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.
Mapa de calor por impresiones e interacciones
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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Como ya dijimos en el artículo anterior, el Big Data ofrece todo tipo de oportunidades para mejorar las estrategias de los partidos políticos, más allá del voto útil. Una de ellas es la microsegmentación. Con ella, se cambia la manera de hacer campañas: pasamos de macro a micropolítica. Gracias a este salto, podemos averiguar qué mensaje es el adecuado para cada votante en función de sus intereses y de nuestro objetivo (acercarnos, activarlo hacer que vaya a votar o que se convierta en nuestro prescriptor…)
Aunque llegar al conjunto de los votantes está muy bien, quizás el primer paso que debe seguir cualquier partido político es conocer a sus votantes en distintos ámbitos. ¿Hasta qué punto está su programa alineado con las opiniones de sus afiliados y seguidores en diferentes temas? ¿Pone el partido suficiente énfasis en los temas que más le preocupan a sus votantes?
Los resultados de este análisis pueden ser bastante curiosos. Por ejemplo, hice un sondeo en twitter de los dos partidos políticos “con posibilidades” que están más en los extremos: VOX y Podemos, para comparar cómo se autodefinía una muestra de 4000 de sus seguidores. Los resultados fueron de lo más interesante. La palabra más repetida en los seguidores de ambos partidos era "Mundo" y también coincidían en otras palabras como "política", "derecho" o "periodista" (lo cual era de esperar), además de varias aficiones ("música", "fútbol"…) en proporción variable.
No obstante, a un solo golpe de vista podemos ver que los seguidores de VOX están preocupados por dos temas mayoritarios (España y la familia), que se repite muchísimo la palabra Madrid y que en general son un grupo más homogéneo (hay más palabras con peso, es decir, que se repiten más veces, para la misma muestra). Mientras, los seguidores de Podemos son más heterogéneos, en general se percibe más preocupación por temas culturales y sociales y predominan los estudiantes. ¿Qué más podríamos descubrir si no nos limitarnos a una pequeña muestra de twitter? ¿Y si usáramos el Big Data para cruzar los datos de diversas fuentes sobre los votantes?
Comparativa de autodescripciones de una muestra de los seguidores de VOX y Podemos en twitter
Una vez hecho este primer análisis, los partidos pueden poner el foco en encontrar a posibles votantes indecisos, microsegmentarles y lanzarles los mensajes personalizados en base a sus temas de interés. Así, aumentarán las posibilidades de convertirlos en votantes del partido. Adaptando el mensaje a cada indeciso, los impactos serán más certeros y nos aproximaremos a ellos de una manera más efectiva. Incluso podemos detectar a los que estén radicalmente en contra de nuestras ideas y buscar una forma de “suavizar” nuestro discurso en los medios donde sabemos que van a recibir los impactos, para que nos perciban, si no de forma positiva, al menos de forma menos negativa.
Con Big Data también es sencillo detectar influencers con diversos criterios: alguien al que sigue mucha gente, usuarios que tienen alta tasa de interacción y tienden a mandar post que viralizan, usuarios que están en el centro de grupos de interés o que sirven de enlace entre unos grupos y otros, usuarios más activos… Esto lo podemos cruzar también con un análisis más cualitativo, segmentándolos por temáticas, y contactar con ellos con mensajes más personalizados para intentar que nos ayuden a alcanzar nuestros objetivos cuando sepamos que están alineados con nuestro partido.
En definitiva, el Big Data permite a los partidos políticos una segmentación hiperprecisa tanto de sus afiliados como de votantes potenciales, lo que les permite generar mensajes capaces de calar persona a persona en vez de centrarse en discursos generales dirigidos a una masa. Un buen uso de las tecnologías Big Data permitirá, pues, tanto reforzar a los partidarios como acercarse a los indecisos,
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El Big Data ofrece a la política tantas posibilidades que, a día de hoy, los partidos que no lo usan parten con una inmensa desventaja. Ya hemos visto uno de los usos del Big Data para optimizar el voto útil, pero hay muchos más usos que pueden cambiar de forma decisiva el resultado electoral.
Es inevitable mencionar, cuando se habla de Big Data y política, el caso de cómo ganó Obama las elecciones. Hay mucha literatura al respecto, de modo que no me extenderé mucho: básicamente contrató a un equipo de informáticos, sociólogos, politólogos y matemáticos. Estos se dedicaron a unificar todas las bases de datos de los equipos de campaña demócratas y a sumar nuevas capas de datos conseguidos en redes sociales. Con todo esto, clasificaron a los usuarios de acuerdo con las posiciones políticas de sus amigos, encontrando millones de potenciales votantes no empadronados y customizando propuestas para sus intereses específicos. En definitiva, pasaron de un mensaje masivo (catch all) a uno personalizado (catch each).
Donald Trump no iba a quedarse atrás, al contrario: creó perfiles con todos los ciudadanos en condiciones de votar y encargó el trabajo a la controvertida Cambridge Analytica, que integraron, además de datos de redes sociales, otros de tarjetas de crédito, tiendas… Todos estos datos, correctamente analizados, les permitieron encontrar un filón en el «cinturón de óxido» y adaptar sus mensajes con miles de versiones para llegar al máximo de potenciales votantes decepcionados con el sistema.
A través del Big Data, los partidos políticos y los gobiernos podrán conocer mejor al ciudadano, sus características, intereses, amistades, preferencias, necesidades, deseos, miedos... El Big Data permite también prever comportamientos y aprender de experiencias previas. Así, logramos un conocimiento detallado de la población y las tendencias y hábitos que seguirá. Quien accede a esa información y la procesa tiene una poderosa herramienta para influir sobre la opinión pública en tiempo real.
Esto permite también a los partidos políticos acercarse a determinados segmentos del electorado, a veces pequeños, mediante microsegmentación, aplicando estrategias a medida para ellos. De esta forma, los partidos saben qué mensaje lanzar a cada votante para que se sienta identificado con su candidato y se sienta escuchado. De esta forma, sienten un nivel de proximidad con el partido que no se consigue con mensajes masivos.
Además, una monitorización de la opinión pública a tiempo real permite a los partidos lanzar el mensaje en el momento apropiado, adelantándose a las temáticas de moda con mensajes unificados pero adaptados a cada audiencia.
En definitiva, el Big Data aplicado a política permite:
Y aquí acaba el artículo de hoy, en los próximos hablaremos en más detalle hasta qué nivel de profundidad llega esa segmentación y de cómo aprovechan el Big Data para lanzar los mensajes políticos adecuados.
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Se oye mucho hablar del "voto útil" a los partidos políticos, aunque la mayoría de los españoles no tienen mucha idea de por qué es así o en qué consiste exactamente. A lo largo de este artículo, explicaré los fundamentos del voto útil y cómo podemos usar el Big Data para que el nuestro lo sea.
Para entender esto, debemos comprender el sistema electoral español. En este, se otorga al congreso 350 escaños, distribuidos de distinta forma según la provincia en función de una serie de criterios, como la población. En definitiva, cada provincia aporta un número diferente de escaños (por ejemplo, 36 en Madrid frente a 1 en Ceuta).
Esto significa que, cuantos más escaños tenga una provincia, más posibilidades tienen los partidos minoritarios de conseguir al menos un escaño, resultando casi imposible que lo consigan en provincias que aportan pocos escaños (por ejemplo, para conseguir un escaño en Madrid necesitas un 2,77% de los votos, mientras que para conseguir escaño en Ceuta necesitas la mayoría de los votos porque, al solo disputarse un escaño, este lo obtendrá el partido más votado).
Cuando el voto no resulta útil en una provincia, los partidos suelen recomendar a sus seguidores que no "tiren a la basura" su voto y que lo "cedan" al partido con más afinidad política que sí que pueda tener opciones de mandar a su escaño.
Determinar si mi voto es útil según en qué provincia vivo es tan sencillo como hacer unas pocas líneas de código con ciertas reglas matemáticas basándonos en un dataset de intención de voto y los escaños que puede aportar cada provincia. En el caso que voy a poner a continuación, me he basado en el dataset provisional de estimación de voto del mes pasado que publica el CIS, agrupado por Comunidades Autónomas, y he usado el lenguaje de programación R.
Por supuesto, aunque como ejemplo es de lo más ilustrativo, tal y como está ahora resulta demasiado genérico: por provincias sería más preciso y, además, una única encuesta en un panorama político de cambios constantes como el actual no resulta del todo relevante. Es ahí donde entra el Big Data (y ya no estamos hablando de unas pocas líneas de código), que nos permitiría analizar varios datasets de encuestas de intención de voto (juntos y por separado) casi en tiempo real, hacer previsiones en función de diversos criterios... Todo esto permite a los partidos políticos optimizar sus recursos y esfuerzos en las localizaciones donde tienen más opciones de tener una representación, y dirigir a sus electores en las localizaciones donde no los tiene.
Y es uno de los (muchos) usos del Big Data aplicado a la política. ¿Quieres conocer más? Pues atento al blog de datahack, porque te vamos a mostrar unos cuantos.
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