Los secretos que guardan tus me gusta

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Foto: Credit Josh Edelson/Agence France-Presse — Getty Images

Quizá en algún momento de los últimos años has indicado en Facebook que te gusta, digamos, Kim Kardashian West. Cuando le diste me gusta a su página, quizá lo hiciste porque querías ver las publicaciones de la estrella de la televisión en tu sección de Noticias. Quizá después te diste cuenta de que los anunciantes podían mostrarte publicidad con base en el interés que tuviste en ella.

De lo que quizá no te diste cuenta es de que los investigadores habían averiguado cómo vincular tu interés en Kardashian West con ciertos rasgos de personalidad, como lo extrovertido que eres (muy), lo diligente o concienzudo (más que la mayoría) y tu apertura mental (solo un poco). Además, cuando tu gusto por Kardashian West se combina con otros intereses que has indicado en Facebook, los investigadores creen que sus algoritmos pueden predecir los matices de tus opiniones políticas con mejor precisión que tus seres queridos.

Como lo informó The New York Times, eso motivó a la consultora Cambridge Analytica a recolectar datos de más de 50 millones de usuarios de Facebook, sin su consentimiento, para generar sus propios modelos de comportamiento con el fin de dirigirse a electores potenciales en varias campañas políticas. La empresa ha trabajado para un comité de acción política fundado por John R. Bolton, quien formó parte del gobierno de George W. Bush, y también para la campaña presidencial del presidente Donald Trump en 2016. “Encontramos a tus votantes y los ponemos en acción”, presume la compañía en su sitio web.

Cambridge Analytica ahora dice que destruyó los datos de los usuarios que extrajo de Facebook. Los datos brutos que revisó el Times sugieren que la información, o copias de ella, aún podría existir. En cualquier caso, la información específica de usuario solo fue un medio para llegar a un fin, un bloque de construcción en un proyecto mucho más ambicioso: un modelo de comportamiento con el poder suficiente para manipular la actividad de la gente y, potencialmente, influenciar elecciones.

La empresa adaptó su enfoque según los modelos de personalidad de estudios realizados por investigadores en la Universidad de Stanford y el Centro de Psicometría de la Universidad de Cambridge. Los estudios se basaron en datos recogidos mediante una aplicación de Facebook llamada myPersonality, un cuestionario de cien preguntas desarrollado por el Centro de Psicometría que evaluó las características de una persona: su apertura, responsabilidad, extroversión, amabilidad y neurosis, que en la comunidad académica se engloban como los factores OCEAN o los cinco grandes rasgos de personalidad.

Muchos encuestados que respondieron el cuestionario a través de la aplicación myPersonality le dieron autorización para que tuviera acceso a los datos de su propio perfil en Facebook y a los perfiles de su red de amigos. Ese tipo de acceso estaba permitido en ese entonces en la red social. Eso facilitó que los investigadores hicieran referencias cruzadas de los resultados del cuestionario -las puntuaciones numéricas de los cinco factores- con los me gusta de los usuarios de Facebook; así construyeron un modelo a partir de las correlaciones que encontraron entre ambos datos. Con ese modelo, los investigadores a menudo podían adivinar de manera precisa los rasgos de personalidad de usuarios subsecuentes utilizando solo una lista de sus me gusta, sin necesidad de que hicieran el cuestionario de cien preguntas.

Uno de los estudios que produjo el Centro de Psicometría, publicado en 2015 en Proceedings of the National Academy of Sciences, se basó en los me gusta y en las puntuaciones de los factores OCEAN de más de 70.000 encuestados que respondieron el cuestionario myPersonality en Facebook. Con el estudio hallaron que era más probable que una persona que le había dado me gusta a, por ejemplo, la película El club de la pelea estuviera abierta a nuevas experiencias en comparación con una persona a quien le gusta American Idol, de acuerdo con una revisión de datos proporcionada al Times por Michal Kosinski, un autor del estudio de 2015 y profesor de informática en Stanford.