Gobierno de datos en partidos políticos.
Artículo escrito en co-autoria con Bard.
Cristina Pérez Serna es una profesional destacada en datos, con amplia experiencia en inteligencia artificial, aprendizaje de máquina, gobierno de datos y gestión de la información. Su sólida formación en matemáticas, economía, estadística y ciencias de la computación respalda su enfoque analítico y habilidad para utilizar los datos en la toma de decisiones estratégicas. Su conocimiento profundo de las mejores prácticas en gobierno de datos y privacidad ha llevado a la implementación exitosa de proyectos y al desarrollo de políticas efectivas. Cristina es una líder inspiradora y defensora entusiasta del gobierno de datos, promoviendo una cultura de datos sólida en todas las áreas de una organización.
¿Qué datos recolectan los partidos políticos?
Datos demográficos de sus votantes, datos de los potenciales patrocinadores de la campaña, encuestas, datos que les permitan identificar a los votantes swing.
En concreto, algunos de los datos recolectados son de género, ingresos, estado civil, ubicación geográfica, nivel de estudios y edad.
Para las campañas de Trump y Obama se utilizaron datos del comportamiento de los votantes. Dentro de estos datos se encuentran: visitas a la página web, tiempo en la página web, actividad en redes sociales –para conocer en qué plataformas los votantes participan activamente y para ver con qué tipo de contenido interactúan frecuentemente–, cantidad de clics efectuados, historial de compras –para conocer qué compran, cuánto gastan y qué tan frecuentemente compran–, datos de los dispositivos –para ver qué tipos de dispositivos usan y con cuáles aplicaciones–, por citar algunos ejemplos.
¿Para qué los usan?
El objetivo principal de los partidos políticos en época de campaña es el de convencer a los votantes swing (es decir, los indecisos).
Los datos que se recaban se utilizan en modelos de aprendizaje de máquina, conocidos como regresiones logísticas, para calcular la probabilidad de que un votante indeciso vote por el partido, dadas las variables demográficas mencionadas.
Otro tipo de modelos que ayudan a identificar qué características del usuario serán relevantes para influir en la decisión de voto son los llamados árboles de decisión.
Finalmente, los modelos de árboles aleatorios se pueden utilizar para identificar los límites entre los votantes indecisos y los decididos (afiliados al partido). Esto para delimitar qué tan indeciso está el votante y enfocarse en terminar de convencer a los no tan indecisos.
Por otro lado, con los datos de las encuestas se puede hacer predicción a uno o dos días, mediante la implementación de un modelo ARIMA, para ver en qué ubicaciones geográficas ganaría el partido político si la elección se realizará en dichas fechas.
Cabe destacar que todos los modelos anteriores ocasionan la optimización de recursos de la campaña ya que los recursos se pueden dirigir a ubicaciones geográficas en las que:
1) Hay más votantes indecisos
2) Hay más votantes indecisos con probabilidad de votar por el partido
3) Las variables que influyen en la decisión de voto son manipulables por el partido
4) No se ganaría la elección si se realizara ese día.
Para la campaña electoral de Obama en 2008 se utilizó un modelo llamado “The Nerd Squad” en el que se utilizaron datos de comportamiento de los votantes para ubicar a los indecisos. En concreto, el modelo buscaba predecir qué votantes tenían mayor probabilidad de cambiar su decisión y con esto dirigir las campañas con mensajes clave para dichos votantes.
En México los partidos políticos apenas inician el uso de datos e inteligencia artificial para sus campañas electorales, sin embargo, con los últimos avances tecnológicos se ha vuelto más común esta práctica y esperamos ver usos sofisticados de estos para las próximas elecciones.
En la campaña para gobernador de la Ciudad de México en el año 2018, un partido político utilizó datos de encuestas para dirigir los recursos de las campañas a las ubicaciones con mayor número de votantes indecisos. Esto sirvió para priorizar y optimizar los recursos invertidos en capital humano y publicidad.
Este mismo partido utilizó los datos de las encuestas de salida para predecir el resultado de la elección y para que los interesados que contrataron los servicios pudieran, a través de dashboards, monitorear toda la elección.
Problemas relacionados al mal uso de los datos
Por la cantidad de datos demográficos y de comportamiento que se obtienen en época electoral, la actividad de las campañas tiende a alcanzar niveles de acoso, mensajes no deseados y discriminación a los votantes.
Igualmente, el uso de estos datos se presta a conductas manipuladoras, aprovechándose de situaciones de vulnerabilidad en las que se encuentran algunos votantes.
Finalmente, el uso de estos datos exacerba la desigualdad entre partidos políticos ya que aquellos con mayores recursos –usualmente en México son los que se encuentran en el poder a la hora de la elección– tienen mayor probabilidad de explotar estos recursos y, por ende, realizar campañas más efectivas.
Por otro lado, es de la opinión de algunas personas que el incorrecto uso de los datos afecta la democracia ya que, al manipular la decisión de voto de una persona, ésta efectivamente está perdiendo su libre decisión.
¿Cómo se solucionarían con el uso de Gobierno de Datos?
Los problemas mencionados anteriormente se pueden minimizar al transparentar los datos que recolectan los partidos y el uso que les dan. En México esta obligación se encuentra en la Ley de Protección de Datos. Es importante fomentar una cultura de transparencia y responsabilidad por el mal uso de los datos.
Lo anterior se logra definiendo los roles de las personas que utilizarán los datos, de esta forma una persona, definida como la dueña de los datos, será la que rinda cuentas por el mal uso de éstos, además de la misma institución a la que pertenezca.
Las buenas prácticas de Gobierno de Datos sirven para establecer las políticas y las prácticas alrededor de la obtención, uso y almacenamiento de los datos, así como la implementación de controles y protección de datos, como mecanismos de encriptación y auditoría.
Finalmente, es muy relevante capacitar a la gente que será la encargada de estas actividades con las políticas y procedimientos previamente definidos. Todo esto eliminaría los malos usos de los datos relacionados a las violaciones a la privacidad o a las afectaciones mencionadas a la democracia misma.
En concreto, son prácticas relevantes de Gobierno de Datos: el establecimiento de políticas al interior de los partidos que prohiban el uso de datos incorrectos o manipulados, la desidentificación de datos, así como políticas alrededor del uso de datos que regulen su uso equitativo por parte de los partidos.
A modo de conclusión, el Gobierno de Datos no es la solución última a todos los problemas, sin embargo, es una valiosa herramienta que garantizará el correcto uso de los datos protegiendo siempre la privacidad de los votantes y promoviendo el ejercicio de la democracia.