Por Agustín Giménez, Director Regional en @SocialLive_biz, empresa argentina con más de 6 años de experiencia en Big Data y monitoreo de redes sociales

En los últimos 15 o 20 años hubo un concepto, una simple palabra, que se fue haciendo cada vez más importante en las campañas políticas y hasta se convirtió en el slogan, leitmotiv o plataforma de muchos de los principales candidatos a presidente alrededor del mundo: CAMBIO

“El cambio es ley de vida. Cualquiera que sólo mire al pasado o al presente, se perderá el futuro” (frase de John Fitzgerald Kennedy).

Cambió la forma en que nos informamos, nos comunicamos, nos expresamos, nos relacionamos, nos educamos y cómo nos nutrimos desde distintas fuentes para tratar de comprender no sólo la realidad sino cómo vamos a participar de la misma. Todas estas variables han transformado al electorado y parece que los únicos que no se enteraron de esto son los que más deberían tenerlo en cuenta: los partidos políticos, los equipos de campaña y, principalmente, las encuestadoras.

Pasaron 3 debates nacionales, millones de contenidos en redes sociales, miles de horas de tv, incalculables cantidades de expertos y cientos de columnas que empezaban a unificar un escenario que se agigantaba con el correr de las semanas: la victoria de Hillary Clinton era una realidad. Promediando el mes de octubre, solamente FOX NEWS y algunos medios menores pensaban que era posible una derrota demócrata durante las elecciones a presidente de los Estados Unidos que se llevarían a cabo el martes 8 de noviembre de 2016.

Encuestadoras históricas, pequeñas, de alcance nacional, estatales, consultoras políticas y periodistas especializados hablaban de una victoria holgada de la esposa de Bill, tanto en los votos populares como en el colegio electoral y se aventuraban a pronosticas en que estados se definiría la elección que pintaba para terminar temprano y sin grandes sorpresas. Sus métodos tradicionales (llamadas telefónicas, encuestas en vía publica, focus group con variedad de perfiles, etc.) coincidían en que casi no había chances que la ex Secretaria de Estado no fuese la triunfadora en la contienda electoral más importante del planeta. ¿Para qué vamos a cambiar nuestros métodos si hemos tenido éxito en los últimos 50 años? decían los principales lobistas de los encuestadores más reconocidos en Norteamérica.

Quienes no estaban tan de acuerdo con todo ese sistema oxidado, que viene fallando cada vez más seguido, eran los especialistas en tecnología. Mas específicamente aquellos que se dedican al big data, a la inteligencia artificial y a todas las variables analíticas que se han ido desarrollando para dejar de lado los pronósticos sobre muestras pequeñas enfocándose más en comportamientos, intereses, conversaciones y actividades que las personas realizan tanto en redes sociales como en buscadores y sitios webs. Si bien hubo un gran número de players que se destacaron, vamos a analizar los métodos y opiniones de los 3 especialistas más relevantes que predijeron el triunfo de Trump desde la tecnología y el data mining:

1. El gran ganador de este juego virtual entre científicos de data y encuestadores que huelen a naftalina fue el indio Sanjiv Rai (creador de Genic.ai), quien desarrolló un modelo de inteligencia artificial llamado MogIA. Este sistema, llamado así por Mowgli de “El Libro de la Selva”, comparte una característica fundamental con el personaje central de la obra de Kipling: aprende de su entorno y de los comportamientos que lo rodean. El creador explicó que este sistema de IA recolectó durante semanas más de 20 millones de datos públicos de plataformas como Twitter, Facebook, Google y Youtube para crear un pronóstico imparcial de cara a las elecciones. “Las encuestas son algo obsoleto en un mundo donde la IA no para de crecer, dado que sufren de todo tipo de parcialidad. La inteligencia artificial, si es diseñada para ser imparcial, no tiene chances de caer en esa trampa tendenciosa”, le dijo Rai a CNBC la mañana siguiente a la victoria de Donald Trump. El 28 de octubre Sanjiv conto que analizando tuits y comentarios en Facebook Live, Trump superaba hasta en un 25% el engagement (impacto) que Barack Obama tuvo allá por el 2008 donde tuvo el pico máximo de popularidad antes de convertirse en presidente y dejo una frase clave al finalizar una entrevista: “Si Trump pierde, desafiará la tendencia y el análisis de datos por primera vez en los últimos 12 años (momento donde el engagement en internet empezó a ser cosa seria”.

2. El 15 de agosto del corriente año Ric Militi, creador de la popular aplicación de preguntas y respuestas Zip, decía que Trump iba a ser el ganador en noviembre. Para lanzar este atrevido pronóstico, el dueño de la empresa San Diego Crazy Raccoons, se basó en las respuestas que los más de 100.000 usuarios diarios de la app contestaban a preguntas asociadas a la cuestión. “No somos una encuesta, somos un grupo que conversamos 100% anónimamente”, dijo Militi, argumentando que “la gente se siente cómoda respondiendo preguntas sin temor de ser intimidados o ser llamado racista, las personas pueden expresarse con seguridad y obtienen una respuesta pura”. Cuando le preguntaron a los usuarios que “nuevas encuestas sugieren que Trump está siendo aplastado por Clinton, ¿Eso refleja como usted va a votar?», el 64% de los participantes dijeron que votarán por Trump, mientras que el 36% dijo que votaría por Clinton, mientras que la más reciente encuesta de Reuters/Ipsos arroja como resultado una ventaja de la demócrata con márgenes del 42 por 36%.

3. Días después de confirmar su candidatura a la presidencia de los Estados Unidos como parte de la interna del Partido Republicano, Donald Trump sumó una pieza fundamental en lo que empezaba a ser su equipo de campaña: Matt Oczkowski aparecía como director del equipo de data del republicano con el jopo más famoso del mundo. Mientras todo el mundo sacaba cuentas sobre los votos y electores que estaban aportando estados como Pennsylvania y New Hampshire, Oczkowski y todos los equipos de data/tecnología/digital estaban festejando en San Antonio (TX) donde estuvieron trabajando desde comienzos de la campaña. “Esto no es algo que la intuición política te dirá”, le dijo hoy el especialista a Wired, “pero nuestros modelos predijeron la mayoría de estos estados correctamente”. Durante los últimos 10 días de la campaña, el equipo de data de Trump vio un crecimiento sostenido en sus encuestas internas: cuando los votos tempranos y las abstenciones comenzaron a llegar, ellos detectaron una fuerte disminución en la participación de los votantes afroamericanos, un aumento leve en la participación hispana y un aumento grande en la participación entre los mayores de 55 años. Esto alentó los números internos que tenían y así fue que dieron con el máximo hallazgo que impacto directo en el tramo final de la campaña: la participación de los votantes del “Cinturón Oxidado” (compuesto por estados como estados Ohio, Michigan, Iowa y Wisconsin). “El voto rural es la historia de esta noche…la cantidad de votantes privados de derechos que salieron a votar en la América rural ha sido significativa y nosotros pudimos verlo a tiempo”.

Los tres sucesos electorales más importantes del 2016 (Brexit, No a la Paz y el triunfo de Trump) tuvieron factores en común que pueden señalar y ahondar en las fallas que los obsoletos modelos de encuestas tuvieron en cada una de estas contiendas: los resultados fueron opuestos a los que medios de comunicación masivos, encuestadores, consultores y periodistas sostuvieron hasta hora antes de cada sufragio; los ciudadanos se expresan en grupos cerrados o plataformas sociales donde los analistas tradicionales no tienen acceso; el anonimato a la hora de responder preguntas fue clave para que los analistas de big data si comprendieran las tendencias mientras que los encuestadores seguían trabajando con paneles clásicos.

¿Será posible trabajar con estos modelos y técnicas en lugares como la Argentina, donde las encuestadoras vienen sufriendo golpes de credibilidad luego de las elecciones de 2013 y 2015?

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La tecnología analítica ha sido la gran ganadora de este año y es muy probable que siga demostrando su fiabilidad versus modelos de antaño en las próximas grandes decisiones que los países del mundo deben enfrentar. El desafío para los partidos políticos, los equipos de campaña y los medios de comunicación será encontrar a aquellos especialistas locales que los pueden ayudar a interpretar el big data, los comportamientos en redes sociales y la actividad digital de todos aquellos que vayan a participar de las próximas elecciones.

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