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Malestar en la civilización digital. Jean-Paul Lafrance
Читать онлайн.Название Malestar en la civilización digital
Год выпуска 0
isbn 9789972455254
Автор произведения Jean-Paul Lafrance
Жанр Математика
Издательство Bookwire
De acuerdo con las informaciones recogidas por la cadena británica BBC y las investigaciones de los periódicos The Guardian en Inglaterra, y The New York Times y The Observer en Estados Unidos, la consultora política Cambridge Analytica habría intervenido en varias campañas electorales en los cinco continentes. La lista de los países donde se recogieron datos personales que podrían servir a fines electorales es larga. Además del uso abusivo de datos relativos a los usuarios de redes sociales, uno de sus exempleados reconoció que la empresa había recurrido a falsas noticias para influir sobre un segmento de electores.
Se necesitaba ciertamente que un escándalo político-financiero de escala internacional revelara a la opinión pública lo que numerosos expertos ya habían predicho hace tiempo. El rol de las redes sociales se conocía desde la primera campaña victoriosa de Obama a la presidencia de Estados Unidos en el 2008: primero, con la segmentación de una clientela probablemente favorable a un candidato, y segundo, con la posibilidad de ese candidato de enviar mensajes específicos a ese blanco de futuros electores. Entonces, lo que se había hecho de forma relativamente artesanal en el 2008 se perfeccionó después con la evolución del procesamiento informático de los big data y el progreso de la inteligencia artificial (IA). Gracias a los generosos donantes del Partido Republicano (en respuesta a las solicitudes de la Organización Trump), la firma Cambridge Analytica desarrolló una verdadera industria del perfilado de la clientela conservadora y una fábrica de noticias falsas (fake news), lo que probablemente fue suficiente para asegurar la elección del improbable presidente.
Tal estratagema influyó seguramente en el resultado del brexit3 en Inglaterra y la imprevista elección de Donald Trump. En este último caso, fue una organización rusa (probablemente teledirigida por las más altas autoridades del Kremlin) la que inundó el público americano con falsas noticias sobre Hillary Clinton. Obviamente, Mark Zuckerberg, el omnipresente y sonriente presidente de Facebook, se deshizo en excusas (?) frente a las protestas de los representantes políticos americanos, canadienses y británicos, confesando que su empresa había sido engañada por personas deshonestas (no era la primera vez que le sucedía, ¡y no iba a ser la última!). Pues bien, se sabe que la utilización y la venta de las informaciones de los 2000 millones de sus usuarios constituyen el capital de Facebook, pero también de Amazon, de Apple, de Microsoft y de Google (las GAFAM), lo que les permite obtener sus miles de millones de lucro a cambio de sus “servicios gratuitos”. Solo Google y Facebook controlan hoy el 75 % de los ingresos publicitarios en Canadá4. El total de los ingresos de las plataformas se estima en 40 000 millones de dólares americanos. ¿Por qué repentinamente “por espíritu de civismo” ellas dejarían de percibir esa gigantesca fortuna?
El escándalo de Facebook y la vulneración de la democracia
Luego de haber conmocionado los sectores de los periódicos y la imprenta, la industria de la música y del entretenimiento (entertainment), de las finanzas y del comercio minorista, la digitalización transforma ahora la política. Analicemos el escenario que condujo a este peligroso precedente de la manipulación de datos personales con fines político-partidarios:
1. Venta de datos brutos por Facebook
Conforme a su política y su modelo de negocios, Facebook vende datos personales “brutos”, es decir, datos no procesados, a una sociedad americana, Cambridge Analytica, uno de cuyos fundadores es Steve Bannon, vicepresidente de la compañía y director del diario de extrema derecha Breitbart News, y, posteriormente, asesor de Donald Trump.
2. Un subcontratista (GSR) analiza los datos
Para hacerse con esos datos, la empresa pasó por un subcontratista: Global Science Research (GSR), que pertenece al investigador Aleksandr Kogan. En ella se concibió una aplicación de juego-cuestionario para Facebook llamada Thisisyourdigitallife, que él presenta a la red social como destinada a un estudio académico5. Kogan, por intermedio de su firma, remunera a varios centenares de miles de internautas por sus respuestas. Dicha aplicación incluye un cuestionario y requiere que el usuario esté conectado a su plataforma e inscrito en los listados electorales estadounidenses para llenarlo. Además de sus respuestas al cuestionario, los internautas encuestados le otorgan a la aplicación el acceso a muchos datos personales que figuran en su cuenta de Facebook. Adicionalmente, la aplicación saca provecho de una funcionalidad de la red social que le permite aspirar también a datos personales que pertenecen a los contactos de los usuarios que responden al cuestionario. La aplicación fue instalada por 305 000 personas en todo el mundo, según Facebook, y alcanzó de rebote a 87 millones de usuarios (Untersinger, 18 de marzo del 2018).
3. Cambridge Analytica crea un archivo principal de 89 millones de abonados
La empresa GSR transmite luego esos datos a las empresas SCL y Cambridge Analytica, permitiéndoles crear una base de datos de varias decenas de millones de usuarios, de los cuales una buena parte son electores americanos. Esta gran cantidad de contactos, asociados a otros datos, nutrió los algoritmos de Cambridge Analytica, que se jactó de poder construir un perfil psicológico y político a partir de datos personales anodinos dejados en línea por los usuarios.
4. Cambridge Analytica utiliza el archivo para construir el perfil electoral
Kogan y Cambridge Analytica emplean los datos con fines de perfilamiento electoral, creando una base de datos que permite al equipo de campaña de Donald Trump saber más de lo que nadie ha sabido jamás sobre los usuarios de Facebook. Así, puede concebir mensajes adaptados a los electores en función de sus opiniones políticas, sus actitudes y sus valores. El proyecto estaba basado en el trabajo de un antiguo investigador de la Universidad de Cambridge, Michal Kosinski, que estudiaba las personalidades en función de sus actividades en línea; Kosinski y otro investigador, David Stillwell, trabajaron durante varios años sobre su propio test de personalidad en Facebook: MyPersonnality. Ellos recogieron las respuestas de seis millones de participantes en ese test, así como los perfiles de Facebook de todos sus “amigos”. En el 2015, publicaron un estudio titulado “Las evaluaciones de personalidad realizadas por computadoras son más seguras que las de los humanos”, donde demostraban que podían diseñar un retrato psicométrico de una persona de modo bastante preciso, basándose simplemente en lo que a ella “le gusta” en Facebook. “El hecho de que las computadoras evalúen mejor las personalidades que los seres humanos ofrece oportunidades, pero también presenta riesgos en términos de juicios psicológicos, de marketing y de respeto de la vida privada”, señalaban. Pero según varios medios, Kosinski habría rehusado compartir sus datos con Kogan y Cambridge Analytica, temiendo que fueran utilizados con fines electorales. Kogan creó, entonces, su propio test. Y Cambridge Analytica probó que los métodos de Kosinski, que luego se fue a la Universidad de Stanford, ofrecían resultados no confiables. La firma comenzó utilizando un test de perfilamiento estándar conocido como Big Five, pues medía los cinco rasgos siguientes: (1) la apertura (apreciación del arte, curiosidad e imaginación), (2) la concienciosidad (respeto de las obligaciones, organización), (3) la extraversión (emociones positivas, carácter emprendedor), (4) la agradabilidad (tendencia a ser compasivo y cooperativo más que desconfiado) y (5) el neuroticismo (tendencia a la cólera, la inquietud o la depresión). Los participantes debían decir si aprobaban o desaprobaban “fuertemente” o “más o menos” afirmaciones como “tiendo a ser organizado” o “el arte no me interesa”. Los resultados fueron afinados con las informaciones sobre la actividad en Facebook del participante y de sus amigos. Para clasificar los electores, un algoritmo encontraba un vínculo entre “agradabilidad” o “neuroticismo” en función del sexo, la edad, la religión, los ratos de ocio, los viajes y opiniones