Los se­cre­tos de tus me gus­ta

La ac­ti­vi­dad en Fa­ce­book es un bien pre­cia­do que pue­de de­fi­nir per­so­na­li­da­des

El Observador Fin de Semana - Luces - - Tecnología - KEITH CO­LLINS Y GABRIEL J. X. DAN­CE New York Ti­mes News Ser­vi­ce

Qui­zá en al­gún mo­men­to de los úl­ti­mos años has in­di­ca­do en Fa­ce­book que te gus­ta, di­ga­mos, Kim Kar­das­hian West. Cuan­do le dis­te me gus­ta a su pá­gi­na, qui­zá lo hi­cis­te por­que que­rías ver las pu­bli­ca­cio­nes de la es­tre­lla de la te­le­vi­sión en tu sección de No­ti­cias. Qui­zá des­pués te dis­te cuen­ta de que los anun­cian­tes po­dían mos­trar­te pu­bli­ci­dad con ba­se en el in­te­rés que tu­vis­te en ella.

De lo que qui­zá no te dis­te cuen­ta es de que los in­ves­ti­ga­do­res ha­bían ave­ri­gua­do có­mo vin­cu­lar tu in­te­rés en Kar­das­hian West con cier­tos ras­gos de per­so­na­li­dad, co­mo lo ex­tro­ver­ti­do que eres (muy), lo di­li­gen­te o con­cien­zu­do (más que la ma­yo­ría) y tu aper­tu­ra men­tal (so­lo un po­co). Ade­más, cuan­do tu gus­to por Kar­das­hian West se com­bi­na con otros in­tere­ses que has in­di­ca­do en Fa­ce­book, los in­ves­ti­ga­do­res creen que sus al­go­rit­mos pue­den pre­de­cir los ma­ti­ces de tus opi­nio­nes po­lí­ti­cas con me­jor pre­ci­sión que tus se­res que­ri­dos.

Co­mo lo in­for­mó The New York Ti­mes, eso mo­ti­vó a la con­sul­to­ra Cam­brid­ge Analy­ti­ca a re­co­lec­tar da­tos de más de 50 mi­llo­nes de usua­rios de Fa­ce­book, sin su con­sen­ti­mien­to, pa­ra ge­ne­rar sus pro­pios mo­de­los de com­por­ta­mien­to con el fin de di­ri­gir­se a elec­to­res po­ten­cia­les en va­rias cam­pa­ñas po­lí­ti­cas. La em­pre­sa ha tra­ba­ja­do pa­ra un co­mi­té de ac­ción po­lí­ti­ca fun­da­do por John R. Bol­ton, quien for­mó par­te del go­bierno de Geor­ge W. Bush, y tam­bién pa­ra la cam­pa­ña pre­si­den­cial del pre­si­den­te Do­nald Trump en 2016. “En­con­tra­mos a tus vo­tan­tes y los po­ne­mos en ac­ción”, pre­su­me la compañía en su si­tio web.

Cam­brid­ge Analy­ti­ca aho­ra di­ce que des­tru­yó los da­tos de los usua­rios que ex­tra­jo de Fa­ce­book. Los da­tos bru­tos que re­vi­só el Ti­mes su­gie­ren que la in­for­ma­ción, o co­pias de ella, aún po­dría exis­tir. En cual­quier ca­so, la in­for­ma­ción es­pe­cí­fi­ca de usua­rio so­lo fue un me­dio pa­ra lle­gar a un fin, un blo­que de cons­truc­ción en un pro­yec­to mu­cho más am­bi­cio­so: un mo­de­lo de com­por­ta­mien­to con el po­der su­fi­cien­te pa­ra ma­ni­pu­lar la ac­ti­vi­dad de la gen­te y, po­ten­cial­men­te, in­fluen­ciar elec­cio­nes.

La em­pre­sa adap­tó su en­fo­que se­gún los mo­de­los de per­so­na­li­dad de es­tu­dios rea­li­za­dos por in­ves­ti­ga­do­res en la Uni­ver­si­dad de Stan­ford y el Cen­tro de Psi­co­me­tría de la Uni­ver­si­dad de Cam­brid­ge. Los es­tu­dios se ba­sa­ron en da­tos re­co­gi­dos me­dian­te una apli­ca­ción de Fa­ce­book lla­ma­da myPer­so­na­lity, un cues­tio­na­rio de cien pre­gun­tas desa­rro­lla­do por el Cen­tro de Psi­co­me­tría que eva­luó las ca­rac­te­rís­ti­cas de una per­so­na: su aper­tu­ra, res­pon­sa­bi­li­dad, ex­tro­ver­sión, ama­bi­li­dad y neu­ro­sis, que en la co­mu­ni­dad aca­dé­mi­ca se en­glo­ban co­mo los fac­to­res OCEAN o los cin­co gran­des ras­gos de per­so­na­li­dad.

Mu­chos en­cues­ta­dos que res­pon­die­ron el cues­tio­na­rio a tra­vés de la apli­ca­ción myPer­so­na­lity le die­ron au­to­ri­za­ción pa­ra que tu­vie­ra ac­ce­so a los da­tos de su pro­pio per­fil en Fa­ce­book y a los per­fi­les de su red de ami­gos. Ese ti­po de ac­ce­so es­ta­ba per­mi­ti­do en ese en­ton­ces en la red so­cial. Eso fa­ci­li­tó que los in­ves­ti­ga­do­res hi­cie­ran re­fe­ren­cias cru­za­das de los re­sul­ta­dos del cues­tio­na­rio — las pun­tua­cio­nes nu­mé­ri­cas de los cin­co fac­to­res— con los me gus­ta de los usua­rios de Fa­ce­book; así cons­tru­ye­ron un mo­de­lo a partir de las co­rre­la­cio­nes que en­con­tra­ron en­tre am­bos da­tos. Con ese mo­de­lo, los in­ves­ti­ga­do­res a me­nu­do po­dían adi­vi­nar de ma­ne­ra pre­ci­sa los ras­gos de per­so­na­li­dad de usua­rios sub­se­cuen­tes uti­li­zan­do so­lo una lis­ta de sus me gus­ta, sin ne­ce­si­dad de que hi­cie­ran el cues­tio­na­rio de cien pre­gun­tas.

Uno de los es­tu­dios que pro­du­jo el Cen­tro de Psi­co­me­tría, pu­bli­ca­do en 2015 en Pro­cee­dings of the Na­tio­nal Aca­demy of Scien­ces, se ba­só en los me gus­ta y en las pun­tua­cio­nes de los fac­to­res OCEAN de más de 70.000 en­cues­ta­dos que res­pon­die­ron el cues­tio­na­rio myPer­so­na­lity en Fa­ce­book.

Con el es­tu­dio ha­lla­ron que era más pro­ba­ble que una per­so­na que le ha­bía da­do me gus­ta a, por ejem­plo, la pe­lí­cu­la El club de la pe­lea es­tu­vie­ra abier­ta a nue­vas ex­pe­rien­cias en com­pa­ra­ción con una per­so­na a quien le gus­ta Ame­ri­can Idol, de acuer­do con una re­vi­sión de da­tos pro­por­cio­na­da al Ti­mes por Mi­chal Ko­sins­ki, un au­tor del es­tu­dio de 2015 y pro­fe­sor de in­for­má­ti­ca en Stan­ford.

In­ves­ti­ga­do­res de la Uni­ver­si­dad de Stan­ford y del Cen­tro de Psi­co­me­tría de la Uni­ver­si­dad de Cam­brid­ge cons­tru­ye­ron un mo­de­lo pa­ra eva­luar la per­so­na­li­dad de al­guien a partir úni­ca­men­te de sus me gus­ta en Fa­ce­book. El mo­de­lo mi­de qué tan abier­to, ex­tro­ver­ti­do o neu­ró­ti­co eres se­gún es­to.

Más abier­to

Tom Waits - mú­si­co Sal­va­dor Da­lí - ar­tis­ta Björk - mú­si­ca Na­ran­ja me­cá­ni­ca - pe­lí­cu­la Es­cri­bir - pa­sa­tiem­po

Me­nos abier­to

Cheryl Co­le - mú­si­ca The Hills - se­rie de TV Lu­ke Br­yan - mú­si­co Adi­das Fút­bol - marca Ja­son Al­dean - mú­si­co

Más con­cien­zu­do

Co­rrer - pa­sa­tiem­po Pri­va­te Prac­ti­ce - se­rie de TV Via­jar - pa­sa­tiem­po Co­ci­nar - pa­sa­tiem­po Es­ca­lar - pa­sa­tiem­po Bring Me the Ho­ri­zon - ban­da

Me­nos con­cien­zu­do

Es­ca­pe the Fate - ban­da Hora de aven­tu­ra - se­rie de TV Mi­ne­craft - vi­deo­jue­go Skins - se­rie de TV

Más ex­tro­ver­ti­do

DJ Pauly D - mú­si­co Mi­chael Kors - marca Wa­ka Floc­ka Fla­me - mú­si­co JWoww - ce­le­bri­dad de TV Guc­ci Ma­ne - mú­si­co

Me­nos ex­tro­ver­ti­do

Ani­mé Night­wish - ban­da Man­ga Vi­deo­jue­gos - pa­sa­tiem­po Di­bu­jar - pa­sa­tiem­po

Más afa­ble

Cas­ting Crowns - ban­da La Bi­blia Dios Ras­cal Flatts - ban­da Re­lient K - ban­da

Me­nos afa­ble

Ma­rilyn Man­son - mú­si­co Ramms­tein - ban­da Pla­ce­bo - ban­da Ju­das Priest - ban­da Ca­li­for­ni­ca­tion - se­rie de TV

Más neu­ró­ti­co

Pla­ce­bo - ban­da Es­ca­pe the Fate - ban­da Bring Me the Ho­ri­zon - ban­da Ma­rilyn Man­son - mú­si­co The Smiths - ban­da

Me­nos neu­ró­ti­co

Spor­tsCen­ter - se­rie de TV ESPN - ca­nal de TV De­rrick Ro­se - atle­ta Mia­mi Heat - equi­po de­por­ti­vo Fút­bol - de­por­te

En ese es­tu­dio, los in­ves­ti­ga­do­res com­pa­ra­ron la pre­ci­sión de su mo­de­lo con eva­lua­cio­nes de per­so­na­li­dad rea­li­za­das por los ami­gos de los en­cues­ta­dos. A los ami­gos les die­ron una versión de diez pre­gun­tas del cues­tio­na­rio myPer­so­na­lity y les pi­die­ron que res­pon­die­ran ba­sán­do­se en su co­no­ci­mien­to de las per­so­na­li­da­des de los en­cues­ta­dos.

Con ba­se en una mues­tra de más de 32.000 par­ti­ci­pan­tes que se eva­lua­ron me­dian­te el mo­de­lo y las res­pues­tas de uno o dos ami­gos, los in­ves­ti­ga­do­res en­con­tra­ron que, con so­lo diez me gus­ta, el mo­de­lo era más exac­to pa­ra pre­ci­sar una per­so­na­li­dad que lo se­ría un co­le­ga del tra­ba­jo de quien se es­tu­dia. A partir de se­ten­ta me gus­ta, era más pre­ci­so que un ami­go o un com­pa­ñe­ro de apar­ta­men­to; con 150, más pre­ci­so que un fa­mi­liar, y, con 300, más pre­ci­so que la pa­re­ja.

El mo­de­lo, di­je­ron los in­ves­ti­ga­do­res, fue par­ti­cu­lar­men­te ca­paz de “pre­de­cir re­sul­ta­dos de vi­da co­mo abu­so de al­gu­na sus­tan­cia, ac­ti­tu­des po­lí­ti­cas y sa­lud fí­si­ca”. Sin em­bar­go, ha si­do cues­tio­na­da la efi­ca­cia prác­ti­ca del en­fo­que.

Cuan­do Cam­brid­ge Analy­ti­ca se acer­có al Cen­tro de Psi­co­me­tría pa­ra uti­li­zar sus mo­de­los, el cen­tro se ne­gó. Des­pués, Cam­brid­ge Analy­ti­ca re­cu­rrió a Alek­sandr Ko­gan, un pro­fe­sor de psi­co­lo­gía de la Uni­ver­si­dad de Cam­brid­ge que te­nía co­no­ci­mien­to del tra­ba­jo del cen­tro. Ko­gan desa­rro­lló una apli­ca­ción de Fa­ce­book lla­ma­da Thi­sis­your­di­gi­ta­lli­fe, un cues­tio­na­rio si­mi­lar a myPer­so­na­lity, y lo uti­li­zó pa­ra re­co­ger da­tos de más de 50 mi­llo­nes de per­fi­les de Fa­ce­book. De esos, 30 mi­llo­nes con­te­nían in­for­ma­ción su­fi­cien­te pa­ra ge­ne­rar per­fi­les de per­so­na­li­dad. So­lo 270.000 de los usua­rios le die­ron au­to­ri­za­ción a la apli­ca­ción de Ko­gan pa­ra te­ner ac­ce­so a sus da­tos, y a to­dos les di­je­ron que su in­for­ma­ción se uti­li­za­ría pa­ra in­ves­ti­ga­ción aca­dé­mi­ca.

Cam­brid­ge Analy­ti­ca des­pués ofre­ció sus ser­vi­cios a clien­tes po­ten­cia­les co­mer­cia­les y po­lí­ti­cos, que iban des­de Mas­ter­Card y los Yan­kees de Nue­va York has­ta el Es­ta­do Ma­yor Con­jun­to de Es­ta­dos Uni­dos.

Fa­ce­book aho­ra ha ve­ta­do a Cam­brid­ge Analy­ti­ca de su plataforma, así co­mo a su em­pre­sa ma­triz y a Ko­gan. Se­gún Fa­ce­book, la in­frac­ción de Ko­gan no fue re­co­lec­tar los da­tos, sino dár­se­los a Cam­brid­ge Analy­ti­ca. Al en­tre­gar­le esa in­for­ma­ción a una em­pre­sa pri­va­da, se­gún la red so­cial, Ko­gan vio­ló los tér­mi­nos y con­di­cio­nes de ser­vi­cio.

En 2015, Fa­ce­book cam­bió sus po­lí­ti­cas, in­clu­yen­do la mo­di­fi­ca­ción de sus re­glas acer­ca de la ma­ne­ra en que las apli­ca­cio­nes de ter­ce­ros pue­den te­ner ac­ce­so a la in­for­ma­ción de los ami­gos de los usua­rios. Sin em­bar­go, los da­tos de usua­rios re­co­lec­ta­dos a tra­vés de ese ti­po de apli­ca­cio­nes a lo lar­go de los años qui­zá si­guen suel­tos, sin men­cio­nar los mo­de­los que pue­den se­guir usán­do­se pa­ra di­ri­gir­se a per­so­nas en to­do el mun­do.

AFP

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