Las próximas elecciones federales canadienses una vez más plantean el espectro de la interferencia y la interrupción a través del uso indebido y el abuso de los datos personales.

Este es un problema de vigilancia, porque como expertos que estudian la vigilancia, sabemos que las empresas de consultoría política están recopilando, analizar y utilizar datos para influir poderosamente en las poblaciones que, en general, desconocen cómo se procesan sus datos. La opacidad y la complejidad son características comunes de los problemas de vigilancia contemporáneos.

Estas preguntas han llamado la atención del público mundial como resultado de los escándalos de Cambridge Analytica y Facebook.

La ahora desaparecida Cambridge Analytica se ha convertido en un símbolo de todo lo intrusivo y manipulador de las elecciones basadas en datos.

Sin embargo, Los datos y el análisis de datos han jugado un papel en las elecciones durante años. Todas las campañas modernas en todas las democracias usan datos, incluso si son simplemente datos de encuestas.

Pero las plataformas masivas de gestión de relaciones con los votantes de hoy en día utilizan prácticas de campañas digitales que aprovechan el poder de las redes sociales, aplicaciones móviles, geo-focalización e inteligencia artificial para llevarlo a otro nivel.

Un taller reciente organizado a través del proyecto Big Data Surveillance y organizado por la Oficina del Comisionado de Información y Privacidad de Columbia Británica, reunió a académicos internacionales, defensores y reguladores de la sociedad civil para hacer balance tras el escándalo de Cambridge Analytica.

¿Cómo podemos comprender la naturaleza y los efectos de las elecciones basadas en datos en diferentes países? ¿Qué cuestiones impondrán impuestos a nuestros reguladores en los próximos años?

Mitos versus realidades

Las campañas digitales y el aprovechamiento del poder de Big Data se han considerado durante mucho tiempo una clave para el éxito electoral en los Estados Unidos y cada vez más en otros países.

Los políticos de todo el mundo creen ahora que pueden ganar elecciones si tienen mejores, datos más precisos y refinados sobre el electorado.

En una etapa, Cambridge Analytica afirmó tener alrededor de 5, 000 puntos de datos diferentes sobre el electorado estadounidense. No estaban solos. La industria de análisis de votantes en EE. UU., Incluidas empresas como Catalist, i360 y HaystaqDNA:presume de un extraordinario volumen de datos personales bajo su control. Los datos son gratuitos y se compran, y de fuentes públicas y comerciales.

Un informe reciente del colectivo Tactical Tech en Alemania documenta la gama de empresas, consultorías, agencias y empresas de marketing, desde startups locales hasta estrategas globales, que se dirigen agresivamente a partidos y campañas en todo el espectro político. Los datos se utilizan como un activo, como inteligencia y como influencia.

Al mismo tiempo, se exagera el poder de las elecciones basadas en datos. La evidencia sobre cómo y si Big Data realmente gana elecciones es difícil de determinar empíricamente. La investigación realizada por la experta en comunicaciones de EE. UU. Jessica Baldwin-Philippi sugiere que las estrategias de campaña basadas en datos son mucho más efectivas para movilizar adherentes y donantes que para persuadir a los votantes. El énfasis en el tamaño y la escala a menudo se combina como afirmaciones de eficacia.

Estados Unidos contra el resto

Generalmente, El análisis de votantes ha sido pionero en los EE. UU. y se ha exportado a otros países democráticos. Un ejemplo reciente sorprendente es el uso pernicioso de WhatsApp en Brasil para la propagación de racistas, Mensajes misóginos y homofóbicos de la campaña de Jair Bolsonaro cuando se postuló con éxito para la presidencia.

En otros países, el campo de la analítica de votantes enfrenta limitaciones que moderan y tal vez tuercen su impacto.

Estos incluyen restricciones de financiamiento de campañas, diferentes sistemas de partidos y electorales y muchas leyes electorales y normas de protección de datos diferentes.

¿Cómo pueden los trabajadores y voluntarios de los partidos políticos locales navegar por el terreno? especialmente cuando los métodos reales y los supuestos impactos del análisis de votantes son tan poco claros?

Ningún partido político quiere parecer anticuado en sus métodos o quedarse atrás de sus rivales por no reconocer los supuestos beneficios del análisis de datos para el éxito.

Pero como investigadores, sabemos muy poco sobre cómo las campañas basadas en datos interactúan con diferentes prácticas institucionales y culturales. Tampoco sabemos cómo los profesionales y voluntarios evalúan los datos a nivel local y central de campañas en todo el mundo.

También está claro que las principales plataformas de Google y Facebook funcionan de manera diferente en diferentes países. El profesor de periodismo y medios de la Universidad de Carolina del Norte, Daniel Kreiss, compara a Google y Facebook como "infraestructuras democráticas" en términos de los servicios ofrecidos.

Incluso las plataformas que afirman ser no ideológicas, como el destacado rastreador de votantes Nationbuilder, son apenas apolíticos, como ha demostrado Fenwick McKelvey de la Universidad de Concordia. Los algoritmos de Google también demuestran los sesgos políticos inherentes integrados en sus funciones de búsqueda.

Nuevas prácticas versus leyes anticuadas

Las leyes obsoletas gobiernan la industria del análisis de votantes y las campañas digitales. Estos incluyen leyes electorales que controlan la circulación de listas, y leyes de protección de datos que, hasta hace poco, no se han utilizado para regular la captura, uso y difusión de datos personales por campañas políticas.

Leyes de protección de datos, como el Reglamento general de protección de datos (GDPR) de la Unión Europea, Restringir la captura y procesamiento de datos personales sensibles sobre opiniones políticas.

Pero los problemas no solo involucran la privacidad y la intrusión, sino que también incluyen la gobernanza de datos, libertad de expresión, desinformación y democracia en sí. Las elecciones basadas en datos requieren un nuevo pensamiento sobre el equilibrio entre el interés democrático de un público informado y movilizado por un lado y los peligros de una vigilancia excesiva de los votantes por el otro.

Transparencia versus secreto

Un problema clave relacionado, no se limita a las elecciones basadas en datos, sino que las ilustran claramente, es la cuestión de la transparencia.

Existe una división entre lo poco que se sabe públicamente sobre lo que realmente sucede en las empresas de plataformas que crean redes en línea, como Facebook o Twitter, y lo que argumentan los partidarios de las prácticas democráticas adecuadas debe conocerse.

Después de todo, cuando se trata de elecciones, el intercambio abierto de información relevante es fundamental. Las plataformas de gestión de votantes como Cambridge Analytica son intrínsecamente secretas, tanto sobre sus pagadores políticos como sobre sus prácticas reales. Pocos saben quién paga los anuncios políticos, por ejemplo.

Los que se postulan y participan en las elecciones, por otra parte, Tener un interés vital en la transparencia de todas las partes como requisito previo para la rendición de cuentas. Dado que el uso de datos para influir en los resultados electorales es fundamentalmente opaco, la tensión es palpable.

Por lo tanto, es difícil saber qué sucede realmente dentro de las campañas electorales basadas en datos.

El profesor de la Universidad de Wisconsin, Young Mie Kim, dirige un proyecto de medios sigiloso:un aplicación de seguimiento de anuncios digitales en tiempo real que permite a los investigadores rastrear a los patrocinadores de campañas políticas en los EE. UU., identificar fuentes sospechosas y evaluar los patrones de selección de votantes.

Los funcionarios responsables de la conducción de las elecciones deben prestar mucha atención a este tipo de información en Canadá a medida que se acercan las elecciones federales y en todo el mundo.

Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.