Los tratos que se han revelado entre Cambridge Analytica y Facebook tienen todas las trampas de un thriller de Hollywood:un director ejecutivo al estilo de un villano de Bond, un multimillonario solitario, un denunciante ingenuo y conflictivo, un científico de datos hipster convertido en político, un académico con una ética aparentemente cuestionable, y por supuesto un presidente triunfante y su influyente familia.

Gran parte de la discusión se ha centrado en cómo Cambridge Analytica pudo obtener datos sobre más de 50 millones de usuarios de Facebook, y cómo supuestamente no pudo eliminar estos datos cuando se le pidió que lo hiciera. Pero también está la cuestión de lo que Cambridge Analytica hizo realmente con los datos. De hecho, el enfoque de la empresa de procesamiento de datos representa un cambio radical en la forma en que la analítica se puede utilizar hoy como una herramienta para generar conocimientos y para ejercer influencia.

Por ejemplo, Los encuestadores han utilizado durante mucho tiempo la segmentación para apuntar a grupos particulares de votantes, por ejemplo, mediante la categorización de las audiencias por género, la edad, ingreso, educación y tamaño de la familia. Los segmentos también se pueden crear en torno a la afiliación política o las preferencias de compra. La máquina de análisis de datos que utilizó la candidata presidencial Hillary Clinton en su campaña de 2016, llamada Ada en honor al matemático del siglo XIX y pionero de la computación, utilizó técnicas de segmentación de vanguardia para apuntar a grupos de votantes elegibles de la misma manera que Barack. Obama lo había hecho cuatro años antes.

Cambridge Analytica fue contratada para la campaña de Trump y proporcionó un arma completamente nueva para la máquina electoral. Si bien también utilizó segmentos demográficos para identificar grupos de votantes, como lo había hecho la campaña de Clinton, Cambridge Analytica también se segmentó utilizando psicografía. Como definiciones de clase, educación, empleo, edad y así sucesivamente, los datos demográficos son informativos. La psicografía es conductual, un medio para segmentar por personalidad.

Esto tiene mucho sentido. Es obvio que dos personas con el mismo perfil demográfico (por ejemplo, blanco, de edad mediana, empleado, hombres casados) pueden tener personalidades y opiniones marcadamente diferentes. También sabemos que adaptar un mensaje a la personalidad de una persona, ya sea abierta, introvertido, discutidor, y así sucesivamente, es muy útil para ayudar a transmitir ese mensaje.

Entender mejor a las personas

Tradicionalmente, ha habido dos rutas para determinar la personalidad de alguien. Puede llegar a conocerlos muy bien, generalmente durante un tiempo prolongado. O puede hacer que tomen una prueba de personalidad y pedirles que la compartan con usted. Ninguno de estos métodos está abierto de manera realista a los encuestadores. Cambridge Analytica encontró una tercera vía, con la ayuda de dos académicos de la Universidad de Cambridge.

El primero, Aleksandr Kogan, les vendió acceso a 270, 000 pruebas de personalidad completadas por los usuarios de Facebook a través de una aplicación en línea que había creado con fines de investigación. Proporcionar los datos a Cambridge Analytica fue, parece, contra el código de conducta interno de Facebook, pero solo ahora, en marzo de 2018, Facebook ha prohibido a Kogan en la plataforma. Además, Los datos de Kogan también vinieron con una ventaja:supuestamente había recopilado datos de Facebook de los amigos de los examinados y, a una media de 200 amigos por persona, eso sumaba unos 50 millones de personas.

Sin embargo, no todas estas 50 millones de personas se habían sometido a pruebas de personalidad. Aquí es donde el segundo académico de Cambridge, Michal Kosinski, Kosinski, de quien se dice que cree que la micro focalización basada en datos en línea podría fortalecer la democracia, había descubierto una manera de aplicar ingeniería inversa a un perfil de personalidad a partir de la actividad de Facebook, como los me gusta. Ya sea que elijas que te gusten las imágenes de las puestas de sol, los cachorros o las personas aparentemente dicen mucho sobre tu personalidad. Mucho, De hecho, que sobre la base de 300 me gusta, El modelo de Kosinski puede predecir el perfil de personalidad de alguien con la misma precisión que un cónyuge.

Kogan desarrolló las ideas de Kosinksi, los mejoró, y llegar a un acuerdo con Cambridge Analytica. Armado con esta recompensa, y combinado con datos adicionales obtenidos de otros lugares, Cambridge Analytica construyó perfiles de personalidad para más de 100 millones de votantes estadounidenses registrados. Se afirma que la empresa utilizó estos perfiles para publicidad dirigida.

Imagine, por ejemplo, que podría identificar un segmento de votantes con alto nivel de conciencia y neuroticismo, y otro segmento que es alto en extroversión pero bajo en apertura. Claramente, las personas de cada segmento responderían de manera diferente al mismo anuncio político. Pero en Facebook no necesitan ver el mismo anuncio en absoluto:cada uno verá un anuncio personalizado diseñado para obtener la respuesta deseada. si eso es votar por un candidato, no votar por un candidato, o donando fondos.

Cambridge Analytica trabajó arduamente para desarrollar docenas de variaciones de anuncios sobre diferentes temas políticos, como la inmigración, la economía y los derechos de armas, todo adaptado a diferentes perfiles de personalidad. No hay evidencia alguna de que la maquinaria electoral de Clinton tuviera la misma capacidad.

El análisis del comportamiento y la elaboración de perfiles psicográficos llegaron para quedarse, pase lo que pase con Cambridge Analytica, que ha criticado enérgicamente lo que llama "falsas acusaciones en los medios". En cierto modo, industrializa lo que siempre han hecho los buenos vendedores, ajustando su mensaje y entrega a la personalidad de sus clientes. Este enfoque de la campaña electoral, y de hecho del marketing, será el legado final de Cambridge Analytica.

Este artículo se publicó originalmente en The Conversation. Lea el artículo original.