Durante años, las redes sociales han permitido a millones de personas compartir fotografías, opiniones, preferencias, intereses y actividades cotidianas. Cada “me gusta”, comentario, página seguida o interacción genera información que, analizada de manera adecuada, puede revelar mucho más sobre una persona de lo que aparentemente muestra. El caso de Cambridge Analytica se convirtió en uno de los ejemplos más conocidos de cómo los datos digitales pueden utilizarse para construir perfiles psicológicos y dirigir mensajes personalizados.

El vídeo de BBC News Mundo, publicado en abril de 2018, explica de manera sencilla cómo funcionaba este modelo y por qué generó un importante debate sobre privacidad, segmentación y utilización de datos en campañas políticas.

De un simple “me gusta” a un perfil psicológico.

Uno de los conceptos centrales del vídeo es la posibilidad de inferir características de una persona a partir de sus comportamientos digitales.

La personalidad puede entenderse como una combinación de pensamientos, sentimientos y comportamientos. El problema aparece cuando las huellas que dejamos en Internet permiten construir modelos capaces de realizar inferencias sobre esos rasgos.

Cambridge Analytica utilizó como referencia el denominado modelo de los Cinco Grandes rasgos de personalidad, conocido como Big Five u OCEAN: apertura a la experiencia, responsabilidad o escrupulosidad, extraversión, amabilidad y neuroticismo.

La investigación psicométrica había demostrado que determinadas interacciones digitales podían relacionarse con características personales. Un informe de la Information Commissioner’s Office británica documentó investigaciones que relacionaban los resultados de pruebas psicométricas con “me gusta”, publicaciones y otras interacciones de Facebook para elaborar perfiles de personalidad.

Esto plantea una cuestión fundamental para el marketing: los usuarios no necesitan decir explícitamente quiénes son para que una plataforma pueda inferir determinadas características sobre ellos.

La importancia de los datos

Tradicionalmente, la publicidad se dirigía a grandes grupos de consumidores. Una campaña podía estar destinada, por ejemplo, a mujeres de 25 a 40 años, residentes en una determinada ciudad y con determinados intereses. La publicidad digital permitió llevar esta segmentación mucho más lejos.

Los datos de comportamiento hacen posible identificar intereses, hábitos, contenidos consumidos y determinadas características de las audiencias. A partir de grandes volúmenes de información, los algoritmos pueden encontrar patrones que serían prácticamente imposibles de detectar manualmente.

El caso Cambridge Analytica llevó esta lógica hacia el terreno político. Según explica el vídeo, la compañía utilizaba perfiles psicológicos para segmentar audiencias y adaptar los mensajes publicitarios a diferentes tipos de personalidad.

La lógica es similar a la que utiliza actualmente buena parte del marketing digital: conocer mejor a la audiencia para ofrecerle un mensaje más relevante. La diferencia está en el contexto, la naturaleza de los datos utilizados, el consentimiento y la finalidad de esa segmentación.

Un mensaje diferente para cada persona

El vídeo muestra cómo una misma propuesta política podía presentarse de manera diferente dependiendo del perfil atribuido al usuario.

Una persona considerada más aventurera podía recibir un mensaje relacionado con la libertad y las amenazas externas. Otra identificada con un perfil más protector podía recibir un mensaje centrado en la seguridad y la protección de la familia.

El objetivo era adaptar la comunicación a las preocupaciones, emociones o motivaciones que supuestamente caracterizaban a cada segmento.

Desde la perspectiva del marketing, este concepto es fundamental: no todas las personas responden de la misma manera ante un mismo mensaje.

Una campaña eficaz puede trabajar diferentes argumentos creativos para diferentes segmentos de audiencia. Sin embargo, cuando se utilizan datos personales y perfiles psicológicos, aparecen preguntas relacionadas con la transparencia, el consentimiento y los límites éticos de la persuasión.

El caso Cambridge Analytica

El escándalo se hizo público en 2018 después de investigaciones periodísticas que revelaron que información de usuarios de Facebook había llegado a Cambridge Analytica a través de una aplicación de terceros. La investigación del regulador británico señaló que los datos obtenidos mediante la aplicación “This Is Your Digital Life” fueron compartidos con actores vinculados a campañas políticas.

La magnitud del caso provocó un intenso debate internacional sobre la privacidad y el funcionamiento de las plataformas digitales. Facebook también recibió fuertes críticas por la forma en que había permitido que aplicaciones externas accedieran a información de sus usuarios. En aquel momento, las investigaciones periodísticas hablaban de decenas de millones de perfiles afectados.

¿Puede el Big Data ganar una elección?

Aquí es importante diferenciar entre una afirmación y una evidencia. Cambridge Analytica afirmó que sus datos y métodos habían contribuido decisivamente a la campaña que llevó a Donald Trump a la presidencia de Estados Unidos en 2016. Sin embargo, el propio vídeo de BBC señala que es prácticamente imposible demostrar de forma individualizada que una persona cambió su voto como consecuencia de un anuncio concreto.

En una elección intervienen numerosos factores: economía, candidatos, acontecimientos políticos, medios de comunicación, contexto social, conversaciones personales y muchas otras variables. Por tanto, la existencia de una sofisticada estrategia de segmentación no demuestra por sí sola que dicha estrategia haya determinado el resultado electoral. El propio vídeo establece esta cautela.

Una lección para el marketing digital

Aunque el caso está relacionado con campañas políticas, sus enseñanzas también son relevantes para quienes trabajan en marketing digital.

Hoy las marcas disponen de enormes cantidades de información sobre sus consumidores. Las plataformas digitales permiten segmentar audiencias, analizar comportamientos, personalizar contenidos y optimizar campañas. El desafío consiste en utilizar esas capacidades de forma responsable.

La personalización puede mejorar la experiencia del usuario cuando permite ofrecer contenidos y productos relevantes. Pero el uso de datos también exige considerar aspectos como el consentimiento, la privacidad, la transparencia, la seguridad y la finalidad para la que se recopila la información.

El caso Cambridge Analytica demostró que los datos aparentemente inocentes pueden adquirir un enorme valor cuando se combinan y analizan mediante algoritmos.

La principal enseñanza

El caso Cambridge Analytica no debería estudiarse únicamente como un escándalo ocurrido en Facebook. También puede entenderse como un punto de inflexión en nuestra manera de comprender los datos digitales.

Cada interacción deja una huella. Esa huella puede utilizarse para conocer intereses, detectar comportamientos y construir segmentos de audiencia. La tecnología permite pasar de una comunicación masiva a una comunicación cada vez más personalizada.

Pero disponer de la capacidad tecnológica para hacer algo no significa necesariamente que cualquier utilización de esa capacidad sea apropiada.

Para los profesionales del marketing digital, la principal lección es clara: los datos son una herramienta estratégica, pero también implican responsabilidad.

El verdadero reto no consiste únicamente en saber recopilar datos o utilizar algoritmos. Consiste en comprender qué información estamos utilizando, con qué autorización, para qué finalidad y qué consecuencias puede tener su utilización.

En una época en la que la inteligencia artificial, el Big Data y la personalización están transformando el marketing, el caso Cambridge Analytica continúa siendo un ejemplo especialmente útil para reflexionar sobre una pregunta que sigue vigente: ¿hasta dónde debemos llegar para conocer mejor a nuestra audiencia?

Más artículos en el Blog de Valery Bazán.