El “Big Data”, la Psicometría Hiper-individualizada (Micro-Targeting) y el triunfo de Donald Trump.

Por: Javier Mendoza Aubert.

El paradigma emergente del Nuevo Orden Mundial (NWO) comenzó a imponerse en todo el globo (y a construir su Historia con la estridencia y la fuerza de un choque tectónico) a partir de la toma de posesión de Donald Trump como Presidente de los EEUU.  Los componentes que forman la columna central de este nuevo paradigma son exactamente los mismos que presenta el proyecto político del magnate inmobiliario devenido en presidente del todavía país más poderoso del mundo:  “Gobierno Mundial Bicompartido”, a ser ejercido en exclusiva por Rusia y los EEUU, con el intento de suprimir a China de todo papel protagonista; el proceso de re-localización de las fuentes de trabajo y la repatriación de las inversiones financeristas, industriales y laborales de regreso hacia el Imperio; la redefinición militar norteamericana en los conflictos con Oriente y en general con todo el orbe, y como trasfondo de todo la anterior el abandono del proyecto estratégico Atlancista (OTAN) para ser sustituido por un “Nacionalismo Implosivo Neo-Mercantilista”, donde el expansionismo y el intervencionismo clásicos son relegados a un segundo plano para ceder su puesto a la idea de que un Estado debe ser, antes que nada, una Empresa con ganancias. Esta coincidencia del nuevo paradigma mundial con el proyecto político del inusual personaje es lo que lo hace tan importante y tan sintomático: Trump es el nuevo signo de los tiempos. Por eso resulta muy importante para todos conocer la historia de la forma como logró el poder este mediocre magnate y controvertido “starman” de los reality-shows televisivos norteamericanos.

PLANTEAMIENTO.
La psicometría (también conocida como psicografía) es una rama de la psicología social que a partir de 1980 en adelante ha diseñado variables psicológicas con objeto de perfilar una persona o un grupo de personas, determinando sus gustos, aspiraciones, miedos, fobias, deseos ocultos, rutinas, índice de inteligencia, filiaciones políticas, etc. Hasta hace algunos años esta técnica psicológica se fundamentaba exclusivamente en la demografía, concretamente en la estratificación geográfica de las personas y grupos a medir; es decir, se agrupaban y se estudiaban los “targets” en base a su localización geográfica y al “estrato socio/económico/cultural” al cual pertenecían, dando por sentado que estos puntos de coincidencia compartidos entramaban una homogeneidad de pensamiento y de acción individual y social suficientemente predecibles. 

Así, zonas residenciales, ciudades, Estados o regiones completas (como el llamado “Cinturón Bíblico de EEUU” compuesto por 15 Estados ferozmente conservadores del Centro-Este del país), eran considerados como áreas Republicanas o como Demócratas, localizando en el interior de su composición mayoritaria a los “discordantes” grupos de indecisos, de apáticos, de independientes, de rebeldes, de a-políticos, de latinos y negros, o de cualquier otra categoría que matizara tan holgada perfilación. De este modo las campañas se estructuraban para atacar e intentar convencer y predisponer para el voto a tales grupos discordantes, al tiempo de reforzar las ideas políticas de la mayoría considerada afín a tal o cual partido, previamente perfilada demo-geográficamente.  

Durante muchos años, hasta Barack Obama incluso (no obstante su relativa innovación en el peso otorgado a la difusión por Internet y por redes sociales, y la puesta en práctica de un sistema de financiamiento por micro-donaciones), los políticos norteamericanos y sus jefes de campaña diseñaban sus estrategias tomando al modelo demo-geográfico como base para elaborar sus plataformas políticas y sus estrategias de comunicación, dentro de las cuales tradicionalmente los medios masivos cumplían una función central de seducción y convencimiento del electorado (con la variante apuntada de Obama).

Así es como llegaron Hillary Clinton y el Partido Demócrata al escenario electoral presidencial de EEUU, enfrentándose a Donald Trump, un advenedizo en política sin absolutamente ningún cargo público en su historial y con una relativamente exitosa carrera como magnate inmobiliario, con altibajos que muestran más zonas oscuras que luces. Y sin embargo ganó Trump. ¿Qué fue lo que pasó? ¿En dónde estuvo la clave del éxito de este mediocre magnate?  Una parte importante de la respuesta está en el manejo del “Big Data” y la utilización de una nueva  psicografía política hiper-individualizada, técnica novísima que ya había dado muestras de su eficacia y de su poder en su puesta en práctica pocos meses antes, cuando intervino en el proceso de des-anexión del Bloque Económico Europeo por parte de Gran Bretaña, el llamado BREXIT.

Y digo que solo una parte importante de la explicación del triunfo de Trump reside en el manejo operativo del “Big Data” y de la nueva psicometría política, porque indudablemente la otra parte, la parte sencilla y evidente del asunto, es que un muy amplio segmento ario del pueblo de los EEUU es igual que Trump: egocéntrico, maleducado, inculto, infantil, caprichoso, sobrevalorado, prepotente, machista, abusador y con pánico hacia los diferentes. Solo que hasta el arribo del magnate como candidato republicano, este amplio segmento no tenía a alguien que encarnara tales características ni que exacerbara sus miedos y enojos, para capitalizarlos groseramente en las urnas, cosa que sin duda realizó Trump.

Pero en lo referente al “Big Data” y a la nueva psicometría hiper-individualizada apenas han surgido a la luz informaciones de su existencia, de su historia y del incalculable servicio que ha aportado a los tres más recientes y controvertidos sucesos políticos mundiales del año pasado: el BREXIT,  la elección de Donald Trump como presidente de los EEUU, y el menos documentado pero de idéntica conducta atípica ”Referéndum Colombiano” sobre la Guerrilla y la firma de la paz con las fuerzas armadas insurgentes. En estos tres sucesos, para enorme sorpresa del mundo, ganaron las posiciones menos probables, aquellas que incluso en mediciones de encuestas tradicionales tenían todo para perder. Al BREXIT los británicos le dijeron SI a la pregunta ¿NOS SALIMOS DEL BLOQUE ECONÓMICO EUROPEO?  En la elección norteamericana, los Estados Unidos –o por lo menos el Colegio Electoral- le dijo SI a Trump.  Y en su Referéndum, los colombianos le dijeron NO a la firma de la paz. Tres resultados enormemente sorpresivos que tienen su explicación en lo siguiente que les voy a relatar.

PROLEGÓMENOS.   
El 9 de Noviembre de 2016 una pequeña y poco conocida empresa británica ubicada en Londres envió una escueta nota de prensa a los principales periódicos ingleses que decía:

“Estamos muy emocionados debido a que nuestro revolucionario método de comunicación basado en datos haya jugado un papel relevante en el extraordinario triunfo del Presidente Trump"  

Esta empresa era “Cambridge Analytica”,  y su CEO se llamaba Alexander Ashburner Nix, un británico de 41 años quien como tal firmaba dicha nota. Sin embargo Nix no había sido el creador de las herramientas a las que vagamente llamó “revolucionario método de comunicación basada en datos”, sino que un investigador polaco de 34 años y experto en psicografía, Michal Kosinski, era quien hacía tiempo había estado trabajando con novedosas formas de recolección de “Big Data”. Se conoce como “Big Data” al registro y sistematización de la huella digital de todo lo que realizan las personas “online” y “offline”, y que pueda quedar consignado en algún dispositivo digital: en una computadora, una tableta, un teléfono digital, un televisor inteligente, un geo-localizador, una terminal de tarjetas con banda magnética, o cualquier otro dispositivo moderno con una memoria o un disco duro interviniendo en el proceso de transmisión-comunicación de datos.  

Esto significa que cada compra que hacemos con nuestras tarjetas, cada búsqueda que realizamos en Google, cada sitio Web que visitamos con nuestro celular, cada “me gusta” que clickamos en Facebook, cada localización que consultamos en la aplicación de “Mapas”, cada fotografía que subimos a Instagram, deja una perene huella digital en esos dispositivos, la cual puede ser utilizada para realizar un perfil de la persona en cuestión. Y Kosinski había estado tratando de resolver el problema de diseñar una forma operativa de recolectar y sistematizar esa huella digital, ese “Big Data”, para que fungiera como una huella dactilar personal e individual que permitiera delinear con efectividad y precisión a cada una de los sujetos dentro del marco de una “psicografía” más individualizada y precisa. Es decir, lo que quería era contar con una herramienta más afinada y exacta de la psicología social, que pudiera perfilar la personalidad de los individuos que componen los grupos sociales, y debido a que tal herramienta no existía se propuso elaborarla.

En 2008 Michal Kosinski era un estudiante de Varsovia cuando fue aceptado en la Universidad de Cambridge, de Londres, para realizar un Doctorado en el “Centro de Psicometría” de esa institución, siendo este centro uno de los departamentos de psicología social especializados más antiguos del mundo con esa materia de estudio. A su arribo a Cambridge Kosinski se unió a David Stillwell, quien un año antes, en 2007, había lanzado una pequeña aplicación para el entonces incipiente Facebook. Esa aplicación se llamó “MyPersonality” y consistía en pedir a los usuarios de esa red social que respondieran a un cuestionario de varias preguntas en cinco áreas básicas (técnica llamada “Big Five”) que perfilaban qué tipo de personalidad tenía. Una vez contestado, el cuestionario era enviado automáticamente al “Centro de Psicometría” de la universidad londinense para recibir, también al instante, un “Perfil de su Personalidad” desprendido de sus respuestas en el “Big Five”.  Así, el interesado podía compartir en Facebook la perfilación de su personalidad, y el Centro de Psicometría obtenía materia prima para sus estudios psicométricos.

El “Big Five” se había venido usando tradicionalmente en psicometría, explorando las cinco grandes áreas en las que se podía segmentar la personalidad de un sujeto.  Estas áreas son: 
1.- Disposición (¿Cuánto estás dispuesto a nuevas experiencias?)
2.- Conciencia (¿Cuán perfeccionista eres?)
3.- Extraversión (¿Cuán sociable eres?)
4.- Amabilidad (¿Cuánto eres de considerado y cooperativo?)
5.- Neuroticismo (¿En qué medida eres fácil de hacer enojar?). 
En base a estas dimensiones -conocidas como OCEAN por el acrónimo del inglés: Openness, Conscientiousness, Extroversion, Agreeableness y Neuroticism– es posible hacernos una idea bastante acertada de la persona, pues se revelan sus necesidades, sus miedos y su comportamiento básicos.

Sin embargo siempre había sido complicado y costoso recolectar los datos perfiladores del “Big Five”, pues se necesitaban sujetos dispuestos a ello, a los cuales se les debía aplicar un cuestionario impreso, teniendo al final los resultados para poderlos comenzar a procesar. Pero esto podía cambiar si se echaba mano del Internet y de aplicaciones como Facebook. Por eso a  Kosinski le pareció muy interesante el cuestionario on-line de “MyPersonality” y decidió retomarlo, por lo que lo volvió a promover en Facebook. Al principio esperaba que solo algunas docenas de compañeros de la universidad rellenaran el cuestionario, pero para su sorpresa fueron cientos de miles quienes lo respondieron,  dentro y fuera de Gran Bretaña, revelando sus más íntimas convicciones. Así, sin esperarlo, Kosinski y Stillwell pronto tuvieron en sus manos la mayor base de datos del mundo con millones de registros, los cuales combinaban evaluaciones psicométricas y psicográficas con perfiles de Facebook, el sitio de red social donde se encontraban registrados los datos exactos y actualizados de los evaluados: nombre, dirección, nacionalidad, escolaridad, trabajo, estado civil, aficiones, etc.  

A la fecha este pequeño test de 10 min. de duración ha sido respondido por más de 7.5 millones de personas, de las cuales más de 900,000 lo ha hecho en dos ocasiones. En sus bases de datos MyPersonality cuenta con 36 millones de "likes" por persona, lo cual nos arroja un promedio de 4.8 "likes" por usuario del test. 


Nunca habían imaginado estos dos investigadores manejar una cantidad tan grande de información, recolecrtada con tanta facilidad y a un costo tan reducido: sin querer se habían econtrado con algo muy grande.

EL DESCUBRIMIENTO.  
Kosinski había descubierto un canal privilegiado de recolección de información en Facebook, en donde el propio usuario proporcionaba sus datos generales precisos (nombre, ubicación geográfica, escolaridad, etc.) así como los datos de su personalidad en términos psicográficos a través de pequeños cuestionarios que se podían aplicar a millones de personas, con un costo ínfimo respecto de su alcance. Y eso lo tenía asombrado. Pero en seguida reparó en un elemento de funcionamiento de Facebook que enriquecía el propio cuestionario: para comunicar el usuario su aprobación a un tema, una fotografía, un video o un comentario que le llegaba a su “muro”(panel de mensajes), lo único que tenía que hacer era “clickear” la manita con el pulgar aprobatorio donde expresaba “Me gusta”, y este dato quedaba registrado en el historial de Facebook, así como en la memoria digital del dispositivo utilizado y del servidor usado para ingresar a esa red social. ¡Así de sencillo era! ¡Los propios usuarios eran quienes “regalaban” la información!  De esta forma Facebook contaba con millones de cuentas que estaban grabadas en sus servidores, con todo su historial desde su creación, y en cada cuenta se encontraban registradas las preferencias precisas del usuario sobre miles de temas: me gusta esto, me gusta esto otro, acepto esto y esto… Solo había que sistematizar esta información y se tenía el perfil pormenorizado de millones de personas, perfectamente segmentadas y ubicadas. Esto era el sueño psicográfico de todo psicólogo social funcionalista.
  
El método que Kosinski, Stillwell y sus compañeros del “Centro de Psicometría” desarrollaron durante los siguientes años con estos dos elementos fue bastante simple. Primero, presentaban a los participantes en Facebook un formulario on-line. De sus respuestas, los psicólogos calculaban los valores de su “Big Five” y el equipo comparaba entonces los resultados con toda la demás información que pudieran obtener del sujeto consignada en la red social: a qué tipo de contenidos señalaban “me gusta”, qué compartían escribiendo en Facebook, qué edad tenían, cuál era su género y cuál su lugar de residencia, qué grado escolar tenían, etc. Esto permitía a los investigadores unir puntos y crear correlaciones. Por ejemplo, los hombres que señalaban “me gusta” a cosméticos marca MAC eran, por lo general, gays; la mayoría de los hombres que señalaban que les gustaba el grupo musical Wu-Tang Clan, haciendo clik en la manita de “me gusta”, eran heterosexuales; los seguidores de Lady Gaga era más extrovertidos, y aquellos que indicaban una preferencia por contenidos “filosóficos” eran mayormente introvertidos.  Aunque es evidente que una sola pieza de esta información en realidad es irrelevante para hacer una predicción, psicométrica o de cualquier otro tipo, cuando se combinan decenas, centenas o incluso miles de estos datos los resultados de las predicciones llegan a ser muy certeros y precisos.

Ya para 2012 Kosinski y su equipo habían trabajado perfeccionando su método, el cual era sumamente acertado. Con una media de 68 “Me gusta” del Facebook de un usuario, podían ellos predecir el color de su piel (en un 95%), su orientación sexual (en un 88%) y hasta su afiliación política al Partido Demócrata o Republicano de EEUU (en un 85%). E incluso más: podía predecirse con mucha exactitud su nivel de inteligencia, la religión que profesaban o la falta de ésta, su consumo de alcohol y tabaco, si los padres estaban divorciados, si en la actualidad tenía una pareja sentimental estable o estaban en busca de ella, etc. 

En poco tiempo este modelo era capaz de evaluar a una persona mejor que un compañero de trabajo basándose solo en 10 “me gusta”. Con 70 “me gusta” se podía conocer mejor a una persona que lo que podía hacerlo un amigo cercano. Con 150 “me gusta” el nivel de conocimiento era más profundo incluso que el de sus propios padres, y con 250 “me gusta” mejor que el esposo o la esposa del sujeto. ¡Y eran suficientes 300 “me gusta” para conocerlo mejor aún que lo que el propio sujeto percibía de sí mismo!

Esta parte del diseño de Facebook, los “me gusta”, en realidad había sido incorporada desde un principio para indicar la aprobación de un tema o comentario con la mayor facilidad posible para el usuario, a través de hacer Click en una “manita” con el pulgar hacia arriba… y nada más. Era un “servicio de socialización” más de la red de amigos: cuando alguien nuevo y desconocido era aceptado por otro, podía así darse rápidamente una idea de lo que le gustaba y lo que no le gustaba. Pero cuando Zuckerberg decidió volver más comercial su sitio echó mano de los perfiles de aprobación individuales que tenía en sus servidores, para vender y colocar anuncios dirigidos especialmente para cada uno de los usuarios. No obstante es únicamente hasta ese nivel de aprovechamiento publicitario hasta donde habían llegado estos perfiles de Facebook, aprovechamiento que ahora se ve ingenuo e incluso “respetuoso” contrastado con la manipulación política que se podía dar, con esa misma información, si se combinaba con el “Big Five” y la medición psicológica hiper-individualizada (Micro-Targeting) que estaba desarrollando el equipo de Cambridge.    

El día que el Dr. Kosinski publicó su trabajo “Personality and Website Choice” by M. Kosinski, D. Stillwell, P. Kohli, Y. Bachrach, T. Graepel, Proceedings of ACM Web Science Conference (WebSci), 2012, recibió dos llamadas, una de las cuales consistía en una amenaza de denuncia por difamación, y la otra consistente en una oferta de trabajo… y las dos procedían de la compañía de Mark Zuckerberg: “Facebook Inc.”.  Pero el investigador polaco residente en Londres hizo caso omiso de las dos llamadas.    

Unas semanas después de las llamadas de Facebook, los “me gusta” de  la Red Social pasaron a ser privados por defecto, cuando antes eran públicos. Hasta ese día la configuración por defecto era que cualquier persona podía ver los “me gusta” de alguien, pero desde esa fecha ya no fue posible. Sin embargo esto no significó ningún inconveniente para los recolectores de datos de la universidad inglesa, ya que Kosinski pedía siempre el consentimiento de los usuarios al aplicarles el cuestionario del “Big Five”, solicitando autorización automática de acceso a esta información al aceptar responder el cuestionario, ya que esta autorización era una precondición para poder rellenar el test. No obstante, es patente que a los usuarios de Facebook nunca les ha quedado claro ni entonces ni ahora la enorme importancia individual y colectiva de su información privada, solicitada como requisito para hacer un test que ellos toman como cualquier otra trivia para pasar el rato y compartir los resultados obtenidos con sus amigos.

Sin embargo, con todo y lo importante que son los “me gusta” de Facebook, este no es el único canal de recolección de información digital que Kosinski y su equipo utilizan para predecir valores de los “Big Five”. También se obtiene valiosa información con indicadores como el número de fotos subidas a un “perfil”, o la cantidad de contactos de una persona (lo que perfila su extroversión o introversión), o los viajes y cambio de ubicaciones geográficas realizadas por la persona y anunciadas en Facebook  (lo que indica su movilidad), entre otros.

Respecto de las actividades “off-line” (“desconectadas” del Internet), existen canales como los “metadatos” y el sensor de movimiento y de ubicación geográfica de los teléfonos celulares, que registran la velocidad de movilidad de una persona, y cuán lejos y con qué frecuencia viaja fuera de su lugar de residencia, lo cual tiene relación con la estabilidad o inestabilidad emocional de una persona, pues se requiere de un mínimo de seguridad interna para emprender cualquier viaje que altere el rutinario y “seguro” entorno cotidiano.

Para Kosinski, incluso, nuestro teléfono puede llegar a ser una especie de “cuestionario psicológico” que rellenamos diariamente, ya sea en forma consciente o inconsciente. Sin embargo estos canales utilizados por los investigadores de Cambridge, el Data “on-line” y “off-line”, no son canales “de una sola vía”, es decir no solo puede servir para la expresión y registro psicológico de una persona “hacia afuera”, sino que también sirven en dirección contraria: para localizar y concentrar indexados perfiles específicos deseados, perfectamente segmentados, de personas agrupadas por afinidades como lo pueden ser padres con ansiedad, madres introvertidas, adolescentes furiosos, ciudadanos desencantados con el gobierno, adultos sin trabajo, etc. En este sentido, la técnica de Kosinski resultaba ser prácticamente un ”buscador de personas” altamente eficiente.   

Por tanto, tomando en cuenta estas dos vías posibles, “¿qué pasaría si alguien abusara de este ¨buscador de personas¨ para manipular a la gente?”, se preguntó el investigador. El camino descubierto de la “Psicometría Hiper-individualizada” era sumamente prometedor, pero conllevaba también peligros que debían ser abordados para desactivarlos, como el de la posibilidad de utilizar esta técnica para la manipulación política de los sujetos.  

Así, en sus siguientes trabajos científicos publicados comenzó Kosinski a añadir advertencias con estas interrogantes sobre su metodología: “El método que a continuación les expondré, puede suponer una amenaza para el bienestar, la libertad, e incluso para la vida del individuo”.

Tales advertencias aparecieron en sus escritos:

- Crowd IQ: Measuring the Intelligence of Crowdsourcing Platforms by M. Kosinski, Y. Bachrach, G. Kasneci, J. Van Gael, T. Graepel, Proceedings of ACM Web Science Conference (WebSci), 2012.

- Personality, Gender, and Age in the Language of Social Media: The Open-Vocabulary Approach by A. Schwartz, J. Eichstaedt, M. Kern, L. Dziurzynski, S. Ramones, M. Agrawal, A Shah, M. Kosinski, D. Stillwell, M.E.P. Seligman, L.H. Ungar, PLoS ONE, 2013. (IF: 4.2) The 21st most discussed paper of 2013 (Altmetric.com).

- Manifestations Of User Personality In Website Choice And Behaviour On Online Social Networks by M. Kosinski, Y. Bachrach, D. Stillwell, P. Kohli, T. Graepel, Machine Learning Journal (MLJ), 2013. [Erratum with updated results].

- Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior by M. Kosinski, D. Stillwell, T. Graepel, Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 2013. (IF: 9.1) The 9th most discussed paper of 2013 and the 4th most influential article ever published by PNAS (Altmetric.com).

- Tracking the Digital Footprints of Personality by R. Lambiotte and M. Kosinski, Proceedings of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2015. (IF: 6.8).

No obstante al parecer nadie escuchó sus advertencias, pues después sucedió exactamente lo que Kosinski  pretendía que jamás ocurriera.  


EL PROBLEMA. 
A principios de 2014 un joven profesor que no llevaba mucho tiempo de haber ingresado a  Cambridge, llamado Aleksandr Kogan, buscó a Kosinski y le comentó que estaba interesado en su método de recolección de datos, que hablaba a nombre de una empresa y que, si accedía, podía ser muy lucrativo el asunto para él. Dijo que la compañía a la que representaba quería tener acceso a la base de datos recabados de la aplicación “MyPersonality” de Facebook, pero que no le podía decir en concreto cuál era el nombre de la empresa ni el objetivo perseguido de contar con esa base de datos.

En un principio Kosinski y su equipo consideraron esa oferta, ya que significaba un buen ingreso para el Centro de Psicometría, pero le daba mala espina que la identidad de la compañía ofertante no fuera revelada. Finalmente, después de mucha insistencia, Kogan accedió a precisar el nombre: se trataba de la “Strategic Communication Laboratories”, de la cual el investigador polaco nunca había oído hablar. Por esto la buscó en Google y se enteró que esa empresa era “… la principal Agencia de Gestión Electoral a nivel mundial”, como ella misma se definía, y que ofrecía a sus clientes “…estrategias de marketing basadas en modelos psicológicos para influir efectivamente en las elecciones.”

Resultó que la Strategic Communication Laboratories era la matriz de un complejo grupo de diversas compañías inglesas que, debido a una difusa estructura corporativa, actuaban en la sombras y se involucraban impunemente en hechos tan diversos como los "Panamá Papers", las elecciones en Ucrania y Nigeria, el derrocamiento de gobiernos de países en desarrollo, la ayuda al Rey de Nepal contra los rebeldes, así como el diseño de métodos para influir psicológicamente en ciudadanos de Europa Oriental y Afganistán a pedido de la OTAN. Y en 2013 de la SCL se desprendió una nueva empresa con el objetivo de influir en las elecciones de los EEUU: "Cambridge Analytica".

No tenía entonces Kosinski toda la información de esto, pero en aquel año de 2014 su intuición le decía acertadamente que algo no estaba bien. Después de investigar a Aleksandr Kogan descubrió que éste había registrado de forma secreta una compañía que estaba haciendo negocios con la Strategic Communication Laboratories (o SCL por sus siglas en inglés). Resultó que la SCL tenía ya en sus manos, por conducto de Kogan, el método de recolección de “Big Data” y su cruce con información de Facebook, y que lo estaba empezando a explotar.  En Diciembre de 2015 quedó claro que (de acuerdo a un reporte del periódico inglés "The Guardian" y a documentos internos entregados al semanario alemán "Das MAgazin") Kogan había plagiado la metodología y que se la había vendido a esa “… agencia de gestión electoral”. Pero el joven colega de Kosinski en Cambridge, y la SCL, no se satisfacían únicamente con la metodología, sino que deseaban también el trabajo ya avanzado -la voluminosa base de datos de millones de personas que ya había acumulado Kosinski y su equipo- pues esta base era sumamente valiosa para la promoción y manipulación electoral.

Alarmado Kosinski cortó toda relación con Kogan, reportó el incidente a los directivos de Cambridge, terminó su doctorado dando fin a su ciclo en la universidad inglesa, y se mudó a los Estados Unidos, consiguiendo trabajo en la Universidad de Stanford donde prosiguió sus investigaciones. Posteriormente supo que Kogan se había mudado a Singapur, cambiando su nombre por el enigmático de “Dr. Spectre”  

Así las cosas, en Noviembre de 2015 la más radical de las organizaciones a favor del Brexit, la “Leave-EU”, en voz de su director Nigel Farage anunciaba a los medios masivos que le había encargado a una compañía de “Big Data” el diseño y puesta en marcha de su campaña promocional “on-line” para impulsar el abandono de Inglaterra del Bloque Económico Europeo. Esa compañía se llamaba, precisamente, “Cambridge Analytica”. 

Farage anunció también que dicha campaña estaba diseñada en base a un novedoso marketing político, el “Micro-targeting” (Psicografía Hiper-individualizada), por medio del cual se medía la personalidad de la gente utilizando sus “huellas” en la nube digital, y se cruzaba esta información con el modelo OCEAN (Openness, Conscientiousness, Extroversion, Agreeableness y Neuroticism), lo cual no es otra cosa que el “Big Five”. Es decir, anunciaba la utilización del procedimiento exacto de la técnica de Kosinski y su equipo, procedimiento que a ellos les había llevado diseñar y afinar de 2008 a 2015, y que Aleksandr Kogan había plagiado y entregado a la Strategic Communication Laboratories-SCL.  Ahora la “Cambridge Analytica” (otra cara de la misma SCL como meses después descubriría Kosinski), estaba haciendo gala pública de “su” novedoso marketing a base de perfiles de “Micro-Targeting”, ufanándose también de su técnica de cruce de información OCEAN con datos psicográficos de procedencia digital, obtenidos fundamentalmente de Facebook.     

Entonces en Junio del 2016 el Brexit ganó y el Reino Unido inició el proceso de salirse de la Unión Europea, con una votación del 51.9% para el “leave” (17.4 millones), frente al 48.1% para el “remain” (16.1 millones), de acuerdo con los resultados finales de las 382 áreas de votación… ¡y el mundo quedó asombrado!  ¿Cómo pudo ser esto posible, si todas las encuestas y opiniones calificadas daban por seguro que los ingleses permanecerían en el Bloque Económico Europeo? Apenas unas horas antes de la votación nadie predecía una victoria de la posición de abandonar el bloque económico; analistas, casas encuestadoras, especialistas en economía y expertos en política inglesa y movimientos sociales: todos apostaban por la permanencia de Inglaterra, pero la realidad les dio una gran sorpresa.

A raíz de este suceso Kosinski comenzó a recibir decenas de e-mails preguntándole qué tenía él que ver con la victoria de Nigel Farage y de la agrupación “Leave EU”, y la salida de Inglaterra, ya que los elementos manejados en las declaraciones públicas de Farage, antes y después de la victoria, tenían todos los componentes que lo relacionaban a él: Campañas “on-line”, Modelo OCEAN, Cambridge, Datos de la nube digital, etc.  Así que no era difícil que sus conocidos pensaran que Kosinski tenía algo que ver con el asunto.    
Preocupado buscó información en el Internet y con dificultad, debido a los intentos de borrar la relación, descubrió que la empresa “Cambridge Analytica” formaba parte del Holding de compañías bajo dominio de la Strategic Communication Laboratories… la misma empresa a la que Aleksandr Kogan le había vendido los procedimientos descubiertos. Sintió entonces un sobrecogimiento de temor: ¿Estarían ellos usando su método a gran escala con intereses de manipulación política? Eso era precisamente lo que tanto temía con su advertencia: “Este método puede suponer una amenaza para el bienestar, la libertad, e incluso un peligro para la vida del individuo”

No mucho después obtendría información que hacía evidente que no solo en el Brexit se habían usado sus técnicas, sino que la “Cambridge Analytica” también había participado en la campaña política de Donald Trump, y que muy probablemente (aunque no confirmado) estaba incluso involucrada en la campaña de Álvaro Uribe para influenciar el rechazo de la firma de paz en Colombia, ya que era fácil identificar un comportamiento estadístico idéntico –impredecible y atípico- en estos tres procesos políticos. 

       
Mira lo que has conseguido”, “Hasta dónde llegaste con tu nueva metodología”, “No sé si felicitarte o censurarte por lo que conseguiste”, le decían a  Kosinski sus conocidos y colegas de Stanford en todos los lugares donde lo encontraban, mismos a quienes una y otra vez tenía que explicar que no tenía nada que ver con la compañía “Cambridge Analytica” ni con respecto del Brexit.

UN PROBLEMA MAYOR. 
Donald Trump nació el 14 de Junio de 1946 en el barrio neoyorkino de Queens, y fue uno de los cinco hijos de Mary MacLeod y de Fred Trump, inmigrantes de ascendencia escocesa  y alemana. En 1971 se hizo cargo de la empresa familiar de bienes raíces “Elizabeth Trump & Son” la cual más tarde se llamó “Trump Organization”. En 2016 la revista Frobes lo colocó en el lugar 324 del ranking mundial de millonarios, con una fortuna cuyo valor neto es de            $ 4,500 millones de dólares.

Obtuvo el título de bachiller en economía en la Wharton School de la Universidad de Pensilvania en 1968, y durante décadas contribuyó con donaciones tanto a candidatos republicanos como a demócratas, creando en 2011 una gran controversia nacional en los EEUU al poner en duda públicamente la nacionalidad y los estudios del entonces presidente demócrata Barack Obama.

Trump coqueteó siempre con la política, pero nunca entró de hecho en ella hasta el año de 2016. Había especulado con lanzarse a la Candidatura Presidencial sucesivamente en 1988, 2004 y 2012; y en los años de 2006 y 2012 habló igualmente de contender por la alcaldía de Nueva York, sin que se concretara ninguno de estos proyectos.

Si nos atenemos a lo referido por Michael Moore (cineasta y activista norteamericano, opinión expuesta en algunos artículos periodísticos y revistas) Trump decidió por fin postularse como pre-candidato presidencial en el 2016 debido a la intención subrepticia de vender más caro su programa de reality “The Apprentice” transmitido por la cadena NBC, el cual había lanzado en 2004 y que después de 12 temporadas en la TV norteamericana ya había agotado su modelo. En febrero de 2015 había decidido el magnate inmobiliario no renovar el contrato del programa, y pensaba presionar para que las condiciones fueran más ventajosas para él. La idea era competir por la Presidencia de EEUU por parte del Partido Republicano, exponerse a los medios masivos, estar en boca de las más personas posibles y con esto negociar con ventaja el programa (básicamente con más dinero de por medio), al tiempo de darle una renovada a su imagen-mito de hombre exitoso e infalible en los negocios. Calculaba que no llegaría más allá de una pre-candidatura republicana y que ahí terminaría la aventura y con eso le bastaba para ejercer presión para la negociación, pero     -como ahora todos sabemos- las cosas sucedieron de otra manera.

Sea verdadera o no la anécdota de los motivos ocultos de Trump para entrar formalmente a la política, lo cierto es que el 16 de junio de 2015 anunció en Nueva York  su pre-candidatura a la Presidencia de los EEUU por parte del Partido Republicano, con el lema “We are going to make our country great again" (“Vamos a hacer a nuestro país grande de nuevo”).

En el transcurso de la contienda por la candidatura sorpresivamente Trump fue derrotando a todos sus adversarios, dejando en el camino a Scott Walter, Gobernador de Wisconssin, a Jeb Bush de Florida, y al final a los más fuertes John McCain y Ted Cruz. Durante esta  lucha, tanto en los debates internos de los Partidos como en las ruedas de prensa y las conferencias, sostenía sin miramientos que el sistema político de EEUU se encontraba “roto”, y que tanto el país como él mismo “… no tenían tiempo de comportarse políticamente correctos”, justificando con esto el hecho de que todos los días arremetía contra todo y contra todos, de forma grosera e implacable, con tal de ganar la candidatura.

Trump se convirtió oficialmente en el Candidato Republicano a la Presidencia de EEUU el 21 de julio de 2016, tras la retirada de la totalidad de sus adversarios, y un mes después, en Agosto, realizó cambios en su equipo de trabajo, nombrando a Steve Bannon como Jefe Ejecutivo y responsable último de la Campaña Presidencial, a Kellyanne Conway como Gerente y a Paul Mannafort como Presidente de Campaña. Pero hubo una persona que en absoluto pensó jamás en remover ni cambiar por otro: Brad Pascale, su jefe del área digital encargado de la campaña en internet y en redes sociales. ¿Por qué tal consideración hacia Pascale? Básicamente porque en este hombre recayó el componente decisivo que le permitió el triunfo al advenedizo Trump, sorpresivo para propios y extraños. Veamos esta historia que tiene ahora al mundo en vilo, con un problema mayúsculo para todos: republicanos, demócratas, rusos, chinos, alemanes, mexicanos…

 A principios de 2015 “Cambridge Analytica” se comenzó a involucrar en las campañas electorales de EEUU. El enlace había venido de Robert L. Mercer quien conectó a esta empresa con el Partido Republicano. Mercer es un destacado especialista e industrial del software computacional y dueño de la empresa “Renaissance Technologies”, la cual ha sido una gran donadora tradicional para causas políticas de corte muy conservador, apoyando a grupos como “Freedom Partners” y “Club for Growth Action”. Fue además el principal benefactor del grupo  “Make America Number 1 - Super PAC” (es decir Super “Political Action Committee”). Esta agrupación de apoyo político está comandada por Rebekah Mercer, hija del mecenas, constituyéndose como uno de los más grandes apoyos financieros de Ted Cruz, primero, y Donald Trump, después, con una donación total para la campaña presidencial republicana en 2016 del orden de los $15.5 millones de dólares.

Robert Mercer inicialmente apoyó a Ted Cruz siguiendo su ideología conservadora, y su aportación no consistió únicamente en dinero. También lo conectó a la recién surgida empresa inglesa de manejo psicológico que prometía realizar un trabajo muy novedoso en estrategias de promoción política, al utilizar el concepto de “Micro-Targetring” para perfilar psicográficamente a cada votante. “Y esto lo están haciendo -explicó Mercer en su momento-  cotejando los datos on-line de cada uno de los ciudadanos con su historial de Facebook respecto de sus preferencias, así como a través de listas de ciudadanos compradas a compañías especializadas.” Esta empresa era “Cambridge Analytica”.    

Con este enfoque hiper-individualizado de promoción política, Ted Cruz en sólo 18 meses pasó de un muy limitado 5% de aprobación entre los miembros del Partido Republicano y el público en general, a un vigoroso 35% en la etapa final de la contienda. Brad Pascale se percató de este hecho y quedó muy intrigado. “¿Qué es lo que está haciendo Cruz que ha saltado tan dramáticamente de ser un rival menor, a constituirse como el último de los pre-candidatos al cual hay que vencer para lograr la nominación?” –se preguntó. Y para descubrir lo que estaba pasando se puso a investigar.

Así conoció la existencia de la “Cambridge Analytica” y obtuvo el nombre y los teléfonos del gerente general de esta empresa inglesa, Alexander Nix, con quien acordó una cita para conocerlo, entrevistarse con él y escuchar de primera mano qué es lo que estaba haciendo esa compañía que transformaba a sus clientes en personajes tan exitosos.

Fue así como en junio del 2016, un mes antes de la definición de la candidatura republicana a favor de Trump, el ahora 45° Presidente de los EEUU contrató a Alexander Nix y a su empresa “Cambridge Analytica” para que le diseñaran una estrategia digital que le permitiera el triunfo, primero como candidato republicano y después como candidato presidencial. Al parecer Nix le había visto a Trump mayor potencial para la contienda presidencial final, o quizá fue solamente cuestión de dinero, lo cierto es que dejó a Ted Cruz y se pasó a engrosar las filas del equipo de trabajo de Trump.

Por ese tiempo la asistente personal del magnate inmobiliario y pre-candidato ya lo había convencido de que no podía estar al margen de la tecnología, y éste se había comprado un Smartphone desde el cual tomó el hábito de twitear muy temprano por las mañanas. Uno de los mensajes que envió por esos días era críptico: “Estén alertas sobre mi estrategia digital, pronto me deberán llamar ¨Mr. Brexit¨”.

Se puso así en marcha la campaña presidencial de Donald Trump con la cual pensaba  derrotar a Hillary Clinton, y muchos analistas perspicaces comenzaron a percibir inquietantes similitudes entre la estrategia y agenda del “Leave-EU” del Brexit británico, y la estrategia y plan de acción de Trump, pero muy pocos sabían acerca de la contratación de  “Cambridge Analytica”.

Por esos mismos días, el 19 de Septiembre de 2016 en el Foro Económico Internacional “Concordia Summit” y con la presencia de dirigentes de todo el mundo, así como de poderosos hombres de negocios, Alexander Nix dio una conferencia en el “New York Grand Hyatt Hotel” en la cual resumía lo que estaba realizando con su compañía respecto de nuevas estrategias de marketing basadas en modelos psicológicos para influir en los votantes.  Y el resumen que mostró en aquella conferencia a presidentes de varios países, inversores y millonarios, tocaba los puntos principales de la nueva técnica del “Big Data” y la psicometría hiper-individualizada.

Dijo Nix:
- “Es un privilegio para mí el hablar ante ustedes hoy sobre el poder del Big Data y la Psicografía en los procesos electorales. Hace sólo dieciocho meses el Senador Ted Cruz era uno de los candidatos menos populares, casi nadie había escuchado hablar de él y tenía solo el 5% de conocimiento y aceptación. Pero en unos pocos meses pasó al 35% lo cual es un gran logro gracias a nuestra metodología.”
“¿Cómo fue esto posible? Hasta ahora las campañas electorales se han basado en conceptos demográficos, lo cual es una idea ridícula. La idea de que todas las mujeres, por el mero hecho de serlo, deban recibir el mismo tratamiento y los mismos contenidos es algo muy tonto.  Es como si todos los afroamericanos, solo por serlo, debieran recibir el mismo mensaje. En Cambridge Analytica pensamos que cada individuo es eso: un individuo. Por eso no usamos técnicas ni conceptos de la demografía, sino que usamos la psicometría y la psicografía.”
“En Cambridge somos capaces de crear un modelo para predecir la personalidad de cada uno de los adultos en los Estados Unidos de América. Nuestro método se basa en un nuevo marketing que combina tres elementos: la ciencia del comportamiento, usando el modelo OCEAN, el análisis del Big Data, y la publicidad especializada que es, en otras palabras, una publicidad dirigida y formulada en especial para la personalidad de cada individuo.”

En seguida pasó a explicar cómo estaban consiguiendo esos resultados.  Primero, “Cambridge Analytica” compra datos personales lo más extensos y detallados posibles de distintas fuentes, como el Registro de la Propiedad, datos de la Oficina del Transporte, historial de compras, tarjetas de crédito, pertenencia a clubes, suscripción a revistas y a canales de TV por cable, etc. Esto lo realiza a través de varias compañías especializadas en este tipo de información como Acxiom y Experian (en los Estados Unidos casi toda la información personal que uno se imagine es posible encontrarla a la venta).  Después la compañía inglesa introduce esos datos a la Lista Indexada de miembros del Partido Republicano y la combina con los datos “on-line” de cada sujeto, como los “me gusta” de Facebook. El resultado es una completa lista con el cálculo muy preciso del perfil psicométrico de la personalidad de cada individuo, de acuerdo a las cinco grandes áreas del “Big Five”. Con este cruce de datos de diversas fuentes, las “huellas digitales” que antes solo existían en el papel se convierten súbitamente en personas muy reales, con necesidades concretas, intereses, expectativas, sueños y con una localización física precisa a través de direcciones y datos generales actualizados.

Según Nix su empresa realiza, además, encuestas complementarias en redes sociales para afinar lo más posible los perfiles de las personas. Con orgullo dice Nix: “Hemos creado perfiles de todos los adultos de los Estados unidos. Hablamos de 220 millones de personas a las cuales conocemos mejor que sus propios cónyuges o sus padres”. Una afirmación sencillamente escalofriante.

Con un traje cortado a la medida y atildado acento inglés, Nix continúa hablando en aquel foro sobre el trabajo desarrollado por su empresa. Acciona una computadora y aparece en la pantalla un diagrama: “Campaña por la Nominación Republicana a la Presidencia-Ted Cruz”. A la izquierda surge un cuadro con los principales valores psicográficos de los habitantes del Estado de Iowa, y a la derecha se ve un mapa del propio estado, en donde Cruz ganó un importante número de votos en las Elecciones Primarias del Partido Republicano. En el mapa aparecen cientos de miles de puntitos rojos y azules. Nix explica: “Este es el resumen que le hicimos al precandidato Ted Cruz sobre nuestro trabajo para él. Los puntos azules representan demócratas, y los puntos rojos, republicanos –dice-; ahora ajustemos la búsqueda - y pasa a la siguiente imagen-. Veamos solo republicanos -y los puntos azules desaparecen-. Ahora indecisos -y más puntos desaparecen-. Ahora solo aquellos de sexo masculino -y más puntitos desaparecen-… Ahora con baja escolaridad. -Y así continúa hasta que finalmente solo queda una persona en el mapa, mostrando al pie de la imagen (la cual tiene a estas alturas solo un pequeño punto rojo) todos los datos de la persona:  la dirección, intereses, inclinación política, personalidad básica, etc. -.

En base a este conocimiento individualizado y “psicograficado” de cada persona, los mensajes políticos pueden ser diseñados casi de uno por uno para cada una de ellas, conteniendo exactamente lo que desean oír: la respuesta a sus preguntas y la expresión fiel de sus enojos, en una comunicación estructurada con el lenguaje y la simbología precisas para que el mensaje sea correctamente interpretado. Esto es lo que utilizó Ted Cruz en su sorprendente campaña política, técnica que pasó después a manos de Donald Trump en aquel referido junio de 2016, un mes antes de la elección primaria final de nominación del candidato republicano, en la cual finalmente derrotó a Cruz.

Entrevistado posteriormente a las elecciones presidenciales, Alexander Nix recuerda: “Prácticamente cada uno de los mensajes de Trump fue diseñado en base al análisis de los datos”. Esto explica las continuas inconsistencias y mensajes aparentemente contradictorios, las declaraciones de una orientación y postura un día, y al otro de orientación y postura exactamente contraria. Comunicacional y políticamente Trump tuvo una arma que a la postre le dio el triunfo: ofrecía un mensaje distinto para cada votante, literalmente uno diferente para cada individuo, considerando al milímetro el peso de ganarse su voto en la consecución del número de electores del Colegio Electoral necesarios para derrotar a Hillary Clinton.  

Cathy O´Neil, la ex-analista de Wall Street y connotada profesora de matemáticas del “Barnard College” de la Universidad de Columbia, quien es además uno de los miembros más activos del movimiento Ocuppy Wall Street (“OWS”, agrupación que denunció los excesos del sistema financiero a partir de 2011), explica lo sucedido con Trump de la siguiente forma.  En su libro “Weapons of Math Destruction" (Armas Matemáticas de Destrucción Masiva), O´Neil describe cómo los algoritmos gobiernan nuestras vidas tendiendo a favorecer a los más poderosos y a desfavorecer a todos los demás. En una entrevista periodística realizada por la BBC en Agosto de 2016 dijo la profesora:

"Vivimos en la era de los algoritmos. Cada vez en mayor medida las decisiones que afectan nuestras vidas -a qué escuela ir, si podemos o no obtener un préstamo, o cuánto pagamos por nuestro seguro de salud- no son decisiones tomadas por humanos, sino por modelos matemáticos. En este sentido Donald Trump es un ejemplo muy claro: está conduciéndose como un perfecto algoritmo oportunista que sigue únicamente la reacción del público, sin ningún otro tipo de consideración ni estructura o ideología de base. Es una ingeniería, o una matemática si se me permite, que no hay que permitir que se implante en nuestra cultura.”

¿Y qué es un Algoritmo? Es un grupo finito de operaciones organizadas de manera lógica y ordenada, que permiten solucionar predecible y controladamente un problema. Pero este problema no necesariamente es matemático, puede ser de cualquier otra clase: social, económico, logístico, político, etc. Cualquier tipo de problema puede tener un abordamiento algorítmico, siempre y cuando se siga una serie de instrucciones y reglas establecidas para él, las cuales, por medio de una sucesión de pasos, permitan arribar a un resultado que lo solucione. Y Donald Trump siguió, paso a paso, el libreto que le entregaba el análisis de datos de “Cambridge Analytica” para lograr votos individuales que en conjunto resultaron claves, y que fueron obtenidos muchas veces incluso “quirúrgicamente” de cada zona residencial y habitacional, de cada sector ciudadano, de cada agrupación civil, de cada composición étnica, de cada ciudad, de cada Estado y de cada Región de los EEUU, con un solo objetivo: ganar.

Esta forma de accionar lo tuvo muy claro también el equipo de Trump. Por ejemplo en el tercer debate con Hillary Clinton el equipo del republicano probó miles de variantes de sus argumentos y la presentación de los mismos, hasta encontrar la mejor forma de impactar a los “Targets” y “Micro-Targets” que había decidido “Cambridge Analytica” que eran los importantes de convencer con ese debate (en base a resultados de sus perfiles psicográficos). Los posibles mensajes se diferenciaban por detalles mínimos como: diferentes formas de decir un mismo contenido, la estructura gramatical de las frases, las posturas corporales más adecuadas, la agresividad para contraatacar o la estrategia de simplemente quedarse pasivamente callado frente al cuestionamiento del oponente, etc.

También en la propaganda política impresa Trump aplicó la receta de Nix de utilizar una publicidad especializada, dirigida en forma muy concreta y particular para la personalidad de cada individuo.  Esto se ve ahora claramente cuando, en la campaña presidencial, Trump repartió a los habitantes del “Pequeño Haití” de Miami, casa por casa, panfletos con noticias acerca del fracaso de la fundación de Hillary Clinton en la ayuda tras el terremoto de Haití, con el objetivo de que no votaran por ella debido a que ni siquiera… “pudo ayudarlos con su Fundación en su desgracia.” En la elaboración de este y los demás mensajes el equipo de Trump probaba miles y miles de variantes, ajustando la presentación de los encabezados, el tamaño de las fotografías, la combinación de colores, la estructura y balance visual-textual del mensaje, etc.
  
De igual forma en Facebook manejó publicidad encubierta como “noticias” que colocó en cuentas seleccionadas cada una en base al análisis de su “Big Data”, con información promocional que tuvo el objetivo de “anular” a potenciales votantes de Clinton previamente perfilados: gente de izquierda insegura, afroamericanos, mujeres jóvenes, etc. Esta publicidad estaba encubierta y disimulada en la lista de noticias de facebook, de forma que sólo ciertos perfiles específicos podían verla. Por ejemplo, en perfiles de afroamericanos aparecía como “noticia” un video en donde Hillary Clinton se refería a los hombres negros como “depredadores”, y manipulaciones por el estilo.   

Trump trabajó en su campaña presidencial utilizando mucho menos los medios masivos de comunicación tradicionales que los nuevos medios digitales (de hecho las grandes cadenas noticiosas y televisivas fueron y son actualmente sus “enemigas”), y esto se debe a que los medios masivos no pueden ofrecer la versatilidad de los mensajes individualizados hiper-segmentados. Sobre este punto Nix dice, adoptando un tono profético, que sus hijos al crecer jamás entenderán que alguna vez hubo “medios masivos” en donde se consideraba a la gente homogéneamente, y no de forma individual como lo puede ofrecer ahora el Internet, el Facebook, las aplicaciones de los smartphones, los servicios de TV por cable a la carta, etc.

Además Trump diseñó una estrategia a “ras de tierra” ejecutada por sus “tropas digitales”, a la cual le dio un peso mucho mayor en importancia y recursos financieros que el colocado en las grandes cadenas de TV y los periódicos como vehículos para la transmisión de sus mensajes. Por esta estrategia invisible Hillary tuvo muchas veces encuestas e información no-exacta (por no decir abiertamente falsa) respecto de la preferencia hacia ella sobre Trump, pues estas mediciones se realizan utilizando audiencias de medios masivos, o por teléfono en donde generalmente las personas no se abren diciendo en verdad sus preferencias.

La estrategia a “ras de tierra” estuvo también a cargo de la “Cambridge Analytica”, y en un principio, en Julio del 2016, el equipo humano consistió en únicamente 12 personas, las cuales recibieron para su labor $100,000.00 dólares al mes. Ya para Agosto estaban recibiendo $250,000.00 mensuales y el número de personas del grupo de trabajo era mucho más grande, y en Septiembre del mismo año la cantidad asignada para ellos fue de $5´000,000.00 de dólares/mes. En total, de acuerdo con Nix, su compañía ganó con Trump un total de $15´000,000.00 de dólares. (Resulta “curioso” que la aportación total de Robert Mercer a las campañas de Ted Cruz y de Donald Trump haya sido, precisamente, de $15´500,000.00 de dólares).  

El trabajo de estas “tropas digitales” consistió en ir de puerta en puerta en zonas delimitadas por el plan de acción de Nix. Cada integrante llevaba una aplicación en su teléfono móvil donde con solo un “click” identificaba las ideas políticas de los habitantes de una vivienda (esta misma “app” fue la que se usó en la campaña del Brexit). Así los promotores políticos de Trump solo tocaban en las puertas de los hogares de las personas que la “app” señalaba como receptivas a los mensajes del candidato republicano, con lo cual no se desperdiciaba energía, personal y recursos en tratar de convencer a votantes que no iban a cambiar su simpatía ni la decisión previa de su voto. Además iban preparados con guiones detallados para sostener conversaciones personalizadas de acuerdo al perfil de la persona de la vivienda que los atendía. Esa aplicación incluía un reporte que era rellenado en su smartphone por el promotor, en donde se describían y apuntaban las reacciones que tenían los entrevistados. Los resultados de estos reportes le llegaban directamente a Trump y al Panel de Control de la Campaña, con lo cual se podía hacer de inmediato cualquier ajuste en base a lo que el campo les indicaba.  

El equipo de Clinton, por su parte, intentó hacer cosas similares en su estrategia de promoción y comunicación digital, pero su abordamiento lo hizo a partir de criterios demográficos y no psicográficos. No realizó lo que hizo “Cambridge Analytica” cuando dividió a la población norteamericana en 32 tipos diferentes de personalidades, teniendo protocolos para comunicarse e influir en cada una de ellas diferenciadamente. Un caso muy destacado de tipo de personalidad fue el del norteamericano que ve en los autos el símbolo patrio que en las últimas décadas le ha sido arrebatado por los asiáticos y los alemanes. Como resultado del análisis de datos Trump había descubierto (conocimiento que fue aprovechando en su campaña a la perfección) que aquellos ciudadanos que tenían preferencia por los autos fabricados dentro del propio EEUU son ciudadanos que tienen cercanía con sus ideas nacionalistas, concluyendo ambos (ciudadanos y candidato) en que ya había llegado la hora de re-localizar todos los trabajos de armadoras instaladas en el extranjero, tratando de remediar el proceso neoliberal en donde el implacable “Outsourcing” había sumido en la pobreza a ciudades norteamericanas enteras, comenzando con la propia Flint Michigan de la cual es oriundo Michael Moore, y todo por el afán de conseguir mayores ganancias extraídas de la compra barata de mano de obra en países extranjeros.

Territorialmente también armó Trump una estrategia muy detallada, enfocando la mayor fuerza de su campaña en solo 17 estados, que al final fueron los que decidieron su triunfo de acuerdo al número de miembros del Colegio Electoral que podía aportar cada uno de ellos. La decisión en las últimas semanas de la campaña de centrarse en solo dos de estos 17 estados, Wisconsin y Michigan, se tomó basada en los datos psico-geográficos estratégicos analizados. En este sentido Trump se había convertido en el instrumento para implementar el modelo diseñado por Nix, auto-avalándose por los resultados y en camino al éxito que sucedió el día de las elecciones presidenciales. El advenedizo e irreverente magnate había ganado y todos estaban atónitos, menos “Cambridge Analytica” y el equipo de campaña del republicano.
  
CONCLUSIONES.
El prestigio de los “datos” se deriva del hecho de que son la materia prima de la ciencia y el apetito por ellos es cada vez mayor en nuestra sociedad tecnologizada y digitalizada al extremo. En algunos lugares se han presentado a los “datos” como el nuevo petróleo de la “economía digital”, aseverando por lo tanto –si se lleva la figura a su lógica conclusión- que hay “pozos” o “bases de datos” en bruto que sirven de combustible para procesar este inagotable combustible informativo. Uno de estos pozos, compuesto por el “Big Data” de todos los estadounidenses adultos es el que localizó la compañía inglesa contratada por Trump, "refinando" esa ingente cantidad de información y dándole sentido al organizarlos estructuralmente en un marco psicográfico operativo y fácilmente aplicable a acciones políticas.  

Este marco psicográfico ser mueve en una realidad en donde el modelo de economía neoliberal impuesto por los EEUU y los países centrales (G-5) a la casi totalidad del mundo en los últimos 36 años, se ha agotado y ha dejado de ser viable también -y principalmente- para los propios países donde surgió tal sistema. La ciega compulsión a la acumulación de riqueza personal y corporativa (des-localizada en su generación y acopio), y la implacable búsqueda de utilidades maximizadas a cualquier costo, ha originado desbalances insostenibles incluso para el capitalismo acostumbrado a los extremos y las crisis –éstas en realidad “benéficas” e inevitables para su funcionamiento-.  El Imperio está fuera de balance y sacude a todo el mundo con las ondas de choque de su estertor y paroxismo.  
   
La realidad imperial ha comenzado a cobrar facturas cada vez más descarnadas en términos de desempleo y pobreza, ahora presentes hasta en las propias entrañas de los EEUU.  En este juego que finaliza con sacudidas y reajustes estridentes ha habido muy pocos ganadores y muchísimos perdedores, y la exigencia de localizar culpables del dramático descenso en la calidad de vida del norteamericano medio se ha elevado como un –primero- sordo rumor, para luego pasar a ser un grito abierto y frontal de rendición de cuentas.

Empresas especializadas en la estafa como ENRON, el “crack” inmobiliario de las hipotecas Sub-Prime, los gigantes financieros y especulativos “demasiado grandes para quebrar”… que han quebrado espectacularmente, ejecutivos y “traders” con paracaídas de oro, entre muchos otros actores, son identificados cada vez más como los villanos del cuento porque de hecho lo son, aunque no de forma única.

Esta sed de que alguien pague los platos rotos es lo que ha descubierto Donald Trump en la mente del pueblo ario promedio de EEUU, por medio de una metodología que logra entrar al fondo de las emociones individualizadas, y que a través de un procedimiento exacto y mecánico manipula políticamente a los ciudadanos hiper-segmentándolos para atacarlos diciéndoles precisamente lo que quieren oír.
 
La empresa “Cambridge Analytica” ha creado el perfil psicográfico de todos los adultos de los Estados Unidos, es decir 220 millones de personas, a las cuales conoce emocionalmente mejor que los propios cónyuges y padres de cada una de ellas. Y las ha manipulado para llevar a la presidencia de la nación más poderosa de la tierra a Donald Trump, un personaje anti-viejoparadigma que encarna el Nuevo Orden Mundial y que resulta una apuesta arriesgada de este nuevo orden debido a su explosividad e inestabilidad. Y esto es de una gravedad extrema porque puede ser el inicio de una Era Totalitaria asentada en la manipulación digital de las almas y las conciencias al estilo de lo precognizado por George Orwell.

Los tres ejemplos de la peligrosidad del análisis hiper-individual del “Big Five” y la publicidad de micro-targeting, el “Brexit”, el Referéndum Colombiano y la elección de Donald Trump, deben bastar para ponernos sobre aviso y reglamentar internacionalmente, y aún mejor desactivar, este tipo de metodología que agrede la libertad de millones de personas.

Debemos hacerle caso a Michal Kosinski cuando advertía acerca de su descubrimiento: “Este método puede suponer una amenaza para el bienestar, la libertad, e incluso para la vida del individuo”. Tenemos un problema mayor y es imprescindible darle solución so pena de lamentarnos profundamente cuando ya sea demasiado tarde. 


                                                               Guadalajara Jalisco, Marzo de 2017.


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FUENTES:

Sobre el Big Data y la elección de Donald Trump:


Sobre Michal Kosinski  y el “Dr. Spectre”:

Sobre MyPersonality Proyect con descarga de base de datos:
http://mypersonality.org/wiki/doku.php?id=start 

Sobre “Cambridge Analytica” y los “Strategic Communication Laboratories”:

Sobre Robert L. Mercer, la “Renaissance Technologies LLC” y las organizaciones políticas que sostiene:

Sobre Alexander Nix:

Sobre Ted Cruz:

Sobre los modelos psicométricos “OCEAN” y “Big Five”:

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