Algoritmos de Publicidad o Propaganda Política

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Algoritmos de Publicidad o Propaganda Política

FACEBOOK se encuentra en el centro de la crisis epistémica después de 2016. Inmediatamente después de las elecciones, las historias de Craig Silverman en BuzzFeed se centraron en las “noticias falsas” de los fabricantes de clickbaits que obtuvieron más participación en Facebook que los medios de comunicación tradicionales. A mediados de 2017, la voluntad de Facebook de vender publicidad a los operativos rusos y su acogida de una serie de prominentes grupos de títeres rusos lo puso en el banquillo de los acusados. A principios de 2018, la larga historia de Cambridge Analytica, la empresa británica de análisis de datos que había obtenido decenas de millones de perfiles de Facebook con el fin de desarrollar técnicas para manipular a los votantes, se desbordó y se derramó en el regazo de Facebook.

El problema fundamental es que el negocio principal de Facebook es recoger datos altamente refinados sobre sus usuarios y convertirlos en manipulaciones microdirigidas (anuncios, ajustes de noticias) con el objetivo de que sus usuarios quieran, crean o hagan cosas.

Detalles

Los actores que quieren que la gente haga cosas -generalmente para gastar dinero, a veces para votar o protestar- valoran ese servicio. Describir este negocio como “publicidad” o “marketing conductual” en lugar de “manipulación microdirigida” lo hace parecer menos controversial.Si, Pero: Pero incluso si usted piensa que el marketing conductual microconcentrado está bien para separar a la gente de su dinero, las consideraciones normativas son muy diferentes en el contexto de las elecciones democráticas. Esa misma plataforma basada en la manipulación microeconómica utilizada en los votantes amenaza con socavar la posibilidad misma de un sistema de gobierno democrático. Eso es cierto tanto si es utilizada por el gobierno en funciones para manipular a su población como por personas ajenas comprometidas y empeñadas en subvertir la democracia.[rtbs name=”democracia”] Las fábricas de clickbait, los rusos, y Cambridge Analytica se aprovecharon del diseño intencional del sistema de Facebook.Entre las Líneas En esta plataforma se dedica un buen espacio a los rusos en este ámbito (y véase más sobre la infoguerra en la política de propaganda de los rusos hacia el exterior). Y aunque no nos convencen las pruebas de que alguno de estos tres abusadores distintos tuvo un impacto significativo en la elección, el negocio básico de Facebook, cuando se aplica a la comunicación política, presenta una amenaza a largo plazo para la democracia.[rtbs name=”democracia”] Dedicamos una buena parte de otras entradas a abordar cómo al menos la publicidad política puede ser regulada para limitar el potencial abusivo del modelo.

La amenaza básica: Plataformas de Persuasión

Menos de un mes antes del día de las elecciones, dos reporteros de Bloomberg, Joshua Green y Sasha Issenberg, tuvieron acceso al funcionamiento interno de la campaña digital Trump. El contexto, como lo describen, fue que “casi todas las métricas públicas y privadas sugieren que Trump se dirige a una pérdida, posiblemente una épica”. Escribieron su historia antes de la sorpresa de octubre de James Comey, su anuncio de que el FBI reabriría una investigación sobre el uso de Hillary Clinton de un servidor de correo electrónico privado cambió el curso de la elección. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Green e Issenberg siguieron a Brad Parscale, el jefe de la campaña digital de Trump. Parscale fue autorizado a twittear en nombre de Trump, y Green e Issenberg lo describen disparando un mensaje mientras Trump estaba en el escenario en un evento de la campaña: “Crooked @HillaryClinton’s foundation is a CRIMINAL ENTERPRISE”. Es hora de #DrainTheSwamp!”

En octubre de 2016, la campaña de Trump tuvo lo que parecía ser una campaña digital altamente sofisticada que se centró en 13,5 millones de votantes en 16 estados disputados que creían que eran persuadibles. Como Green e Issenberg lo dijeron, la estrategia no era ampliar el electorado sino reducirlo a través de campañas dirigidas a la supresión de votantes. El mensaje de la campaña era explícitamente negativo y se centraba en tres poblaciones objetivo que la campaña de Clinton esperaba ganar por un amplio margen: Afroamericanos, mujeres jóvenes y “liberales blancos idealistas”. La campaña de Trump había buscado durante mucho tiempo desalentar a los partidarios de Bernie Sanders de convertirse en votantes de Clinton y trató de explotar y exacerbar las divisiones en el carácter y la política. [rtbs name=”introduccion-a-la-politica”]Para los partidarios de Sanders, Clinton era débil en política comercial, habiendo intentado enhebrar la aguja entre el apoyo previo a la Asociación Transpacífica y el clima político que se había agriado en los acuerdos de libre comercio. La campaña de Trump también trató de abrir una brecha entre Clinton y los votantes afroamericanos al destacar el uso que Clinton hizo del término “superpredadores” en un discurso de 1996. Trump había tuiteado a principios de agosto “Qué rápido la gente olvida que Crooked Hillary llamó a la juventud afroamericana ‘SUPER PREDADORES’ – ¿Se ha disculpado?”

La pieza central de la campaña digital se llamaba Proyecto Álamo e incluía datos de información de los votantes que se utilizaban para la recaudación de fondos y la publicidad política digital. La base de datos de votantes, que incluía datos proporcionados por el Comité Nacional Republicano (RNC) y Cambridge Analytica, supuestamente tenía de 4.000 a 5.000 puntos de datos sobre 220 millones de estadounidenses. Para el final de la campaña, la plataforma digital había suscitado varios millones de pequeñas donaciones que sumaban más de un cuarto de millón de dólares. Aunque las perspectivas de la campaña Trump no parecían prometedoras a mediados de octubre, la campaña había recorrido un largo camino desde junio de 2016, cuando parecía estar muerta en el agua. [rtbs name=”crisis-del-agua”] En ese momento, la campaña tenía poco o ningún dinero en el banco, un total de 30 empleados en su nómina y prácticamente ningún gasto de publicidad en los estados indecisos2 . Muchos pensaron en ese momento que Trump subcontrataría la campaña al RNC, aunque las relaciones entre el equipo de Trump y el RNC eran tibias en el mejor de los casos. Un mes antes de la convención de julio, Trump había reemplazado al director de campaña Corey Lewandowski por Paul Manafort y había contratado a Parscale para dirigir su campaña digital. Parscale no tenía experiencia en política pero había construido sitios web para los negocios de la familia Trump. Ya sea por necesidad o por diseño, la campaña centró su atención en la campaña digital y asignó los fondos disponibles a la compra de anuncios en Facebook.

Es notable que la campaña Trump fue capaz de hacer girar una campaña competitiva durante los siguientes meses con tan poca experiencia y utilizando un enfoque completamente heterodoxo. Para la campaña digital, la respuesta estaba en Facebook. El gigante de los medios de comunicación social había desarrollado capacidades específicamente adaptadas para convertirlo en una herramienta poderosa, asequible e indispensable para las campañas políticas. Al asociarse con empresas como Acxiom, Facebook permitió que las campañas se dirigieran a los votantes utilizando múltiples fuentes de datos que vinculaban las cuentas de Facebook con las direcciones de correo electrónico, las direcciones postales, los números de teléfono y cualquier número de puntos de datos sobre determinados votantes estadounidenses3 . Esta capacidad se combinó con herramientas -diseñadas en primer lugar para aplicaciones comerciales- para evaluar rápidamente la eficacia de las diferentes alternativas del mismo mensaje para suscitar la participación del público destinatario. Estas pruebas A/B apoyaron la experimentación a gran escala y eliminaron gran parte de las conjeturas de la publicidad. Green e Issenberg informaron que durante la campaña, la campaña Trump creó “100.000 piezas distintas de contenido creativo”.

Pormenores

Las audiencias afroamericanas se acordaron del comentario superpredador de Clinton mientras que los probables partidarios de Sanders se enteraron de cómo el DNC amañó las primarias para Clinton.

Los enfoques de microtargeting de comportamiento ricos en datos para las campañas políticas no son nuevos. Como Politico informó sobre el trabajo de Karl Rove en la campaña de 2004: “La microelectrónica se convirtió en la furia de la campaña de 2004 después de que Rove diera luz verde a un proyecto para utilizar una mayor variedad de bases de datos para identificar potenciales votantes de Bush. La campaña compró datos que le permitieron cruzar afiliaciones religiosas, hábitos de compra y membresías a clubes para desenterrar bolsillos de partidarios de Bush en zonas normalmente hostiles o inescrutables “4. Más importante aún, la campaña presidencial de Obama de 2008 y, en particular, los muy elogiados “nerds” de la campaña de Obama de 2012, utilizaron métodos de datos intensivos para modelar el comportamiento de los votantes y dirigirse a grupos específicos para sus esfuerzos de mensajería y participación5. Clinton contrató a algunos de esos famosos “nerds” para su campaña6 . Y el éxito de los esfuerzos de la campaña de Obama llevó al RNC a invertir en su propia recopilación y análisis de datos para preparar las elecciones de 2014 y 2016. Esos esfuerzos del RNC se complementaron con las importantes inversiones de los hermanos Koch en la minería de datos para identificar a los votantes y probar la eficacia de diversas estrategias de campaña7 y con la inversión de Robert Mercer en Cambridge Analytica.

Las ideas de utilizar las tecnologías de Internet para recopilar datos y de utilizar el mayor número posible de puntos de datos para transmitir un mensaje lo más microdirigido posible no son nuevas.Si, Pero: Pero la dinámica que ha aumentado la eficacia de los grandes análisis de datos en general también estaba en juego aquí: La huella masiva de Facebook; el aumento de la capacidad de almacenamiento y procesamiento para permitir que las principales plataformas perfeccionen y amplíen el análisis de datos; y el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para extraer el significado de conjuntos de datos cada vez más grandes. Y Facebook se ha labrado una posición única y poderosa en el mundo de las campañas políticas. La compañía no sólo proporciona acceso a herramientas que aprovechan los datos de grano fino sobre decenas de millones de estadounidenses, sino que, como demostraron Daniel Kreiss y Shannon McGregor, Facebook se ofreció a integrar a los representantes de la compañía en las campañas para trabajar codo con codo con el personal de la campaña9: “Siempre me pregunto por qué la gente en la política actúa como si estas cosas fueran tan místicas. Es la misma mierda que usamos en los comerciales, sólo que tiene nombres más elegantes”.10 En una entrevista de “60 Minutos” en la CBS después de la campaña, Parscale le dijo a los televidentes, “Entendí desde el principio que Facebook era la forma en que Donald Trump iba a ganar. Twitter es la forma en que le hablaba a la gente (se puede analizar algunas de estas cuestiones en la presente plataforma online de ciencias sociales y humanidades). Facebook iba a ser la forma en que ganaría”. Los partidarios de Trump usaron principalmente alguna combinación de Fox News, televisión y radio hablada como sus medios principales, y la candidatura de Trump se benefició de una extraordinaria cantidad de cobertura de los medios principales que tenía un valor estimado en los miles de millones de dólares.11 Pero no hay razón para dudar de la afirmación de Parscale de que Facebook fue la sangre vital de la campaña digital de Trump, y más importante, el foco de una mayoría de los gastos de la campaña general.

En un artículo publicado en el New York Times justo después de la reelección de Obama en noviembre de 2012, Zeynep Tufekci dio la primera voz de alarma sobre los inconvenientes de las grandes campañas políticas alimentadas por datos12 . La primera preocupación es que las campañas lleven la “persuasión a un ámbito privado e invisible” en el que los oponentes y los vigilantes no tienen capacidad de respuesta. La segunda preocupación es que la ciencia de la persuasión está mejorando y la capacidad de manipular a los votantes a través del ámbito digital se ha incrementado, lo que ofrece un avance para influir en los votantes a través de la emoción y los prejuicios irracionales.Entre las Líneas En 2014, Tufekci siguió con una crítica académica ampliada de la “política computacional” que convierte “la comunicación política en una transacción cada vez más personalizada y privada y, por lo tanto, remodela fundamentalmente la esfera pública, ante todo haciéndola cada vez menos pública… “13 Muchas de las preocupaciones que articuló luego se manifestaron con fuerza durante la campaña de 2016, en particular la aplicación de la microelectrónica en combinación con la política del silbato de perro y el alarmismo que desgarró las profundas divisiones sociales en los Estados Unidos. La infraestructura para la recolección de datos sobre el comportamiento en línea continúa avanzando mediante la vinculación de los datos recogidos en una serie de diferentes servicios y plataformas. Dipayan Ghosh y Ben Scott describen en detalle las numerosas capas y técnicas utilizadas para recopilar, agregar y utilizar los datos de los usuarios para llevar a cabo la propaganda en Internet.14 La gama de enfoques que describen se desarrollaron teniendo en cuenta las aplicaciones comerciales y el dinero de la publicidad y se reutilizaron con fines políticos. Dicen: “El simple hecho de que las campañas de desinformación y las campañas publicitarias legítimas son efectivamente indistinguibles en las principales plataformas de Internet es el centro de nuestro desafío”.

El estudio más extenso publicado hasta la fecha sobre la publicidad política micro orientada de Facebook fue hecho por un equipo dirigido por Young Mie Kim de la Universidad de Wisconsin. Kim y sus colaboradores reclutaron una muestra representativa a nivel nacional de alrededor de 9.500 sujetos para instalar una extensión del navegador que recogió datos sobre los anuncios que habían sido servidos en las seis semanas previas a las elecciones de 2016. Analizaron los aproximadamente cinco millones de anuncios que sus sujetos habían sido servidos, de los cuales alrededor de 1,6 millones eran anuncios políticos. Encontraron que alrededor del 11 por ciento de los anuncios eran de “grupos sospechosos”, es decir, grupos prohibidos por Facebook, sin contenido después del día de las elecciones, o sin información de perfil. Otro 5,6 por ciento fueron entregados por grupos identificados como operados por los rusos por el Comité de Inteligencia de la Cámara de Representantes. Esto es claramente un límite inferior en la prevalencia de la publicidad rusa en Facebook. El 20 por ciento de los anuncios eran de “astroturf” o de grupos no registrados, y otro 20 por ciento eran de organizaciones sin fines de lucro legítimas que no se habían reportado a la Comisión Federal de Elecciones (FEC) como un comité de acción política (PAC) o cualquier otra actividad electoral o gastos independientes (los anuncios eran anuncios de emisión- anuncios que apoyan un tema, no explícitamente un candidato- por lo que no era necesario reportarlo). Sólo alrededor del 11 por ciento eran de grupos realmente registrados en la FEC, y otro 5 por ciento eran de varios sitios de noticias cuestionables. La categoría más grande de anuncios, un poco más de un cuarto, eran “otros”: cebo de clic sensacionalista y enlaces a generadores de meme. Al examinar quiénes eran los destinatarios de estos anuncios, Kim y sus coautores descubrieron que los anuncios se dirigían a los estados que son campos de batalla, y quizás el hallazgo más preocupante fue que los hogares que ganaban menos de 40.000 dólares eran los más afectados por los anuncios que se centraban en la inmigración y el conflicto racial.

Puntualización

Sin embargo, el estudio no informó sobre la microdefinición a nivel individual, en contraposición con la definición de objetivos geográficos o demográficos más amplios.

El trabajo de Tufekci y el de Ghosh y Scott sugieren que el análisis de datos a gran escala hará que el microenfoque sea mucho más efectivo de lo que es ahora. Dado que las manipulaciones se producirán a nivel del usuario individual, las campañas podrán afinar los mensajes, incluidos los destinados a provocar miedo y odio o a intimidar a los votantes para que no acudan a las urnas, sin la relativa moderación que impone el escrutinio público. El estudio de Kim sugiere que disponemos de un poco de tiempo para abordar la preocupación, pero que la solución del problema sólo para el electoralismo formal explícito no resolverá el problema mucho más generalizado de los “anuncios oscuros”, es decir, los anuncios que sólo son vistos por sus destinatarios previstos y, por lo tanto, no están disponibles para el escrutinio público, y el dinero oscuro, la financiación (o financiamiento) política cuyas fuentes no se revelan. De hecho, el principal hallazgo es que Facebook facilita y abarata el aprovechamiento de las técnicas de microenfoque incluso por parte de grupos informales poco sofisticados. Es precisamente por esta amenaza a largo plazo que parte de la literatura especializada en este ámbito hace hincapié en la importancia de los requisitos de divulgación y, más aún, en la creación de un registro público exhaustivo de todos los anuncios, electoralistas y de emisión de anuncios, de manera que sean accesibles a terceros para una vigilancia y exposición continuas.

El alma política y los trucos sucios

La preocupación por el papel de los perfiles psicológicos en la persuasión política llegó a los titulares en 2018 por las tácticas y el papel de Cambridge Analytica. Cambridge Analytica fue fundada a finales de 2013 por Robert Mercer y Steve Bannon. Como filial de SCL, una empresa británica de comunicaciones estratégicas, Cambridge Analytica fue creada para utilizar técnicas de análisis de datos de vanguardia para proporcionar información sobre las audiencias para informar la comunicación pública y los esfuerzos de persuasión. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). La inversión proporcionó a Mercer y Bannon una entidad clave en el juego de las comunicaciones e influencias políticas. La empresa ha participado en campañas políticas en todo el mundo y con frecuencia ha promocionado sus técnicas de elaboración de perfiles psicológicos “especiales”, destinadas a descubrir inclinaciones políticas de los votantes que de otro modo no serían aparentes, tal vez ni siquiera para los propios votantes, y a ofrecer orientación sobre la forma en que se podría persuadir más eficazmente a esos votantes tocando determinados acordes emocionales profundamente arraigados. La compañía derivó esta técnica de la investigación en la Universidad de Cambridge. Los investigadores que llevaron a cabo la investigación académica subyacente (pero que no estaban asociados con Cambridge Analytica), Michal Kosinski, David Stillwell y Thore Graepel, combinaron encuestas de personalidad con datos de Facebook para mostrar que “los registros digitales de comportamiento, Facebook Likes, pueden utilizarse para predecir de forma automática y precisa una serie de atributos personales muy sensibles, entre ellos: orientación sexual, origen étnico, puntos de vista religiosos y políticos, rasgos de personalidad, inteligencia, felicidad, uso de sustancias adictivas, separación de los padres, edad y género”. ” Después de que Cambridge Analytica no lograra convencer a estos investigadores de trabajar con ellos, la compañía contrató a Alexander Kogan para replicar su metodología. Kogan creó una aplicación de Facebook, reclutó a los participantes de “Mechanical Turk” para que hicieran una encuesta y descargaran una aplicación que recogía sus datos de Facebook y los datos de su red de amigos. Esto presumiblemente les permitió mapear los rasgos de personalidad contra el comportamiento en Facebook, por ejemplo, lo que a la gente “le gustaba”, lo que luego les permitiría hacer inferencias de personalidad similares sobre cualquier usuario de Facebook, y ahora tenían datos sobre 87 millones de usuarios de Facebook.

Después de las elecciones de noviembre de 2016, Cambridge Analytica tomó con entusiasmo el crédito por el “papel fundamental” que desempeñaron en el inesperado éxito de la campaña Trump. Parscale ofreció una narrativa diferente que restó importancia al papel de Cambridge Analytica y reservó más crédito para el equipo digital de Trump. Muchos observadores expresaron un gran escepticismo sobre la publicidad de la psicometría que Cambridge Analytica estaba vendiendo16, algunos se refirieron al producto como aceite de serpiente17 .

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Sin embargo, según se informa, la empresa contribuyó a la campaña Trump de otras maneras, suministrando datos, coordinando los gastos de publicidad y proporcionando asesoramiento estratégico.

La saga de Cambridge Analytica dio un giro descendente en marzo de 2018. Un ex empleado y denunciante de irregularidades, Chris Wylie, reveló que Cambridge Analytica había recopilado datos de Facebook con falsos pretextos, obligando a Facebook a reconocer públicamente esta cuestión, y no había eliminado los datos cuando se le pidió que lo hiciera. Una revelación más perjudicial se produjo cuando los ejecutivos de la empresa, incluido el Director General Alexander Nix, fueron grabados por un equipo de investigación del Canal 4 de noticias de Gran Bretaña que afirmaba haber atrapado a políticos utilizando sobornos y trabajadores sexuales18 : “Sólo pones información en el torrente sanguíneo de Internet, y luego la ves crecer, le das un pequeño empujón de vez en cuando, con el tiempo para ver cómo toma forma.” Esto se hizo, dijo, de una manera que es “inatribuible, imposible de rastrear”.Entre las Líneas En la conversación grabada, el equipo de analistas de Cambridge también se atribuyó el mérito de haber elaborado la campaña “derrota a Hillary la torcida”, y Nix informó que proporcionaron para la campaña de Trump “toda la investigación, todos los datos, todos los análisis, todos los objetivos, hicimos toda la campaña digital, la campaña de televisión, y nuestros datos informaron toda la estrategia”.Entre las Líneas En mayo de 2018, la compañía cerró sin haber demostrado nunca la efectividad de su enfoque de perfil de comportamiento.

Una pregunta clave pendiente es cuán persuasivas son las herramientas de microtargeting basadas en el uso de los medios sociales. Esta puede parecer una pregunta tonta dado todo el dinero gastado en publicidad online y el valor que la bolsa de valores le da al potencial de marketing basado en datos. Pero, de hecho, es notable la poca evidencia creíble que existe de que la publicidad política dirigida basada en el uso de medios sociales funcione mejor que las técnicas que ya existían hace 15 años o incluso más.

La mejor evidencia científica disponible públicamente de que los datos psicográficos basados en Facebook son eficaces y, de hecho, posiblemente más eficaces que las técnicas de comercialización (vender lo que se produce; véase la comercialización, por ejemplo, de productos) o/y, en muchos casos, marketing, o mercadotecnia (como actividades empresariales que tratan de anticiparse a los requerimientos de su cliente; producir lo que se vende) existentes, proviene de un par de artículos escritos por dos de los autores originales del artículo de 2013 que utilizan datos de Facebook para identificar rasgos de personalidad, Kosinski y Stillwell, junto con otros colaboradores.Entre las Líneas En 2015 publicaron un artículo que mostraba que la predicción de la personalidad por parte de la máquina era más precisa que la predicción humana20 .Entre las Líneas En 2017, publicaron un artículo que mostraba que la publicidad diseñada para ajustarse al atributo de personalidad del receptor (por ejemplo, dar a un extrovertido y a un introvertido un tenor y un marco diferentes para avanzar el mismo producto o propósito) funcionó mejor para las personas que poseen ese atributo que la publicidad diseñada para personas con su opuesto (es decir, mostrar a un introvertido un anuncio diseñado para un extrovertido; o mostrar a una persona con poca franqueza y un anuncio diseñado para encajar a una persona con un alto nivel de esa medida)21.Entre las Líneas En primer lugar, aunque el documento de 2015 mostró que las máquinas podían predecir los rasgos de personalidad mejor que las personas, sólo podían hacerlo ligeramente mejor, y tanto los humanos como las máquinas hicieron un toque peor o un toque mejor que el lanzamiento de una moneda.Entre las Líneas En segundo lugar, el documento de 2017 es la evidencia publicada más fuerte que apoya la idea de que los rasgos de personalidad predichos por el uso de Facebook pueden ser usados para diseñar publicidad que afecta el comportamiento y, de hecho, que mejora las técnicas de marketing existentes.

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

Los tamaños del efecto en este estudio de 2017, sin embargo, sugieren que las preocupaciones sobre el impacto de Cambridge Analytica son probablemente exageradas. El documento de 2017 informó sobre los resultados de tres experimentos. El primer experimento emparejó el tipo de anuncio con el tipo de personalidad y no cambió significativamente las tasas de clics.Entre las Líneas En promedio, aumentó la compra real entre los que hicieron clic hasta 1,54 veces. Para tener una idea del orden del efecto, en ese experimento ejecutaron la manipulación en más de tres millones de personas y lograron 390 compras individuales, incluidas las compras de personas en las que la manipulación no funcionó como se esperaba. El segundo experimento se centró en la apertura. Mostró un efecto en los usuarios de baja apertura, pero no en los usuarios de alta apertura, y tuvo algún efecto en el click-through y la conversión, pero nuevamente, logró 500 instalaciones de aplicaciones de más de 84.000 manipulaciones. La tasa de conversión mucho más alta se debe probablemente al hecho de que la instalación de la aplicación era gratuita. La votación, en este sentido, es más probable que sea similar al pago de dinero que a la instalación de una aplicación gratuita. La tercera campaña comparó el mensaje de marketing estándar de una empresa con un mensaje de ajuste de la personalidad. El anuncio con información sobre la personalidad mejoró la tasa de conversión de 0,32 por ciento a 0,37 por ciento, un aumento del 0,05 por ciento, es decir, por cada 10.000 personas que estuvieron expuestas al anuncio, 5 personas más instalaron la aplicación usando la publicidad con información psicográfica de lo que se hubiera predicho que se instalaría después de ver la publicidad estándar que la compañía ya estaba usando.Entre las Líneas En un estado como Pensilvania, que vio un poco más de 6,1 millones de votantes en 2016, si se identificaba correctamente la personalidad de cada votante (y recuerde que el documento de 2015 sugería un nivel de precisión de entre el 50 y el 60 por ciento), y cada rasgo de personalidad era tan eficaz como el rasgo de personalidad más eficazmente manipulado, y se llegaba a cada votante potencial, y se obtenía este nivel de mejora, se podían desplazar unos 3.000 votos más que con las técnicas estándar (suponiendo que la publicidad política pre-Facebook psicográfica y los datos psicográficos de comercialización (vender lo que se produce; véase la comercialización, por ejemplo, de productos) o/y, en muchos casos, marketing, o mercadotecnia (como actividades empresariales que tratan de anticiparse a los requerimientos de su cliente; producir lo que se vende) anteriores a Facebook son aproximadamente equivalentes en eficacia). Trump venció a Clinton en Pennsylvania por unos 44.000 votos. Si, más plausiblemente, el tamaño del efecto fuera como el efecto que los investigadores vieron cuando realmente pidieron a la gente que comprara algo, el efecto sería de unos pocos cientos de votos en todo el estado.

Incluso esta baja estimación exagera enormemente el probable impacto. Recordemos que la precisión de la identificación de la personalidad de los usuarios debería reducir el efecto a la mitad. Peor aún, se ha demostrado, en un estudio sobre el efecto de la captación en Wisconsin en las elecciones de 2008, que los llamamientos selectivos mal identificados desvían realmente a los votantes mal identificados y que no quieren ser contactados, y los vuelven en contra de un candidato22 .Entre las Líneas En términos más generales, no todo el mundo utiliza Facebook con la suficiente frecuencia como para ser una parte útil de un público objetivo, y deberíamos esperar que la eficacia de una campaña publicitaria microdirigida disminuya a medida que se pasa de los posibles votantes más previsiblemente sensibles a los que son menos claramente identificables a los que en realidad responderán negativamente, creando un límite superior en la eficacia de una campaña muy por debajo del máximo teóricamente alcanzable de la población24 . Todo esto ignora el hecho de que la publicidad se realiza en el contexto de un bombardeo publicitario, respaldado por la prospección puerta a puerta, la banca telefónica y una serie de estrategias de divulgación basadas en una amplia gama de datos previos de la actividad en el mundo real, desde las pautas de votación y las donaciones políticas, hasta las membresías, las listas de correo y otros datos de comercialización (vender lo que se produce; véase la comercialización, por ejemplo, de productos) o/y, en muchos casos, marketing, o mercadotecnia (como actividades empresariales que tratan de anticiparse a los requerimientos de su cliente; producir lo que se vende) transaccional disponibles comercialmente.

No estamos discutiendo que la publicidad psicográfica micro orientada nunca puede funcionar o nunca funcionará. Nada en el registro público disponible excluye que se convierta en el tipo de monstruo publicitario que se exageró en las presentaciones públicas de Nix.Si, Pero: Pero a menos que Cambridge Analytica lograra de alguna manera en el lapso de dos años mejorar enormemente las técnicas desarrolladas por los académicos que inventaron las técnicas sobre las que se fundó la empresa, parece más probable que el anuncio público de Cambridge Analytica exagerara enormemente su papel en la campaña de Trump que que el equipo digital de Trump minimizara drásticamente la contribución de la empresa. También parece exagerado el impacto de las versiones más sofisticadas de psicografía que dieron la alarma.

Lo que está claro es que Facebook fue una herramienta mucho más importante para la campaña y que su funcionalidad de microdestino es considerada por los consultores políticos como una herramienta de campaña potente y ampliamente utilizada. La respuesta pública inicial de Facebook a la historia de Cambridge Analytica destacó el “abuso de confianza” por parte de Cambridge Analytica, el hecho de que la empresa recogiera los datos de millones de usuarios de Facebook sin cumplir los términos de servicio de la empresa.

Puntualización

Sin embargo, desde la perspectiva de una amenaza básica a la democracia, la violación de la privacidad fue significativamente menos importante que el hecho de que Facebook recopile y utilice todos esos datos, y que imponga a sus usuarios condiciones de servicio que ciertamente permiten a la empresa y a sus clientes, si no a personas ajenas a ella como Cambridge Analytica, utilizar los datos con la manipulación que deseen. Por todas las razones que hemos descrito en nuestro escepticismo sobre el impacto de Cambridge Analytica, debemos ser igualmente cautelosos para imputar a Facebook poderes mágicos de persuasión. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto).

Aviso

No obstante, es plausible que la microelectricidad mejore a medida que los algoritmos de identificación de las características personales mejoren; que se dirija más eficazmente sólo a los sujetos más propensos a ser afectados como se desea; y que las campañas de supresión de votantes en los medios sociales en particular puedan poner a un candidato en la cima en campañas muy reñidas. No hay pruebas que confirmen que esto es cierto. El uso de anuncios adaptados para cambiar los corazones y las mentes, y lo que es más importante, el comportamiento de los votantes, sigue siendo principalmente un acto de fe, como la mayoría del resto de la publicidad en línea25 . Como mínimo, sostenemos que se debería exigir a plataformas como Facebook que mantengan todos sus anuncios y experimentos publicitarios en una base de datos de acceso público, de modo que las prácticas abusivas puedan ser expuestas por los candidatos opositores o los investigadores independientes.

Datos verificados por: Conrad
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Recursos

Véase También

Derecho de los medios de comunicación, Internet, medios de comunicación, democracia, Facebook, anuncios oscuros, Cambridge Analytica, fábricas de clickbait político, publicidad microdirigida, noticias falsas, elecciones presidenciales, Manipulación Política,

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