Ya hemos visto cómo los partidos políticos aprovechan el Big Data para determinar el voto útil, para alcanzar nuevos votantes o movilizar a los suyos y muchos otros usos potenciales de la unión de Big Data y Política. Hoy, vamos a hablar de otro uso clave: el aprovechamiento del Big Data para lanzar el mensaje político adecuado, en el momento adecuado y al público adecuado.
Hoy en día, no solo las empresas deben ofrecer a sus clientes contenido de calidad, útil, personalizado, multidispositivo y fácilmente compartible en muchos canales. Los partidos políticos también deben hacerlo. Como ya se dijo en el artículo anterior, se tiene la dificultad añadida de tener que dirigir esos contenidos de forma personalizada a los potenciales votantes en función de sus intereses. Es decir, en vez de lanzar un único contenido global, hay que generar múltiples contenidos adaptados a infinidad de audiencias
En este contexto, el Big Data abre una oportunidad para comprender al votante objetivo y ayudar a diseñar contenido adaptado a sus intereses pero sin perder la alineación con la ideología del partido. Quizás, añadiendo un poco de automatización, permitirá un alto nivel de personalización sin requerir grandes esfuerzos. Y, si a eso se le añade una capa de análisis de sentimientos para conocer las reacciones a los mensajes a tiempo real, los partidos consiguen un gran arma comunicativa.
Por otro lado, dado que en política se tocan temas muy complejos, los propios datos y la visualización de los mismos pueden convertirse en material de apoyo para complementar su narrativa, transmitiendo los mensajes con mayor claridad, eficiencia y atractivo.
Mucho se ha hablado de cómo el Big Data ayuda también a detectar y predecir tendencias. Esto facilita calendarizar los mensajes de forma en que se lancen en los momentos donde puedan calar más. Además, permite anticipar conversaciones y convertir a los partidos políticos en pioneros de las mismas, de forma que, al estar en ellas desde el principio, puedan dirigirlas hacia su propio terreno.
Estar al tanto de las tendencias implica además saber si se están centrando en los mensajes con más potencial o si deberían virar el discurso hacia otras temáticas de interés… O si, simplemente, en un mundo donde la actualidad pasa tan rápido, están quedándose atrás y tienen que tirar de artillería para cobrar protagonismo. Una artillería a la que el Big Data puede dar mucha más potencia de fuego…
También, asociando análisis de sentimientos a tendencias emergentes, podrían decidir cómo posicionarse respecto a esos temas para destacar entre el discurso predominante, por ejemplo.
A veces, aun sin darnos cuenta, las palabras que usamos tienen connotaciones que pueden cambiar por completo nuestro mensaje. Con el Big Data, podemos hacer escaneos rápidos que nos permitan saber qué palabras son las que más casan con nuestro mensaje. Gracias a esto, nos basamos no en su significado oficial de la RAE, sino en cómo se utilizan en la vida cotidiana y las connotaciones ocultas que tienen.
Un ejemplo de lo más ilustrativo es el que me encontré al hacer un escaneo de la temática de la inmigración en twitter. Si nos fijamos en la imagen de la izquierda, tomada de una muestra mediana de palabras asociadas a “inmigración”, vemos que por lo general tiene tintes positivos e inclusivos. La nube de palabras que tomé a la vez con la misma muestra, asociada a “inmigrantes”, por el contrario, se deriva de un discurso más negativo, en el que el emisor habla de un colectivo amenazador.
Quizás en esta temática los resultados son bastante intuitivos y en general los partidos políticos usan una palabra u otra sin necesitar hacer un escaneo. No obstante, hay muchas otras temáticas mucho más sutiles donde la elección de las palabras puede significar (o no) reforzar el convencimiento de los votantes, o que estos se sientan más cercanos. Cruzando esta información con los mensajes que están lanzando, los partidos sabrán si están acertando en la elección de palabras.
Esta es una de las cosas que más fácilmente se pueden hacer con Big Data y redes sociales. Los mapas de calor nos indican el momento del día en que más visibilidad tendrá una publicación y en que más interacciones potenciales obtendrá. Es de esperar que cada temática tenga sus propias "mejores horas" para causar impacto, así que decidir cuándo lanzar cada mensaje puede ser difícil de saber sin esta técnica. Con ella, por el contrario, en función de sus propios votantes o de los públicos a los que quieran alcanzar, los partidos políticos podrán tener claro a qué hora del día es mejor lanzar una idea.
Esto no solo se aplica a las redes sociales, sino también a las mejores horas para mandar campañas publicitarias, mails masivos, sms o whatsapps masivos o, incluso, a qué horas deberían hacer puerta a puerta o ponerse a repartir propaganda en un lugar concreto. Todo lo que necesitan para hacer estas campañas de forma eficiente son datos, que probablemente ya tienen, aunque sin procesar, y un buen equipo de científicos de datos que los haga entendibles.
Por supuesto, el uso del Big Data permite al partido saber si todos y cada uno de sus candidatos en las diversas sedes están siendo coherentes en el discurso político oficial, eligiendo las palabras adecuadas y el mensaje aprobado por la central. Incluso, antes de que salga un tema polémico o de fichar a algún nuevo rostro, podrían hacer un escaneo del histórico de comunicaciones. Así, si uno de sus representantes hubiera dicho alguna barbaridad que fuera contra las directrices del partido, podrían borrarla o, al menos, prepararse para minimizar el daño cuando los periodistas, que sí hacen buen uso del Big Data, tiraran de hemeroteca o hicieran su propio escaneo de las redes sociales del candidato.
Big Data y Política forman un buen tándem, aunque en nuestro país de momento apenas han comenzado a tantearse mutuamente. No obstante, queda claro que los partidos que más esfuerzos pongan en el área serán los que partirán con mayores ventajas en este juego. Y que, de aquí a unos años, el panorama político estará modelado por campañas basadas en el Big Data. Será interesante verlo, ¿no os parece?
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