Vigilancia y manipulación en la era de Internet

Donald Trump en la multitud.

Fuente: M. Williams / Autor

A raíz de las elecciones de Clinton-Trump, muchos todavía están luchando para llegar a un acuerdo con los resultados finales. Donald J. Trump ha sido elegido presidente, en contra de las predicciones de todos los principales encuestadores y estadísticos.

En uno de los artículos más leídos este año en la prensa alemana, Grassegger y Krogerus (2016) describen cómo el Trump aprovechó el poder de Internet para influir en los votantes y ganar las elecciones. Aquí, recapitulo las partes más destacadas de este artículo fascinante pero aterrador para los lectores estadounidenses.

Usar big data para predecir la personalidad

Michal Kosinski, profesor de Stanford, es un destacado experto en psicometría. Ha publicado varios artículos sobre "Big Data" y la idea de que todo lo que hacemos, ya sea en Internet o en el exterior, deja huellas digitales. Cualquier compra con una tarjeta de crédito, cualquier solicitud de Google, cualquier movimiento con el teléfono celular en el bolsillo, cada "me gusta" de Facebook se guarda. Durante mucho tiempo, no estaba del todo claro para qué servirían estos datos. Tampoco estaba claro si Big Data es un gran peligro o una gran ganancia para la humanidad. Desde el día de las elecciones, ahora sabemos la respuesta, porque detrás de la campaña electoral en línea de Trump y también detrás de la campaña Brexit se encuentra una y la misma compañía de Big Data: Cambridge Analytica con su CEO Alexander Nix. Cambridge Analytica, con sede en el Reino Unido, es una compañía privada que combina la minería de datos y el análisis de datos con la comunicación estratégica (léase: propaganda encubierta en línea) para el proceso electoral. Fue creado en 2013 para influir en la política estadounidense, y ha estado involucrado en docenas de carreras políticas estadounidenses.

"Tenemos psicogramas de todos los ciudadanos estadounidenses adultos: 220 millones de personas". Alexander Nix, CEO de Cambridge Analytica

En 2012, Kosinski demostró que es posible predecir, a partir de un promedio de 68 "Me gusta" en Facebook, el color de piel de una persona (95% de precisión), si una persona es LGBT (88% de probabilidad), y si es un demócrata o Republicano (85%). Pero va aún más lejos: se puede calcular la inteligencia, la afiliación religiosa, el consumo de alcohol, cigarrillos y drogas. Aquí es donde Cambridge Analytica interviene y pone en práctica precisamente lo que Kosinski había demostrado: "Tenemos psicogramas de todos los ciudadanos estadounidenses adultos: 220 millones de personas", se jacta Nix. Tienen perfiles de personalidad detallados para cada persona que no difieren de los perfiles de estilo de Myers-Briggs, basados ​​en páginas web visitadas, clubes, iglesias a las que asistieron, logros educativos.

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Según Nix, "podemos identificar grupos de personas que se preocupan por un tema en particular, pro-vida o derechos de armas, y luego crear un anuncio sobre ese tema, y ​​podemos matizar los mensajes de ese anuncio de acuerdo a cómo la gente ve el mundo, según sus personalidades ".

Los métodos de Cambridge Analytica se basan en el aprendizaje automático, comenzando con una encuesta detallada, a menudo presentada como una prueba psicológica. Según Sky News, Cambridge Analytica crea estos y los disemina en Facebook, donde cientos de miles de personas los completan (Cheshire, 2016).

Mantener a los votantes de Clinton lejos de las urnas

Las contradicciones conspicuas de Trump, su actitud a menudo criticada y la inmensa cantidad de mensajes diferentes de repente resultaron ser su gran ventaja. En línea, Nix puede crear un escenario donde cada votante solo ve el mensaje que desea. "Trump actúa como un algoritmo perfectamente oportunista, que solo depende de las reacciones de la audiencia", señaló la matemática Cathy O'Neil en agosto. El día del tercer debate presidencial entre Trump y Clinton, el equipo de Trump envió 175,000 variaciones diferentes de sus argumentos, principalmente a través de Facebook. Los mensajes difieren solo en detalles microscópicos, para adaptarse mejor al perfil psicológico de los destinatarios de manera óptima: diferentes títulos, colores, subtítulos, con foto o con video. La precisión de la adaptación se reduce a grupos muy pequeños, explicó Nix. "Podemos llegar a las aldeas o bloques de casas de una manera específica. Incluso personas ".

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Casi todos los ciudadanos estadounidenses adultos están en Facebook de alguna manera. Es posible que no tengan una cuenta, pero a menos que una persona tome medidas extremas y complejas para bloquear cada uno de los dominios y direcciones IP que posee Facebook, entonces todavía accederán o usarán Facebook, incluso si nunca visitan Facebook directamente.

En el distrito de Little Haiti de Miami, Cambridge Analytica proporcionó a los residentes noticias del fracaso de la Fundación Clinton después del terremoto en Haití, para evitar que eligieran a Clinton. Este es uno de los objetivos: para los posibles votantes de Clinton (esto incluye dudosos izquierdistas, afroamericanos, mujeres jóvenes, personas del interior de la ciudad), un asociado de Trump explica: "[nosotros] oprimimos su elección". En los llamados "puestos oscuros" ", Compraron anuncios de Facebook en la línea de tiempo, por ejemplo, los afroamericanos ven videos en los que Hillary Clinton se refiere a los hombres negros como depredadores.

La compañía dividió a la población de los EE. UU. En 32 tipos de personalidad, concentrándose solo en 17 estados de batalla. Y como Kosinski había descubierto que los hombres a los que les gusta MAC Cosmetics son muy homosexuales, Cambridge Analytica descubrió que la preferencia por los autos fabricados en EE. UU. Es la mejor señal de posibles votantes de Trump. Entre otras cosas, a Trump se le muestra qué mensajes están moviendo a las personas y dónde exactamente está sucediendo lo mejor. La decisión de centrarse en Michigan y Wisconsin en las últimas semanas se basó en el análisis de datos. Con su victoria en la mano, el candidato se convierte en un modelo de la implementación de un modelo.

A la luz de esto, uno se pregunta cuántas de las decisiones que tomamos son nuestras, o si simplemente somos víctimas de una elaborada manipulación que tiene lugar detrás de la cortina digital.