La Psicología y las Ciencias Políticas nos proporcionan pistas claves sobre el comportamiento humano. Pero la utopía del mensaje político súper-eficiente, aquel que genera fluctuaciones anímicas y pequeños cambios en la percepción, comienza a estructurarse en los horizontes del Big Data, el Data Science y la Inteligencia Artificial aplicados, entre otros ámbitos, a la subjetividad presente en las conductas políticas. Se abre el debate acerca de la necesidad de mayores conocimientos sobre análisis de datos en las Ciencias Sociales. Big Data, Data Science y conducta política.

El estudio de los datos que buscan perfeccionar el mensaje político y las estrategias electorales es un ámbito teórico-práctico con muchas décadas de andadura. En los Estados Unidos, desde la década de los 50 y 60 del siglo XX, se realizan encuestas en época de campaña electoral. Desde el principio las técnicas cuantitativas y cualitativas sobre una muestra de opinión han buscado proporcionar sustento científico a la imagen y el discurso enviado al votante.

Sin embargo, durante todo el último cambio de siglo el método de la encuesta telefónica o en la calle comenzó a perder fuerza e incluso credibilidad. Se trata de un proceso que fue a la par con la crisis de los grandes relatos. En la actualidad, no pocas personas muestran reticencias a la tradicional fórmula de la encuesta y el sondeo electoral.

Siendo así las cosas, los eventos electorales más importantes del mundo vienen observando la entrada de soluciones en Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial para un estudio masivo y en profundidad acerca del comportamiento político. Se trata de cambios tecnológicos en la forma de estudiar los datos acordes con la imagen del ciudadano multicanal, hiperconectado y en red.

La Psicología Política nos proporciona ciertas ideas que ayudan a comprender por qué el Big Data y el Data Science están entrando con mucha fuerza en el terreno de las Ciencias Políticas. En una sociedad X la imagen aceptada de lo que es y debe ser la realidad es una “traducción” de los códigos presentes en los sistemas de creencias y anclajes culturales de tal sociedad. A partir de esto diremos que el mensaje político eficiente es aquel que logra cierta fluctuación anímica y cambios sutiles en la percepción, precisamente, por resultar “compatible” o coherente con esos códigos (Carrillo, 2021).

Pues bien, en la actualidad, donde los procesos socializadores están digitalizados, no es demasiado viable rastrear con precisión el contenido de los sistemas de creencias y anclajes culturales sin recurrir a ciencias de los datos. Por esta razón, las grandes consultoras políticas (aquellas que resultan contratadas por los partidos que en cada país tienen posibilidades reales de acceder al poder) recurren a expertos y especialistas en Big Data y Data Science.

POLÍTICA Y BIG DATA

En sentido de lo anterior, las soluciones en Inteligencia Artificial, para trazar modelos sobre la subjetividad, que se ponen en movimiento como parte de una conducta política está resultando importante en momentos como la carrera para llegar a la Casa Blanca. La información sobre opinión política que se puede rastrear gracias a los dispositivos inteligentes o las redes sociales tiene el volumen suficiente como para ser considerada estratégica. En general, puede decirse que el estudio de la opinión pública resulta útil en múltiples momentos, como en la respuesta a la gestión de los recursos, a los momentos de crisis, etc. Pero también en la misma estructuración del discurso.

Al hilo de lo anterior, existe otra idea interesante llegada de la Psicología y las Ciencias Políticas: un político en un puesto de poder siempre tiene en su cabeza el problema de la “reelección”. Claro, para resultar reelegido, nos dice el sentido común, es necesario hacer cosas como cumplir el programa electoral, no cometer actos ilegales o entendidos como corrupción, etc. Pero, y esto es clave, un político nunca quiere decir a la ciudadanía aquello que ésta no quiere escuchar.

En efecto, la comunicación política contemporánea retorna a los ciudadanos a cierta condición infantil, donde todos los problemas o dramas sociales tienen que presentarse como edulcorados, amortiguados, cuidando de que nadie entre en pánico. Naturalmente, esto es imposible en unos tiempos tachonados con tantas incertidumbres. De forma que los departamentos y gabinetes de comunicación política apuestan por la “minimización de daños” ante momentos de crisis, a través del relato.

El problema es que la persecución de ese “punto medio” en el relato político, donde los hechos se presentan crudos pero todavía asumibles (mediante el oscurecimiento de una parte de la verdad), es extremadamente difícil de encontrar, sobre todo si la opinión pública se comporta como una especie de organismo vivo, aunque sin plena conciencia de sí, pululando sin control en los universos digitales.

¿Qué hacer para estructurar, en esas condiciones, un discurso donde no resultes diciendo aquello que la gente no quiere escuchar? Muchos expertos encargan las primeras claves de esta tarea al Data Science. Por ejemplo, existen dos fuentes de datos importantes en investigaciones de esta clase: los registros en sitios Web y las preferencias (de grupos, entre otros) en redes sociales. El tipo de grupos a los que usted pertenece en grandes redes como Facebook y el tipo de páginas donde completa un registro para recibir alertas, noticias, etc. puede dar una información notablemente detallada sobre sus posturas político-ideológicas.

POLÍTICA Y DATA SCIENCE

Para convertir toda esa información en un valor se recurre a algoritmos. Un modelo de Data Science es un sistema que puede ser entrenado para reconocer patrones. Dichos patrones pueden ayudar a recrear otros modelos predictivos que resultan aplicables a múltiples escenarios. Uno de ellos son las contiendas electorales. Aunque hablemos de comportamiento político (es decir, típicamente humano), la cuestión se reduce cada vez más a un problema de Estadística y Matemáticas. La razón es que los dispositivos que conforman el gran sistema de la economía de mercado han logrado que nuestro comportamiento sea cada vez más pobre en matices.

En la misma medida en que, por ejemplo, el lenguaje se haga cada vez más simple, inundándose con un mar de neologismos tecnológicos con papel reductor, se convierte en algo predecible. En efecto, una investigación sobre datos extraídos de las redes sociales puede, mediante técnicas de Machine Learning, encontrar pautas lingüísticas y asociarlas con emociones determinadas. Y es esto lo que imparte a un gabinete de comunicación sobre lo que puede decir y cómo debe decirlo.

Claro, la cuestión nos enfrenta a momentos que podrían resultar críticos para la propia viabilidad de la democracia liberal. Dado que cualquiera con los suficientes recursos puede elevar considerablemente las posibilidades de instalarse en el poder. Pero el problema también podría leerse a la inversa: el Big Data y el Data Science pueden decir a los dirigentes y las instituciones exactamente qué está produciendo mayores preocupaciones en los ciudadanos y edificar las políticas públicas en consecuencia.

A su vez, todos estos procesos donde la transformación digital cobra tanto protagonismo nos recuerda un debate que lleva un tiempo gestándose en organizaciones políticas y mundo académico: la necesidad de que los científicos sociales incorporen competencias y habilidades en análisis inteligente de datos, recurriendo a los paradigmas más avanzados, como Big Data e Inteligencia Artificial.

Fuente de la imagen: investigacionyformacion.com

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