Microtargeting

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Microtargeting (en español micro focalización) es una metodología vinculada a la mercadotecnia que tiene como objetivo influir en las decisiones de los clientes, consumidores o el público en general. Consiste en la gestión de enormes cantidades de datos, en los cuales se buscan patrones comunes mediante criterios de selección que consideran inclinaciones, intereses, preocupaciones, situación socio económica, nivel educacional, franja etaria, etc. con el objeto de crear segmentaciones del conjunto total. Las personas de cada uno de estos subconjuntos serán las destinatarias de mensajes diseñados a su medida, con un alto grado de personalización, logrando así un incremento en el impacto y la respuesta esperada. La eficacia de la técnica es directamente proporcional a la precisión lograda en el conocimiento de las características individuales de las personas a quienes se dirige.

La metodología se incorporó a las prácticas de difusión de las campañas políticas hacia la primera década del de s. XXI.

Antecedentes[editar]

En 2008, Michal Kosinski y David Stillwell, entonces estudiantes de doctorado en el Centro de Psicometría de la Universidad de Cambridge desarrollaron una pequeña aplicación para Facebook llamada MyPersonality, que a partir de una breve serie de preguntas basadas en las categorías de la psicometría conocidas como modelo de los cinco grandes (extroversión, apertura mental, responsabilidad, afabilidad y neuroticismo) y la correlación de las respuestas con otros datos personales genéricos sumados a los "me gusta" en sus participaciones en la red social, lograban describir con un alto grado de precisión el perfil de personalidad de cada uno de los encuestados.[1]

Un estudio posterior realizado sobre un universo de más de 80000 voluntarios, reveló que, —aplicados los algoritmos adecuados—, un sistema informático que analizara solamente 10 "me gusta" podía predecir la personalidad de un individuo con más exactitud que un compañero de trabajo. A medida que aumentaba el número de "me gusta" analizados, aumentaba la precisión del sistema informático,[Nota 1]​ llegando incluso a superar la precisión de las personas del círculo más íntimo.[2]

A fines de 2016 se dio a conocer un nuevo conjunto que incorporaba los valores y las necesidades a las cinco categorías iniciales. El modelo desarrollado por IBM contempla 47 dimensiones, con lo cual resulta mucho más poderoso en la formulación de predicciones acerca de las características personales del perfil analizado.[3]

Gestión de los datos[editar]

En la actualidad, un número creciente de acciones personales cotidianas son susceptibles de quedar registradas en cualquiera de los múltiples reservorios existentes. Las transacciones con tarjetas de crédito; las creaciones de cuentas de usuario gratuitas en portales web; las aplicaciones, listas de contactos o correos electrónicos, entre otras posibilidades que brindan los teléfonos inteligentes; el GPS presente en los dispositivos móviles; además de todas las participaciones en las redes sociales y las simples búsquedas de información, son algunas de las fuentes que permiten de recolección masiva de datos.[4]

Estos datos vinculados a las acciones o el quehacer cotidiano, se articulan con los datos más estáticos propios de la información personal, tales como el número de identificación personal, la fecha y lugar de nacimiento, la filiación, la nacionalidad, el sexo, el estado civil, la historia clínica, el nivel de estudios alcanzado, la pertenencia a asociaciones deportivas o políticas, etc.[Nota 2]

Mediante metodologías relacionadas con la minería de datos, los conjuntos de datos de las personas se procesan con la aplicación de algoritmos complejos. Como resultado, se obtienen descripciones precisas de características de personalidad y predicciones sobre comportamiento y decisiones.[5]

El paso siguiente es el diseño de mensajes personalizados, que se crean en base a las características individuales de cada receptor, de modo que «cada ciudadano recibe la información más relevante».[6]

Aplicación en mercadotecnia[editar]

Las técnicas tradicionales de marketing se enfocan al producto y apuntan a un mercado indiferenciado, con mensajes genéricos transmitidos mediante canales tradicionales, como radio o televisión.[Nota 3]​ El cambio de paradigma focaliza al cliente/usuario y busca establecer una conexión empatica a partir de la puesta en primer plano de emociones, valores, tradiciones, etc.[7]
En ese contexto, las técnicas de microtargeting hacen posible que cada cliente o usuario potencial reciba un mensaje publicitario específico, que fue seleccionado automáticamente dentro de una lista de distintos mensajes posibles, con un criterio de selección que se basa en las características personales, deseos y posibilidades del destinatario.[8]

Aplicación en la comunicación política[editar]

Las campañas de difusión de consignas y programas políticos incorporaron en cada época los sucesivos avances tecnológicos y los hallazgos de las disciplinas vinculadas a la comunicación.[9]​ Una vez verificada la eficacia de las distintas técnicas de marketing asociado a productos y servicios, esos conocimientos se volcaron a las campañas políticas, dando origen a la disciplina conocida como marketing político.[10]

Marc Preusche, especialista en mercadotecnia estratégica, señala, a modo de ejemplo:

... sería muy interesante mostrar a la gente qué representa el partido. A alguien quien se interesa mucho por la economía (un empresario, por ejemplo) le muestras cómo es el diputado de los Liberales (FDP, partido político de Alemania) y lo que hace por las empresas. A alguien que se interesa más por lo social le haces llegar mensajes sobre qué hace la CDU (partido político de Alemania) para el ambiente social. Así uno se puede informar sobre el partido y las visiones de los diferentes diputados.[11]

La campaña que llevó a la presidencia a Barack Obama en 2008 utilizó las redes sociales como medio principal para la transmisión de sus mensajes.[12]​ En su transcurso, se utilizó YouTube, sin costo, para emitir vídeos cuyas reproducciones sumaron 14.5 millones de horas, con la ventaja adicional respecto de los anuncios por televisión, de que resultaban más amigables para los destinatarios ya que no interrumpían la programación habitual.[13]
Según Rahaf Harfoush, experta en comunicación online y autora del libro "Yes we did" (Sí lo hicimos), Obama logró 3.2 millones de "amigos" en Facebook, más de 1 millón de usuarios de Myspace y 137 000 seguidores en Twitter, además de reunir las direcciones de correo electrónico de 13 millones de personas simpatizantes de Obama y potenciales replicadores de sus mensajes.[14]
Durante la campaña de 2012 que llevaría a su reelección, Obama consolidó esta estrategia utilizando las posibilidades de la gestión masiva de macrodatos, entre ellos la geolocalización, para luego, mediante técnicas de microtargeting retener a sus simpatizantes y lograr nuevos votantes, apuntando especialmente a persuadir a los indecisos mediante mensajes enfocados a sus problemáticas individuales.[15]

El partido político español Ciudadanos informó en un comunicado que habían utilizado con gran éxito las técnicas del microtargeting en su campaña previa a las elecciones de 2012.[16]

Las mismas estrategias fueron utilizadas años después en las elecciones de España de 2016. El vencedor de las elecciones fue el Partido Popular, que contrató a la misma empresa que había trabajado en la campaña de 2012 de Obama.[17]

En los meses anteriores a la campaña presidencial de Donald Trump de 2016, diversas encuestas describieron las características del perfil de sus seguidores o simpatizantes:[Nota 4]​ hombres blancos, solteros, con bajo nivel educativo y mayoritariamente conservadores.[18]​ La empresa Cambridge Analytica, especialista en gestión de macrodatos y comunicación estratégica fue parte fundamental de este proceso.[19]
Los mayores esfuerzos de la campaña se orientaron hacia Facebook, donde cada día se emitieron 50 000 variantes diferentes de anuncios,[20]​ utilizando la ventaja competitiva que brinda el algoritmo de la red social, que selecciona los avisos según las características del destinatario.[21]​ Muchos de estos anuncios estaban diseñados de modo de apelar directamente al plano emocional e irreflexivo de los lectores.[22]

La metodología inicialmente ensayada por Michal Kosinski y luego ampliada y mejorada por la empresa Cambridge Analytica, resultó determinante en el resultado del referéndum británico (Brexit) que definiría la salida del Reino Unido de la Unión Europea.[23]

Controversias[editar]

Las críticas y controversias en relación a la aplicación de esta estrategia incluyen observaciones de tipo ético o vinculadas a los derechos de las personas.

El filósofo británico A. C. Grayling advirtió sobre los riesgos que operan sobre el sistema democrático a partir del uso de las potentes herramientas vinculadas a la gestión de macrodatos y microfocalización. En relación con el referéndum británico y las elecciones presidenciales de Estados Unidos señaló:

Lo que llevó todo a esta crisis fue el uso de técnicas muy poderosas en internet, técnicas de análisis de big data (recolección y análisis de grandes volúmenes de datos) que potencian y convierten en un arma los argumentos de la propaganda política. Y lo hacen de una manera encubierta. Hay mucha manipulación, muchos gastos ocultos, muchos mensajes que influyen en la opinión pública en modos que la opinión pública no puede apreciar. Anthony C. Grayling[24]

En el plano de los derechos individuales, algunos observadores advierten sobre el potencial de estas estrategias para manipular a las personas imponiendo, con mayor o menor eficacia, opiniones o aún valores, mediante los mismos mecanismos que se impone una marca comercial sobre otra.[25]

Desde otro ángulo Jamie Condliffe, editor del MIT Technology Review, señala que no existe certeza basada en evidencia sólida que demuestre que las estrategias de microtargeting, macrodatos e inteligencia artificial hayan sido decisivas en las decisiones de los votantes que han cambiado el escenario político en los últimos años.[26]

Notas[editar]

  1. El análisis de 70 "me gusta" tuvo más precisión que la descripción de un compañero de cuarto, 150 "me gusta" más que un miembro de la familia y 300 "me gusta" más que un cónyuge.
  2. En Argentina, la Ley 25.326 de Protección de los Datos Personales establece una diferenciación entre los datos personales y los datos sensibles, definiendo estos últimos como aquellos «que revelan origen racial y étnico, opiniones políticas, convicciones religiosas, filosóficas o morales, afiliación sindical e información referente a la salud o a la vida sexual».
  3. El desafío del marketing puede resumirse en el hallazgo de respuestas a las preguntas básicas: «¿Qué personas quieren lo que ofrezco?, ¿dónde las encuentro? y ¿cómo las convenzo?».
  4. "Los seguidores del magnate responden que están de acuerdo en mayor proporción que los republicanos cuando se les pregunta por los siguientes asuntos: si los inmigrantes son una carga para Estados Unidos (8 de cada 10, frente a 6 de cada 10 votantes republicanos), poseen más armas, consideran la bandera Confederada como un símbolo de orgullo sureño, los afroamericanos son los responsables de no “salir adelante” como otros ciudadanos, niegan la contribución del ser humano al cambio climático, creen que todos los ciudadanos tiene las mismas oportunidades en la situación económica actual y consideran que el gobierno debería promover valores tradicionales en la sociedad."

Referencias[editar]

  1. María José Gutiérrez (22 de junio de 2017). «Michal Kosinski:La privacidad ya no existe». Revista Capital (Chile). Ediciones Financieras S.A. 
  2. Clifton B. Parker (23 de enero de 2015). «Michal Kosinski: Computers Are Better Judges of Your Personality Than Friends». Insights by Stanford Business (en inglés). Stanford Graduate School of Business. 
  3. Rebecca Vogels (16 de diciembre de 2016). «Trump, Micro Targeting And The Mechanisms Of Data Capitalism». Huffington Post (en inglés). 
  4. Paula Rochina (18 de octubre de 2016). «Nuestra huella digital en Internet: ¿Hasta dónde saben de mí?». Revista Digital INESEM. INESEM Business School - Instituto Europeo de Estudios Empresariales. 
  5. Quentin Hardy (26 de julio de 2015). «Using Algorithms to Determine Character». NY Times (en inglés). 
  6. Tino López (26 de mayo de 2015). «El análisis de los votantes a través del microtargeting». NoSoloEconomia. 
  7. Cova Díaz (Febrero de 2017). «Marketing tradicional vs marketing digital: ¿sigue siendo efectivo el marketing 1.0?». Gestion.Org. 
  8. Rocío P. Benavente (18 de noviembre de 2014). «Descubre lo que Google sabe de ti y cómo evitar que lo use para dirigirte publicidad». El Confidencial (España). 
  9. Moisés Naím (20 de octubre de 2012). «El arma secreta de Obama». El País (España). 
  10. «¿Qué es el marketing político? 3 definiciones». Merca2.0 (México). 2 de enero de 2014. 
  11. «Microtargeting, esos anuncios que no te dejan en paz en Facebook*». Heinrich Boell Foundation. 18 de abril de 2017. 
  12. Rahaf Harfoush (2009). «Yes We Did! An inside look at how social media built the Obama brand» (en inglés). New Riders. p. 140. ISBN 978-0-321-63153-4. 
  13. Claire Cain Miller (7 de noviembre de 2008). «How Obama’s Internet Campaign Changed Politics». NY Times (en inglés). 
  14. «Rahaf Harfoush asegura que las redes sociales desplazaron a los medios de comunicación durante la última campaña electoral en EEUU». Revista de Ingeniería Dyna. Federación de Asociaciones de Ingenieros Industriales. 3 de junio de 2009. 
  15. Fran Gómez (3 de septiembre de 2015). «¿Cómo el Big Data ayudó a Obama a ganar?». Forbes. 
  16. «COMUNICADO: Ciutadans, una campaña inteligente basada en Microtargeting». Europa Press. 11 de diciembre de 2012. 
  17. Carolina Bejarano Campos (2 de mayo de 2017). «Segmentación política estratégica en la era de Internet». Asociación Comunicación Política. 
  18. Cristina F. Pereda (14 de diciembre de 2015). «¿Cuál es el perfil del votante de Donald Trump?». El País (España). 
  19. «Develan cómo el “Big Data” fue clave en las victorias de Trump y el Brexit». Cubadebate. 8 de diciembre de 2016. 
  20. «Facebook ayudó a Trump a ganar la presidencia, señaló el hombre que dirigió la campaña digital». Télam - Agencia Nacional de Noticias (Argentina). 9 de octubre de 2017. 
  21. Rory Cellan-Jones (11 de noviembre de 2016). «Elecciones en Estados Unidos: ¿fue Facebook la clave para el triunfo de Donald Trump?». BBC Mundo. 
  22. «"Hillary Clinton es Satanás": qué dicen los anuncios que Rusia puso en Facebook durante la campaña presidencial de Estados Unidos». BBC Mundo. 2 de noviembre de 2017. 
  23. «The Data That Turned the World Upside Down». Public Policy Program (en inglés). Stanford University. 28 de enero de 2017. «[...] in November 2015, the more radical of the two Brexit campaigns, “Leave.EU,” supported by Nigel Farage, announced that it had commissioned a Big Data company to support its online campaign: Cambridge Analytica. The company’s core strength: innovative political marketing—microtargeting—by measuring people's personality from their digital footprints, based on the OCEAN model.». 
  24. Pablo Esparza (22 de septiembre de 2017). «AC Grayling: "El referendo del Brexit y la elección de Trump muestran que algo no funcionó en los sistemas democráticos"». BBC Mundo. 
  25. Rebecca Vogels (16 de diciembre de 2016). «Trump, Micro Targeting And The Mechanisms Of Data Capitalism». Huffington Post (en inglés). «Es difícil imaginar que las compañías de datos realmente puedan cambiar nuestros valores más profundos. [... ] Sin embargo, a nadie le gusta verse a sí mismo como vulnerable y capaz de ser manipulado. La pregunta es cuánto estamos construyendo nuestra propia realidad a partir de las cosas que vemos y experimentamos todos los días. ¿Podemos decir realmente que nuestros valores se crean independientemente del entorno en el que vivimos y respiramos? Espero estar equivocado en esto, pero parece posible que en el futuro, cada decisión que tomemos, o creamos que tomamos, pueda construirse a partir de una realidad que no habría sido la nuestra propia sino otra cuidadosamente instalada. (Traducción aproximada)». 
  26. Jamie Condliffe (27 de febrero de 2017). «The Right-Wing Propaganda Machine May Not Be as Smart as You Think (La máquina de propaganda de la derecha no puede ser tan inteligente como crees)». MIT Technology Review. Instituto Tecnológico de Massachusetts.