democracia algorítmica

Redes sociales y democracia: Trump supo aprovechar los algoritmos

Andrés Ortega

Las elecciones presidenciales en EEUU han demostrado que la democracia ha cambiado, y la manera de luchar por ganar también. El equipo de Hillary Clinton (aunque ganó en votos) se equivocó. Gastó en anuncios en televisión más de 200 millones de dólares, el doble que Donald Trump en este terreno. Pero, aunque la demócrata también dedicó 30 millones de dólares a las redes social –y antes que ella el socialdemócrata Bernie Sanderstambién apoyó su campaña en estos medios–, Trump apostó más a fondo por ellas (casi 90 millones), en anuncios que realzan los mensajes y los hacen llegar a más gente. Permiten tocar mejor al ciudadano al que se quiere alcanzar, para recaudar fondos y para transmitirle ideas, a menudo simplistas. Los medios sociales han tenido un papel aún más crucial, y decisivo en esta campaña que en anteriores, y muchos la copiarán fuera de EEUU en otras. De hecho, ya se ensayó también con éxito para los partidarios en la salida de la UE en el referéndum británico sobre el Brexit. Hay naturalmente otras razones, pero las redes las amplifican por su propia naturaleza, y por el uso que se puede hacer de ellas.

Cunden las acusaciones de que estas redes han sido manipuladas para provocar “contagio emocional”, y difundir desinformación y noticias falsas, como la de que el Papa Francisco apoyaba a Trump. Esto ha provocado muchas críticas hacia Facebook (primera fuente de noticias para un 44%, es decir, casi la mitad, de los estadunidenses, según una encuesta del Pew Center), Google y Twitter. Pero ya había pasado con algunas mentiras en la campaña del Brexit, también amplificadas por las redes sociales, o con el populista Rodrigo Duterte en Filipinas. EEUU suele ir por delante en estas cuestiones. Pero, una vez más, las campañas electorales en democracia, e incluso la política mundial, cambiarán, cuando hay miles de millones de usuarios de estas redes que tienen menos de una década de existencia.

Mark Zuckerberg, el fundador y presidente de Facebook, con 1.800 millones de usuarios en el mundo, ha tenido que salir a defenderse, rechazando de plano que su red social haya podido influir en estas elecciones presidenciales. Sin embargo, todas estas empresas están revisando sus maneras de proceder. Y a este respecto parece más fácil revisar los algoritmos con los que funcionan para limitar las noticias falsas, que el sesgo ideológico o emocional de algunas de ellas. Sobre este sesgo, Facebook realizó un experimento en 2013en EEUU para probarlo, poniendo en el muro de casi medio millón de usuarios noticias que reforzaban sus tendencias, cuyos resultados publicó. La política tiene mucho de emocional, como ha estudiado magistralmente Manuel Arias Maldonado en La democracia sentimental(2016). Estas emociones se pueden transferir a otros por las redes sociales vía contagio emocional, llevando a la gente a experimentar idénticos sentimientos sin ser conscientes de ello. Es decir, se prestan a generar identificaciones emocionales. Y, claro está, a manipulaciones. No es algo nuevo. Numerosos estudios vienen alertando desde hace tiempo sobre la “polarización política” en Facebook y otras redes, que tan bien utilizó Obama en sus campañas.

Zuckerberg, en su defensa de Facebook como plataforma que no toma partido, señaló que su empresa “tiene que tener mucho cuidado en no convertirse en árbitro de la verdad”. Lo que no implica que otros no puedan manipularla, o usar en su beneficio su propia forma de funcionar, sus propios algoritmos. Google, por su parte, ha señalado que prohibirá el uso de su servicio publicitario –por medio del cual las noticias o enlaces recomendados salen más arriba y realzadas–, a webs que difundan noticias falsas.

De hecho, una de las que más ha empujado en este sentido en la reciente campaña ha sido la web extremista Breibart News Network, que fue subiendo en los rankings de importancia y de visitas, que tiene una amplia repercusión en las redes sociales. Su presidente, Stephen K. Bannon, tomó una excedencia para participar en la campaña de Trump, que ahora lo ha convertido en estratega principal y asesor personal en la Casa Blanca.

¿Estamos en llegando a lo que Kelsey Campbell-Donovan llama la “democracia algorítmica”? Un estudio de Alessandro Bessi y Emilio Ferrara, de la Universidad de California del Sur, ha detectado en estas elecciones cómo un 20% de los tuits políticos, enviados en relación a ella, pro-Trump o pro-Clinton, salía de programas, bots, no humanos, de origen desconocido, lo que podría marcar la interferencia desde fuera en elecciones nacionales. Es preocupante que estos bots puedan alterar la opinión pública “y pongan en peligro la integridad de la elección presidencial”, según estos investigadores.

Algunos ponen el origen de estos mensajes enviados por bots en Georgia (EEUU) y en Macedonia. Pero el lugar físico importa poco en este mundo. No son propiamente Inteligencia Artificial (IA). Pero ésta está actuando cada vez de forma más autónoma en este campo.

La IA que usa Facebook, entre otras, aprende, y va alimentando al usuario de la red con lo que detecta de sus propias preferencias. Es decir, que refuerza sus ideas o prejuicios políticos, provengan de donde provengan, algo que plasma en un nuevo contexto la idea original de Nicholas Negroponte del Daily Me, el diario imaginario que le da a uno sólo las noticias que quiere, sólo que ahora estamos en la era de las redes sociales, por las cuales uno acaba informándose, si se puede llamar así, sólo sobre lo que uno cree. No hay sorpresas ni disonancias cognitivas que alimenten una dialéctica de contradicciones. Al contrario, se refuerzan las obcecaciones. También Estado Islámico (EI) las utiliza en sus campañas de reclutamiento y combate ideológico. Como ya alertábamos al hablar de La fuerza de los pocos (2007), antes de la aparición de las redes sociales, Internet y los nuevos medios de comunicación empoderan a individuos o grupos que antes eran marginales. Se ha visto con las primaveras árabes, y con el 15-M en España. Pero ahora estamos viviendo una explosión con el alcance y manera de funcionar de estas redes. Y su impacto en el funcionamiento de las democracias.

La IA que está detrás de todas estas redes también podría haber servido para predecir el resultado estadounidense. Una red neural elaborada por Edward Carlow utilizó, antes del 8 de noviembre, 14 millones de imágenes asociándolas a 21.000 categorías. El resultado es que las cinco primeras asociaciones con Trump se referían a “presidente”, “secretario general”, “el presidente de EEUU”, “director ejecutivo” y “el ministro”, mientras que las de Clinton eran las de “secretaria de Estado”, “donna”, “primera dama”, “auditor” y “la chica”. Es el triunfo de una cierta “personalización” que, como señala Jarno Kaponen, “crea una sorprendente brecha entre nuestros intereses reales y su reflejo digital”. La digitalización del mito de la caverna de Platón.