19 febrero 2017
(Resumen de algunos pasajes)
Durante un rato, Kosinski
observó las celebraciones de la victoria de Trump y los resultados de cada
estado. Tenía el presentimiento de que el resultado de las elecciones tenían
algo que ver con sus investigaciones. Respiró profundamente y apagó la
televisión.
Ese mismo día, una pequeña y
poco conocida empresa británica ubicada en Londres enviaba una nota de prensa:
“Estamos encantados de que nuestro
revolucionario método de comunicación basado en datos haya jugado un papel tan
importante en la extraordinaria victoria del presidente electo Donald Trump”,
firmaba un tal Alexander James Ashburner Nix. Nix es británico, de 41 años, y
CEO de Cambridge Analytica. Siempre
luce inmaculado en trajes a medida y gafas de diseño, con su ondulado pelo
rubio peinado hacia atrás.
¿Cómo de peligroso es el Big Data?
Todo aquel que no haya pasado
los últimos cinco años viviendo en otro planeta estará ya familiarizado con el
término Big Data. Big Data significa que
todo lo que hacemos, ya sea online u offline, deja una huella digital. Cada
compra que hacemos con nuestras tarjetas, cada búsqueda que hacemos en Google,
cada sitio al que vamos con nuestro teléfono en el bolsillo, cada “me gusta” es
recolectado. Especialmente cada “me gusta”. Durante mucho tiempo, no estaba del
todo claro qué uso podríamos darle a esta información – más allá de recibir
anuncios de medicamentos para la presión sanguínea tras haber buscado en Google
“reducir presión sanguínea”. Tampoco estaba claro si el Big Data pondría en
peligro o beneficiaría a la raza humana. El 9 de Noviembre supimos la
respuesta. La compañía detrás de la campaña online de Trump, así como la del
Brexit, era una compañía de Big Data: Cambridge Analytica, cuyo CEO es
Alexander Nix.
Facebook (…) Kosinski demostró que con una media de 68 “me gusta”
de un usuario, era posible predecir su color de piel (en un 95 por ciento), su
orientación sexual (88 por ciento) y su afiliación al partido Demócrata o
Republicano (85 por ciento). Pero no acababa ahí. Inteligencia, religión,
consumo de alcohol y tabaco, podían predecirse. De estos datos, podía incluso
saberse si los padres de una persona estaban divorciados. La robustez del
modelo podía ilustrarse sobre cómo de bueno era éste prediciendo las respuestas
del sujeto. Kosinski continuó trabajando en su modelo de forma incesante: en
poco tiempo, el modelo era capaz de evaluar a una persona mejor que un
compañero de trabajo, basándose sólo en 10 “me gusta”. 70 “me gusta” eran
suficiente para para hacerlo mejor que un amigo, 150 mejor que sus padres, y
300 mejor que su pareja. Más “me gusta” podían incluso predecir más de lo que
la misma persona sabía sobre ella misma. El
día en que Kosinski publicó estos descubrimientos, recibió dos llamadas de
teléfono: Una amenaza de denuncia y una oferta de trabajo. Las dos eran de
Facebook.
Kosinski y su equipo pueden
predecir valores de los Big Five basándose en el número de fotos de perfil o
cuántos contactos tiene una persona (buen indicador de la extraversión). Pero
también revelamos información cuando estamos offline. Por ejemplo, el sensor de movimiento de nuestros
teléfonos indica cómo de rápido nos movemos y cómo de lejos viajamos (lo
cual tiene correlación con inestabilidad emocional). Nuestro teléfono, concluye Kosinski, es un gran
cuestionario psicológico que siempre estamos rellenando, ya sea consciente
o inconscientemente. Lo mejor es que, sin embargo -y esto es clave- también
funciona al revés: tus datos no sólo pueden generar un perfil psicológico, sino
que pueden usarse al revés para encontrar ciertos perfiles de personas: padres
con ansiedad, introvertidos furiosos, por ejemplo – ¿o quizás incluso todos los
demócratas indecisos? Básicamente, lo que Kosinski había inventado era un
buscador de personas.
¿Pero qué pasaría, se preguntaba Kosinski, si alguien abusara de su
buscador de personas para manipular a la gente? Comenzó a añadir advertencias a
casi todo su trabajo científico. Su método, advertía, “podía suponer una
amenaza para el bienestar, libertad e incluso, para la vida del individuo”.
Pero parece que nadie entendió lo que quería decir.
CAMBRIDGE ANALYTICA. El mayor potencial de la compañía: novedoso
marketing político -microtargeting- midiendo la personalidad de la gente por
sus huellas en la nube, basado en el modelo OCEAN.
El 19 de Septiembre de 2016 llegó; las elecciones americanas se
acercaban rápidamente. “Pronto me llamareis Mr. Brexit”, Trump twiteaba
recientemente, de forma un poco críptica, unas semanas antes. Algunos analistas
políticos ya habían percibido algunas similaridades inquietantes entre la
agenda de Trump y la de la del movimiento de Leave del Brexit. Pero pocos
habían caído en la reciente contratación de una compañía de marketing llamada
Cambridge Analytica.
Hasta este momento, la campaña
digital de Trump había consistido en básicamente una persona: Brad Parscale, un
emprendedor publicitario y fallido fundador de una startup que creó una web
para Trump por 1500 dólares. Trump, con 70 años, no es demasiado amante de la
tecnología -ni siquiera tiene ordenador en su escritorio. Trump no usa emails,
según revelaba su asistenta personal. Ella misma le insistía en tener un
smartphone- desde donde ahora twittea sin parar.
Hillary Clinton, por otro
lado, confiaba plenamente en el legado del primer “presidente de redes
sociales”, Barack Obama. Tenía la lista de direcciones de todo el Partido
Demócrata, conseguido gracias a análisis de alta tecnología de “BlueLabs” y
recibía soporte de Google y DramWorks. Cuando se anunció en junio de 2016 que
Trump había contratado a Cambridge Analytica, el “establishment” de Washington
renegó y lo criticó. ¿Extranjeros en trajes a medida que no entienden ni
nuestro país ni nuestra gente? ¿En serio?
Al final de 2014, Cambridge Analytica se había involucrado en las campañas
electorales de Estados Unidos, en un principio como consultora para el
republicano Ted Cruz, subvencionado por el reservado billonario del
software Robert Mercer. Todos en la sala conocían el meteórico ascenso del
Senador conservador Cruz. Era uno de los sucesos más extraños de la campaña
electoral: ¿Cómo había conseguido el Senador Cruz llegar a ser la última
competencia directa de Trump para las primarias Republicanas, subiendo del 5 al
35 por ciento? “¿Cómo lo hizo?”. Hasta ahora, explica Nix, las campañas
electorales se han basado en conceptos demográficos. “Una idea ridícula. La
idea de que todas las mujeres debían recibir el mismo mensaje sólo por su
género o que todos los afroamericanos debían hacerlo por su raza.” Lo que Nix quiere decir es que los demás
han confiado en la demografía, mientras que Cambridge Analytica está usando
psicometría.
Nix pasa a la siguiente
diapositiva: cinco caras diferentes, cada una correspondiente a un perfil de
personalidad. Es el Big Five, o el modelo OCEAN. “En Cambridge”, comenta Nix, “somos capaces de crear un modelo para
predecir la personalidad de cada uno de los adultos en los Estados Unidos de
América.”. (…) Nix explica cómo su compañía consigue estos resultados.
Primero, Cambridge Analytica compra datos personales de distintas fuentes como
registros de propiedades, datos de transporte, de compras, tarjetas de bonus,
pertenencia a clubs, que revistas lees, a qué iglesias vas, etc. Nix enseña los
logos de varias compañías especializadas en este tipo de información como
Acxiom y Experian -en los Estados Unidos, casi toda la información personal
está a la venta. Por ejemplo, si quieres saber dónde vienen las mujeres judías,
puedes comprar la información, con números de teléfono incluido. Luego,
Cambridge Analytica agrega todos esos datos con la lista miembros del Partido
Republicano y datos online como los “me gusta” de facebook- hoy en día la
compañía dice no usar datos de facebook y calcula un perfil de personalidad de
Big Five. Las huellas digitales de repente se convierten en una persona real,
con miedos, necesidades, intereses y dirección física.
Y Cambridge Analytica advertía: “Hemos creado perfiles de todos los
adultos de Estados Unidos, 220 millones de personas”, se enorgullecía Nix. (…)
Nix enseña cómo pueden dirigirse de forma distinta a votantes que han sido
categorizados psicológicamente, usando como ejemplo el derecho al uso de armas,
la Segunda Enmienda: “Para un público neurótico y diligente, la amenaza de un
robo -y la póliza de seguro de un arma”. Una imagen a la izquierda muestra la
mano de un ladrón rompiendo una ventana. A la derecha, una foto de un hombre
con su hijo contemplando el atardecer, ambos con armas en la mano, disparando a
patos. “Por otro lado, para un público más cercano y afable. Gente que se
preocupa de las tradiciones, los hábitos, la familia”.
(…) El día del tercer debate
entre Trump y Clinton, el equipo de Trump probó 175 mil variaciones de sus
argumentos para encontrar la mejor, todo basado en Facebook. Los mensajes
se distinguían en su mayoría por detalles microscópicos, con el objetivo de
llegar al espectador de la mejor forma posible: diferentes cabeceras, colores,
ilustraciones con fotos o vídeos. El perfeccionismo llegaba hasta los grupos
más minoritarios, explica Nix en una entrevista a Das Magazin. “Podemos llegar
a pueblos o bloques de apartamentos de una forma concreta. Incluso a
particulares”.
(…) El equipo integrado de
Cambridge Analytica, aparentemente sólo 12 personas, recibió 100.000 dólares de
Trump en Julio, 250 mil en agosto, y 5 millones en septiembre. Según nuestras
últimas conversaciones con Mr. Nix,
ganaron más de 15 millones de dólares en total.
Y los efectos fueron radicales: Desde Julio de 2016, los “corredores”
de Trump que iban puerta por puerta tenían una aplicación móvil donde podían
identificar las ideas políticas de los habitantes de una vivienda.
Esto no es nada nuevo. El equipo de Clinton hizo cosas similares -pero
hasta donde sabemos, no crearon perfiles psicométricos. Cambridge
Analytica, sin embargo, dividió la población americana en 32 tipos de
personalidades, y se enfocó en sólo 17 estados.
Los resultados iniciales, a
los que ha tenido acceso Das Magazin, son alarmantes: El estudio muestra que la
efectividad del método de la publicidad personalizada por perfil puede
conseguir un 63 por ciento más de clicks y un mil 400 por ciento más de
conversión en campañas publicitarias en facebook dirigidas a personas basadas
en sus características específicas. Demuestran además la escalabilidad de este
método, mostrando como la mayoría de las páginas de facebook que promocionan
productos o marcas están muy marcadas por la personalidad de sus miembros, y
que una gran parte de consumidores pueden ser bien categorizados basados en su
reacción con una sola página de facebook.
El mundo está del revés. Gran Bretaña deja Europa, Donald Trump es
presidente de los Estados Unidos de América. Y en Stanford, el investigador
polaco Michal Kosinski, que quería advertir sobre el riesgo de usar el análisis
psicométrico en la publicidad política, sigue recibiendo emails acusatorios.
“No”, dice Kosinski con calma mientras agita su cabeza, “esto no es culpa mía.
Yo no construí la bomba. Sólo demostré que existía”.
Nota: Este artículo es una
traducción personal al castellano del original “Ich habe nur gezeigt, dass es
die Bombe gibt”, publicado por Das Magazin. La traducción no se hizo en base al
original alemán, sino a una versión inglesa ahora desaparecida, encontrada en
aNtiDiTe Zine, y que ahora está disponible en VICE.
