Trump y el efecto Netflix 

Trump ha ganado las elecciones. Además de la de Los Angeles Times, ninguna otra encuesta lo daba ganador, ningún sondeo, ningún más diario. Según él y sus seguidores era porque había una conxorxa mediática para silenciarlos y que las encuestas estaban cocinadas. Poco antes de las elecciones la analista conservadora y seguidora de Donald Trump, Scottie Nell Hughes defendía la teoría de la conspiración a la CNN: "Los únicos lugares donde pierde Trump es a los medios y a las encuestas. No pierde en la gente que viene a los mítines, no pierde en los medios sociales donde Donald Trump tiene más del doble de seguidores que Hillary Clinton a cada plataforma social".

Es cierto esto que Trump es más influyente que Hillary en la red? Hagamos cuatro números. A 9 de noviembre, fecha en que hemos sabido que Trump era el ganador, Trump había generado el doble de buscas a Google que su contrincante el último año, tenía 13,5 millones de seguidores a Twitter hacia los 10,5 de Hillary, 13 millones de me gusta en su página oficial de Facebook hacia los 8,6 de la candidata demócrata, y a Instagram estaban empatados a 3,3 millones de seguidores. En general, los mensajes generados por Trump y sus seguidores han generado más reacciones —retuits, favoritos, respuestas, comentarios, comparticiones al muro— que los de la candidata demócrata.

Pero esto es sólo una medida cualitativa y ni es tan sólo una condición necesaria para ganar unas elecciones. Para entendernos, yo podría tener 1 millón de seguidores a Twitter (es fácil comprarlos, os lo aseguro) que me harían likes y retuits a chorros e incluso podrían hacer clic al enlace de mi artículo para convertirlo en el más leído del día (también es fácil). Mientras no saliera del universo digital, yo, mi ego y la directora del VÍA Emprendida seríamos felices. El problema lo tendríamos el día en que decidiéramos editar los artículos en un libro (es una idea, directora) y pidiera a mis seguidores que lo compraran: no vendería ni ud.

Es cierto que ambas candidaturas tenían bots que se hacían pasar por seguidores y amplificaban los mensajes de sus candidatos. Un estudio de la Universidad de Oxford estima que 1/3 parte de los tuits a favor de Trump han sido generados por bots y 1/5 de los de Hillary Clinton también. Pero aún así Trump no ha ganado porque ha movilizado sus seguidores —bots incluidos— en las redes sociales sino que ha ganado porque los ha movilizado el día de la votación.

Tenemos, pues, millones de mensajes, reacciones, fotos y vídeos que los seguidores de uno y otro comparten constantemente siempre a la red. Cómo lo hacemos para discernir el gra de la paja? Cómo sabemos si un usuario que hace retuit de un mensaje de en Trump es un seguidor suyo o lo hace para hacer escarni? Aquí los grandes números ya no sirven y necesitamos de cierta inteligencia, en este caso artificial. Un ejemplo de la Inteligencia Artificial aplicada a la toma de decisiones es la del algoritmo MogIA que predijo la victoria de Trump basándose en 20 millones de muestras de plataformas como Twitter, Google o YouTube. El MogIA supo encontrar los patrones de comportamiento electoral en los datos masivos (BigData ) que los votantes de uno y otro candidato habían compartido de manera voluntaria a la red. Al currículum el MogIA también tiene las predicciones acertadas de los últimos tres presidentes de los EE.UU. y los ganadores de las correspondientes primarias.

Al final resulta que había bastante seguidores de Trump en la red, que compartían información bastante relevante y en suficiente cantidad como porque los algoritmos de Inteligencia Artificial extreguessin información relevante y nadie se había dado cuenta. A escala local podéis repasar vuestros timelines de Twitter, muros de Facebook y canales de YouTube. Nadie estaba a favor de Trump del mismo modo que nadie estaba a favor del Brexit ni contra el referéndum de paz en Colombia ni votaba el PP a las últimas elecciones españolas.

Nadie ha visto el que pasaba porque no hemos mirado donde tocaba sacado de algoritmos como el MogIA. En lugar de preguntar en encuestas por la intención de voto —somos mentirosos de tipo— es mejor no preguntar y deducir la intención de acuerdo con las posiciones públicas de la muestra. Es muy fácil mentir en una pregunta binaria en una encuesta telefónica y muy difícil de hacerlo de manera sostenida y coherente durante un año con todo el que publicamos en la red. Y aquí los algoritmos tienen una clara ventaja sobre los humanos.

Netflix nos puede servir para entender qué ha pasado. Cuando entramos por primera vez a la popular plataforma de vídeo nos pregunta qué tipo de cine nos gusta y cómo hagamos siempre que expresamos nuestras preferencias en público, le decimos el que nos gustaría que nos gustara; autor, europeo, iraní, social, documental cuando el que acabamos mirando son películas de acción. Y esto Netflix lo sabe. Con sus algoritmos de Inteligencia Artificial el sistema nos va conociendo y nos recomienda contenidos que sabe seguro que nos interesan (se los va el negocio) cerrándonos poco a poco en una burbuja de confort de la que nos será difícil salir. Cuanto más películas de acción miramos, más nos recomendará y cuanto más nos recomiende, más probabilidades de acabar viendo cine de acción.

Pues esto es el que ha pasado, un doble efecto Netflix. Por un lado, los encuestados han sido poco claros en sus preferencias y por la otra, los usuarios nos hemos quedado en la burbuja de confort de nuestros timelines, muros de Facebook y medios de referencia, leyendo viendo y sintiendo el que nos gusta en un tipo de círculo vicioso determinista à la Netflix. Al final el sistema, que sabe el que realmente miramos, nos ha acabado recomendando Torrente.