“Tener demasiados datos sobre votantes puede ser paralizante”

El periodista Sasha Issenberg se convirtió en 2012 en un gurú sobre el big data con la publicación del libro The Victory Lab (El laboratorio de la victoria). Analizó la revolución, sobre todo por parte de la campaña de Barack Obama, del uso de datos de usuarios para segmentar la comunicación según el tipo de elector. Llamar al timbre en la casa de un votante indeciso o mandar un mensaje específico puede ser, al final, lo que decida una elección. En esta entrevista telefónica, Issenberg, de 38 años, analiza el uso de datos en la campaña a las elecciones legislativas, sus límites y las lecciones de las presidenciales de 2016.

Pregunta. ¿Cuál ha sido el papel del big data en la campaña a las legislativas?

Respuesta. No ha habido cambios dramáticos en el tipo de datos disponibles o la forma de emplearlos. Creo que la gran diferencia es cómo esas técnicas son accesibles a candidatos menos importantes. Mensajes para una microaudiencia que hace diez años solo usaba Obama, ahora lo usan candidatos a condados o legisladores estatales. Creo que la gran historia es la sofisticación de las campañas más pequeñas

P. ¿De qué tipo de herramientas estamos hablando?

R. La habilidad de desarrollar predicciones muy granulares en el ámbito individual sobre cuán probable es que alguien apoye a un determinado candidato o que se registre un votante.

P. ¿Cuánto ha cambiado la victoria de Donald Trump el uso de datos y micromensajes?

R. Creo que es más una lección de un fracaso de la campaña de [Hillary] Clinton que de un éxito de Trump. La campaña de Clinton hizo grandes inversiones en el uso de mensajes de microaudiencia, permitieron que modelos estadísticos condicionarán muchas de las decisiones que tomaron. Pero tenían problemas subyacentes con la investigación de sus sondeos. Estimaron que el apoyo a ella sería mucho más alto que el que logró. Por ejemplo, la noche antes de las elecciones creyeron que ganaría Wisconsin por seis puntos, pero perdió por uno. No era una falta de sofisticación. La única forma de ganar una elección no es gastando mucho dinero en datos, contratando a especialistas de datos. Si se hace bien, es una parte del puzle, pero no es el todo. Trump demostró que puedes desempeñar una campaña en la que tu prioridad es la comunicación digital: tu modo principal de comunicarte con el público y los medios son Twitter o Facebook y luego utilizar tus anuncios en televisión como apoyo. El demócrata Beto O’Rourke, en Texas, es un ejemplo de un candidato que está siguiendo ese estilo de comunicación de Trump.

P. ¿A qué se refiere?

R. El convertir las redes sociales en la principal vía de comunicación y que los medios de comunicación tradicionales son secundarios. La lección más útil de la campaña de Trump es que te puedes comunicar a una audiencia amplia sin depender de anuncios tradicionales en televisión. Por ejemplo, utilizar contenido distinto y persuasivo en redes sociales se puede convertir en tu plataforma dominante de comunicación

P. Pero Trump también tenía su equipo de datos en la campaña de 2016 y ahora.

R. No creo que la historia de la victoria de Trump deba leerse como que tenía una mayor sofisticación en el uso de técnicas de datos.

P. ¿Se puede interpretar la campaña de Clinton como el fracaso de poner demasiado énfasis en el big data?

La lección más útil de la campaña de Trump es que te puedes comunicar a una audiencia amplia sin depender de anuncios tradicionales en televisión"

R. La campaña de Clinton tomó cálculos estratégicos que se demostraron erróneos, estuvieron demasiado enfocados en el uso de un tipo de datos equivocados. Es una lección razonable.

P. ¿Siguen prevaleciendo las técnicas que describió en su libro en 2012 sobre la importancia de tomar acciones dirigidas a un público muy específico, como llamar a puertas en barrios clave?

R. Todavía ayuda mucho, pero el modo depende de las necesidades estratégicas del candidato. Por ejemplo, en Texas o Georgia, las vías que tienen los demócratas de ganar son lograr que voten electores poco frecuentes y esas campañas se han enfocado abrumadoramente en promover el voto. En las elecciones de medio mandato, la participación demócrata suele ser significativamente menor a la republicana. El nivel de sofisticación en picar a puertas y mandar mensajes de texto se basa en un nivel de datos que no estaba disponible hace una década.

P. ¿Qué influencia ha tenido la revelación de que Cambridge Analytica vendió para un uso político los datos de millones de usuarios de Facebook?

R. Facebook es más transparente ahora respecto a sus anuncios, pero no sé cuánto pueden haber cambiado las decisiones internas de las campañas. El público presta más atención ahora al uso de datos en Internet. Hace dos años, los legisladores solo preguntaban cómo podían usar datos para ganar su reelección mientras ahora se preguntan si esto es algo que debería preocuparnos como política pública.

P. ¿Nos debería preocupar?

R. Deberíamos estar en alerta, pero el de Cambridge Analytica es un caso extremo de una compañía que vulneró los términos de Facebook. Lo veo más como la excepción.

P. En cualquier caso, sigue siendo un tesoro para una campaña electoral tener todos estos datos sobre sus electores, ¿no?

R. También puede ser paralizante. Sí, los equipos electorales pueden llevar a cabo una campaña mucho más efectiva y dirigida. Probablemente, la mayor ayuda es centrarte en aquellos votantes que pueden oscilar porque cuando una campaña llama al teléfono o pica a la puerta de esa persona es probable que sepa ya mucho más sobre la probabilidad de los hábitos políticos de esa persona.

P. ¿A qué se refiere con que también puede ser paralizante?

R. De que hay más que eso. La campaña de Clinton es un ejemplo de que también tienes que saber qué vas a decir cuando tengas a esa persona al otro lado del teléfono, le mandes información por correo postal o tu candidato aparezca en televisión. Tienes mucha información sobre tu votante, pero todavía necesitas un mensaje, un candidato convincente, una forma de hablar del momento político. Las herramientas de datos solo pueden ayudar un poco al candidato a desarrollar un discurso persuasivo.