Psicografía: el análisis del comportamiento que ayudó a Cambridge Analytica a conocer las mentes de los votantes

Psicografía: el análisis del comportamiento que ayudó a Cambridge Analytica a conocer las mentes de los votantesHaciendo conexiones a través del comportamiento de seguimiento. GarryKillian / Shutterstock

Los tratos revelados entre Cambridge Analytica y Facebook tienen todos los símbolos de un thriller de Hollywood: un CEO de Bond villano, un multimillonario solitario, un denunciante ingenuo y en conflicto, un científico de datos inconformista convertido en político, un académico con aparentemente Ética cuestionable, y por supuesto, un presidente triunfante y su influyente familia.

Gran parte de la discusión se ha centrado en cómo Cambridge Analytica pudo obtener datos sobre más usuarios de 50m Facebook, y cómo supuestamente no pudo eliminar esta información cuando se le indicó que lo hiciera. Pero también está la cuestión de lo que Cambridge Analytica realmente hizo con los datos. De hecho, el enfoque de la empresa de análisis de datos representa un cambio radical en la forma en que los análisis se pueden usar hoy en día como una herramienta para generar ideas y ejercer influencia.

Por ejemplo, los encuestadores han utilizado durante mucho tiempo la segmentación para dirigirse a grupos particulares de votantes, como por ejemplo categorizando audiencias por sexo, edad, ingresos, educación y tamaño de familia. Los segmentos también se pueden crear en torno a afiliación política o preferencias de compra. La máquina de análisis de datos que utilizó la candidata presidencial Hillary Clinton en su campaña 2016 -denominada Ada después del matemático del siglo XNX y pionera en la informática- utilizó técnicas de segmentación de punta para dirigirse a grupos de votantes elegibles de la misma manera que Barack Obama lo había hecho cuatro años antes.

Cambridge Analytica fue contratada para la campaña de Trump y proporcionó un arma completamente nueva para la máquina electoral. Si bien también utilizó segmentos demográficos para identificar grupos de votantes, como lo hizo la campaña de Clinton, Cambridge Analytica también segmentó el uso psicográficos. Como definiciones de clase, educación, empleo, edad, etc., los datos demográficos son informativos. Las psicografías son conductuales, un medio para segmentar por personalidad.

Esto tiene mucho sentido. Es obvio que dos personas con el mismo perfil demográfico (por ejemplo, hombres blancos, de mediana edad, empleados y casados) pueden tener personalidades y opiniones marcadamente diferentes. También sabemos que adaptar un mensaje a la personalidad de una persona, ya sea abierta, introvertida, argumentativa, etc., ayuda mucho a transmitir ese mensaje.

Comprender mejor a las personas

Tradicionalmente ha habido dos rutas para determinar la personalidad de alguien. Puede conocerlos realmente bien, generalmente durante un tiempo prolongado. O puede pedirles que tomen un examen de personalidad y pedirles que se lo compartan. Ninguno de estos métodos está realmente abierto a los encuestadores. Cambridge Analytica encontró una tercera vía, con la asistencia de dos académicos de la Universidad de Cambridge.

El primero, Aleksandr Kogan, les vendió acceso a pruebas de personalidad 270,000 completadas por usuarios de Facebook a través de una aplicación en línea que él había creado para fines de investigacion. Proporcionar los datos a Cambridge Analytica fue, aparentemente, contra el código de conducta interno de Facebook, pero solo ahora en marzo, 2018 ha sido excluido por Facebook de la plataforma. Además, los datos de Kogan también incluían una bonificación: según los informes, había recopilado datos de Facebook de los amigos de los examinadores y, como promedio, de amigos de 200 por persona, eso sumaba a algunas personas de 50m.


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Sin embargo, estas personas 50m no habían tomado todas las pruebas de personalidad. Aquí es donde el segundo académico de Cambridge, Michal Kosinski, entró. Kosinski, de quien se cree que la micro-focalización basada en datos en línea podría fortalecer la democracia, había descubierto una forma de aplicar ingeniería inversa a un perfil de personalidad de la actividad de Facebook como gustos. Ya sea que elijas fotos de puestas de sol, cachorros o personas, al parecer, dice mucho sobre tu personalidad. Tanto, de hecho, que sobre la base de los me gusta de 300, el modelo de Kosinski es capaz de predecir el perfil de personalidad de alguien con la misma precisión que un cónyuge.

Kogan desarrolló las ideas de Kosinksi, las mejoró y llegó a un acuerdo con Cambridge Analytica. Armado con esta recompensa, y combinado con datos adicionales recopilados de otros lugares, Cambridge Analytica construyó perfiles de personalidad para más de 100m votantes estadounidenses registrados. Se alega que la compañía luego usó estos perfiles para publicidad dirigida.

Imagínese, por ejemplo, que podría identificar un segmento de votantes con alta conciencia y neuroticismo, y otro segmento con alta extroversión pero con poca apertura. Claramente, las personas en cada segmento responderían de manera diferente al mismo aviso político. Pero en Facebook no necesitan ver el mismo anuncio: cada uno verá un anuncio diseñado a medida para obtener la respuesta deseada, ya sea que vote por un candidato, no vote por un candidato o done fondos.

Cambridge Analytica trabajó arduamente para desarrollar docenas de variaciones publicitarias sobre diferentes temas políticos, como la inmigración, la economía y los derechos de las armas de fuego, todo adaptado a diferentes perfiles de personalidad. No hay evidencia de que la máquina electoral de Clinton tuviera la misma capacidad.

Los análisis de comportamiento y los perfiles psicográficos llegaron para quedarse, pase lo que pase con Cambridge Analytica, que tiene fuertemente criticado lo que llama "acusaciones falsas en los medios". En cierto modo, industrializa lo que los buenos vendedores siempre han hecho, ajustando su mensaje y entrega a la personalidad de sus clientes. Este enfoque de las campañas electorales, y de hecho del marketing, será el legado final de Cambridge Analytica.

Sobre el Autor

Michael Wade, Profesor de Innovación y Estrategia, Presidente de Cisco en Transformación de Negocio Digital, IMD Business School

Este artículo se publicó originalmente el La conversación. Leer el articulo original.

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