C¨®mo los partidos espa?oles explotan Facebook para captar tu voto

El director de la campa?a de Obama en 2012, Jim Messina, aconsej¨® para el PP de cara a las ¨²ltimas elecciones generales: la campa?a en redes deb¨ªa concentrarse en las ¨²ltimas 72 horas y conseguir entre 11 y 13 impactos por votante. ¡°La publicidad en redes estaba orientada a buscar una reacci¨®n emocional e inmediata¡±, dice Rafa Rubio, profesor de la Universidad Complutense. ¡°Es ¨²til solo cuando la acumulaci¨®n de impactos provoca una reacci¨®n que incide en la voluntad de voto¡±, a?ade. El objetivo de los anuncios en Facebook ya no era implicar al votante o llevarle a una web con datos sobre pensiones o paro, sino influirle con mensajes agresivos.

La magia de Facebook es la capacidad de adaptar cada mensaje a un p¨²blico muy segmentado. Por ejemplo: hombre, leon¨¦s -o en las provincias donde baila el ¨²ltimo esca?o-, mayor de 50 a?os, que simpatiza con l¨ªderes del PP o Ciudadanos y escucha Pimpinela. Este es un ejemplo sencillo. La segmentaci¨®n puede llegar a crear grupos diminutos, que apuntan a no m¨¢s de 30 o 50 personas. "El objetivo era un p¨²blico muy segmentado, con un trabajo previo de big data", dice Rubio. El trabajo de big data permitir¨ªa definir si los aficionados al f¨²tbol o al camping en ese grupo son m¨¢s proclives a votar un partido u otro. Facebook ofrece herramientas afinadas para segmentar la audiencia y ajustar el mensaje.

La empresa recibi¨® a cuatro partidos antes de las elecciones catalanas

¡°Cada trimestre cambia todo y lo que serv¨ªa hace poco, ahora ya no vale¡±, dice Marc Elena, CEO y cofundador de Adsmurai, empresa socia de Facebook para la optimizaci¨®n de anuncios. Adsmurai es una de las dos ¨²nicas empresas espa?olas que tiene acceso a los datos internos de Facebook para hacer anuncios microsegmentados seg¨²n sus audiencias. La empresa, con sede en Barcelona, recibi¨® a cuatro partidos pol¨ªticos antes de las elecciones catalanas: ¡°Quer¨ªan saber c¨®mo pod¨ªan hacerlo para enviar el mensaje que quer¨ªan por Facebook¡±, dice. No trabajaron con todos, pero s¨ª con alguno. Sus clientes no le permiten decir cu¨¢les.

No da m¨¢s detalles, pero es f¨¢cil de imaginar. El comportamiento online del usuario le asigna a una categor¨ªa. El partido crea mensajes espec¨ªficos para cada segmentos de categor¨ªa. Adsmurai puede testar varios de esos anuncios con un grupo de usuarios. El anuncio que mejor funciona se lanza a toda la categor¨ªa. No solo eso: alg¨²n partido lo ha impreso y lo ponen en buzones de votantes de barrios con un perfil similar. Es publicidad a la carta. El riesgo o beneficio es obvio: Ciudadanos, por ejemplo, puede segmentar mujeres cercanas al PSOE pero sensibles a la prisi¨®n permanente revisable. Para ellas, el mensaje de Rivera no debe ser la unidad de Espa?a ni el contrato ¨²nico, sino el ¨²ltimo gran crimen.

La pol¨ªtica espa?ola avanza con lentitud en esa direcci¨®n. Las oportunidades hace a?os que est¨¢n ah¨ª, pero la tradici¨®n pesa. Los presupuestos de las campa?as en redes son a¨²n escasos. El PP se gast¨® m¨¢s de 12 millones de euros en las elecciones de 2016. La partida ¡°Otra propaganda y publicidad¡±, donde se incluye el apartado digital, dispuso de 442.000 euros. Si bien es cierto que 100.000 euros en anuncios en Facebook es mucho dinero, la diferencia con otros tipos de publicidad es extraordinaria.

?Seguro que es tan terrible?

Cambridge Analytica trabaj¨® para la campa?a de Trump en 2016 microsegmentando sus mensajes. Segu¨ªan el ejemplo de Obama en 2012. Pero la compa?¨ªa presum¨ªa de innovadora porque aportaba algo m¨¢s: perfiles psicol¨®gicos, con modelos que predec¨ªan el car¨¢cter. Sin embargo, no est¨¢ claro que acabaran usando esos perfiles, ni los expertos creen que sean particularmente efectivos: el marketing personalizado seg¨²n tu psicolog¨ªa ha demostrado efectos peque?os. Adem¨¢s, persuadir votantes es m¨¢s complicado que venderles crema facial.

Persuadir votantes es m¨¢s complicado que venderles crema facial

Tambi¨¦n sabemos que Cambridge Analytica no es infalible porque primero trabaj¨® para Ted Cruz, el candidato republicano que perdi¨® las primarias precisamente contra Trump. Es probable que se haya exagerado la importancia de la empresa en la victoria de Trump.

No hay evidencia cient¨ªfica que demuestre que las campa?as pol¨ªticas en redes sean muy efectivas. La dificultad principal para que la microsegmentaci¨®n sea decisiva es la competencia feroz. Los mensajes de una campa?a pelean, para empezar, con las campa?as de los partidos rivales, que usan t¨¦cnicas parecidas. En 2016, por ejemplo, Trump us¨® m¨¢s publicidad en redes sociales, pero Hilary Clinton explot¨® mejor los mensajes por correo electr¨®nico, seg¨²n Jessica Baldwin-Philippi, de Fordham University. Adem¨¢s, estas campa?as compiten con otras cosas: con los debates electorales, los anuncios en televisi¨®n y contra toda la informaci¨®n pol¨ªtica. ¡°Los factores que deciden el resultado de una elecci¨®n son m¨²ltiples y complejos¡±, dice Frederike Kaltheuner, jefa del programa de datos de Privacy International, que a?ade: ¡°Medir y determinar el efecto de una variable particular es excepcionalmente dif¨ªcil¡±.

El peligro real

Facebook y Google tienen mucha informaci¨®n de sus usuarios. Uno de nosotros ha descargado los datos que Google tiene sobre ¨¦l y hay detalles inquietantes: la empresa por ejemplo almacena las coordenadas de todas sus b¨²squedas en Google Maps desde 2007. Hay datos exactos de tiendas, hogares, vacaciones, medios de locomoci¨®n o lugares de trabajo. Google recuerda nuestros h¨¢bitos mejor que nosotros de memoria.

No son solo las redes sociales: es tambi¨¦n el historial m¨¦dico, los pagos con tarjeta, las llamadas o el rastro del m¨®vil. La empresa especializada en riesgo Experian tiene datos de cr¨¦dito de 900 millones de personas en todo el mundo. Los datos son un mercado infinito, especialmente en Estados Unidos, donde la legislaci¨®n es m¨¢s permisiva y existen ficheros con datos personales. El valor no son solo los datos por s¨ª mismos, sino sobre todo su combinaci¨®n. Hay empresas dedicadas a reunir informaci¨®n dispersa sobre una persona concreta. Estos brokers de datos tienen datos sobre estudios, trabajo, n¨²mero de hijos, religi¨®n, ideas pol¨ªticas, actividades, intereses, uso de medios y navegaci¨®n web.

El verdadero pavor llega cuando todos estos servicios se conectan entre s¨ª. Facebook aliment¨® sus perfiles con datos de brokers como Acxiom, Epsilon, Datalogix y BlueKai, y estas dos ¨²ltimas fueron luego absorbidas por Oracle, otro gigante del sector. Esas y otras empresas sirven datos para que Facebook pueda ofrecer perfiles m¨¢s precisos. Facebook avisa discretamente: los anuncios que hay en la web se deciden tambi¨¦n con ¡°informaci¨®n que tienen los anunciantes y nuestros socios de marketing¡±. Ahora Facebook est¨¢ replante¨¢ndose esas asociaciones: la semana pasada anunci¨® que dejar¨ªa de agregar variables de Acxiom, haciendo caer un 33% el valor de las acciones de esa compa?¨ªa, seg¨²n Reuters.

En Espa?a hay dos empresas que usan este tipo de informaci¨®n para pol¨ªtica: Target Point y Dialoga. Ambas han trabajado con varios partidos. ¡°Tenemos Espa?a dividida en 36.000 microzonas y puedo clasificar las 1.000 donde se hace m¨¢s snowboard, juegan al p¨¢del o hay mucha gente con seguro privado¡±, dice Jos¨¦ Manuel San Mill¨¢n, socio director de Target Point. ¡°?C¨®mo llegan los partidos a ellos? Ah¨ª s¨ª entra Facebook, Twitter o Instagram, depende de lo que usen¡±, a?ade. Target Point usa esta informaci¨®n sobre todo para hacer mapas zonales de campa?a: d¨®nde hacer buzoneo, poner carteles o carpas informativas.

No es complicado construir modelos para saber qu¨¦ probabilidad tienes de ser diab¨¦tico

Donde los datos no llegan, aparece la estad¨ªstica. La informaci¨®n disponible sirve para inferir otros datos, a partir de indicios que parecen imposibles: el rato que cargamos el tel¨¦fono, si haces faltas de ortograf¨ªa, la velocidad con que escribes o los minutos que hablas. Y lo peor: todo eso puede usarse para inferir cosas ¨ªntimas. No es complicado construir modelos para saber qu¨¦ probabilidad tienes de ser diab¨¦tico, de votar por un partido o de estar pensando en ser madre.?

Un estudio famoso de 2013 estim¨® que bastaba mirar tus likes en Facebook para acertar tu sexo en el 93% de los casos. El modelo tambi¨¦n predec¨ªa si eras gay con un 88% de probabilidad y tu ideolog¨ªa con el 85%. Estos modelos est¨¢n en uso. Acxiom tiene en sus perfiles una variable con la probabilidad de que cualquier mujer est¨¦ embarazada, y Oracle tiene audiencias de votantes liberales o interesados por la ecolog¨ªa.

Ante este panorama, Cambridge Analytica parece sobre todo un aviso de otros peligros: ¡°Cuanto m¨¢s sabes de alguien, y m¨¢s fino es su perfilado y m¨¢s f¨¢cil es apuntarle, m¨¢s opciones hay de que seas capaz de persuadir, influir o manipular a la gente¡±, dice Frederike Kaltheuner.

Toda esta informaci¨®n puede usarse para enviarnos marketing personalizado o para adaptar las webs a nuestros gustos. Eso es lo asumible. Pero tambi¨¦n puede ser una fuente de discriminaci¨®n o afectar decisiones trascendentales: conceder un pr¨¦stamo, negar un seguro, ofrecer un contrato de trabajo. Entre la opacidad y la rapidez, las redes superan nuestra capacidad de comprensi¨®n.