En otros términos, una campaña electoral podía difundir, vía Facebook u otras redes sociales, mensajes, informaciones o imágenes finamente focalizadas para manipular a los electores. Según The New York Times, la campaña de Trump utilizó los datos de Cambridge Analytica para segmentar poblaciones en función de la publicidad electoral, realizar simulaciones de participación en la elección, identificar las regiones donde serían más eficaces los desplazamientos del candidato, etcétera. Pero, en realidad, lo que interesaba a los estrategas de Donald Trump era determinar concretamente qué electores podrían votar por él si se les incitaba a hacerlo, en particular, en lo que en Estados Unidos se llama los swing states o “estados bisagra”, o “estados pivote”, donde es posible hacer bascular la victoria de un partido a otro, simplemente desplazando algunas centenas de votos.
5. El uso de las informaciones segmentadas en la elección
Gracias a las informaciones obtenidas por algoritmos, los estrategas del Partido Republicano pudieron concentrarse en los estados más fáciles de arrebatar a los demócratas, esto es: (1) Michigan (16 electores) con el 47,6 % por Trump y el 47,3 % por Clinton; (2) Ohio (18 electores), considerado el barómetro de la elección; (3) Wisconsin (10 electores) con el 48,6 % por Trump y el 46,1 % por Clinton; y (4) Pensilvania (20 electores) con el 48,8 % por Trump y el 47,7 % por Clinton. Dos semanas antes de la elección, el Partido Republicano hizo llegar publicidades focalizadas a un escaso número de electores seleccionados por su simpatía con un partido de derecha, de las cuales varias eran falsedades manifiestas (fake news), tales como “Hillary Clinton es la más corrupta de las candidatas que se presentan a las elecciones” o “H. Clinton quiere quitarle el derecho a portar un arma”, etcétera.
Fue así como, con un mínimo número de intervenciones en las redes sociales (aproximadamente 700 000 sobre 129 millones de votantes), fue cambiado el resultado del escrutinio, gracias a las publicidades enviadas al lugar adecuado en el momento adecuado. Trump ganó las elecciones con 62 984 825 votos, es decir, con el 46,1 % y 304 electores, mientras que Hillary Clinton tenía 65 853 516 votos, o sea, el 48,2 % y 227 electores. Es sabido que el presidente de Estados Unidos no se elige por sufragio universal, sino por los electores, cuyo número varía en función de la población del Estado. Actualmente (1 de junio del 2019), Trump sigue siendo presidente; Cambridge Analytica se declaró en quiebra a principios del 2018, pero otros clones se instalan para explotar ese filón de oro. Recordemos que Cambridge Analytica habría intervenido en numerosas campañas electorales de los cinco continentes, como en Italia, Ucrania, la República Checa, Kenia, México, Colombia, Brasil, India, Malasia…
El retrato psicométrico del usuario de Facebook
Las explicaciones de Zuckerberg frente a los medios, el Congreso y el Senado americano, y la Cámara de los Lores en Inglaterra, no conmovieron a nadie. Y no es la primera vez que el más alto responsable de la red social Facebook se hizo sermonear, ya que él pretende que su empresa “no funge en la venta de datos, sino en la venta de píxeles”. Pero, como la inmensa mayoría de las redes sociales, abre sus puertas a los “desarrolladores externos”, que crean aplicaciones potentes e incisivas de perfilado de los usuarios, estableciendo lo que los psicomotivadores denominan un retrato psicométrico de los consumidores, que es hoy en día la clave de la venta al público de productos y servicios. Todos los ingresos de las redes sociales, o casi, provienen de la publicidad. Ellos dicen que no venden datos, pero sí el acceso a un consumidor con características muy precisas, fruto del cruzamiento de los datos del motor de búsqueda. Pero cada empresa se permite utilizar y enriquecer su banco de datos con los data de sus compañías, sea para Facebook, Instagram, WhatsApp u Oculus. En el caso de Google, se hace de todas las búsquedas y los contenidos visionados en YouTube, su filial. Incluso explotó durante mucho tiempo el contenido de los mensajes electrónicos de los internautas con una cuenta de Gmail, antes de renunciar públicamente a ello en junio del 2017. Además, todas las redes sociales venden sus datos brutos a desarrolladores externos y allí, contrariamente a lo que afirman, pierden toda traza de ellos y del uso de los mismos que esos terceros hacen, como se pudo constatar en el caso de Cambridge Analytica (ver más abajo).
En el caso de Facebook, la parte pública de las informaciones que el usuario entrega (o sea, toda la página de presentación para algunos, o para otros, únicamente su nombre y apellido, y su foto) no necesita la autorización de divulgación por parte del usuario; por el contrario, la utilización del resto de la información requiere en principio el consentimiento del interesado6.
Tipos de segmentaciones posibles de Google y de Apple Google
• Públicos de afinidad y de afinidad personalizada: centros de interés y de costumbres de los usuarios, acontecimientos vitales. Permite interactuar con los consumidores con ocasión de las etapas importantes de la vida: la obtención de un diploma universitario, una mudanza o un casamiento, por ejemplo.
• Públicos de mercado: hace posible encontrar los clientes que buscan (o se plantean seriamente comprar) servicios o productos similares a los que propone el anunciante.
• Remarketing: permite resegmentar a las personas que ya se interesaron en los productos y servicios de una empresa, incluidos los antiguos visitantes que accedieron a un sitio web o a una aplicación móvil, que visionaron videos o que comunicaron sus coordenadas.
• Segmentación por listado de clientes: gracias a los listados de distribución de los correos electrónicos.
• Públicos similares: nuevos usuarios con centros de interés comparables a los de los visitantes de un sitio.
• Públicos principales: lugar, datos demográficos, centros de interés, comportamientos y conexiones.
• Públicos personalizados: gracias a listas de correos electrónicos.
• Públicos similares: nuevos usuarios con centros de interés comparables a los de los visitantes del sitio.
Las dificultades de regular las empresas
Esas desviaciones en la utilización de los datos que están en las manos de Facebook se deben en gran parte a la inadecuación del régimen jurídico de las plataformas digitales. El estatuto de esas interfaces por las que accedemos al mundo conectado y actuamos en él no refleja la amplitud de las cuestiones en juego ni el rol neurálgico que ellas tienen en nuestra vida cotidiana. (Trudel, 27 de marzo del 2018)
En varios países, las plataformas se benefician de un régimen jurídico que limita radicalmente su responsabilidad por todo lo que los “consumidores” hacen circular en sus redes. Ellas decretaron que, dada la gratuidad de sus redes, todas las informaciones intercambiadas les pertenecían, dando por sentado que el usuario otorgó su consentimiento (explícito o supuesto). Están en la envidiable posición de ser casi las únicas en captar el valor resultante de los movimientos de información en internet, sin ser responsables de nada. Por ello se limitan a remitir la responsabilidad de sus acciones al usuario, pues, según parece, es él mismo quien debería disciplinarse. Esta es una afirmación un tanto fácil, justamente en nuestros países, donde la responsabilidad de cualquier acto de comercio está sujeta a severas regulaciones de protección del consumidor.
En realidad, es difícil agregar regulaciones por encima del modelo de negocios de las GAFAM, pues es el propio modelo de negocios el que está en cuestión. En la América de Donald Trump, se trata de un dogma sagrado por el que el Estado no debe obstaculizar la creatividad, motor económico de la era digital; en virtud de ese mismo principio, el Estado debe proteger la innovación en el procesamiento de datos, que es el ADN del capitalismo cognitivo. Ello resulta muy conveniente para la mayoría de los ecosistemas digitales, que, además, son casi todos americanos. Es, pues, America First. Por eso es que casi no existe ninguna ley en Estados Unidos que proteja la utilización de datos provenientes de las redes