Desde hace varios años he participado en la construcción de algoritmos que identifican el perfil y preferencias de los individuos con base a sus patrones de comportamiento. El futuro de las elecciones y los gobiernos, cada vez se basa más en la identificación de patrones y el diseño de algoritmos que le permitan a los políticos y/o servidores públicos comunicarse con las audiencias que los han puesto ahí.

Hablando de las elecciones intermedias, mientras estamos inmersos en el proceso electoral de los Estados Unidos, uno de los temas que están de moda son los algoritmos. La misión de un algoritmo es apegarse a un paradigma, que idealmente tendría que ser ético, en general diseñado para tomar decisiones que mantengan el status quo, que no discrimine y que esté a favor de los intereses de la mayoría. Aunque sabemos que los algoritmos tienen un pecado original, no existen algoritmos/paradigmas sin sesgo, porque eso en sí mismo sería antinatural.

Sabemos por experiencias recientes, que es posible hackear las elecciones de un país atacando los paradigmas que siguen los ciudadanos para decidir su voto. Es inevitable que los individuos tomen decisiones motivados por sus propios intereses. El albeldrío de una persona que va a emitir un voto pasa primero por el análisis de si acaso existe un candidato que convenga a sus intereses y que tenga posibilidades reales de ganar, si sí es el caso voto por él; si no, pues seguramente existe un candidato que no convenga a mis interés o que los afecte, ¿sí? entonces no voto por mi candidato y busco otra opción para que no gane el que afecte mis intereses. O sea, de que lloren en mi casa o en la suya, pues que lloren en la suya.

Entendiendo lo anterior ¿Cómo se hackea el sistema desde la perspectiva de los partidos?, muy simple, primero se pone un candidato que esté a favor de los intereses de la mayoría; número dos se debe hacer creíble la candidatura; y número tres, hay que trabajar para que ese candidato se vea ganador. Una vez que se realizan esas tres cosas hemos creado a un candidato capaz de vencer en una elección, lo demás es puro contenido y difusión.

Por eso es que en las elecciones pasadas ganó con tal fuerza López Obrador, pues la mayoría estaba a su favor; luego, pues era un candidato creíble con un montón de años en campaña a sus espaldas lo que le dio dicha credibilidad, y además parecía ganador. De los otros dos, pues de Meade, aún a finales de la campaña decían que lo iban a cambiar, aunque tenía características para que hubiera gente a su favor, no era creíble. De Anaya, aunque el candidato era creíble, no tenía el perfil de ganador. Era sabido por todo el mundo, que las divisiones del PAN, las acusaciones de Cordero y los espaldarazos de Calderón, obligarían a un gran sector a operar en contra de Anaya. Entonces para AMLO, hackear el sistema o el paradigma fue muy fácil. No por nada expresó la que a la postre sería una de sus frases célebres “benditas redes sociales”.

El reto ahora para López Obrador o cualquier gobierno es que esas mismas redes sociales, que los ayudaron a llegar ahí apoyen sus decisiones de gobierno, lo que parece menos probable, porque cuando llega el punto de evaluar un gobierno ¿quién está feliz con sus gobernantes? En este escenario, la salida que tienen los responsables de comunicación social es sacar ventaja de la información para diseñar e influir en la opinión pública usando algoritmos de comunicación que mejoren la percepción de las políticas públicas.

Lo que quiero decir es que los candidatos y gobernantes que se construyeron a partir de 2016, cuando surgió el dilema de los algoritmos ganadores que usaron Trump y Bannon, y que popularizó Cambridge Analytica con su escándalo mundial, nos enseñaron que no solo se puede hackear una elección polarizando a la opinión pública, sino que también es posible gobernar usando las mismas tácticas de propaganda.

Con las benditas redes sociales en el futuro será posible construir la personalidad de un candidato ganador desde el los paradigmas de los votantes y los algoritmos que den sentido a los contenidos que se difundirán y no desde sus acciones, porque en esta nueva era, no necesariamente se requieren acciones para darle validez a un político sino un grupo de científicos de datos.

En la actualidad, se puede construir una historia sin que necesariamente la soporten las acciones, en el pasado estábamos acostumbrados a elegir candidatos que tenían sustento en cuanto a su historia política, pero lo que nos demuestran los políticos y gobernantes ahora es que ya no es así, al menos necesariamente.

Tú puedes construir a un ganador desde las ideas. Lo vimos con Hillary, quien estaba mucho más preparada como Gobierno que Trump, pero él tenía una idea poderosa “make America great again”.

Por el lado mexicano, AMLO tenía 12 años sin tener un cargo, muchos de los que votaron por él no sabían que había sido jefe de Gobierno de la Ciudad de México, por lo que aquí se votó por el cambio, la combinación del rechazo de las estructuras actuales, y las ideas que se propuso como el combate a la corrupción hizo que la gente se inclinara por él. Entendió perfectamente los patrones, segmentó a su audiencia y sus algoritmos para diseñar mensajes le permitieron conectar con los votantes.

Lo que terminará pasando es que con tecnología de análisis y la capacidad de desplegar algoritmos inteligentes, -porque toda la información estará disponible- tendremos la capacidad de crear contenido que afecte a discreción a la opinión pública. Por eso los algoritmos son la nueva apuesta de los políticos.

Javier Murillo

Javier Murillo Acuña Fundador y Presidente de Metrics. Es un reconocido experto en tecnología aplicada en campos como ciencia de datos, inteligencia artificial y otras ramas del campo del comportamiento social digital humano.

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Javier Murillo Acuña Fundador y Presidente de Metrics. Es un reconocido experto en tecnología aplicada en campos como ciencia de datos, inteligencia artificial y otras ramas del campo del comportamiento social digital humano.

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Javier Murillo Acuña Fundador y Presidente de Metrics. Es un reconocido experto en tecnología aplicada en campos como ciencia de datos, inteligencia artificial y otras ramas del campo del comportamiento social digital humano.

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