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Aumentar tamaño del texto Disminuir tamaño del texto Partir el texto en columnas Ver como pdf 08-08-2018

Qu hizo Cambridge Analytica para daar a Cristina Fernndez?

Claudio Fabin Guevara


Un informe del Parlamento ingls describe la manipulacin cientfica de las emociones a travs de las redes sociales. M quinas, robots y frmulas matemticas secretas influyen en la mente y las opiniones polticas de millones de ciudadanos.

Los diarios de todo el mundo se ha hecho eco de una investigacin de la Cmara de los Comunes del Reino Unido sobre la industria de las noticias falsas. En un apartado se menciona una campaa realizada por SCL -Strategic Communication Laboratories, que agrupa entre otras empresas a Cambridge Analytica- contra la expresidenta de Argentina Cristina Fernndez de Kirchner.

La campaa fue desplegada en los meses previos a elecciones del 2015, que tuvieron como ganador al actual mandatario Mauricio Macri. Con la participacin de oficiales retirados de agencias de inteligencia de Israel, EE.UU., Reino Unido, Espaa y Rusia se desarrollaron tcticas de desprestigio, mediante la actividad de cuentas falsas de Facebook y Twitter.

Lo que no se revela es qu hizo exactamente Cambridge Analytica en su campaa anti-kircher para daar la reputacin de Cristina Fernndez, y por aadidura, del candidato presidencial de su partido, Daniel Scioli. Los detalles especficos, son por el momento, un misterio. Pero hay mucha informacin sobre la estrategia general de la empresa en distintos escenarios.

Para quin trabaja SCL

El informe titulado Desinformacin y noticias falsas, de 89 pginas, resume las conclusiones de una investigacin sobre el modus operandi de 30 organizaciones, entre ellas Facebook y Cambridge Analytica, a partir de documentos pblicos, material periodstico y comparecencias de sus directivos ante los parlamentarios britnicos. Se analiz de qu manera el poder de las noticias falsas difundidas a travs de redes sociales se utiliz para influir en las votaciones de distintos pases -entre ellos, Argentina, Nigeria, Trinidad y Tobago, el referndum del Brexit y el de la independencia de Catalua.

Los parlamentarios dedican un captulo a analizar el rol de fuentes rusas como influencia en campaas polticas, aunque no revelan vnculos con SCL. Luego expresan su preocupacin al comprobar que el Grupo SCL llev a cabo operaciones en distintos escenarios, por cuenta de los Gobierno britnicos, de EE.UU. y otros estados aliados. Los personeros de las empresas confiesan que trabajan en el mbito de la defensa y seguridad de los estados, y se escudan en acuerdos de confidencialidad con sus clientes para dar ms detalles. Aunque admiten que, a escala planetaria, pueden estar jugando en varios tableros al mismo tiempo.

Qu poder especial pueden tener las redes para influir tan poderosamente en las mentes de los ciudadanos?

Publicidad de masas vs marketing de segmentacin

La tradicional publicidad de masas, que empin a marcas como Coca Cola o Ford, utilizaban mensajes genricos destinados a un pblico indiferenciado: por la radio, la TV o los peridicos, millones de personas reciban el mismo mensaje. Utilizaban mensajes subliminales y otras tcnicas de alto impacto emocional en las personas. Pero aquello era apenas la infancia de la manipulacin masiva.

El moderno marketing y los estudios de mercado perfeccionaron estas tcnicas, con el estudio del pblico y su segmentacin en diferentes tipos de audiencia, que permitieron la elaboracin de mensajes especialmente diseados para cada tipo de personalidad. Entender los hbitos de consumo de los clientes le permiti a las marcas optimizar recursos, mejorar los anuncios y descubrir nuevos espacios de contacto con su audiencia.

Las redes sociales fueron un gran salto adelante para estas tecnologas. Incrementaron extraordinariamente el conocimiento ntimo de las personas, y por lo tanto, el poder de manipularlos a travs de una sofisticada maquinaria. Algoritmos detrs de escena, cruce de datos y perfiles estn siendo usados de nuevas maneras para apuntar a la gente con informacin especialmente diseada, dice en un pasaje del informe Elizabeth Denham.

Toda esta informacin es recogida a travs de las redes. P ermite la fabricacin personalizada de ciertos mensajes con fines de persuadir a las personas segn sus motivaciones e intereses personales, incluso cuando no son consciente de ellos.

La manipulacin cientfica de las emociones

Las redes sociales y motores de bsqueda usan algoritmos o secuencias de instrucciones para personalizar noticias y otros contenidos para los usuarios. Los algoritmos seleccionan contenido basado en factores como la actividad en lnea pasada del usuario, las conexiones sociales y su ubicacin. Por lo tanto, Facebook tiende a mostrar contenidos y anuncios relacionados con sus preferencias y prejuicios, reforzndolos. Sus robots nos estudian y nos conocen mejor que nosotros mismos. Pueden hallar puertas traseras para manipular nuestras emociones en un nivel no consciente. El uso del anlisis de datos, basado en el perfil psicolgico de la audiencia, fue el corazn del trabajo de Cambridge Analytica, "presentando un acto respaldado por una emocin", como describi Alexander Nix, CEO de la empresa, en una comparencia ante la Cmara de los Comunes. Con el fin de hacer coincidir el tipo correcto de mensaje para los votantes, Cambridge Analytica usa informacin personal sobre ellos. As se disea, a la medida de los gustos, miedos y prejuicios de cada persona, un bombardeo de puntos de vista hiperpartidistas para descalificar a ciertos candidatos.

Vale decir, por ejemplo, que para daar a una autoridad poltica entre una audiencia target cuyos intereses se orienten hacia la preservacin de los ecosistemas, ser persuasivo un aluvin de mensajes que denuncien corrupcin escandalosa en la Secretara de Medio Ambiente.

No es necesario que la corrupcin escandalosa sea real. En esta sofisticada campaa intervienen las noticias falsas, que ganan verosimilitud con las granjas de trolls que comentan o discuten sobre el tema, y su replicacin por diferentes canales. El resto lo hace la contribucin de cada usuario, ya sea dentro de las redes o en su vida social.

Hace falta pensar en la convergencia de esta estrategia con otros discursos mediticos. En el caso de la ex presidenta argentina Cristina Fernndez, es fcil deducir que, en el marco de una campaa abrumadora de acusaciones de corrupcin por parte los medios hegemnicos, la distribucin masiva de mensajes a travs de las redes que acentuaran este aspecto -se robaron todo, el gobierno ms ladrn de la historia, etc- termin de fabricar una burbuja perceptiva que alter los planes de votacin de millones de personas .

Niebla de la razn colectiva

El poder en la formacin de opinin es enorme, y los daos para las vctimas son irreparables. No hace falta que las denuncias se comprueben. Segn reflexiona el informe britnico, la misin de las campaas de desprestigio alcanza su meta con solo sembrar la duda en la mente de todos. Este tipo de campaa sucia no es punible actualmente. El Parlamento britnico reconoce que el origen de las noticias falsas, memes y mensajes calumniosos no se puede rastrear. Para colmo, en su difusin intervienen millones de usuarios que en general no son conscientes de la falsedad de ciertos contenidos. Temas muy importantes e influyentes que nos afectan... se estn planteando, directa o indirectamente, en estos espacios tecnolgicos. El comportamiento de las personas se est modificando y cambiando como resultado de las compaas de medios sociales. Actualmente, no hay seales de que esto vaya a detenerse, advierte el informe ingls. La informacin sobre los algoritmos que dictan lo que ven los usuarios no est disponible pblicamente. stos pueden tener sesgos inherentes, como los relacionados con el gnero y la raza, la pertenencia poltica o valores ms profundos. Estos sesgos son luego replicados, extendidos y reinventados. Esta niebla de la razn colectiva sigue profundizndose. Urge un replanteo del paradigma, para rehumanizar la comunicacin entre las personas y detener la programacin mental masiva por mquinas, robots y frmulas matemticas secretas.

Fuente: Disinformation and fake news: Interim Report. House of Commons. Digital, Culture, Media and Sport Committee. 29 Julio de 2018. Disponible en: https://publications.parliament.uk/pa/cm201719/cmselect/cmcumeds/363/363.pdf

Rebelin ha publicado este artculo con el permiso del autor mediante una licencia de Creative Commons, respetando su libertad para publicarlo en otras fuentes.



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