Sí, tus datos digitales podrían decidir las próximas elecciones en México

Alexander Nix asegura tener un perfil sicométrico de cada ciudadano en Estados Unidos. A través de su rastro digital, puede saber si son hombre o mujer, su edad, qué coche manejan y qué tipo de cereal desayunan. También puede saber sus afinidades políticas y sus principales preocupaciones sociales. Su firma, Cambridge Analytica —una compañía que trabaja con las ciencias de análisis del comportamiento, macrodatos y analíticos predictivos— trabajó en la campaña electoral que llevó a Trump a la presidencia, y con la campaña a favor del Brexit en el Reino Unido. En el último año, la compañía se hizo cargo de 32 campañas electorales en todo el mundo, de las cuáles sólo perdió una. Ahora, desde su oficina en Polanco, Nix me cuenta los planes que tiene para su empresa en México.

"Abrimos una oficina aquí desde hace siete meses. Encontramos algunos socios locales con los que tenemos la fortuna de trabajar", cuenta Nix, un hombre inglés de 41 años que se percibe enérgico a pesar de ser el quinto país que visita en la semana. Sus oficinas tienen una sala y un balcón y con nosotros se encuentran dos de sus socios en México. Se trata de un departamento adaptado en donde la sala funciona como recibidor y oficina de juntas; sin embargo, Alexander me dice que planean crecer la empresa y conseguir un espacio más amplio: "Tenemos confianza en que hay un gran mercado aquí en México".

Para entender lo que hace Alexander, es necesario entender qué es el Big Data. En pocas palabras, todas nuestras acciones digitales dejan un rastro: cada click, cada interacción, cada palabra que introducimos en el buscador y las páginas que visitamos se registran para crear un historial digital de nuestras acciones. Sin embargo, nuestras llamadas telefónicas, las apps que descargamos, las transacciones con tarjeta de crédito, nuestra ubicación, también forman puntos de datos (Data Points) que permiten imprimir casi cada detalle de nuestras vidas en formato digital para hacer una representación casi exacta de nuestros hábitos. Cambridge Analytica se encarga de buscar y recopilar estos datos para desarrollar esquemas de comunicación comercial y política. 

Pienso en los avisos de privacidad que jamás he leído, en contratos de compañías telefónicas con páginas de letras chiquitas, en las llamadas de compañías aseguradoras a las 8 de la mañana, en el algoritmo perfecto de mi Spotify, en mi feed de Facebook, y le pregunto a Nix si hay alguna manera de evitar que nuestros datos anden libres para que cualquiera los utilice:

"Sí, puedes irte a vivir a la Antártida", me responde con una carcajada. "Mira, a menos que te cambies a tecnología análoga y que cambies completamente tu estilo de vida, es casi imposible. El punto es que cada que haces una transacción, usas tu tarjeta de crédito, tienes membresías en tiendas, usas el internet, si tienes teléfono celular, si tienes contacto con marcas… todo lo que hacemos produce datos. Y esto está creciendo exponencialmente todo el tiempo".

El alcance de los datos

Cambridge Analytica es el vehículo operativo en Norteamérica de SCL Group, una compañía británica de ciencias de análisis del comportamiento y comunicación estratégica establecida a finales de los ochenta. En palabras de Alexander, se trata de cuantificar la manera en que la ciencia puede ser usada en lugar de la creatividad para manejar las comunicaciones. La premisa es entender que las ciencias sociales y la sicología son importantes para aumentar la influencia entre las audiencias.

Nix me dice que en los últimos años comenzaron a explorar cómo podían sintetizar estas ciencias del comportamiento con macrodatos (Big Data) y análisis predictivo para construir un modelo trabajable de persuasión que pudiera ser aplicado con audiencias nacionales. "Este tipo de tecnologías no estaban disponibles hace diez años. Así que el cambio de tecnologías, la disponibilidad de datos, está conduciendo nuestro movimiento hacia el sector".

Para predecir la personalidad de un país hasta un nivel individual, Alexander me dice que usaron una prueba con alrededor de 120 preguntas —un instrumento conocido como OCEAN— para cuantificar las personalidades de cientos de miles de participantes. Después, se compararon los resultados de estos participantes con sus macrodatos, un compendio de todos los puntos de datos que se pueden licenciar o adquirir comercialmente de vendedores; eso incluye a los grandes agregadores de datos, así como los pequeños, desde datos de consumo, datos de estilo de vida, datos demográficos y geográficos de los individuos. Estas características pueden ser tu edad, qué revistas lees, qué coche manejas, qué color te gusta. Alexander me dice que actualmente poseen entre cuatro y cinco mil puntos de datos de cada adulto en EU.

 "Si los datos muestran que los individuos son miembros de la NRA (la Asociación Nacional del Rifle en EU) es posible que les interesen las armas y la segunda enmienda. Habiendo identificado qué cosas son más relevantes para los individuos, empezamos a usar la ciencia del comportamiento para matizar los mensajes y hacerlos más interesantes para las audiencias, que conecten más con estas".

Después de tener un perfil de su audiencia, se modelan los mensajes para los diferentes canales de comunicación. Por ejemplo, las personas mayores de 60 años son menos probables a interactuar con las redes sociales que las personas menores a 30. Así que usando ese estereotipo, se pueden empezar a segmentar a las audiencias con base en canales de comunicación compatibles con ellos. Este es un ejemplo burdo comparado con el nivel de sofisticación de los modelos de Cambridge Analytica, me explica Alexander, y agrega que aunque no llegan a ser siniestros, sí son bastante avanzados.

"Lo que tendemos a encontrar es que tienes más penetración cuando puedes dirigirte a las personas con mensajes similares en un número de canales diferentes. Así que identificamos a una audiencia, vemos los medios que probablemente consumen, qué canales usan, y luego les mandamos mensajes similares de televisión seguidos por llamadas telefónicas, quizá un correo, y finalmente tocamos en su casa. Para el momento en que han tenido el mismo mensaje o mensajes similares a través de diferentes canales, su aceptación es mayor porque los mensajes empiezan a resonar por venir de diferentes fuentes".

Estados Unidos

Así fue como el equipo de Nix enfocó sus esfuerzos en identificar a los simpatizantes republicanos que estaban renuentes a votar, para después ir hacia ellos y alentarlos a hacerlo. De acuerdo con Alexander, la principal razón por la que las encuestas previas a las elecciones estadunidenses fallaron fue porque no atendían el sesgo, o la opinión de los votantes. El voto afroamericano y el voto urbano fue mucho menos representado de lo que se esperaba, mientras que el voto rural fue mucho más representado, comparado con elecciones previas. Las encuestas no tomaban en cuenta la segmentación geográfica en sus muestras, y el resultado fue que predijeron de manera muy pobre el resultado de la elección, afirma. Algo similar ocurrió en el caso del Brexit.

En el pasado, Nix mencionó que básicamente cada mensaje emitido por Donald Trump durante su campaña estaba basado en datos. Al preguntarle sobre esto, el CEO de Cambridge Analytica me responde que aunque la ciencia de los datos y la tecnología son una herramienta muy importante, no son una panacea: "Necesitas a un buen candidato con propuestas firmes que estén bien articuladas y que resuenen con una audiencia específica. No puedes usar Data o tecnología para lograr que un mal candidato sea electo. Lo que podemos hacer con Big Data y análisis predictivo en una campaña como la de Trump es que cuando articule una postura o una propuesta, que esa posición se comunique de la manera más efectiva a las audiencias correctas".

Cuando le pregunto sobre el uso de fake news en las campañas electorales, una de las acusaciones recibidas por la campaña del Brexit así como la de Trump, Nix me responde que no es una práctica que realicen en Cambridge Analytica. Sus razones, más allá de recurrir a argumentos éticos, se basaron en la viabilidad y el riesgo de éstas: "Podrías usar las noticias falsas y podría salir bien, pero también podría resultar en tu contra. Si te vas a esforzar en qué noticias falsas podrían funcionar, bien podrías encontrar qué noticias reales podrían funcionar. Si estás dispuesto a hacer esa cantidad de investigación, ya mejor podrías usar noticias verdaderas". 

Aún así, el análisis de datos no es exclusivo de Cambridge Analytica. Según Alexander, mientras que su equipo constaba con alrededor de 20 personas, el equipo de científicos de datos que trabajaba con Hillary Clinton durante su campaña era de entre 80 y 100 personas. Nix me explica que el equipo demócrata estaba usando mucha de la tecnología que ellos estaban usando, pero no todas las tecnologías. Sus rivales no estaban integrando sicología, y había cosas como publicidad nativa que no estaban haciendo.

Pero a pesar del alto porcentaje de éxito que tiene Cambridge Analytica en las elecciones en las que participa, Nix niega que la psicometría sea una especie de fórmula para el éxito: "Antes tenías a los encuestadores; a eso le sumas Big Data, a eso le sumas los analíticos, y entonces tienes Psychographics. Entre más capas tengas, más conocimientos tienes. Pero no es que tengamos la aguja hipodérmica. No es que ahora vayamos a ganar todas las elecciones gracias a esto. No funciona así".

México

"Aunque es algo que apenas está naciendo en México, nos unimos con grupo de científicos de datos que nos pueden ayudar a entender y a entrar en este mercado", me dice Alexander sobre los planes para CA en el país. "Estamos ansiosos por traer las tecnologías que desarrollamos en Europa y en Estados Unidos para ayudar a compañías comerciales y a marcas, y también ayudar a políticos y campañas políticas a hacer algunas de las cosas que hemos hecho en otros lados".

Sin embargo, aunque el plan de Alexander Nix fuera hacer un perfil sicométrico de cada ciudadano en México, las leyes sobre la protección de datos funcionan diferente en cada país. "Obviamente el marco legal funciona de tal manera que no podemos operar de la misma forma que en Estados Unidos", me dice, con la confianza de alguien que sabe de lo que habla. "Pero aún hay mucho que podemos hacer".

En México, nuestros datos están protegidos por el artículo 6 y 16 de la Constitución, y más específicamente, la Ley General de Protección de Datos Personales en Posesión de Particulares. Mientras que la primera básicamente dice que toda persona tiene derecho a la protección de sus datos personales, en la segunda se establecen las condiciones para el tratamiento de datos personales por parte de la "persona física o moral de carácter privado que decide sobre el tratamiento de datos personales".

En resumen, en México tenemos que ceder explícitamente nuestro consentimiento para que nuestros datos sean "tratados". En palabras de Nix, "Aunque podemos crear perfiles a nivel individual para ciertas cosas, para otras cosas tendríamos que hacerlo a un nivel menos específico, quizá por grupos de personas, o grupos geográficos o demográficos".

Cambridge Analytica ya opera en México en el área comercial y de marcas, pero su incursión en la política es cuestión de tiempo. "Esperamos involucrarnos en política. Primero, si hay un apetito de usar estas tecnologías; y segundo, si los clientes sienten que necesitan apoyo".

Nix me dice que en cada país en el que buscan trabajar, antes de decidir con qué partido o con qué candidato colaborar, hablan con las diferentes opciones para entender la oportunidad y tomar una decisión sobre dónde pueden agregar más valor. Para Cambridge Analytica, lo importante es tomar una decisión que sea buena para la compañía, tanto a corto como a largo plazo.

Alexander me asegura que Cambridge Analytica no tiene una ideología política marcada, y que en el pasado han trabajado tanto con campañas de izquierda como de derecha. Además, me dice, en la compañía tienen a tantos liberales como conservadores. Aun así, desde su llegada a Estados Unidos en 2013, han trabajado en campañas para políticos republicanos —en 2014, llevaron 42 campañas a nivel senatorial y estatal—, además que uno de sus antiguos miembros del consejo era Steve Bannon, estratega en jefe de la Casa Blanca y asesor de Donald Trump, y unos de sus principales accionistas es Robert Mercer, un científico computacional multimillonario conocido por apoyar causas conservadoras, así como la salida del Reino Unido de la Unión Europea y la campaña presidencial de Trump.

Alexander ya conoce a los posibles candidatos en México para las elecciones presidenciales de 2018, pero me asegura que todavía no han tomado una decisión: "Mira, somos una compañía foránea entrando en un nuevo mercado. Para nosotros sería un gran privilegio trabajar con cualquier partido político. Pero como dije antes, necesitamos considerar con mucho cuidado en dónde podemos agregar más valor. Esa va a ser la clave, y seguimos explorando eso por el momento".

El futuro de la comunicación

Alexander no se siente en ninguna medida responsable por lo que ocurra en el Reino Unido tras el Brexit ni en Estados Unidos con la victoria de Trump. Considera que fue un privilegio haber podido trabajar en estas campañas y que todos los partidos políticos tienen el derecho al mejor servicio que les dé las mejores oportunidades para que sus mensajes sean escuchados.

"Solo participamos en elecciones que son libres y justas. Por lo general solo trabajamos con partidos políticos establecidos. No trabajamos con partidos radicales. Nuestro trabajo es proveer los servicios más profesionales para nuestros clientes, de la misma manera que un abogado tiene que proveer los mejores servicios a sus clientes sin tratar de establecer puntos de vista ideológicos".

En cambio, me explica que son una compañía de tecnología que trabaja en comunicaciones, tanto con política, gobierno, salud, defensa, desarrollo, marcas y comercial, y que sus valores centrales giran alrededor del desarrollo de nuevas tecnologías que sirvan para dirigir las comunicaciones. "Eso es el corazón de lo que hacemos. Somos una compañía de tecnología, y es ahí donde están nuestros valores: en la innovación".

De hecho, Alexander considera las tecnologías desarrolladas por Cambridge Analytica una herramienta más, que tanto las campañas políticas como comerciales podrán usar para llegar a sus audiencias. "La tecnología en general se trata sobre compartir información. Sirve para mejorar las cosas", afirma, "el internet fue el primer gran paso para compartir información. El Big Data es el siguiente paso lógico en eso".

Alexander me explica que los datos que puedes comprar de grandes compañías no llegan a niveles de transacción. Por ejemplo, no se pueden adquirir datos que muestren que compraste tres panes, leche y cuatro huevos. Lo que sí hacen es que si consistentemente compras productos orgánicos, entonces pueden darte una calificación para hacer notar que eres una persona muy interesada en productos orgánicos. Nix agrega que muchas compañías tienen esta información. Sin embargo, a pesar de que para muchas compañías los datos son de sus activos más valiosos, no los están usando para nada: "No están conscientes de esto. Simplemente están juntando información en computadoras, y no se integra en sus comunicaciones. Esto cambiará cuando entiendan lo valiosa que es esta información".

"Eso es el corazón de lo que hacemos. Somos una compañía de tecnología, y es ahí donde están nuestros valores: en la innovación".

Los ejemplos de compañías que compran y venden datos van desde las empresas tecnológicas hasta las industriales. Por ejemplo, Microsoft está pagando cerca de 26 mil millones de dólares a LinkedIn a cambio de su base de datos con los perfiles personales y conexiones laborales de alrededor de 400 millones de personas. Por otro lado, General Electric está desarrollando motores con sensores generadores de datos para mejorar el funcionamiento de los motores de sus jets y otras máquinas.

De hecho, muchos afirman que aunque Cambridge Analytica participó en la campaña de Trump y en el Brexit, no fue realmente clave para ganar ninguna de las elecciones, y que las declaraciones públicas de Nix no son más que una herramienta de publicidad para su empresa. Le pregunto a Alexander sobre la efectividad de los métodos y las campañas de Cambridge Analytica:

"En algunas elecciones podemos llegar y solo agregar un componente. Pero de las elecciones que podemos medir, desde el año pasado hemos hecho 32 elecciones en las que trabajamos por completo, que hicimos todo, desde investigación, encuestas, datos, campañas, eventos, folletos… y de esas 32 solo perdimos una. En las demás es difícil asumir el éxito o el fracaso".

Aun así, diferentes analistas concuerdan es que Nix y Cambridge Analytica fueron eficientes al momento de identificar a los votantes de Trump, así como a un grupo demográfico que compaginaba con los ideales del candidato pero que estaban renuentes a votar para después convencerlos de hacerlo con los mensajes apropiados; algo que de acuerdo con encuestadores y analistas fue decisivo tanto en el Brexit como en las elecciones estadunidenses.

"Me gustaría pensar que podemos agregar cierto valor a las campañas en México. Pero no soy tan arrogante para asumir que sin nosotros no pueden ganar", me dice. "Las elecciones son cosas muy complejas. Esperamos que si podemos encontrar un 3, 4 o 5 por ciento del voto que de otra manera no podrían conseguir las campañas, eso podría significar la diferencia entre una victoria y un fracaso".

La empresa también ha sido acusada numerosas veces de utilizar información de Facebook, e incluso de copiar el modelo desarrollado por Michal Kosinski, un científico de datos de la Universidad de Cambridge que desarrolló un modelo para empatar las personalidades de las personas con sus likes en Facebook. Sin embargo, tanto Nix como los voceros de la empresa aseguran que el modelo de CA es propio y que no se utilizan datos de esta red social.

"Ninguno de estos Data Points que usamos son particularmente intrusivos; no es información sensible sobre salud o finanzas. Muchos de los datos que están en el dominio público están ahí porque la gente los puso ahí. El hecho de que tu decidas publicar toda tu vida en internet y compartirla con tus amigos, esa es tu decisión. Nadie te obliga a hacerlo", me dice Nix. "Si quieres vivir una vida privada, no uses redes sociales, y restringe la manera en que interactúas con las compañías que recolectan grandes cantidades de datos. Cuando la privacidad de datos se vuelve una preocupación es cuando estos datos se usan sin su consentimiento. Ese es el problema".

Durante nuestra conversación, Nix me repite en más de una ocasión que lo que realiza Cambridge Analytica no es siniestro, sino una herramienta más para comunicar mensajes de una manera efectiva. De hecho, para Nix, la comunicación de masas como la conocemos está cerca de su fin. Para él, "la siguiente generación crecerá en un mundo de comunicación en donde será normal que los anuncios y las comunicaciones sean dirigidos si no a un nivel individual, sí en un nivel de pequeños grupos".

De acuerdo con Alexander, cada que una nueva tecnología llega, siempre hay un periodo de adopción y de entendimiento; después viene la regulación y finalmente la aplicación. Me dice que con los macrodatos, las personas siguen entendiendo y adoptando esta tecnología. Después vendrán las regulaciones y luego la ejecución. "Mientras se haga de la manera correcta y no demasiado agresivo, de manera que la industria pueda desarrollarse y proteja a los usuarios en ella, esto puede ser muy poderoso para llevarnos al futuro".

A pesar de estar en una etapa temprana, Nix me dice que probablemente las personas sean conscientes de que sus datos están disponibles para ser utilizados por empresas externas. "Es ingenuo creer que las personas no se dan cuenta de esto. Las personas saben. No todos, obviamente. Pero la mayoría de las personas saben que cuando usan una membresía de supermercado, la mercancía que compran se registra".

Pero a pesar de que las personas sepan que sus datos están siendo utilizados, en la mayoría de los casos los usuarios no saben plenamente para qué están siendo utilizados y hasta qué punto. De acuerdo con Alexander, el Big Data te permite dibujar una imagen bastante completa sobre la vida de un individuo, pero no le va a decir a un individuo necesariamente algo que no sepa de sí mismo.

Sin embargo, los macrodatos podrían identificar deseos y necesidades de los que ni si quiera el usuario es consciente. La idea del inconsciente digital plantea que aunque nosotros no sepamos muchas veces por qué tenemos una u otra necesidad, es posible predecirlas con Big Data. Como ejemplo, el filósofo Byung-Chul Han señala el caso de una mujer embarazada: la necesidad o deseo de un producto específico en una determinada semana de embarazo es una correlación inconsciente. De la misma manera, pero digital, los macrodatos podrían hacer explícita la relación entre variables de las que no somos conscientes. 

Para Nix, esto no es nada extraordinario: "Ciertamente permite a los científicos de datos hacer hipótesis sobre las audiencias basados en puntos de datos", me responde al preguntarle si es posible predecir el comportamiento de las personas con segmantación sicográfica. "Si te gusta verlo de esta manera, puedes unir los puntos y usar eso para manejar la comunicación de productos y servicios. Pero eso no es diferente a un buen algoritmo usado por Amazon o cualquier sitio de comercio".

Mientras la recolección y el tratamiento de datos crece exponencialmente, el aprendizaje automático (Machine Learning) hace que las hipótesis predictivas sean cada vez más precisas. De hecho, Alexander me dice que las futuras generaciones van a crecer con esto. El uso de sus datos será parte de su vida; lo verán como algo normal. Y agrega que esto no tiene por qué ser negativo: "Las personas se darán cuenta que todos compartimos nuestros datos; es un ambiente mucho más abierto y transparente".

Según el CEO de Cambridge Analytica, todos nos daremos poco a poco cuenta de qué tan poderosos son nuestros datos. Según él, las personas se volverán más conscientes del valor de estos y, como consecuencia, en lugar de solo dar nuestros datos, lo que ocurrirá —aunque no sabe exactamente cómo se va a manifestar— es que se va a llegar a arreglos en donde vamos a dar nuestros datos a cambio de algo. En lugar de solo decir "sí acepto" y regalar todos estos datos, será "sí acepto, pero bajo estas condiciones".

"Las tecnologías están cambiando, pero el mundo está cambiando. Esta es una ciencia, pero estamos hablado de comportamiento humano", concluye Alexander. "Me gusta pensar que los humanos son un poco más individuales como para que ninguna predicción pueda ser 100 por ciento precisa".