Foto: Archivo Siglo Nuevo
Interpretar de modo apropiado esas aglomeraciones digitales representa ser de los primeros en vislumbrar las tendencias; también significa identificar oportunidades.
Temas frecuentes de la ficción fantástica y científica son predecir el futuro y leer la mente de las personas. Si bien tanto el mañana como los pensamientos de los sujetos de interés se mantienen fuera del alcance de los desarrollos tecnológicos actuales, un objetivo menor, aunque de suma importancia, muestra progresos llamativos.
Se trata de predecir, de uno en uno, lo que harán los seres humanos, asignatura útil si se piensa que puede ayudar a anticipar y prevenir conflictos bélicos armados, o dañina, y este es el lado que se ha dejado ver a últimas fechas, si se aplica a influir, en menoscabo del marco jurídico, en el resultado de una elección.
Esto último ha hecho célebre a la empresa Cambridge Analytics (CA), vehículo operativo de la compañía inglesa Strategic Communication Laboratories (Laboratorios de Comunicación Estratégica), también conocida como SCL Group. La descripción de su negocio incluye realizar análisis de comportamiento y estrategias de comunicación efectiva.
CA se convirtió en un gurú digital luego de su trabajo dentro de la campaña de Donald Trump a la presidencia de Estados Unidos.
En el ramo en que compite Cambridge Analytics se parte de la idea de que en estos tiempos resulta muy difícil predecir quién ganará los comicios en un país sólo con encuestas. Para pronosticar con precisión hay equipos de investigación abocados a desarrollar modelos de análisis de tendencias que contemplan un gran número de variables: desde indicadores económicos como la inflación hasta la calidad democrática del país. La cuestión es aprovechar los modelos de big data, la “inteligencia de datos”, para adelantarse.
La predicción, consideran varias voces dentro de la comunidad científica, es posible si se combinan los rastros digitales debidamente procesados con el machine learning (sistemas que aprenden automáticamente). Los avances en esos ámbitos, se asegura, han revolucionado la forma de extraer conclusiones sobre el modo en que se conducirán las personas.
LECTURA INTELIGENTE
El big data es un gran volumen de datos. No obstante, la cantidad no es el requisito más importante sino lo que hacen con la materia prima las organizaciones: desmenuzar los conjuntos y de esa lectura crítica obtener ideas que provean mejores decisiones y movimientos estratégicos.
No cualquiera puede realizar operaciones con macrodatos. Esto se debe, en primer lugar, a su gran tamaño (abarcan desde 30 terabytes hasta varios petabytes), la masa de información es difícil de “leer”. En tercer lugar viene la velocidad de crecimiento de la mole de aspectos a evaluar, celeridad que dificulta capturar, gestionar, procesar y analizar mediante tecnologías convencionales dentro del tiempo necesario para garantizar alguna utilidad.
Vista de las oficinas de la consultora británica Cambridge Analytica en Londres. Foto: EFE/ Andy Rain
Los promotores del big data afirman que proporciona respuestas a preguntas que las empresas ni siquiera han detectado y que son de suma importancia para su buena marcha. Interpretar de modo apropiado esas aglomeraciones digitales representa ser de los primeros en vislumbrar las tendencias; también significa identificar oportunidades. Lo normal, todavía, es que las empresas tengan problemas para extraer datos reales y de alta calidad.
El desafío más evidente es que poseer una enorme cantidad de información no necesariamente redunda en conseguir un beneficio neto, es decir, en un pronóstico acertado. Se requiere un modelo predictivo eficaz. Los esquemas de lectura deben estar atentos a no hacer caso de elementos que ensucian la sustancia real, por ejemplo, los bots puestos a crear una percepción positiva de un candidato.
Además, el modelo debe ser capaz de adaptarse con rapidez a nuevas exigencias a causa del cambiante comportamiento humano, se debe estar atento a cuándo dejará de funcionar el sistema activo y qué características debe reunir uno nuevo.
ÉXITOS
Si bien el equipo de Cambridge Analytics ayudó a moldear la victoria de Trump, hubo un programa que consiguió algunos titulares porque predijo el triunfo del candidato republicano. Se trata de MogIA, una inteligencia artificial desarrollada por Genic.ai, una empresa emergente de la India.
En la firma explicaron que las encuestas no son fiables porque se valen únicamente de lo que dicen las personas. Su invento, en cambio, analiza el entorno, no atiende a un orden específico de análisis y no tiene por qué descartar alguna pista.
MogIA obtiene millones de datos de todo tipo de plataformas (Google, YouTube, Twitter). El sistema analiza de qué está hablando la gente y cómo influye eso en los resultados. Según su recopilación, Trump dominó en Internet.
La IA publicó sus resultados el 29 de octubre de 2016, diez días antes de la elección.
PAN COMIDO
De acuerdo con los hoy desprestigiados consultores de CA cuando se trata de predecir comportamientos se debe seguir el rastro digital de la persona para elaborar su perfil. Así se sabe si es hombre o mujer, joven o viejo, su nivel socioeconómico, qué come, cuál es su tendencia política, qué le preocupa.
El abanico de acciones digitales es muy variado, abarca la palabra introducida en el buscador, cada página que se abre en la red, las llamadas telefónicas, las aplicaciones descargadas, transacciones con tarjetas de crédito, la geolocalización y más. Todo deja una huella que se integra al historial informático, pleno de detalles impresos en pasta informática para hacer una representación muy completa de los hábitos de cada individuo.
Con la recopilación de masas de datos y un sistema adecuado para interpretarlas, según la polémica CA, sin vínculo con la Universidad de Cambridge, se diseñan esquemas de comunicación comercial y política, por ejemplo, la audiencia es segmentada y se personalizan las campañas para emitir el mensaje más conveniente dirigido a la persona correcta en el momento adecuado.
Construir modelos de persuasión aplicados a audiencias nacionales, según CA, llevó a Trump a la presidencia y a Reino Unido fuera de la Unión Europea.
Entre 2016 y 2017, Cambridge Analytica se hizo cargo de 32 campañas electorales en todo el mundo, sólo perdió una. En la firma consideran que la ciencia y no la creatividad es la mejor herramienta para manejar una campaña de comunicación.
Un manifestante coloca imágenes del consejero delegado de Cambridge Analytica, Alexander Nix, Reino Unido. Foto: EFE/ Facundo Arrizabalaga
CRECER
SCL Group, matriz de CA, se presenta como una empresa que proporciona datos, análisis y estrategia a gobiernos y organizaciones militares. Desde hace 25 años, afirman en la compañía, manejan programas para modificar el comportamiento. Han actuado en más de 60 países.
La firma indica que trabaja con la información que proporcionan los clientes o con la que ella recopila para sus contratantes, incluso en escenarios hostiles. El manejo de datos es la piedra angular de su negocio.
Ofrece extraer valor de la información, desmenuzar conjuntos de datos, segmentar al público y reducir el tiempo y el dinero que se invierte para alcanzar a cada audiencia.
En la sección de proyectos de SCL se informa que llevó a cabo una recopilación de datos en 13 ciudades mexicanas bajo la influencia de cárteles de la droga.
El objetivo del cliente, al que no se identifica, era evaluar el impacto de las políticas estadounidenses y procedimientos relacionados con el tráfico de drogas y la tasa de violencia criminal en los Estados Unidos.
Con el análisis de datos se descubrió que el verdadero impacto fue totalmente contrario a las suposiciones existentes. En lugar de una reducción, los programas traían consigo un incremento de la violencia. El cliente rediseñó sus planes para alinearlos con el objetivo y usó los datos a la hora de justificar su solicitud de recursos.
La escasa información sobre su trabajo en México no permite determinar si los aportes de la firma contribuyeron a la obtención de un objetivo. En un entorno con mayor acceso a las tecnologías de información y comunicación su efectividad es tanto puesta en duda como celebrada.
A pesar del escepticismo en torno a la predicción del comportamiento a través del big data, es una posibilidad que no puede descartarse. Menos cuando empresas como Cambridge Analytica se jactan no sólo de sus capacidades predictivas sino de su capacidad para moldear ese futuro. Para ello les basta, afirman, poner su semilla en el torrente de Internet y mirarlo crecer.
