¿Por qué han fallado las encuestadoras? Una de las razones es que el porcentaje de respuesta ha disminuido y cada vez se hace más difícil obtener la opinión de la gente. Ahora bien, esto no solo ocurre en Argentina, sino a nivel global, lo que hace que las encuestas sean cada vez menos populares y, por consecuencia, menos exactas. Por ejemplo, un caso típico se describe a continuación: Desde hace varios años, Leonardo recibe en épocas preelectorales cuatro llamadas al día. Estas llamadas son de encuestadoras tradicionales que tratan de evaluar la opinión de los futuros votantes para todo tipo de elecciones. Dada la insistencia, Leonardo, como la mayor parte de la gente que cuenta con teléfono fijo, ya no contesta las llamadas. Si contestan, responden mal a propósito, lo opuesto o bien, cortan el teléfono. A Leonardo nunca lo han llamado por celular. Lo llaman a su teléfono fijo de negocios. Esto quiere decir que las encuestadoras tradicionales se focalizan mayormente en los teléfonos fijos que ya hay muy pocos y, aquellos que contestan, rechazan este tipo de encuestas. Más allá de esta evidencia anecdótica, las encuestadoras han tratado de resolver este problema con otros métodos más modernos en vano, haciendo evidente la inefectividad de estos métodos. En este escenario, es posible que estemos llegando al final de las encuestas tradicionales.
¿Cómo se puede revertir este problema? Aquí entra la Inteligencia Artificial (IA), la cual trata de identificar las tendencias políticas y electorales sin preguntarle directamente a la gente lo que piensa, sino tratando de predecir e interpretar la enorme cantidad de datos que la gente produce en la era digital. De hecho, en los últimos años, la revolución digital ha hecho que los ciudadanos del mundo puedan emitir su opinión abiertamente en plataformas como Twitter. Quien no use esta información para entender las tendencias en opiniones públicas de la sociedad, estará encaminado a fracasar rotundamente en su intento por monitorear la opinión de la gente, como se ha visto en las elecciones del pasado domingo. Con las plataformas digitales actuales que albergan información de millones de personas, en comparación con las encuestas tradicionales que no pasan de mil, el futuro de los pronósticos electorales está en el Big Data y IA.
Macri: de ganar a perder con Big Data
Big Data, de hecho, está procesando datos reales en tiempo real para descubrir hacia dónde se dirige la opinión pública en materia política, social y económica. Sin embargo, es muy conocido que las redes sociales generan una enorme cantidad de datos espurios, falsos, erróneos a través de los trolls, bots y campañas de desinformación. En virtud de esto, el gran desafío de los algoritmos y la IA es descubrir e interpretar los datos reales que lleven a predicciones exactas de las tendencias electorales o de opinión. Empresas como Kcore Lab (kcorelab.com) han desarrollado tecnologías de punta que han sido testeadas en las elecciones de EEUU y, recientemente en Argentina, para extraer la opinión real de la gente en las redes sociales vía algoritmos que utilizan machine learning. Los resultados, además de haberse publicado en revistas de prestigio como Nature y Science han hecho evidente que la IA ha llegado para transformar la forma en cómo se mide la opinión pública, ahora con tecnología, sin molestar a la gente, de forma más precisa y más eficiente.
¿Cuál fue la predicción de la IA en las elecciones del domingo en Argentina? Ya en abril de 2019, la IA había predicho el derrumbe de la imagen de Macri y el incremento de Cristina Kirchner como posible candidata a la presidencia. Esto se basó en un análisis de IA de grandes datos durante un periodo de tiempo determinado. Si bien estos análisis son interesantes y dan la oportunidad de predecir los cambios instantáneos en la opinión electoral, esto no es la mayor información que se le puede extraer de las redes sociales.
La diferencia fundamental entre el análisis de las redes sociales y las encuestas tradicionales es que uno puede hacer el seguimiento concreto de millones usuarios nuevos en las redes y estables en periodos mucho más largos que pueden abarcar meses o toda la temporada de elecciones. Desde luego, esto no se puede hacer con las encuestas tradicionales pues la representatividad de los encuestados es menor (menos de mil personas) además de que el conjunto (ensemble) estadístico de las personas que son encuestadas cambia completamente cada semana con cada encuesta.
Big data, segmentación y viralización: cómo enfocan los estrategas oficialistas
En las redes sociales, en cambio, la gente expresa abiertamente su opinión sobre la problemática del país incluyendo la economía, seguridad, corrupción y todo tipo de temas que le aquejan. Obviar a la gente dando su opinión en redes sociales es un desperdicio para cualquiera que quiera entender la realidad en la cual vivimos. De hecho, las grandes manifestaciones presenciales del pasado están disminuyendo para dar paso a las protestas en redes sociales. En virtud de esta nueva forma de manifestarse, los grandes estadistas ahora deberían escuchar e interpretar estos problemas que aquejan a la sociedad canalizados vía las redes sociales.
Una de las herramientas fundamentales de la IA en las redes sociales es que capta los cambios en las opiniones de la gente sin ninguna intervención y por un tiempo extendido. Estos millones de usuarios que constantemente se expresan en internet y cambian o mantienen sus posiciones ahora tienen un nuevo aliado: la IA que captura el sentimiento popular de la gente, lo filtra de los manipuladores y bots y lo reduce a su esencia. Por este motivo, ninguna encuesta tradicional llegará a entender con tanta precisión estas posiciones. He ahí la diferencia fundamental entre las técnicas modernas y las encuestadoras tradicionales respecto al monitoreo del voto o la opinión de la sociedad. En el futuro cercano, dado que las encuestadoras tradicionales seguirán fallando y dando predicciones erradas elección tras elección, éstas se reemplazarán por IA y Big Data.
Esto es, IA y Big Data capturan no solo la respuesta de la población de los acontecimientos diarios, sino también la opinión acumulada de cada usuario por un periodo prolongado de meses o años haciendo evidente las tendencias a favor o en contra de un candidato. Este punto crucial es evidente cuando comparamos la predicción de IA efectuada por Kcore considerando la opinión semanal de los usuarios en Twitter en el Gráfico 1 con la opinión acumulada desde marzo obtenida por los mismos métodos en el Gráfico 2. Por ejemplo, como se ve en el Gráfico 1 en el último mes antes de las elecciones, la fórmula Macri-Pichetto se había acercado a las predicciones de Fernández-Fernández pero, a partir del 1 de agosto y durante toda la última semana de las elecciones, los segundos tomaron una distancia considerable y llegaron a 7 puntos porcentuales arriba de Macri-Pichetto. Hasta este momento, esta predicción semanal no explica la gran diferencia de 15 puntos obtenidos en las elecciones del domingo. Es solo hasta que analizamos la tendencia de los resultados cumulativos durante los últimos cinco meses que se hace claro que la fórmula Fernández-Fernández siempre había estado por encima de Macri-Pichetto.
¿Cómo se puede capturar la verdadera opinión respecto al voto de los usuarios? Solamente capturando los datos de la opinión de los usuarios y normalizando los datos para incluir la demografía representativa de la sociedad es que uno obtiene el 8% restante. En este escenario, se hace evidente que la IA permite capturar los datos de las redes sociales de forma más precisa y por un periodo de tiempo extenso (mucho más que una o dos semanas). El Gráfico 2 demuestra claramente que considerando las opiniones de todos los usuarios de Twitter durante los cinco meses de campaña, se captura el 15% de diferencia que luego se reflejó en las elecciones.
¿Qué es lo expresó la gente este domingo? La IA permitió capturar los sentimientos de la opinión pública como se ve en la Gráfica 3. En las elecciones del pasado domingo, un estudio de los hashtags y queries de los seguidores de la fórmula Fernández-Fernández indica que la gran mayoría no se detuvo a pensar en los casos judiciales de corrupción que afectan al kirchnerismo, sino que se concentraron en expresar su enojo respecto a la pobre situación económica en la que se encuentra el país. En la mayoría de los hashtags, se observa un gran enojo que refleja el hambre, caos, crisis y desesperación que aqueja a la sociedad. Como acertadamente diría Clinton en los noventa: “¡Es la economía, estúpido!”. En cambio, la expresión de los seguidores de Macri-Pichetto se refleja en hashtags para darle fuerza al presidente pero que no reflejan un sentimiento por la situación económica y política, sino más un apoyo moral, quizás de resignación. Los seguidores de Macri tampoco expresan en demasía sus inquietudes por los casos judiciales de corrupción. La tercera posición nunca logró cristalizarse en la esfera Twitter.
Los resultados que arroja este análisis muestran, por un lado, que la IA aplicada a los grandes datos puede ser utilizada para entender los grandes movimientos de opinión que surgen a nivel global. Por otro, que las encuestas tradicionales serán indudablemente reemplazadas por los nuevos métodos basados en las tecnologías modernas de predicción como la IA. Quien no entienda estas nuevas tendencias digitales, terminará en el ostracismo político y/o económico.
Indudablemente, la IA es un termómetro que ningún estadista debería ignorar y además será la llave para predecir no solo las elecciones sino las grandes tendencias que se desarrollan a nivel local y mundial. Hoy por hoy, la IA se ha convertido en un aliado de la población interesada en manifestar su opinión y hasta enojo en las redes sociales ya que permite sintetizar la opinión de millones de personas que no serían escuchadas de otra manera. No debemos ignorar que la gente está harta de contestar encuestas, usemos entonces la IA para deducir, predecir, interpretar y entender lo que quiere expresar la gente.
* PhD, KcoreLab
