La Big Data de bolsillo compuesta por todo lo que haces, sientes y decides.
Por Renata Neves
Fuente: Freepik
Parece hasta teoría de la conspiración, pero es real: todos nuestros movimientos en línea, o la falta de ellos, están siendo monitoreados y analizados. De esa forma se vuelve más fácil prever patrones de comportamiento entre las personas usuarias y determinar tipos de contenidos que dirigen nuestras decisiones.
Estos son los datos conductuales que se guardan, venden o comparten para estrategias de marketing, campañas políticas y otras acciones que necesitan la participación de consumidores.
Sin embargo, los algoritmos de las plataformas digitales también están siendo usados para capturar y analizar datos psíquicos y emocionales de las personas.
O sea, ahora es posible usar la tecnología para prever cuándo un grupo específico de personas usuarias está triste, feliz, cansado, vulnerable y así sucesivamente. Es en ese momento cuando el marketing o la política avanza con contenidos emocionales, exclusivos para aquel grupo, garantizando el comportamiento correcto y en el momento correcto.
Al final de la historia, tenemos una masa enorme de personas siendo dirigidas a tomar decisiones políticas o comerciales.
Todo eso funciona como un gigantesco laboratorio en el que varias experiencias sociales son aplicadas por empresas o políticos en las plataformas, aprovechando términos y condiciones abusivos y reuniendo deducciones sobre las personas usuarias, incluso sin la certeza de que el algoritmo acierte siempre.
Y cuando la tecnología se equivoca, en estos casos, los efectos son grandes. Así como ocurrió en 2018, cuando Donald Trump ganó la elección presidencial.
Es mucha información para entender y aceptar, pero vamos a explicar despacio cómo funciona la economía psíquica y cómo está siendo utilizada en tu vida. Entonces, ¿vamos?
Entendiendo la Economía Psíquica de los algoritmos
El concepto de Economía Psíquica fue desarrollado por la investigadora Fernanda Bruno al estudiar la forma en que las plataformas digitales captan datos conductuales de sus usuarias y usuarios.
Según ella, la economía psíquica de los algoritmos es la inversión en procesos de captura y análisis, además de la utilización de las informaciones psíquicas y emocionales que fueron extraídas por medio de un monitoreo.
En otras palabras, el algoritmo se desarrolla para determinar un porcentaje sobre alguna característica psicológica que demuestras por medio de tus acciones en una aplicación.
Por ejemplo, si escuchaste tipo ‘x’ de músicas, saltaste cantidad ‘y’ de otras y te interesaste por tipo ‘z’ de álbumes recomendados, la tecnología es entonces capaz de trazar tu perfil en tiempo real y almacenar tu patrón de comportamiento.
Pero todo eso ocurre sin que lo sepas y, peor, sin tener conciencia del porqué.
La economía psíquica surgió en el actual capitalismo de datos para que fuera facilitado el control del ambiente en que las personas son más influenciadas.
El objetivo de tener una base de informaciones psicológicas es generar lucro, aunque el proceso sea éticamente sospechoso.
Tus datos psíquicos y emocionales son utilizados para facilitar ventas, dirigir campañas políticas, influir en tus acciones en momentos de vulnerabilidad y crear patrones de comportamiento entre varios grupos de personas.
De esa forma, las plataformas digitales y quien sea que esté detrás estarán preparados para enviar el mejor contenido que redirigirá tus decisiones.
Las tecnologías que surgen de la economía psíquica se comprometen a prever a la persona usuaria, como si quien está detrás del celular fuera irracional e impulsivo.
Resumiendo, el algoritmo junta varios patrones de comportamiento que tienes en las aplicaciones, traza un perfil y consigue realizar previsiones de tus decisiones, lo suficiente para guiar estrategias de marketing y campañas electorales.
La investigadora Fernanda afirma en una entrevista que “el futuro está siendo secuestrado”, exactamente porque todas tus opciones y la diversidad de posibilidades quedan limitadas a una sola dirección, una sola elección.
Ella también explica que los datos digitales y las informaciones psicológicas constituyen tres capas: la económica o mercadológica (que busca el lucro con el intercambio, la venta y la utilización de las informaciones), la de gestión y control emocional (contenidos dirigidos a provocar emociones específicas) y la epistemológica (producción de conocimiento sobre un sujeto o un grupo de sujetos).
Eso significa que el lado positivo de ese proceso está en la obtención de conocimiento. De esa forma, la ciencia se expande y hay más desarrollo en la innovación tecnológica.
Sin embargo, un estudio psicológico de este tipo requiere millones de experiencias que están siendo aplicadas sin base científica, en millones de personas y mucho menos sin el consentimiento de quienes las usan. Todo con el objetivo de generar más influencia hacia determinadas direcciones comerciales o políticas.
¿Entiendes que hay varias pruebas previendo tus acciones digitales en manos de grandes corporaciones, políticos y plataformas?
El locutor del podcast Tecnopolítica, Sérgio Amadeu, recuerda que todo experimento tiene su margen de error. Por lo tanto, si esto está siendo aplicado a gran escala, el porcentaje del error también representa un número gigante de la población general.
La base de la estrategia de previsión y control
Es importante dejar clara la base teórica del método de captura y evaluación de emociones.
Puedes leer el artículo completo de Fernanda Bruno para entender las referencias y los teóricos que fueron citados, haciendo clic aquí.
Un modelo de diseño de perfiles con el análisis demográfico ya era bastante utilizado, capturando datos puestos a disposición por las personas, como género, edad, lugar donde viven, dónde trabajan y otros.
Sin embargo, el nuevo modelo estratégico realiza el análisis de datos a partir del perfil psicométrico, datos personales y relaciones digitales.
Una de las diferencias entre esos dos modelos es que el primero no significa ser totalmente sincero, por eso se vuelve necesario analizar las acciones naturales de las personas usuarias para crear las previsiones.
La lógica detrás de la estrategia es: determinar patrones de comportamiento, definir un perfil psicológico, comparar los patrones con otras personas usuarias, definir grupos de perfiles y observar la interacción entre ellos.
En ese sentido, la máquina se vuelve capaz de prever cómo serán los próximos comportamientos ante un contenido y, así, las estrategias de marketing y de campañas pueden alterar el ambiente a su favor.
Cambiar el ambiente para alterar o moldear un comportamiento y crear contenidos que condicionan a las personas son características originadas en la teoría del conductismo. Y es aquí adonde queremos llegar.
La premisa del conductismo, como afirma Anna Bentes, es la previsión y el control del comportamiento, así como vemos en la economía psíquica.
La teoría surgió en el siglo XIX con el psicólogo John B. Watson e intentó ser desarrollada como una ciencia objetiva y mensurable; por lo tanto era necesario realizar experimentos que pudieran ser descritos y medidos. En verdad, todo estudio científico necesita una base que pueda ser comprobada con observaciones o números, pero ¿cómo sería posible prever los comportamientos humanos? Es lo que necesitamos entender.
Watson defendía el Conductismo Metodológico por el condicionamiento clásico. O sea, para él, la asociación de elementos con estímulos podría incluso moldear o ajustar a un niño para ejercer cualquier tipo de profesión.
Uno de los experimentos realizados por el psicólogo fue desarrollar el miedo en un recién nacido por medio de la asociación de una rata, que no causaba ninguna reacción en el niño, con un ruido alto y alarmante.
Al final de las pruebas, el bebé pasó a tener episodios de angustia y miedo al ver al animal o elementos parecidos con él, incluso sin la presencia del sonido.
Skinner, por su parte, buscó comprobar el Conductismo Radical por medio del condicionamiento operante. Así, explica que la utilización de refuerzos positivos o negativos y castigos genera consecuencias que adecuan el comportamiento.
Por ejemplo, en su prueba “La Caja de Skinner”, una rata repetía su comportamiento siempre que era recompensada. Pero la frecuencia del comportamiento disminuía cuando recibía castigos.
Aun así, ambas teorías tratan al objeto de estudio como un ser irracional, desconsiderando sus pensamientos, sentimientos y emociones. En ese sentido, es posible encontrar una relación entre la teoría del conductismo y la práctica de la Economía Psíquica.
El problema es que los experimentos con datos psicológicos y la utilización de contenidos para influir en decisiones son pruebas aplicadas de innumerables formas y en miles de personas.
¿Cómo ocurre la captura de los datos?
Puedes pensar en todo: me gusta, búsquedas, correos electrónicos, textos borrados, fotos, músicas favoritas, músicas saltadas, ubicaciones, velocidad de desplazamiento, velocidad de escritura, visualización de páginas, tiempo de lectura, errores ortográficos, clics, compras y otros patrones de interacción.
Además, hay inversión para intentar extraer las emociones de las personas usuarias, la personalidad, todas las vulnerabilidades e inclinaciones.
Por medio de la arquitectura de las plataformas, la lectura de un emoji facilita la identificación de una emoción traducida en lenguaje de programación, por ejemplo. Eso, sin mencionar los estudios con lectura facial y la utilización incorrecta de la biometría.
Todos estos datos menores (small data) son los que componen la big data. Ella almacena el análisis de nuestras relaciones con otras cuentas y perfiles, revelando a la tecnología de la economía psíquica los patrones de comportamiento.
Por cierto, la gran cuestión del análisis de los datos psíquicos y emocionales es que no se interesan por las características de un único individuo, sino por cómo reaccionan y se relacionan entre sí, entre otras personalidades.
De esa forma, saber informaciones sueltas, como el número de me gusta de una persona usuaria cualquiera, puede ser algo inútil. Por otro lado, saber que un tipo específico de perfil tiene el hábito de dar “me encanta” en publicaciones coloridas de la cuenta “x” puede ser una información valiosa.
Cuando la small data es recogida, la evaluación del perfil de cada persona usuaria se hace con base en técnicas de la Economía Conductual. Así, estudios del conductismo, de la psicología cognitiva, de la psicología evolutiva y de la neuropsicología se vuelven las principales herramientas para indicar la probabilidad de cada comportamiento.
Vale resaltar la palabra “probabilidad” porque una máquina no es capaz de acertar siempre sobre el tipo neuropsíquico de millones de personas. Aun así, la estrategia atrae a las organizaciones porque la tecnología promete prever los comportamientos con precisión y eficacia.
Una persona pasa a ser asociada a uno o más tipos de perfiles y eso interferirá por completo en las acciones de disparo de contenido que siguen.
Una secuencia de pruebas de contenido es aplicada en las personas usuarias similares, buscando más patrones e intentando arduamente dirigir las decisiones del grupo hacia el acuerdo o el desacuerdo.
En la práctica, sería como crear varios anuncios cambiando pequeñas informaciones, colores o leyendas, para entender cuáles funcionan mejor y cuáles son más aceptados. En ese sentido, no existen problemas con los errores, porque son apenas aprendizaje para que la tecnología prevea mejor después.
Esa estrategia de realizar versiones con mínimos detalles de diferencia fue una de las vertientes utilizadas en la campaña de Trump en 2018. Miles de anuncios eran aplicados para diferentes segmentos de mercado y microtargeting. Vamos a detallar sobre eso en el próximo tema.
Para fortalecer las bases de captura, el monitoreo necesita ocurrir en tiempo real, evaluando cómo cada contenido genera estímulos. Por lo tanto, cuanto más tiempo una persona usuaria permanece en la plataforma e interactúa, mejor es para el análisis.
Este modelo de captura de datos necesita reinventarse pensando en cómo retener la atención y tener más involucramiento. Al mismo tiempo, necesita disputar la relevancia y el valor que la persona usuaria daría a una plataforma digital.
La idea es transformar el diseño, las automatizaciones y la experiencia de uso lo bastante para que la utilización de la plataforma sea adictiva y se vuelva un hábito.
La base de datos psicométricos de Cambridge Analytica
En 2018, la empresa británica Cambridge Analytica, que organizó la campaña política de Donald Trump, protagonizó con Facebook una de las mayores polémicas vistas con el uso de datos y psicometría.
Años antes, los colegas Michal Kosinski y David Stillwell realizaron un estudio con el lanzamiento del test de personalidad MyPersonality, dentro de Facebook. Las preguntas eran de cuño psicométrico, evaluaban el tipo de perfil de cada participante, con base en el Big Five, y solicitaban acceso a los datos del perfil de Facebook.
Lo que iba a ser un experimento local acabó contando con la participación de millones de personas.
Kosinski percibió que era posible combinar los datos psicométricos con los comportamientos de Facebook para realizar deducciones casi perfectas. El investigador probó que con un promedio de 68 me gusta por persona usuaria era posible prever color de piel, orientación sexual, filiación política, inteligencia, identidad religiosa, uso de drogas lícitas e ilícitas e incluso divorcios de familiares. Al final de la investigación, su mecanismo era capaz de evaluar a las personas con apenas 10 me gusta.
En general, la metodología de Kosinski permitía atribuir el Big Five a cualquiera en línea o fuera de línea que autorizara el acceso a los datos. Al fin y al cabo, como los teléfonos inteligentes son herramientas cargadas de secretos y pensamientos, el investigador solo necesitaba ser un buen analista de la psicometría.
Aun así, Kosinski lanzó su estudio, rechazó ofertas de empleo y no vendió su banco de datos de MyPersonality, aunque fue requerido.
En 2015, Cambridge Analytica fue contratada para realizar la campaña en línea por el Brexit y anunció el trabajo por medio de un marketing innovador con big data. En otras palabras, la empresa utilizó la misma metodología de Kosinski, pero con fines políticos.
Ahora la aplicación que pedía acceso a los datos de Facebook a cambio de un test de personalidad era la conocida This Your Digital Life.
Por el aparente éxito del Brexit, la empresa fue llamada para su próximo trabajo: la campaña electoral de Donald Trump, con la misma estrategia de marketing por datos psicométricos.
Los votantes de EE. UU. fueron divididos en treinta y dos personalidades, fueron analizados y se volvieron blanco de anuncios altamente segmentados. Con base en la big data, era posible abordar a cada persona usuaria de una forma diferente.
Por ejemplo, para un público con reacciones intensas y emocionales, bastaba presentar las armas como forma de protegerse de robos. Para un público preocupado por la familia, sería mejor mostrar las armas como una forma de proteger a las niñas y los niños.
Y así, Cambridge Analytica consiguió enviar mensajes diferentes para cada tipo de votante. Incluso podían presentar a Hillary Clinton de las peores formas posibles para todos los tipos de públicos identificados.
Miles de anuncios fueron disparados para probar los estímulos, los equipos de Trump iban hasta las casas con discursos personalizados para cada personalidad y todas las reacciones se volvían datos para completar el banco de datos.
La Casa Hacker, en alianza con Tactical Tech, produjo un video con más detalles sobre el proceso de la estrategia electoral que puedes ver haciendo clic aquí.
Y, a pesar de que Cambridge Analytica no asumió ni habló sobre su posible responsabilidad durante la carrera electoral, la investigadora Fernanda Bruno tiene razón al afirmar que experimentos como este pueden incluso no interferir en la personalidad, pero van a causar consecuencias en el comportamiento.
Las técnicas, los estudios o las estrategias también pueden involucrar intentos de contagio emocional (disparo seguido de contenidos que causan una emoción), monitoreo del feed en tiempo real, compra y venta de datos personales, autorización de acceso en los términos de una plataforma digital, entre otros.
Separamos para ti, también, este video con un fragmento sobre el poder de la big data presentado por Cambridge Analytica. Haz clic aquí para verlo en inglés.
¿Influencia política o comercial?
En este “laboratorio-mundo” los experimentos de base conductista son aplicados directamente en el cotidiano de las personas.
O sea, la teoría que afirma ser posible alterar el ambiente para prever y controlar comportamientos ahora puede contar con tecnología para ser probada y utilizada sin conciencia ética.
Presentamos un caso real en la política, pero la Economía Psíquica también está aquí para crear ventajas de mercado.
Por medio de estudios en psicología, es posible descubrir que personas con trastorno bipolar pueden pasar por una fase en que hay mayor tendencia al consumo. Analizando el comportamiento y monitoreando la actividad de las personas usuarias, no es difícil identificar a un grupo de personas bipolares y, principalmente, prever el momento justo en que están más propensas a realizar compras caras impulsivamente.
Cuando una organización tiene esa información en las manos y datos para crear las probabilidades de esa previsión, el resultado puede ser la implementación de una estrategia de marketing en perfiles con trastornos psicológicos.
De la misma forma, la big data también consigue prever cuándo el tipo “x” de persona se siente con menos autoestima, con miedo del futuro, interesada en un nuevo pasatiempo, atenta a una causa y otras diversas situaciones.
Al final, todo será convertido en productos y servicios para ser vendidos en el momento correcto y para el público correcto.
Del otro lado de la big data, tenemos un público que, curiosamente, sabe un poco sobre la situación de captura de datos o puede crear conciencia sobre el tema por medio de la investigación.
Sin embargo, esta misma población está habituada a aceptar los “términos y condiciones” de cualquier reglamento, apenas para utilizar las plataformas digitales. Además, aplicaciones con promesas de dinero fácil, acceso a la piratería y juegos sin desarrollo pasan a surgir con más frecuencia en la lista de descargas famosas.
Hoy en día, las personas quieren ser vistas y sentir que pertenecen a las relaciones en línea. Siguen abasteciendo todos los tipos de banco de datos, entre otras cosas porque nadie puede ni quiere desconectarse.
Por eso, conocer las políticas de protección de datos personales y entender cómo es la atención de las marcas al solicitar autorizaciones es esencial para una vida digital más consciente.
La Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) surgió para garantizar más privacidad y seguridad para la persona usuaria, pero siempre necesita mejoras y actualizaciones conforme nuevas plataformas surgen y crean espacio en el mercado.
Además, puedes evaluar la forma en que has utilizado internet y la constancia con que depositas tus datos en línea. Para eso, el método Detox Digital se volvió una práctica válida para quien busca disminuir el tiempo gastado en la vida en línea para aprovechar la vida real.
Siempre es importante recordar que, a pesar de las estrategias de captura de datos, internet forma parte de nuestro cotidiano y desempeña papeles fundamentales para la salud, la educación y la innovación. Aun así, no necesitamos estar rehenes de las herramientas virtuales todo el tiempo.
Reflexiona sobre tu consumo y sobre cómo está siendo impactada tu vida. Puedes establecer metas y horarios para disminuir de a poco el tiempo en apps o, si te parece interesante, busca pasar el fin de semana sin mirar el celular por lo menos una vez al mes.
¡Tenemos la certeza de que eres capaz de revisar tus prioridades y conquistar una vida digital más saludable!
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Referencias
- BRUNO, Fernanda. A economia psíquica dos algoritmos: quando o laboratório é o mundo. Nexo Jornal, 2018. Disponible en: .