilla derechona del Brexit; solo unos pocos se habían dado cuenta de la conexión de estos comportamientos con la reciente contratación por parte de Trump de una compañía de marketing que era en gran medida una desconocida: Cambridge Analytica.
Hasta entonces, la campaña digital de Trump había consistido fundamentalmente en el trabajo de una persona: Brad Parscale, un técnico de marketing y fallido emprendedor que había construido una web rudimentaria para Trump por $1500. El septagenario Trump no es lo que se podría llamar un mago de la informática; su oficina carece de ordenador. Trump no gestiona sus emails, como desveló en una ocasión su asistente personal. Fue ella quien le persuadió para que comprara un Smartphone – aquél desde el que no ha dejado de twittear desde entonces.
Hillary Clinton, por su parte, estaba confiando en el legado del primer presidente icono de las redes sociales, Barack Obama. Ella contaba con la lista de direcciones del Partido Demócrata, trabajaba con analistas de Big Data de primer nivel de BlueLabs, y recibía apoyo de Google y Dreamworks. Cuando se anunció en junio de 2016 que Trump había contratado a Cambridge Analytica, todo Washington se burlaba colectivamente. ¿Extranjeros estirados en trajes de sastrería que no entienden ni el país ni a su pueblo? ¿En serio?
“Damas y caballeros, honorables colegas, es un privilegio para mi poder hablaros hoy sobre el poder del Big Data y la psicografía en el proceso electoral”. El logo de Cambridge Analytica aparece detrás de Alexander Nix –un cerebro, compuesto de varios nódulos en red, como un plano de metro. “Es fácil olvidar que hace solo 18 meses el Senador Cruz era uno de los candidatos menos populares de entre los aspirantes a la nominación, y desde luego que uno de los más vilipendiados”, comienza el hombre rubio con su dicción británica que genera la misma mezcla de admiración y resentimiento que el alemán elevado entre los suizos. “Os diré más, era muy escasamente conocido; tan solo en torno al 40% del electorado había oído hablar de él”.
Todos en la sala eran conscientes del repentino boom, en mayo de 2016, del senador conservador. Fue uno de los momentos más extraños de las primarias. Cruz se había convertido en el último desafío serio para Trump de entre los candidatos presidenciales republicanos, subiendo de un 5 a un 35 por ciento. “¿Cómo lo logró?”, continúa Nix.
Cambridge Analytica había comenzado a intervenir en las elecciones estadounidenses en torno a finales de 2014, inicialmente para aconsejar a Ted Cruz, con la financiación del oscuro billonario de la tecnología, Robert Mercer. Hasta ese punto, según Nix, su campaña electoral se había basado en conceptos demográficos. “Pero ésta es una idea ridícula, la idea de que toda mujer debería recibir el mismo mensaje por razón de su género; o que todos los afroamericanos por razón de su raza”. El equipo de campaña de Hillary Clinton todavía operaba precisamente a través de estas presunciones de principiante –Nix no tenía ni que mencionarlo- dividiendo el electorado en grupos ostensiblemente homogéneos… exactamente de la manera en que lo hacían los investigadores de la opinión pública que predecían una victoria de Clinton.
Nix pasa a la siguiente diapositiva: cinco diferentes caras, cada una representando un perfil de la personalidad. Es el modelo Ocean. “En Cambridge hemos desarrollado un instrumento cuantitativo de largo alcance para probar los rasgos que subyacen a la personalidad. Esto es tecnología punta en psicología experimental”. El silencio en el hall es ahora sepulcral. “Teniendo cientos de miles de americanos rellenando esta encuesta, hemos sido capaces de crear un modelo para predecir la personalidad de todos y cada uno de los adultos en los Estados unidos de América”. El éxito del marketing de Cambridge Analytica nace de la combinación de tres elementos: este análisis del comportamiento psicológico del modelo Ocean, la evaluación de Big Data, y la publicidad dirigida. Esta publicidad son campañas personalizadas, hechas lo más a la medida posible al carácter del consumidor individual.
Nix explica de forma franca cómo su compañía logra esto (la presentación puede verse en Youtube). Desde un rango amplio de fuentes, Cambridge Analytica compra datos personales: “Qué coche conduces, qué productos compras en tiendas, qué revistas lees, a qué clubs perteneces”. Incluso el registro de tierras y la pertenencia a una iglesia. En la pantalla situada tras él se muestran logos de brokers de datos a nivel global como Acxiom y Experian – en los EEUU prácticamente todos los datos personales de los consumidores pueden ser comprados. Si quieres saber, por ejemplo, dónde viven las mujeres judías, puedes simplemente comprar esa información. Incluyendo números de teléfono. Ahora Cambridge Analytica contrasta esos conjuntos de datos con las bases de votantes del Partido Republicano y datos digitales como los “likes” de Facebook, para a partir de ahí construir un perfil de personalidad Ocean. De una selección de firmas digitales, de repente emergen personas reales con miedos, necesidades,intereses y direcciones postales.
La metodología se parece bastante a los modelos que Michal Kosinski desarrolló hace un tiempo. Cambridge Analytica también usa encuestas en redes sociales para acceder a la información personal de gran potencial predictivo escondida tras los “likes” de los usuarios de Facebook. Y Cambridge Analytica está haciendo precisamente lo que Kosinski había advertido. “Hemos hecho un perfil de personalidad de cada adulto de los Estados Unidos – 220 millones de personas”, presumía Nix en una entrevista con Das Magazin. Y toda la evidencia apunta a que utilizaron este poderoso conjunto de datos políticamente.
De vuelta en el salón de bailes del Hyatt, Nix avanza a la siguiente diapositiva. “Esto es un panel de datos que preparamos para la campaña de Cruz en el caucus de Iowa. Parece compleja, pero realmente es muy simple”. A la izquierda, gráficas y diagramas; a la derecha, un mapa de Iowa, donde Cruz había tenido un éxito sorprendente en los caucus. En este mapa, cientos de miles de pequeños puntos, rojos y azules. Nix comienza a acotar los criterios de búsqueda a una categoría de republicanos que acuden a los caucus y que él describe como un grupo de “persuasión”. Su perfil de personalidad Ocean común y direcciones de hogar son ahora visibles, y se trata de un grupo más pequeño a quien la publicidad se puede dirigir de forma más ajustada. En última instancia, los criterios se pueden acotar hasta un único individuo, junto a su nombre, edad, dirección, intereses, e inclinaciones políticas. ¿Cómo se dirige Cambridge Analytica a esta persona con mensajes políticos?
Anteriormente en la presentación, usando el ejemplo de la Segunda Enmienda, Nix mostraba dos variaciones en la forma de dirigirse a ciertos perfiles psicográficos. “Para una audiencia altamente Neurótica y Meticulosa, vas a necesitar un mensaje que sea tanto racional como basado en miedos: la amenaza de un robo y la ‘política de seguros’ de una pistola es muy persuasivo”. Una fotografía a la izquierda de la pantalla muestra una mano envuelta en un guante atravesando el cristal de una ventana y alcanzando el picaporte de la puerta por dentro. A la derecha, hay un dibujo de las siluetas de un hombre y un niño en un prado al atardecer, ambos con rifles y evidentemente en una caza de patos: “para una audiencia Cerrada y Afable, personas a quienes les importan las tradiciones y hábitos y la familia y la comunidad, hablar sobre estos valores va a ser mucho más efectivo a la hora de comunicar tu mensaje”.
Cómo mantener alejados a los votantes de Clinton
Las flagrantes contradicciones de Trump y sus a menudo criticados hábitos de apelar a múltiples posiciones en un solo asunto dan como resultado un número ingente de opciones de mensajes, creando una ventaja enorme para una compañía como Cambridge Analytica: para cada votante, un mensaje diferente. La matemática Cathy O’Neil ya había apreciado en agosto que “Trump es como un algoritmo que va aprendiendo” y que se ajusta a las reacciones públicas. “Prácticamente cada mensaje que Trump emitió estaba basado en datos”, explicaba Alexander Nix a Das Magazin. En el día del tercer debate presidencial entre Trump y Clinton, el equipo de Trump emitió 175,000 variaciones de sus argumentos, fundamentalmente a través de Facebook. Nix contaba a Das Magazin que estos mensajes varían fundamentalmente en detalles microscópicos, de tal forma que puedan transmitirse de forma óptima con los interlocutores: diferentes títulos, colores, subtítulos, con diferentes imágenes o vídeos. La precisión milimétrica de este ajuste de los mensajes entronca directamente con diminutos grupos-objetivo,. “Podemos apuntar a ciudades o bloques de pisos específicos. Incluso personas individuales”.
En el vecindario de Little Haiti, en Miami, la campaña de Trump agasajaba a los residentes con mensajes sobre los fracasos de la Fundación Clinton después del terremoto de Haití de 2010, para disuadirles de la idea de votar a Clinton. Este era uno de los objetivos: lograr que votantes potenciales pero dubitativos de Clinton –escépticos de izquierdas, afroamericanos, mujeres jóvenes- se quedasen en casa. Era la idea de “suprimir” sus votos, para usar la cruda expresión de uno de los asesores de campaña de Trump. En estos llamados dark posts (anuncios promocionados en Facebook que aparecen en las timelines tan sólo de los usuarios con un perfil de personalidad particularmente adecuado), a los afroamericanos, por ejemplo, se les mostraba videos de los noventa de Hillary Clinton comparando a la juventud negra con “superdepredadores”.
Nix comienza a concluir su presentación en el Encuentro Concordia: “La publicidad atrapalotodo –la idea de que cientos de millones de personas recibirán el mismo correo, el mismo anuncio de televisión, la misma campaña digital- está muerta. Mis hijos jamás llegarán a comprender el concepto de comunicación de masas. Hoy, la comunicación es cada vez más claramente una basada en objetivos.”
“La campaña de Cruz ha terminado, pero lo que os puedo decir es que de los dos candidatos que restan, uno de ellos está usando estas tecnologías. Y va a ser muy interesante ver cómo impactan sobre las próximas siete semanas. Gracias.” De este modo, desaparece del escenario.
Es complicado saber hasta qué punto la población americana está siendo un objetivo de la tropa digital de Trump- ya que rara vez actúan a través de los medios de comunicación convencionales, más bien lo hacen mayoritariamente a través de mensajes altamente personalizados en redes sociales o a través de televisión por cable. Y mientras que el equipo de Clinton se relajaba confiando en sus cálculos demográficos, una nueva tropa se mudaba al cuartel general de la campaña digital de Trump en San Antonio, Texas, como el periodista de Bloomberg Sasha Issenberg observó con sorpresa tras una visita. El equipo de Cambridg Analytica, en apariencia una docena de inofensivas personas, había recibido en torno a $100.000 de Trump en julio; en agosto otros $250.000; cinco millones en septiembre. En conjunto, según afirma Nix, les otorgaron en torno a quince millones.
Y la empresa tomó medidas incluso más radicales: comenzando en julio de 2016, una nueva aplicación fue preparada para quienes hacían campaña para Trump, con la que podían descubrir la orientación política y el perfil de personalidad de los residentes de una casa particular por adelantado. Cuando la gente de Trump llama a la puerta, era la puerta de alguien a quien la aplicación hubiera identificado como receptiva a sus mensajes, y los militantes podían basar su línea de ataque en guías conversacionales ajustadas al perfil de personalidad también diseñadas por la aplicación. Después introducían las reacciones a ciertos mensajes en la aplicación, desde donde estos datos retroalimentaban el panel de la campaña de Trump. Esto no es novedoso. La campaña Clinton hizo cosas parecidas, pero hasta donde nosotros sabemos no utilizaron perfiles psicométricos. Cambridge Analytica, sin embargo, dividió a la población estadounidense en 32 tipos de personalidad, y se concentró en tan solo 17 estados. Y al igual que Kosinski había determinado que hombres a los que les gustan los cosméticos MAC en Facebook tienen más probabilidades de ser gay, Cambridge Analytica descubrió que la preferencia por los coches producidos en EEUU es un gran indicador de un posible votante de Trump. Entre otras cosas, este tipo de conocimiento podía informar al propio Trump sobre qué tipo de mensajes usar, y dónde. La decisión de focalizar visitas del candidato en Michigan y Wisconsin durante las últimas semanas de la campaña estuvo basada en este tipo de análisis estadístico. El propio candidato se convirtió en un instrumento de implementación del modelo.
¿Qué hace Cambridge Analytica en Europa?
¿Hasta qué punto influyeron sobre los resultados electorales los métodos psicométricos? Cuando se preguntó a Cambridge Analytica, no quisieron revelar la documentación que evaluaba la eficacia de su campaña. Es posible que la pregunta de cómo de importante fue la selección psicométrica de objetivos en las elecciones de 2016 no pueda ni tan siquiera ser respondida. De todos modos, algunos indicadores deberían ser tomados en consideración: está el hecho de que Ted Cruz, gracias a la ayuda de Cambridge Analytica, emergió desde la oscuridad hasta convertirse en el competidor de Trump con más opciones en las primarias; está el incremento en participación del votante rural; está la reducción, comparado con 2008 y 2012, en la participación del votante afroamericano. El hecho de que Trump gastase tan poco dinero también puede explicarse por la eficacia de las campañas publicitarias basadas en la personalidad. De igual modo, está el hecho de que invirtiera mucho más en campaña digital en comparación con Hillary Clinton. Facebook demostró ser su arma letal y su mejor aliado en campaña, como lo describen los tweets de varios de los asesores de Trump. En Alemania, al partido de extrema derecha Alternative für Deutschland (AfD) puede que le guste el sonido de estas frases, ya que tienen más seguidores en Facebook que los democristianos de Merkel (CDU) y los socialdemócratas (SPD) juntos.
Por lo tanto, para nada es cierto aquello que se ha oído tan a menudo de que los estadísticos perdieron estas elecciones porque sus encuestas eran defectuosas. Más bien lo contrario es cierto: los estadísticos ganaron estas elecciones. Solo que fueron ciertos estadísticos, aquéllos que usaban los nuevos métodos. Es una cruel ironía de la historia que Trump, que tan a menudo ha desdeñado las investigaciones científicas, usara medios tan altamente científicos en su campaña.
Otro de los grandes vencedores de la campaña fue Cambridge Analytica. Steve Bannon, un miembro del consejo de Cambridge Analytica y ex – director ejecutivo de la publicación online ultraderechista Breitbart News, fue nombrado el estratega jefe de Trump. Marion Maréchal – Le Pen, una ambiciosa activista del Front National y sobrina de la candidata presidencial, ha twitteado que aceptaría su invitación para colaborar con él. En un video interno de la compañía, hay una grabación de una discusión titulada “Italia”. Mientras que Cambridge Analytica no quiere hacer comentarios sobre unas posibles negociaciones con la Primera Ministra británica Theresa May, Alexander Nix alega que está en proceso de adquisición de nuevos clientes por todo el mundo, y que ha recibido peticiones desde Suiza y Alemania.
Kosinski ha estado observando todo esto desde su oficina en Stanford. Después de las elecciones, la universidad ha estado convulsa. Kosinski está respondiendo a los acontecimientos con el arma más poderosa con la que cuenta un investigador: el análisis científico. Junto a sus investigaciones, su colega Sandra Matz ha realizado una serie de tests que pronto serán publicados. Los resultados iniciales vistos por Das Magazin son inquietantes: el estudio demuestra la eficacia de la selección de objetivos por personalidad mostrando que los operadores de mercado pueden atraer hasta un 63% más de clicks y hasta un 1400% más conversaciones reales haciendo campañas publicitarias en Facebook que enlazan productos y mensajes de marketing con la personalidad del consumidor.
Demuestran igualmente la adaptabilidad de la selección de objetivos por personalidad mostrando que la mayoría de páginas de Facebook que promocionan productos o marcas se ven influidos por la personalidad y que gran número de consumidores pueden convertirse en objetivos basándonos únicamente en una página de Facebook.
El mundo ha sido vuelto del revés. Los británicos dejan la UE; Trump gobierna EEUU. Y en Stanford, el investigador polaco Michal Kosinski, quien de veras intentó advertir de los peligros de usar selección psicológica de objetivos en entornos políticos, sigue recibiendo emails acusadores. “No”, dice Kosinki tranquilamente y negando con la cabeza, “esto no es mi culpa. Yo no construí la bomba. Yo solo mostré que estaba ahí”.
