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Macri: de ganar a perder con Big Data

El Big Data entonces puede contribuir para ganar pero también para perder una elección y eso dependerá de cómo y qué estemos analizando.

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“En 1968 el físico argentino Jorge Sábato y el politólogo Natalio Botana formularon un modelo de interacción entre tres vértices: gobierno, infraestructura científicotecnológica y sector productivo”. | Cedoc Perfil

La aplastante derrota de Juntos por el Cambio en las últimas elecciones PASO, dio lugar al cuestionamiento del “Big Data”, una de las herramientas más aprovechadas por esta agrupación. ¿Sirve el Big Data para ganar una elección? ¿En qué pudo haber fallado el oficialismo? ¿Qué riesgo puede generar el uso del Big Data? Aquí algunas respuestas.

¿Sirve el Big Data para ganar una elección?
Si. El big data es una herramienta imprescindible hoy en día que ya ha dado muestras de su utilidad a la hora de desarrollar estrategias electorales eficaces. Sin embargo, lo primero que hay que tener en cuenta es que una elección no puede ganarse únicamente con el uso de big data. Finalizadas las últimas elecciones presidenciales de los Estados Unidos -país donde probablemente el uso del big data en contiendas electorales esté más desarrollado- los medios de todo el mundo salieron a decir que Trump había ganado las elecciones por hacer uso de esta herramienta y lo cierto es que ambas campañas la habían utilizado. Un claro ejemplo de que el éxito no depende del “que utilizar” sino mas bien de “cómo” hacerlo.

¿En qué pudo haber fallado el oficialismo?
Volviendo a las PASO y teniendo en cuenta los buenos resultados obtenidos por Cambiemos en 2015 y 2017 la pregunta es ¿qué pudo haber fallado? Los datos sirven para -en este caso- conocer aspectos y características del electorado, lo que hagamos con esos datos es lo que nos puede contribuir al éxito o el fracaso. Las diferencias respecto a escenarios anteriores pueden ser varias.

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Más restricción, menos información. El efecto Cambridge Analítica.
Una de las principales fuentes de big data utilizadas por Cambiemos son algunas redes sociales, plataformas que -pos escándalo Cambridge Analítica- se vieron acorraladas para mejorar las normas de protección de los datos personales. Estos cambios implementados a partir de mayo del 2018, significaron nuevas restricciones que impactaron en la calidad de los datos personales a los que se podía acceder previamente.

Cambian las variables, cambia el resultado. El factor Alberto.
Una certidumbre que brindaba el big data de Jaime Duran Barba promediando el mes de marzo, era que Mauricio Macri tenía más probabilidades que Cristina Kirchner de ganar una elección. La principal información deducida de sus datos era que la gente rechazaba la idea de votar al “pasado”. Esta supuesta certeza sirvió además para poner freno al “Plan V” que -intendentes bonaerenses de Cambiemos de por medio- pretendía impulsar a María Eugenia Vidal como candidata a presidenta. "Le he pedido a Alberto Fernández que encabece la fórmula que integraremos juntos, él como candidato a presidente y yo como candidata a vice para participar en las próximas elecciones primarias, abiertas, simultáneas y obligatorias (PASO)" dijo Cristina Kirchner en mayo, cambiando el escenario y rompiendo ese modelo cuasi predictivo desarrollado por el ecuatoriano.

Más datos pero menos cercanía. La ausencia política.
Con la imagen de Macri recuperándose en junio, se cumplía casi un año del abandono total de los timbreos, esa actividad que Cambiemos consideró clave para alcanzar la cercanía real y necesaria con la ciudadanía en la campaña de 2015. Lo virtual le había ganado terreno a lo real, la ausencia de la política hace rato era evidente y el termómetro social se medía a través de fórmulas basadas en datos.

Si siento que no me escuchan, me enojo. Sensación de indiferencia.
Algo destacable -y que nunca dejó de hacer Cambiemos- es escuchar a la gente. Ya sea a través de la tecnología, como por ejemplo la escucha activa de redes sociales (qué dicen y qué expresan los usuarios en las redes), o las visitas territoriales, esta agrupación se interesó en conocer las opiniones y los sentimientos de los ciudadanos en cada rincón del país. Sin embargo, en los últimos años la falta de cercanía comentada anteriormente instaló fuertemente la sensación de que el presidente no conocía los reclamos y necesidades de la gente.

Comunicar mal.
Los datos transformados en información de valor son indispensables para el desarrollo de una estrategia de comunicación efectiva. Sin embargo, si el mensaje no es adecuado o no está dirigido al público objetivo, de nada servirá la utilización del big data.

Big Data, big riesgo.
El éxito de una estrategia basada en big data nunca depende de la cantidad o volúmen de los datos. Contemplar tipos o valores de datos que no aporten al caso podría conducirnos a una conclusión errada. Cuando el mundo descubrió que los resultados no dependían del volumen de los datos analizados, surgieron otros conceptos como el “small data” y el “thick data” en referencia a varios casos de éxito en donde se trabaja con menos datos o solamente datos contextuales.

El Big Data entonces puede contribuir para ganar pero también para perder una elección y eso dependerá de cómo y qué estemos analizando.

(*) Consultor en redes sociales y Big Data.