Los par­ti­dos ex­plo­tan Fa­ce­book pa­ra cap­tar vo­tos

El País (1ª Edición) - - PORTADA - Dos em­pre­sas

va es la com­pe­ten­cia fe­roz. Los men­sa­jes de par­ti­dos ri­va­les, que usan téc­ni­cas pa­re­ci­das, pe­lean en las cam­pa­ñas. En 2016, por ejem­plo, Trump usó más pu­bli­ci­dad en re­des so­cia­les, pe­ro Hi­llary Clin­ton ex­plo­tó me­jor los men­sa­jes por co­rreo elec­tró­ni­co, se­gún Jes­si­ca Bald­win-Phi­lip­pi, de Ford­ham Uni­ver­sity. Ade­más, es­tas cam­pa­ñas tam­bién com­pi­ten con los de­ba­tes elec­to­ra­les, los anun­cios en te­le­vi­sión y con­tra to­da la in­for­ma­ción po­lí­ti­ca. “Los fac­to­res que de­ci­den el re­sul­ta­do de una elec­ción son múl­ti­ples y com­ple­jos”, di­ce Fre­de­ri­ke Kalt­heu­ner, je­fa del pro­gra­ma de da­tos de Pri­vacy In­ter­na­tio­nal, que aña­de: “Me­dir y de­ter­mi­nar el efec­to de una va­ria­ble par­ti­cu­lar es ex­cep­cio­nal­men­te di­fí­cil”. que 100.000 eu­ros en anun­cios en Fa­ce­book es mu­cho di­ne­ro, la di­fe­ren­cia con otro ti­po de pu­bli­ci­dad es ex­tra­or­di­na­ria.

Fa­ce­book y Goo­gle tie­nen mu­cha in­for­ma­ción. En los da­tos que Goo­gle tie­ne so­bre uno de los fir­man­tes de es­ta in­for­ma­ción hay de­ta­lles in­quie­tan­tes: la em­pre­sa por ejem­plo al­ma­ce­na las coor­de­na­das de to­das sus bús­que­das en Goo­gle Maps des­de 2007. Hay da­tos exac­tos de tien­das, va­ca­cio­nes, me­dios de lo­co­mo­ción o lu­ga­res de tra­ba­jo. Goo­gle re­cuer­da nues­tros há­bi­tos me­jor que no­so­tros. Y no son so­lo las re­des: es ting. En Es­pa­ña hay dos em­pre­sas que usan es­te ti­po de in­for­ma­ción pa­ra po­lí­ti­ca: Tar­get Point y Dia­lo­ga. Am­bas han tra­ba­ja­do con va­rios par­ti­dos. “Te­ne­mos Es­pa­ña di­vi­di­da en 36.000 mi­cro­zo­nas y pue­do cla­si­fi­car las 1.000 don­de se ha­ce más snow­board, jue­gan al pá­del o hay mu­cha gen­te con se­gu­ro pri­va­do”, di­ce Jo­sé Ma­nuel San Mi­llán, so­cio di­rec­tor de Tar­get Point. ¿Có­mo lle­gan los par­ti­dos a ellos? “Ahí sí en­tra Fa­ce­book, Twit­ter o Ins­ta­gram, de­pen­de de qué usen”, aña­de. Tar­get Point em­plea es­ta in­for­ma­ción so­bre to­do pa­ra ha­cer ma­pas zo­na­les de cam­pa­ña: dón­de ha­cer bu­zo­neo, po­ner car­te­les o car­pas in­for­ma­ti­vas. Y don­de los da­tos no lle­gan, apa­re­ce la es­ta­dís­ti­ca. La in­for­ma­ción dis­po­ni­ble sir­ve pa­ra in­fe­rir, a par­tir de in­di­cios que pa­re­cen im­po­si­bles: el ra­to que car­ga­mos el te­lé­fono, las fal­tas de or­to­gra­fía, la ve­lo­ci­dad de es­cri­tu­ra. Es sen­ci­llo cons­truir mo­de­los pa­ra sa­ber qué pro­ba­bi­li­dad tie­ne al­guien de ser dia­bé­ti­co, de vo­tar por un par­ti­do o de es­tar pen­san­do en ser ma­dre.

An­te es­te pa­no­ra­ma, Cam­brid­ge Analy­ti­ca pa­re­ce un avi­so: “Cuan­to más sa­bes de al­guien, más op­cio­nes hay de que seas ca­paz de per­sua­dir, in­fluir o ma­ni­pu­lar”, di­ce Fre­de­ri­ke Kalt­heu­ner, je­fa del pro­gra­ma de da­tos de Pri­vacy In­ter­na­tio­nal. Esa in­for­ma­ción pue­de usar­se pa­ra en­viar mar­ke­ting elec­to­ral o pa­ra adap­tar las webs a nues­tros gus­tos. Pe­ro pue­de ser una fuen­te de dis­cri­mi­na­ción o afec­tar a de­ci­sio­nes tras­cen­den­ta­les: con­ce­der un prés­ta­mo, ne­gar un se­gu­ro u ofre­cer un con­tra­to de tra­ba­jo.

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