Hasta hace una década, era poco lo que sabíamos sobre el verdadero potencial del Big Data en las campañas políticas. De hecho, se trataba de un concepto casi desconocido, y poco o nada asociado al marketing político.
No obstante, actualmente, es indiscutible el gran valor que representan los datos para conocer y conectar mejor con los votantes. En el último tiempo, el acceso a herramientas como la segmentación, o la incursión de otras como la IA, han permitido una mayor efectividad en mensajes y estrategias de campaña.
¿Cómo usar y analizar los datos para generar campañas exitosas? ¿Cómo hacer un uso ético y legal de los mismos? Y ¿qué tipo de limitaciones o desafíos nos impone esta nueva herramienta? Son algunas de las cuestiones que abordaremos a lo largo de esta entrada.
¿Cómo puede beneficiar el análisis de datos una campaña política?
Para que sea exitosa, una campaña debe poder conectar de forma efectiva y clara con su audiencia. En este sentido, es fundamental que una propuesta política pueda reflejar o identificarse con los intereses y necesidades de los votantes.
Al respecto, hay que tener algo muy claro: el panorama político ha cambiado. Ya no solo es suficiente con conocer muy bien a la ciudadanía a la que se dirige un político. Es decir, tener claras sus necesidades, cultura e ideología. A su vez, es fundamental poder predecir su comportamiento electoral con base en sus intereses, emociones y contexto. Todo esto, con el menor margen de error posible.
Con los datos precisos, una campaña puede diseñar y difundir mensajes más efectivos, e identificar los canales y momentos adecuados para hacerlo. Garantizando así una mayor interacción y atracción del votante ideal y, por ende, una mayor probabilidad de obtener el resultado deseado.
Lo anterior no solo se traduce en votos reales, sino también en una mayor eficiencia de los recursos humanos y económicos de una campaña. De este modo, es claro que, en un proceso electoral, el Big Data contribuye a:
La importancia del análisis de datos para campañas políticas
La era digital y sus diferentes transformaciones tecnológicas han abierto un abanico extenso de posibilidades en torno a los datos y el conocimiento de los ciudadanos. Por eso, científicos y expertos han convenido en el uso del concepto Big Data.
En pocas palabras, Big Data refiere a un conjunto extenso de datos provenientes de diferentes fuentes (redes sociales, sitios web, encuestas, bases de datos, empresas). Pero también, a un cúmulo de diferentes tipos de datos (geográficos, demográficos, conductuales), que permiten conocer detalles generales y personales de los usuarios.
Debido a la gran cantidad información que puede obtener una campaña política sobre sus votantes, es fundamental que esta pueda procesarse y analizarse correctamente. De lo contrario, solo serán datos de gran volumen y poca utilidad.
Tres técnicas de data análisis para campañas políticas
El análisis de datos es igual o más importante que los datos obtenidos por una campaña. Sin una visualización exhaustiva, ordenada y sistematizada de la información, es imposible sacar conclusiones sobre los votantes y diseñar estrategias de campaña asertivas.
En pocas palabras, ¿cómo definir los canales de difusión de mensajes para los diferentes grupos de votantes, si antes no sabemos las herramientas o plataformas que más usan cada uno de ellos? Para obtener un máximo provecho de los datos, actualmente, existen diversas técnicas o estrategias de análisis.
Cada una de ellas permite medir la efectividad de mensajes, canales y públicos, además de realizar segmentaciones ajustadas. Definiendo así nuevas estrategias comunicativas y de aproximación a los votantes, que sean cada vez más efectivas.
Veamos a continuación en qué consisten tres de las principales técnicas más empleadas actualmente.
Análisis predictivo para segmentación
El análisis predictivo se está convirtiendo en una gran herramienta de análisis de datos que permite generar una segmentación con mayor precisión. Al mismo tiempo, facilita, a partir de un amplio conjunto de datos, determinar el comportamiento de los votantes.
¿Qué datos incluye un análisis predictivo? En general, este tipo de estrategia de análisis aprovecha datos históricos (patrones de votación previos), de filiación partidista y su evolución, información demográfica y hábitos de consumo.
A partir de este conjunto de datos, y empleando técnicas como análisis de regresión, modelos logísticos y árboles de decisión, los científicos de datos pueden extraer valiosas conclusiones. Por ejemplo, tipos de votantes potenciales para ser persuadidos; o bien, tipos de votantes con probabilidad de cambiar su voto en próximas elecciones.
Pruebas A/B en tiempo real para potenciar campañas
Las pruebas A/B son un tipo de test que mejora el proceso de toma de decisiones estratégicas dentro de una campaña basada en datos. Concretamente, se enfocan en medir la respuesta o efectividad de mensajes dirigidos a grupos definidos de votantes.
La idea es identificar cómo responden ciertos targets a diferentes versiones de un mensaje, identificando cuál de ellos es el más efectivo, según el objetivo que se pretenda: persuasión, modificar intención de voto, donante o voluntario, entre otros.
Esta estrategia es altamente útil a través de diversos canales, por ejemplo, redes sociales, correo electrónico o televisión. Al mismo tiempo, permite, no solo medir la efectividad de un mensaje, su contenido y su tono. También consigue identificar el éxito de otros elementos como imágenes, colores y demás aspectos relacionados con el marketing.
De este modo, y al medir la respuesta o insights de cada mensaje, el equipo de campaña puede orientar mejor los contenidos según los votantes ideales y el canal. Garantizando así una mayor eficacia del mensaje y una mejor gestión de todo tipo de recursos (gráficos, estilísticos, humanos, técnicos, económicos, entre otros).
Aprendizaje automático aplicado a la microsegmentación
Debido al gran volumen de datos que puede aportar el Big Data a una campaña, es común que los técnicos de datos presenten ciertas limitaciones en el análisis. En estos casos, las herramientas de aprendizaje automático (IA) son grandes aliadas para el procesamiento, sistematización y aprovechamiento de grandes conjuntos de datos.
Los algoritmos de aprendizaje automático suelen presentar grandes resultados en cuanto al procesamiento de conjuntos de datos complejos. Gracias a este procesamiento, se pueden obtener segmentaciones más precisas, basadas en patrones o secuencias.
Lo anterior permite, a su vez, obtener microsegementaciones de grupos de votantes en función de ciertas características puntuales. Por ejemplo, intención de voto, nivel de participación en elecciones según las fases de la misma, u opiniones sobre ciertas cuestiones.
El nivel de detalle que puede alcanzarse a través de esta herramienta, permite entonces orientar de forma muy rigurosa los mensajes y estrategias comunicativas. En general, se trata de una estrategia que puede alcanzar una alta tasa de respuesta en términos de voto y atracción de la ciudadanía.
El uso de datos y sus desafíos éticos
Cuando identificamos el potencial del análisis de datos aplicado a las campañas políticas, es imposible no pensar en el gran número de zonas grises que pueden surgir. De hecho, basta con echar un vistazo no muy lejos de esta época, para identificar algunos casos donde el uso y aprovechamiento de los datos en campañas políticas, se ha hecho en contra de ciertos principios éticos y democráticos. El famoso caso de Cambridge Analytica es el mejor ejemplo de ello.
En general, no solo emergen cuestiones sobre la privacidad de los ciudadanos, o la violación a ciertas regulaciones relacionadas con la protección de datos personales. De igual manera, debe considerarse el alcance que tiene la microsegmentación y la hiperpersonalización de los mensajes. Es decir, ¿qué línea delimita la manipulación de los votantes mediante propaganda, de un mensaje político acotado a los intereses y preocupaciones de un ciudadano?
O ¿hasta qué punto hay una vigilancia extrema del comportamiento ciudadano, que luego puede usarse para moldear su opinión o actitudes políticas? En definitiva, se trata de un potencial aparentemente ilimitado el que ofrecen los datos, con lo cual, el riesgo de ser mal enfocado o administrado, puede ser también muy alto. Por lo tanto, más que nunca, el llamado debe estar centrado en un uso ético, regulado y responsable de los datos, que fortalezca los ejercicios democráticos en lugar de socavarlos.
Campañas políticas a la velocidad de las transformaciones
En 2006, el científico de datos Clive Humby acuñó la frase que mejor se ajusta a nuestros tiempos, “los datos son el nuevo petróleo”. Para entonces, la mayoría de estrategias de marketing electoral se basaban en difundir y crear anuncios en el marco de canales tradicionales como la radio y la televisión.
Al menos hasta ese momento, era impensable la posibilidad de dirigir mensajes hiperpersonalizados a las audiencias. O bien, de crear estrategias de comunicación basadas en datos tan específicos como conductas de consumo, preferencias o emociones del electorado.
Este gran salto, de mensajes dirigidos a grandes segmentos de población, a la personalización y el microtargeting, ha sido posible gracias al Big Data y al conjunto de técnicas de análisis asociadas. Desde entonces se ha abierto un gran campo de exploración y posibilidades para las campañas y la forma de hacer política. Así como una manera de ajustar los proyectos políticos a las realidades y necesidades ciudadanas, favoreciendo su desarrollo en diferentes escalas.
Sin embargo, a la vez se puede estar abriendo una brecha insondable de posibilidades éticamente cuestionables que ponen en riesgo la estabilidad y transparencia del ejercicio democrático.
Por lo tanto, si bien es imposible quedarse atrás y no buscar alternativas más efectivas para conectar a la ciudadanía con la política, más que nunca es importante cuestionar los medios empleados para hacerlo. Y procurar, en todo momento, que los avances tecnológicos se empleen para engrandecer el desarrollo humano, no para revertirlo.
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