¿Cómo Cambridge Analytica convirtió los clicks en votos para Trump?
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El experto Christopher Wylie explicó para The Guardian la ciencia detrás de Cambridge Analytica, transformó las encuestas y los datos de Facebook en un arma de propaganda política
¿Cómo fue que 87 mil récords desechados de Facebook se volvieron la campaña publicitaria que pudo influenciar la elección?
El escandalo de Cambridge Analytica se ha elevado pregunta tras pregunta, pero por mucho, que la compañía tecnológica anunció la semana pasada que se cerraría sus operaciones, permanece el misterio.
Para esos 87 millones de personas que probablemente se estén preguntándolo que realmente se ha hecho con sus datos, el periódico británico The Guardian entrevistó al ex empleado de Cambridge Analytica. Y de acuerdo a él, todo lo que necesitas saber es un poco sobre datos desde la ciencia, un poco sobre mujeres ricas aburridas y un poco sobre psicología.
Paso uno, dice Wylie, “cuando tú estás construyendo un algoritmo, primero tienes que construir un modelo de entrenamiento”. No importa que tu quieras usar unos datos elegantemente científicos para descubrir algo, primero necesitas que reunirlos datos de la forma anticuada. Antes que tu puedas usar los “likes” de Facebook para predecir el perfil psicológico, tu necesitas conseguir que cientos de miles de personas hagan un test de personalidad de 120 preguntas.
El “modelo de entrenamiento” se refiere, por lo tanto, a los datos en su totalidad: los “likes” de Facebook, los tests de personalidad, y todo lo demás que tu quieras aprender de ahí.
“Lo más importante, necesita contener las características de tu sistema”, comenta Wylies. “
“Los datos subyacentes que tu quieras que se hagan las predicciones”, añade Wylies. “En este caso, son datos de Facebook, pero podrían ser, por ejemplo, texto, como lenguaje natural, o clicks de datos”. Todos estos son datos que tu quieres usar para predecir.
Gracias a la naturaleza moderna de la interconexión de campañas, en teoría todos estos mensajes pueden ser entregados simultáneamente a diferentes grupos. Hasta el final de la campaña, una vez que los mensajes hayan sido colocados, pueden ser automatizados, con un algoritmo para encontrar la perfecta combinación de palabras para ganar en diferentes subgrupos.
Mientras que esto es indudablemente una sofisticada máquina de objetivos, permaneces las preguntas sobre el modelo psicométrico.
