Big Data y Política | Estadísticas para ganar votos

Los partidos políticos se han concienciado de la importancia del binomino Big Data y Política. Además, algunas ciencias sociales han desarrollado métodos como el del psicòlogo Michal Kosinski, para analizar a las personas en función de su actividad en Facebook.

No es para menos. El Big Data es hoy en día una herramienta fundamental para ganar votos y preparar las campañas electorales con acierto. Y es que, gracias a estas estadísticas conocidas como “huellas digitales” que vamos dejando en nuestra actividad digital, los partidos políticos pueden personalizar los mensajes segmentando al público, predecir el comportamiento electoral y en definitiva potenciar la comunicación política.

Hoy en La Comarca Política lo analizamos con el doctor en comunicación, Francisco José García Ull.

Perfil del entrevistado

Francisco José García Ull (1983, Ribera Alta) es profesor de Comunicación Audiovisual y Publicidad en la Universitat Jaume I. Se licenció en Publicidad y Relaciones Públicas por la Universidad de Alicante y posteriormente se doctoró en Comunicación por la Universitat de València.

Trabaja además en el grupo de investigación Mediaflows de la Universitat de València, en un estudio basado en Big Data que estudia el análisis de sentimiento de los usuarios de Twitter y la relación con su inclinación política.

Hoy tenemos la oportunidad de entrevistarlo en La Comarca Política.

Entrevista al doctor en Comunicación Francisco José García Ull | Big Data y Política

La Comarca Política. Hola Fran, bienvenido a nuestra sección de La Comarca Política. En esta entrevista queremos hablar de Big Data y política. Así que empecemos por lo primero… ¿Qué es Big Data y de donde se obtiene toda esta información?

Francisco José Garciá. Definimos como big data o datos masivos, a los conjuntos de datos de tal magnitud y complejidad que no pueden ser procesados mediante las aplicaciones informáticas tradicionales. Desde hace unos años, sin embargo, hemos visto que el término big data suele referirse a las herramientas analíticas de predicción. Cuando nos conectamos a Internet, no hacemos otra cosa que intercambiar datos. Por ejemplo, según un estudio publicado este mismo mes, cada minuto se envían a través de Whatsapp 18 millones de mensajes, se realizan en Google 3,8 millones de búsquedas, en Youtube se visualizan 4,3 millones de vídeos y se inician 973.000 sesiones en Facebook. Aunque, hasta el momento, solo el 1% de los datos que se generan en Internet pueden ser analizados, disponemos de tal cantidad de información que un análisis apropiado puede, no solo tomar el pulso de la sociedad en un momento puntual, sino incluso detectar tendencias y predecir comportamientos.

LCP. ¿Cuál sería la relación, entonces, entre el binomio Big Data y política?

F.J.G. Hemos comprobado que los datos masivos pueden predecir comportamientos. En el marco político, pensamos que el análisis de sentimiento en redes sociales puede detectar intenciones de voto con mayor precisión que los tradicionales sondeos electorales. Estamos trabajando en este momento en el grupo de investigación Mediaflows de la Universitat de València en un estudio basado en big data que estudia el análisis de sentimiento de los usuarios de Twitter y la relación con su inclinación política.

LCP. En ese sentido, ¿se está moviendo la estrategia política basada en un mensaje dirigido a las masas hacia una estrategia centrada en mensajes específicos para públicos específicos?

F.J.G. Pienso que pueden convivir las dos tácticas. No olvidemos que los principales partidos dirigen su comunicación a millones de ciudadanos que conforman una masa heterogénea por definición. Sin embargo, sí es cierto que las redes sociales permiten personalizar los mensajes. En publicidad es la técnica conocida como segmentación: para lograr persuadir es necesario adaptar el mensaje a cada público objetivo. Si, como decía McLuhan “el medio es el mensaje”, es lógico intuir que en televisión se comuniquen conceptos generales y en Internet haya más posibilidades de personalización. La propaganda política, sin duda, se hace servir de ambos registros.

LCP. ¿Qué tipo de datos podemos extraer de las personas a través del Big Data y cuáles crees que serían más interesantes para determinar el perfil de los votantes?

F.J.G. Se pueden analizar tanto datos cuantitativos como cualitativos. La información que probablemente sea de mayor interés se obtiene al cruzar ambos tipos de datos. A nivel cuantitativo, podemos obtener información sobre el día, hora y fecha en que el usuario se conecta o interactúa en una determinada red social, si navega a través del ordenador, del móvil, TV o tablet y que tipo de dispositivo utiliza, el sistema operativo (Android, iOS, Windows…), la geolocalización, perfil sociodemográfico (edad, sexo…), el idioma con el que navega, etc. A nivel cualitativo la información más relevante viene determinada por sus gustos e intereses, es decir, aquello que gusta o no gusta tanto al usuario como a su red de contactos. Esta información permite agrupar a los usuarios que tienen perfiles similares y dirigir mensajes personalizados.

LCP. ¿Qué papel juega el móvil en todo este binomio Big Data y política?

F.J.G. El teléfono móvil es el dispositivo favorito de los españoles para acceder a Internet. Según el último estudio “Navegantes en la Red” de la AIMC, el 92,1% de los españoles se conecta a través de su smartphone, superando al ordenador portátil (77,5%), al ordenador de sobremesa (67,4%) y a la tablet (58,2%). En este sentido, cabe destacar que los teléfonos móviles permiten herramientas de monitorización del comportamiento más sofisticadas, ya que siempre está con nosotros. Cada vez que instalamos una app permitimos el acceso a nuestros datos y es muy difícil conocer con qué finalidad serán utilizados. Por supuesto, esta información es utilizada, en el mejor de los casos, con fines publicitarios.

LCP. ¿Existen riesgos de privacidad en la aplicación del fenómeno Big Data y política?

F.J.G. Los riesgos para la privacidad de los usuarios son enormes y de hecho, empezamos a entrever algunas consecuencias. Todos conocemos el reciente caso del creador de Facebook, Mark Zuckerberg, que se ha visto obligado ha pedir perdón en el Senado de Estados Unidos porque 87 millones de usuarios se han visto afectados por el caso Cambridge Analytica. Los datos se utilizaron, precisamente, para realizar publicidad política digital personalizada durante procesos electorales como las elecciones presidenciales estadounidenses de 2016.

El modelo de Cambridge Analytica para predecir e influir en el voto de los ciudadanos se basa en el análisis psicométrico a través de un algoritmo (que es similar al que utiliza Netflix para recomendar películas). El objetivo es establecer la personalidad de cada usuario mediante el sistema conocido en psicología como “Modelo de los cinco grandes”, identificando a cada usuario según su nivel de: 1) Extraversión, 2) Apertura al cambio, 3) Responsabilidad, 4) Cordialidad y 5) Inestabilidad Emocional. El algoritmo traza perfiles de usuarios con márgenes de error mínimos y, cruzado con datos cuantitativos (raza, sexo, edad, localización, etc.), permite influir en la opinión pública fabricando mensajes concretos para cada internauta.

LCP. Por último Fran, podríamos decir que la disponibilidad del Big Data ha convertido a las ciencias sociales en las ciencias más ricas en datos, ya que los sujetos que analizan tienen un sensor de sí mismos las 24 horas al día. En definitiva, aparte de extraer datos, es necesario analizarlos. ¿Nos dirigimos entonces hacia equipos cada vez más y más multidisciplinares?

F.J.G. En efecto, los profesionales expertos en análisis de datos se presentan en los últimos años como uno de los perfiles más demandados. En mi opinión, los datos masivos pueden tener aplicaciones muy beneficiosas para la sociedad. Se habla, por ejemplo, de su efecto en la genómica personal y de la posibilidad de prever las futuras enfermedades, o en el ámbito de la metereología, de anticipar el clima y combatir el cambio climático. En el contexto empresarial, los datos masivos ya suponen una ventaja competitiva y su análisis influye directamente en la toma de decisiones e incluso existen investigaciones científicas en el ámbito de la lingüística que nos ayudan a conocer nuestro pasado en el estudio de las migraciones.

El reto sigue siendo cómo gestionar estas enormes cantidades de información, cómo ordenarla y por supuesto, analizarla. Es aquí donde, como indicas, el análisis de datos masivos puede empezar a entenderse como una herramienta transversal, con potencial aplicación a las distintas ramas del saber. La colaboración de las distintas disciplinas en aras de objetivos comunes, auspiciada en parte por la conectividad global, se perfila como un cambio de paradigma en base al cual deberíamos afrontar los principales desafíos de este siglo.

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