Cómo usó Trump Facebook para ganar

William Iven

SUE HALPERN

Poco tiempo después de la sorprendente victoria presidencial de Donald Trump, un artículo publicado en el semanario suizo Das Magazin y en el medio digital en inglés Vice, comenzó a poner el tema en la atención de la opinión pública.

Mientras los expertos analizaban el colapso de la campaña de Hillary, los periodistas para Das Magazin, Hannes Grassegger y Mikael Krogerus, dieron una explicación totalmente diferente: el triunfo de Trump se debió al trabajo de Cambridge Analytica, una firma de recopilación masiva de datos mediante computadoras, creada por una compañía británica con profundos vínculos con las industrias de defensa británicos y americanos.

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Fotografía: Aaron Burden

Según Grassegger y Krogerus, Cambridge Analytica utilizó datos psicológicos recopilados de Facebook, junto con grandes cantidades de información de los usuarios comprada a empresas especializadas en extracción de datos, con lo cual desarrollaron algoritmos que fueron capaces de identificar el perfil psicológico de cada votante del electorado estadounidense.

De este modo, la compañía elaboró mensajes políticos personalizados que apelaban a las emociones de los votantes. Al respecto, los reporteros del New York Times, Nicholas Confessore y Danny Hakim describieron:

“A un votante, considerado neurótico, se le puede mostrar un comercial sobre el derecho a usar armas con ladrones allanando su casa, en vez de hacer una defensa de la segunda enmienda.  Advierten el peligro de los anuncios políticos planteados por el Estado Islámico si se dirigen de manera directa a los votantes proclives a la ansiedad”.

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Fotografía: David Everett Strickler

Lo más preocupante era la forma tan sucia en que Cambridge Analytica parece haber obtenido su información. Usando un sitio de Amazon, llamado Mechanical Turk, la compañía pagó uno o dos dólares a 100 mil personas, en los Estados Unidos, para realizar una encuesta en línea. Pero, para recibir el dinero, las personas estaban obligadas a descargar una aplicación que daba acceso a Cambridge Analytica, de manera involuntaria, a los perfiles de sus amigos de Facebook. Esta información incluyó los “me gusta” en esa red social y su propia lista de contactos.

Según el periodista de investigación Mattathias Schwartz, que escribe para The Intercept, otras 185 mil personas fueron reclutadas de una empresa de datos sin nombre, para acceder a otros 30 millones de perfiles de Facebook. Nuevamente ninguna de ellas sabía que sus datos fueron almacenados y analizados en beneficio de una campaña política.

Facebook fue esencial para la victoria de Trump, pero no de la manera que Grassegger, Krogerus y Schwartz sugieren. Aunque hay pocas dudas de que Cambridge Analytica explotó información de los miembros de la red social, la influencia real de Facebook se debió a su uso perfectamente legal y estratégico como herramienta de marketing en la campaña política.

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Fotografía: Christopher Burns

Cabe señalar que los documentos internos filtrados de Facebook, a principios de mayo, muestran que la red social, por sí misma, ha recopilado estados emocionales de los usuarios y comparte esa información con anunciantes.

Después de la alarma inicial de que una oscura empresa podría haber manipulado la psique estadounidense, lo suficiente como para entregar la elección a Trump, los críticos comenzaron a cuestionar que Alexander Nix, la cabeza de Cambridge Analytica, llamado el “ingrediente secreto” de la compañía, utilizó algoritmos para predecir el perfil psicológico de los votantes, lo que se conoce como psicografía.

El artículo de Confessore y Hakim acerca de la firma, que apareció en la portada del Times, citó a numerosos consultores que trabajaban para ambas partes, quienes desdeñaron los reclamos de la compañía.

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Fotografía: Andrew Pons

La matemática Cathy O’Neil, en un comentario para Bloomberg, llamó al ingrediente secreto de Cambridge Analytica “sólo más sabor”. Dijo que el uso de los rasgos psicológicos para atraer con artimañas a los votantes no era nada nuevo, todos los candidatos lo estaban haciendo.

De hecho, durante décadas, las campañas han estado utilizando y mejorando la técnica de micro segmentación, considerando creencias religiosas, hábitos de consumo, rasgos demográficos, historial de votación, logros educativos, suscripciones a revistas y similares, analizando de manera ordenada al electorado para saber cuáles son los valores y temas por los que se rige el votante.

Por algunos ciclos electorales a principios del siglo, los republicanos tuvieron ventaja gracias al desarrollo de una base de datos llamada Voter Vault (su padrón de votantes), la cual permitió a los grupos operativos del partido entender a los votantes de una manera cada vez más matizada.

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Fotografía: Collin Armstrong

Durante la campaña presidencial de 2004, por ejemplo, el equipo de Bush encuestó a una muestra grande de estos votantes para evaluar sus actitudes y comportamientos y los ordenó en grupos de treinta, cada uno con similares intereses, estilos de vida, ideologías y afinidades. Posteriormente, colocó a todos los demás votantes en alguno de estos grupos y elaboró mensajes destinados a atraer a cada uno de ellos.

En 2008, sin embargo, la ventaja de la micro segmentación era para los demócratas, que habían creado su propia gran base de datos de votantes aún más segmentada, llamadaVoteBuilder, dirigida por el Comité Nacional Demócrata y otras empresas con fines de lucro que habían sido creadas para apoyar a los candidatos del partido.

Una de ellas, Catalist, cuenta con una base de datos nacional de 240 millones de personas en edad de votar, con información de cada una de ellas, extraída de la lista de votación, el censo y los registros públicos, así como datos comerciales que abarcan “cientos de campos, incluyendo características de los hogares, perfiles de compra e inversión, comportamiento de donación, información ocupacional, intereses recreativos y el compromiso con grupos cívicos y comunitarios”.

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Fotografía: Joseph Yates

En 2008 y 2012, los demócratas también tenían modelos predictivos más sofisticados sobre cómo podrían votar las personas con ciertas características.

En el transcurso de las elecciones de 2016, la campaña de Trump terminó confiando en tres bases de datos de votantes: una suministrada por Cambridge Analytica, con 5 mil puntos de información sobre 220 millones de estadounidenses que incluyeron perfiles de personalidad de todos ellos, según su página web; el Voter Vault mejorado del Comité Nacional Republicano, RNC por sus siglas en inglés, que afirma tener más de 300 terabytes de información, incluyendo 7 mil 700 millones 545 mil 385 puntos de datos de micro segmentación de casi 200 millones de votantes; y su propio diseño personalizado llamado proyecto Álamo, en parte fue una selección de los millones de pequeños donantes de la campaña, así como direcciones de correo electrónico que lograron recopilar durante los mítines, de las ventas de artículos de campaña e incluso de mensajes de texto enviados a la campaña. Eventualmente, proyecto Álamo también incluyó información de las otras dos bases de datos.

Una de las principales fuerzas detrás de estas diversas estrategias fue Brad Parscale, quien fungió como director digital de la campaña de Trump desde las elecciones primarias hasta las generales y que a finales de la primavera de 2016 contrató a Cambridge Analytica como parte de ese esfuerzo.

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Fotografía: Roya Ann Miller

Parscale, que trabaja fuera de San Antonio, había diseñado sitios web para la Vinerías Trump y otras empresas del magnate. En este trabajo se hizo amigo de Eric, hijo de Donald Trump; Parscale también hizo amistad con Jared Kushner, yerno y asesor del mandatario estadounidense, al cual considera como su hermano.

Más allá de los lazos familiares, la empresa de marketing y diseño de Parscale, Giles-Parscale, contrató en fechas recientes a Lara, esposa de Eric Trump, para trabajar en la campaña de reelección de Donald Trump para 2020.

“Mi lealtad es con la familia”, dijo Parscale a los periodistas Joshua Green y Sasha Issenberg, cuyo artículo de Bloomberg titulado Inside the Trump Bunker, with Days to Go sobre la estrategia digital de la campaña, resultó ser el artículo escrito más profético sobre el impresionante vuelco de Trump.

En la primera fase de las primarias, Parscale lanzó la operación digital de Trump mediante la compra de 2 millones de dólares en anuncios de Facebook, su presupuesto total en ese momento.

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Fotografía: Ryan Loughlin

Posteriormente, subió a todos los partidarios conocidos de Trump a la plataforma de anuncios de Facebook, y usó la herramienta denominada “Audiencias personalizadas” a partir de una lista de clientes, combinó los partidarios reales con sus dobles virtuales; luego, usó otra herramienta para analizarlos por raza, etnia, género, ubicación y otras afinidades. Desde ahí, utilizó “Públicos similares” de Facebook para encontrar personas con intereses y cualidades semejantes a los de su conjunto original y desarrolló anuncios basados en esas características, que fue testado con un “Estudio de mejora de la marca de Facebook”.

Él apenas comenzaba. Eventualmente, la tienda de Parscale reportaba un gasto de 70 millones de dólares mensuales en publicidad digital, principalmente en Facebook. Facebook y otros sitios en línea también anotaron a Trump, al menos, 250 millones de dólares en donaciones.

Aunque quizá pudo no haber creado mensajes personalizados para todos los votantes, la campaña de Trump usó el vasto alcance de Facebook, con un costo relativamente bajo y rápida respuesta para examinar decenas de miles y, quizá, cientos de miles de diferentes anuncios de campaña.

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Fotografía: Vlad Tchompalov

Según Issie Lapowsky de Wired, hablando con Gary Coby, director de Publicidad del RNC y miembro del equipo digital de Trump: “En un día cualquiera… la campaña ejecutaba de 40 mil a 50 mil variantes de sus anuncios, probando diferentes formatos, con y sin subtítulos, estáticos y videos, entre otras pequeñas diferencias. El día del tercer debate presidencial en octubre de 2016, el equipo operó 175 mil variaciones”.

Coby llama a este enfoque A/B testing on steroids. Y esto sólo era Facebook. La campaña también colocó anuncios en otras redes sociales, incluyendo Twitter y Snapchat; además, manejó contenido patrocinado en Politico.

Según estimó un miembro de su campaña, el equipo de Trump gastó “ocho elevadas cifras en persuasión”. Sorprendentemente, nada de este dinero fue usado en anuncios creados a partir de datos de Facebook que Cambridge Analytica obtuvo de forma cuestionable.

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Fotografía: Roya Ann Miller

Al poco tiempo de pregonar la ventaja que alcanzó la campaña de Trump, Cambridge Analytica comenzó a retroceder a su afirmación inicial de que el perfil psicológico fue crucial para la victoria de Trump.

En un panel organizado por Google, cinco semanas después de la elección, el jefe Datos Científicos de la firma dijo: “No quiero romperte el corazón; realmente no hicimos ninguna psicografía en la campaña de Trump”. Agregó que la firma únicamente llevó la campaña de Trump un verano antes de las elecciones generales: “Teníamos cinco meses para escalar extremadamente rápido y hacer perfiles psicográficos atractivos requería de mucho más tiempo”.

Al parecer, Cambridge Analytica había desplegado sus técnicas de segmentación psicológica durante las primarias republicanas en favor de Ted Cruz, pero el fracaso de Cruz para ganar la nominación evidenció que los modelos de Cambridge Analytica eran ineficaces y que la empresa no entendía la política americana.

Aunque Cambridge Analytica llegó tarde a las elecciones estadounidenses, su casa matriz británica, Laboratorios de Comunicación Estratégica, SCL por sus siglas en inglés, ha sido un cliente del gobierno de Estados Unidos durante años. SCL ha “proporcionado evaluaciones de inteligencia para contratistas de defensa estadounidenses en Irán, Libia y Siria”, según Times y desarrolló las llamadas campañas de influencia para la OTAN en Afganistán.

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Fotografía: Brian Sandoval

También en Afganistán, SCL participó en el “Análisis de la audiencia objetivo” para el Departamento de Defensa de Estados Unidos, identificando quién era susceptible a la propaganda estadounidense.

La metodología de la firma, según su página web, ha sido aprobado por el Ministerio de Defensa de Reino Unido, el Departamento de Estado, Sandia National Laboratories y la OTAN. La cual busca “entender empíricamente cuáles son las palancas correctas, o los detonadores y filtros, en determinada población, basados en una profunda comprensión psicológica”.

En la actualidad, SCL está buscando contratos con al menos una docena de agencias de Estados Unidos y The Washington Post informó recientemente que ya ha asegurado el trabajo con el Departamento de Estado.

SCL podría tener una ventaja especial en estos esfuerzos ahora que Cambridge Analytica es controlada, en gran parte, por Robert Mercer, uno de los principales donantes de Trump. Según The Guardian, Mercer es dueño del 90 por ciento de la compañía y SCL posee el 10 por ciento restante.

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Fotografía: Samuel Zeller

Mercer también es la fuente de financiamiento detrás de Breitbart News, sitio web que empleó exagerados artículos falsos para incitar a la base de Trump. Steve Bannon, jefe de Estrategia de Trump y ex Presidente Ejecutivo de Breitbart News, estuvo en el consejo directivo de Cambridge Analytica hasta que se convirtió en el jefe Ejecutivo de la campaña de Trump.

Rebekah, hija de Robert Mercer, fue parte del equipo de transición de Trump y ha permanecido como su asesora. En la actualidad, ella dirige Making America Great, organización de defensa a favor de Trump, en gran parte financiada por su padre, que se dedica a crear campañas de influencia para impulsar, lo que se ha llamado, una agenda nacionalista antinmigración y antigobierno.

El director de Operaciones Diarias en Making America Great es Emily Cornell, quien renunció al cargo de vicepresidente de Asuntos Políticos enCambridge Analytica para ocupar aquella posición.

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Fotografía: Osman Rana

Mientras tanto, como SCL busca contratos con el gobierno, Cambridge Analytica también compite para crear campañas de influencia a favor de the Trump Organization, empresa matriz de varios negocios de Trump.

Como dijo, de manera anónima, un estratega digital conservador a The Guardian, los datos deCambridge Analytica pueden ser útiles en ambos casos: “Para impulsar ventas y para alcanzar objetivos políticos. La firma está posicionada como la preferida para vender todo eso”.

Pero unas semanas antes de que los Mercers fundaran Making America Great, Brad Parscale ya había creado su propio grupo en defensa de Trump, llamado America First Policies. La creación de dos organizaciones independientes, ambas aparentemente orientadas a reunir apoyo para Trump, parece haber presagiado la línea divisoria que está surgiendo ahora entre Steve Bannon y los Mercers por un lado y por el otro Jared Kushner (por defecto Giles-Parscale).

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Fotografía: Neonbrand

Esta división también fue evidente días después de la elección, cuando los miembros del equipo de Trump obtuvieron la victoria, Nix de Cambridge Analytica atribuyó el triunfo a su firma y Parscale, por el contrario, declaró que fue mérito suyo y de la estrategia digital global de Kushner lo que colocó a Trump por encima de su adversaria.

De cualquier manera, esa grieta corre la cortina en las campañas electorales contemporáneas en la era de los macrodatos y los medios sociales, cruciales en la victoria de Trump, los cuales fueron utilizados de forma innovadora, por lo que probablemente sean adoptadas por otros candidatos de ambos partidos. Daniel Kreiss señala en su libro Prototype Politics, cómo perder campañas, sobre todo, sugiere fijarse en el ganador “para encontrar modelos de acción futura”.

No cabe duda de que la operación digital de Trump —supervisada por Parscale con la participación deGiles-ParscaleCambridge Analytica, el RNC y muchos contratistas— se apoyó fuertemente en el manual de estrategia de reelección 2012 de Barack Obama.

Recordando esa campaña, Kreiss describe cómo los demócratas reutilizaron una estrategia de marketing llamada “Elevación” o “Levantamiento de marca” y la utilizaron para perseguir los votantes que identificaron como receptivos al mensaje de Obama.

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Fotografía: Vlad Tchmompalov

Lo hicieron reuniendo millones de puntos de datos sobre el electorado extraído de fuentes públicas, agentes de información comercial y sus propias encuestas, luego de encuestar a los electores con gran frecuencia y buscar patrones en las respuestas.

Todo esto fue usado para crear modelos predictivos de quiénes era probable que votaran por Obama, quién no era y quiénes estaban abiertos a la persuasión. También indicaba quién estaba a declinar su voto por Obama si lo contactaba alguien de la campaña.

Estos modelos clasificaron a los individuos en categorías —por ejemplo, madres preocupadas por la violencia con armas de fuego o por los millennials con una deuda académica significativa—, las cuales se usaron para adaptar los mensajes a los miembros de cada grupo. Kreiss observa que tal clasificación era necesario porque: “Habría sido casi imposible crear mensajes personalizados para cada individuo por todo el trabajo que implica… Y… el costo de recurrir a pruebas individuales que determinaran si eran realmente exitosos para justificarlos. El gasto de elaborarlos habría sido astronómico”.

En su libro editado en 2015, Hacking the Electorate, Eitan Hersh es escéptico sobre el valor de los datos comerciales para predecir resultados políticos, su investigación muestra que los registros públicos son cruciales.

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Fotografía: Vlad Tchompalov

Haciéndose eco de Kreiss, escribe que “incluso en campañas bien financiadas, rara vez los estrategas se interesan en enviar cincuenta mensajes diferentes a cincuenta segmentos diferentes de votantes”. La campaña de Trump, con su A/B testing on steroids, dio un giro a esta sabiduría convencional.

Hubo también otras innovaciones digitales. El día de las elecciones, por ejemplo, la campaña de Trump compró todo el espacio publicitario en YouTube y publicó una serie de cinco videos de ciento treinta segundos, cada uno presentado por un sustituto de Trump diferente, cada uno de ellos representaba a un segmento particular de su base de votantes.

“Aprendimos que poner al señor Trump en anuncios para persuadir era una mala idea”, indicó Oczkowski de Cambridge Analytica en una reunión de laAssociation for Data-Driven Marketing and Advertising realizada en el mes de abril en Melbourne, Australia.

En cambio, estuvo Ivanka Trump, representando a las madres y a las mujeres de negocios; Willie Robertson, la estrella del programa de televisiónDuck Dynasty, para atraer a los sureños y cazadores; David Clarke, Sheriff de Milwaukee, simbolizando la ley, el orden y la diversidad (él es afroamericano); Marcus Luttrell, exintegrante de la Navy SEAL, para ganarse la simpatía de los veteranos y sus familias y Dana White, presidente de la Ultimate Fighting Championship, un tipo rudo y agresivo.

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Fotografía: Sam Wheler

“No había objetivo”, explicó Oczkowski. “Todos los estadounidenses que visitaron YouTube ese día vieron esos anuncios”. Y, continuó, una vez que los espectadores miraron alguno de los videos de treinta segundos hasta el final, aparecía una pantalla con un botón para localizar los lugares de votación.

“Tuvimos decenas de millones de personas que vieron los vídeos y cientos de miles de personas emplearon el botó localizador que decía ‘Encuentra tu lugar de votación’. Cuando se trata de ganar miles de votos, esas cosas son importantes”, dijo Oczkowski.

Estrategia de Parscale de usar los Dark posts de Facebook también resultó importante, puesto que permitió a la campaña de Trump atacar a Clinton dirigiendo anuncios negativos que volaban debajo del radar público. Estos no son ilegales ni necesariamente oscuros.

A diferencia de un anuncio normal de Facebook que aparece en la línea de tiempo y puede ser visto por los amigos de uno, los Dark posts son invisibles para todos excepto para el destinatario. Facebook los promueve como publicaciones inéditas que “te permiten probar diferentes variaciones creativas para audiencias específicas, sin sobrecargar a la gente con mensajes repetitivos o no relevantes en tu página”.

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Fotografía: Alexey Topolyanskiy

Expresado de esta manera, los Dark posts suenan inofensivos, incluso benevolentes. Parscale y su equipo tuvieron otras ideas. Los Dark posts de Facebook, utilizados en conjunto con más anuncios de ataque tradicional, fueron parte del esfuerzo concertado por el equipo de Trump para disuadir a los potenciales votantes de Clinton de aparecer arriba en las encuestas.

En marzo, Cambridge Analytica ganó el premioAdvertising Research Foundation David Ogilvy Award por su anuncio Can’t Run Her House, donde utiliza un clip de Michelle Obama criticando a Clinton en la primaria demócrata de 2008.

“Tenemos en curso tres operaciones considerables de supresión de electores”, dijo un alto funcionario de campaña a Green e Issenberg de Bloomberg.

Una estaba dirigida a los blancos liberales idealistas, principalmente a los partidarios de Bernie Sanders; otra enfocada a mujeres jóvenes, por eso la procesión de mujeres que afirmaron haber sido agredidas sexualmente por Bill Clinton y acosadas por la misma candidata; y, finalmente, una tercera para los afroamericanos en centros urbanos, donde los demócratas tradicionalmente habían tenido alta participación electoral.

Un Dark posts mostraba una animación parecida aSouth Park, narrada por Hillary Clinton, usando su discurso de 1996 sobre la iniciativa contra el crimen del presidente Bill Clinton, en el que llamaba a ciertos jóvenes negros “super depredadores”, quienes debían ser “metidos en cintura”.

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Fotografía: Tim Viola

“Nosotros hemos moldeado esto”, aseguró un alto funcionario anónimo de la campaña a Green e Issenberg. “Eso afectará dramáticamente su capacidad de sacar a estas personas”. Y así fue. La participación democrática en los estados donde estaban en pugna era débil, lo cual fue toral para la victoria de Trump.

Al darse cuenta de ello tres días después de la elección, David Plouffe, director de campaña de Obama en 2008, señaló: “En Detroit, la señora Clinton recibió aproximadamente 70 mil votos menos que el señor Obama en 2012; ella perdió Michigan por sólo 12 mil votos. En el condado de Milwaukee en Wisconsin, ella recibió aproximadamente 40 mil votos menos que el señor Obama y perdió el estado por sólo 27 mil. En el Condado de Cuyahoga, Ohio, la participación en los distritos de mayoría afroamericana cayó en un 11 por ciento con relación a hace cuatro años”.

El equipo digital de Trump se apoyó también en el uso desenfrenado de Twitter que hizo el candidato, en WikiLeaks, en generadores de noticias falsas como Breitbart News y en un ejército de bots(cuentas automatizada de Twitter, muchas de las cuales se cree que proceden de Rusia y por lo menos, mil de ellas, aseguró haberlas creado el sitio web neonazi Daily Stormer).

En conjunto, todo esto envió al ciberespacio un río de mensajes a favor de Trump y en contra de Clinton, dando a la campaña de Trump una narrativa continuamente autoreforzada. Entonces, allí estaba el propio candidato y sus declaraciones borrascosas, contradictorias, a menudo consintiendo los resentimientos teñidos de racismo de los votantes. Esto pudo haber sido la ruin de otro candidato, pero para el equipo de Trump resultó un activo.

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Fotografía: Jerry Kiesewetter

 

“Trump no tenía mucho de ‘aquí está mi agenda, aquí está mi discurso, tengo que convencer a la gente”, me dijo Laura Quinn de Catalist. El mundo de Trump era más como: “Digamos un montón de cosas diferentes, incluso no necesariamente tienen que ser coherentes y observemos lo que funciona, a través de las maravillosas nuevas plataformas que permiten ver cómo responden las personas, y cualquier ardilla que todo el mundo persiga va a convertirse en nuestra narrativa, nuestra agenda, nuestro mensaje”. Estoy siendo muy simplista, pero ese fue un enfoque muy diferente, realmente creativo, diferente, imaginativo y revolucionario, como quieras llamarlo”.

Hillary Clinton ganó el voto popular, pero ganar el voto popular no conduce automáticamente a la casa blanca, y Trump nunca iba a tratar de apelar al electorado entero.

Aplicando los algoritmos de Cambridge Analytica, los científicos de datos de Trump construyeron un modelo denominado Battleground Optimizer Path to Victory, para clasificar y ponderar los estados que se necesitaban para conseguir los 270 votos del colegio electoral, el cual fue utilizado para ejecutar simulaciones diarias de la elección.

A través de este trabajo, el equipo digital identificó, en dieciséis estados donde estaban en batalla, a 13.­­5 millones votantes influenciables y buscaron qué combinaciones de esos votantes producirían el número ganador.

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Fotografía: Kayle Kaupanger

A medida que avanzaba la campaña, el panorama no era alentador. Los números del equipo de Trump eran similares a los publicado por Nate Silver en su sitio web de FiveThirtyEight, que mostraba a Hillary Clinton con un triunfo cómodo. Antes de las elecciones, en un llamado a los reporteros, el portavoz de Cambridge Analytica estimó que Trump tenía la posibilidad de ganar en un 20 por ciento.

Brad Parscale, al parecer, vio las cosas de modo diferente. “Sabes, siempre pensé que teníamos una mejor oportunidad de ganar que todos”, dijo Rachel Martin de la Radio Nacional Pública, NPR por sus siglas en inglés.

Unas semanas antes de las elecciones, dijo que tenía la corazonada de que leyendo Breitbart News, Reddit, Facebook, otras fuentes de noticias no tradicionales y las encuestas de la campaña, segmentos enteros de la población descontentos, que eran perdidos por encuestadores tradicionales y los principales medios de comunicación.

Estas fueron las personas que quizá no habían votado en el pasado, pero serían una cautelosa fuente de apoyo si salían el día de las elecciones. Los científicos de datos de Parscale reponderaron su modelo para reflejar eso.

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Fotografía: Roya Ann Miller

Una vez que el modelo Battleground Optimizer Path to Victory fue usado en los lugares en pugna y demostró que existía mayor probabilidad de que los habitantes de los estados de la región Rust Belt entregaran la Presidencia a Trump: por lo que, en las últimas semanas, el equipo digital de Parscale enfocó todo su esfuerzo en esos votantes.

Esto incluyó enviar al propio candidato a Michigan, Wisconsin y Pennsylvania días antes de las elecciones, a pesar de que consideraban que en esos estados a la mayoría les parecía antipático, pero los algoritmos de Cambridge Analyticaapuntaban allí y dictaron al candidato su programa de viaje.

En tanto, la estrategia de Clinton era… “si logro que haya bastante gente en las zonas urbanas, los republicanos no podrán alcanzar esos números en las zonas rurales”, explicó Oczkowski de Cambridge Analytica. “Poco sabía que casi todos los votantes rurales del país sadrían en esta elección”. Hay muchas razones por las que los demócratas perdieron la elección, empezando por las debilidades de la candidata a sí misma.

Si los republicanos hubieran perdido, también sería la historia prevaleciente de ellos y su candidato. Que los republicanos no perdieran se podría haber atribuido, en gran medida, a su experta manipulación de los medios sociales, pero Donald Trump es nuestro primer presidente de Facebook. Su equipo descubrió cómo usar todas las herramientas de marketing de esa red social, así como Google, las dos plataformas publicitarias más grande del mundo, para vender con éxito a un candidato que la mayoría de los estadounidenses no quería.

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Fotografía: Jacob Creswick

Comprendieron que algunos números importan más que otros —en este caso el número de votantes enojados, gran parte de la zona rural y gente potencialmente privada de sus derechos— y que Facebook especialmente ofrecía métodos efectivos para su búsqueda y captura. Si bien esto es claramente el futuro de las campañas, republicanas y democráticas, también parece ser el enfoque de Trump para gobernar.

Mucho se comentó en los últimos días de la campaña, que si Donald Trump perdía podría tomar su enorme base de datos, Proyecto de Álamo, de la que es dueño absoluto, e iniciar un movimiento político insurgente o construir su propia compañía de medios. Steve Bannon dijo en ese momento: “Trump es empresario”. Pero Trump no perdió, él todavía posee esa base de datos, y sigue siéndole útil.

En los primeros tres meses de su gobierno, cuando sólo el 36 por ciento del país le dio una calificación favorable, Trump y los republicanos recaudaron 30 millones de dólares para su reelección. Como punto de referencia, esto es dos el doble de lo que Obama consiguió en los primeros tres meses de su primer mandato como en los primeros tres meses de su primer mandato, mientras gozaba de mayores índices de aprobación.

Lo que nuestro presidente puesto por Facebook ha descubierto, es que realmente paga sólo para agradar a algunas de personas por una parte del tiempo. El resto, simplemente no cuenta.

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Traducción del inglés de Mariana Pacheco Ortiz y David Santiago Pacheco, a partir de su publicación original en The New York Review of Books.

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Fotografía: Kayla Velasquez