¿Cómo impactan las redes sociales en la decisión de tu voto?

Paola Ricaurte Quijano impartió la conferencia magistral “Campañas electorales en la era de la automatización de la política"

La investigadora Paola Ricaurte Quijano dialogó en la Universidad Autónoma de Nuevo León sobre las campañas electorales en la era de la automatización de la política.

Las campañas electorales en México, hoy, invaden las redes sociales. Según el Estudio sobre los Hábitos de los Usuarios de Internet en México 2017, de la Asociación de Internet.mx, hasta el 97 por ciento de los internautas mexicanos eligen las plataformas Facebook o Twitter para informarse sobre los procesos democráticos.

Pero ¿qué lugar ocupan las redes sociales para incidir en el destino político de un país?

La votación en las elecciones 2018 en México será la más grande de la historia, y un 30 por ciento del electorado serán jóvenes de 18 a 30 años, de ahí la creciente penetración de la Internet en el proceso electoral.

Además, se tiene como antecedente la experiencia de la campaña electoral 2016 en Estados Unidos y el reciente escándalo de Facebook y Cambridge Analytica.

Durante la conferencia magistral “Campañas electorales en la era de la automatización de la política”, en el XXIX Encuentro Nacional AMIC 2018, Paola Ricaurte Quijano, profesora del Tecnológico de Monterrey, analizó el impacto de las estrategias pospolítica y tecnopolítica, y sus repercusiones en la decisión de los votantes en las próximas elecciones.

Ricaurte Quijano explicó la implicación que tiene la automatización de las campañas electorales en una época donde los políticos buscan invisibilizar las oposiciones a través de consensos producidos por mecanismos que realizan los intermediarios (Data Brokers), expertos en manipular y tecnificar los procedimientos y resultados.

“Los procesos de automatización permiten recolectar datos para tomar decisiones, permiten incidir en las preferencias públicas acerca de un tema mediante la producción periódica de contenidos; generar falsas impresiones de popularidad, métricas crecientes artificialmente y, obviamente, a partir de aquí, simular climas de opinión”, señaló la profesora en educación, humanidades y ciencias sociales.

La investigadora del ITESM explicó que la automatización tiene dos formas: una que se da a través del algoritmo que generan los Data Brokers a partir de los perfiles sociales y otro que se genera con el uso de aplicaciones o dispositivos y que toman la información del usuario.

“Estos procesos no son transparentes para los usuarios. Nosotros no sabemos de qué manera se articulan los distintos parámetros del algoritmo para que, efectivamente, se destaque un contenido antes que otro; pero también hay otros planos de la automatización que se dan a través del uso de aplicaciones que puedan permitir la publicación de contenidos, las sumas de likes o las respuestas automáticas”.

La automatización en las campañas políticas se utiliza para:

• Promocionar páginas
• Publicar contenidos en una serie de páginas simultáneamente
• Extraer bases de datos
• Asociar publicaciones o respuestas con ciertos enlaces
• Dar respuestas automáticas
• Enviar mensajes personales
• Direccionar páginas a la cuenta del usuario
• Enviar invitaciones
• Dar clics
• Encontrar cuentas personales o páginas públicas

Instituciones deben garantizar proceso electoral

El derecho a la privacidad y la no censura es imposible en las redes sociales “gratuitas”. Estos modelos de negocio, señaló Paola Ricaurte, se basan en los datos “y no hay manera de que esto se acomode de manera correcta”.

Ante esto, la especialista señaló que las instituciones encargadas de garantizar el proceso electoral deben trabajar en la legislación de procesos acordes a las nuevas realidades, sobre la producción política a través de lo digital.

“Es necesario que las instituciones garanticen el proceso electoral, que consideren todos los actores y los mecanismos tecnológicos que están entrando en juego, que exista una rendición de cuentas acerca de las empresas contratadas para ofrecer estos servicios de microtarget o perfilamiento de los usuarios, con mayor transparencia de los algoritmos.

“En esta época, garantizar que una elección se lleve a cabo en libertad y con la seguridad de que se reflejará en el resultado la decisión de los votantes es una condición básica de cualquier país democrático”, aseguró la Coordinadora del proyecto Open Laps sobre innovación ciudadana.

Ricaurte Quijano precisó que es tarea de los ciudadanos tomar importancia a lo que está ocurriendo, pues es una realidad actual y del futuro, y que cada vez será más compleja, ya que seguirán desarrollándose y mejorándose los procesos de automatización.

“Las demandas ciudadanas deben ir, por una parte, en tomar conciencia acerca de cómo operan estos mecanismos y de qué manera nosotros podemos hacer esto tan transparente. Debemos estar claros de que esto está ocurriendo y no podemos ser ingenuos ante lo que tenemos delante.

“Si estamos frente a este escenario donde los políticos se producen de manera automática o a partir de estas estrategias de campaña, de estas empresas que manejan lo digital, entonces cómo nosotros podemos revertir esos procesos.

“Debemos tomar riendas en el asunto y no ser solamente alimentadores del sistema, sino buscar cómo hay que trabajar en todos estos planos”, puntualizó Ricaurte Quijano, en el encuentro celebrado en la Facultad de Ciencias de la Comunicación de la Universidad Autónoma de Nuevo León, el pasado 18 de mayo.

¿Cómo operan los Data Brokers?

Se conocen como Data Brokers a las empresas que recopilan información sobre los individuos de registros públicos y cuentas privadas, incluidos datos que tienen que ver con censos, domicilios, registros de cualquier tipo, material publicado por usuarios en redes sociales, informes oficiales, listas de votantes, compras, listas de vigilancia, registros de transacciones bancarias, cuestiones médicas, historiales de navegación, entre otros.

Estos intermediarios de datos han sido denominados proveedores de datos, revendedores de información o agentes de información.

Tras recopilar la información de distintas fuentes, los Data Brokers consiguen el perfilamiento de los sujetos de una manera bastante aproximada. Traducen de manera operativa, a través de un sinnúmero de mecanismos, aplicaciones, rastreadores, y los aterrizan o los consolidan en estos distintos puntos de información para tener microtargets.

Esta multimillonaria industria alberga a los auténticos clientes de las grandes plataformas tecnológicas y son los beneficiarios de que los usuarios de redes sociales tengan una vida on-line.

Los Data Brokers son el conjunto de actores que, junto a las plataformas sociales, hacen efectiva la monetización de datos.

Los Data Brokers

• Arman rompecabezas con los distintos puntos de información y bases de datos para construir el perfil del votante lo más cercano a lo que es en realidad, a la cosa que al usuario le interesa.
• Utilizan mecanismos de automatización para incidir en los procesos electorales.
• Trabajan de distintos procesos electorales. Van de una elección a otra, incorporándose a los procesos, desarrollando estas estrategias y que luego desaparecen, pues tratan de mantenerse en una mayor opacidad posible.
• No solo trabajan con partidos políticos, también con gobiernos que los contratan como consultores especializados en estrategias tecnopolíticas y pospolíticas.
• Bot, ejemplo de automatización en redes sociales
• Los bots sociales son algoritmos que pueden producir contenido de manera automática e interactuar en redes sociales, tratando de igualar el comportamiento humano.
• Éstos no son buenos o malos en sí mismos, hay bots útiles que ayudan a desempeñar ciertas tareas y hay bots que, se ha demostrado, tienen una incidencia perjudicial en el escenario público. Por ejemplo, cuando disponen de información no verificada o buscan alterar climas de opinión a través de sus acciones.
• Cada vez, los bots son más complejos y cada vez es más difícil identificar cuándo un comportamiento es automatizado y cuándo es un comportamiento humano natural.
• Los bots se desarrollan con algoritmos dinámicamente y por eso las estrategias para identificarlos se vuelven más complejas a medida que pasa el tiempo.

¿Cómo se identifica un bot?

Algunas estrategias para hacer análisis de bots contemplan identificar las características de esos bots, cuáles son los patrones o conductas que podrían tomarse como no humanos.

Entre esas conductas esta la publicación de los contenidos; hay conductas que tiene que ver con lo lingüístico y otras que tienen que ver con los datos de los usuarios y las redes que construye.

Contenido (publicaciones): se basa en claves lingüísticas a través de procesamiento del lenguaje natural que incluye frecuencia en verbos, sustantivos y adverbios en los tuits, la extensión del tuit. Los bots tienen la tendencia a publicar tuits más cortos y también con una sintaxis que no es la humana. Muestran un mayor nivel de entropía.

Sentimiento (emocional): se extraen a partir de análisis de sentimiento, los diversos estados emocionales. Los humanos tenemos estados emocionales variados, a diferencia de los bots que presentan estados emocionales más homogéneos.

Usuario: las características del usuario están basadas en metadatos relacionados con la cuenta (lenguaje, ubicación, momento de creación de la cuenta, número de amigos y seguidores, número de tuits producidos, descripción del perfil, configuraciones). Los bots tienen cuentas más recientes.

Amigos: se analizan los contactos, las relaciones seguido-seguidores, relación RT y M, tiempo local, lenguaje, popularidad.

Red: la estructura de la red muestra varias dimensiones de los patrones de difusión de la información. Los índices reticulares pueden extraerse a partir de los retuits, menciones, co-ocurrencia de hashtags. Todas las redes se pesan de acuerdo con la frecuencia de la interacción o co-ocurrencia.

Tiempo: captura los patrones temporales en la generación de contenido (tuits) y el consumo (retuits), el tiempo entre dos publicaciones promedio de publicación en cierto periodo. La publicación humana es más irregular y las publicaciones de los robots tienden a reflejar ciertos patrones temporales que son poco más claramente identificados.