Inteligencia Artificial para Campañas Políticas
En los días y las semanas siguientes, se prestará mucha atención a la gran disparidad entre la mayoría de las encuestas previas a las elecciones y los resultados reales. Sin embargo, existe una tecnología que podría hacer un trabajo mucho mejor para rastrear y pronosticar el sentimiento de los votantes: la Inteligencia Artificial. Así es, la Inteligencia Artificial puede potenciar las campañas políticas, utilizando Big Data, Machine Learning y las diferentes técnicas de Inteligencia Artificial.
La Inteligencia Artificial ya se usa ampliamente para medir el sentimiento del consumidor. Amazon extrae enormes cantidades de datos sobre el comportamiento de búsqueda y compra en línea para descubrir información sobre lo que compran los clientes y predecir lo que podrían querer comprar en el futuro. Netflix basa sus recomendaciones de películas en lo que ha visto en el pasado, durante cuánto tiempo y qué tan favorablemente critica el programa.
En todos esos casos, el sentimiento del consumidor se mide no por lo que los consumidores dicen que quieren, sino por su comportamiento real. Esa es una diferencia crucial que le da a la Inteligencia Artificial una ventaja significativa sobre las encuestas tradicionales. La gente no siempre le dice la verdad a un encuestador que de repente los llama por teléfono a la hora de la cena o mientras maneja su coche. Pero lo que los votantes les dicen a sus amigos en las redes sociales suele ser un reflejo más confiable de su verdadera opinión.
La IA puede analizar muchos más datos que las encuestas de opinión estándar y puede rastrear mejor el impulso detrás de un candidato basándose en un análisis de todo, desde las contribuciones de campaña y la actividad voluntaria hasta las conversaciones en las redes sociales, además de analizar las cuentas falsas que hacen opiniones para descartarlas de la información verdadera que permitirá tomar mejores decisiones a la hora de desarrollar una estrategia en una campaña política. Varias empresas de inteligencia artificial ya han creado modelos para realizar predicciones electorales. Empresas como Brita Inteligencia Artificial especializada en procesamiento de lenguaje natural, utilizó IA para analizar publicaciones en redes sociales sobre Donald Trump y Joe Biden en los meses previos a las elecciones de 2020 para conocer la inclinación ciudadana. La Inteligencia Artificial de la compañía utiliza el análisis de sentimientos para comprender las emociones expresadas en las publicaciones en las redes sociales y luego proyectar cómo eso podría traducirse en votos.
Empresas de Inteligencia Artificial en EE. UU., analizaron casi medio millón de tweets y otros comentarios en las redes sociales realizados antes de las elecciones. Utilizando el procesamiento del lenguaje natural, la Inteligencia Artificial categorizó el sentimiento expresado en las publicaciones de las redes sociales de acuerdo con más de 80 etiquetas emocionales diferentes. Estas etiquetas recibieron una clasificación de intensidad y luego se multiplicaron por el número de ocurrencias de cada candidato.
Las emociones se clasificaron como “positivas” o “negativas” y se utilizaron para crear un índice que comparaba a los dos candidatos. Trump fue objeto de una actividad significativamente mayor en las redes sociales que Biden, representando casi el 60% de todas las publicaciones analizadas, en comparación con aproximadamente el 17% de Biden (el 23% de las publicaciones que se analizó no mencionó a ningún candidato) . Biden obtuvo una puntuación más alta en emociones como “éxito” y “esperanza”, mientras que Trump obtuvo una puntuación más alta en emociones como “miedo”, “acción” y “odio”.
Después de analizar todos los datos sobre el sentimiento de los votantes y tener en cuenta la cantidad de menciones de candidatos y cómo se relacionan con las emociones, se hizo su predicción justo antes del día de las elecciones. Se proyectó que Joe Biden obtendría el 50,2% del voto popular, y Donald Trump obtendría el 47,3% de los votos, una diferencia del 2,9%. Esa predicción resultó ser increíblemente precisa: las últimas cifras muestran que Biden ganó el 50,8% del voto popular y Trump recibió el 47,5%, un margen del 3,3%. Esa predicción sería la envidia de cualquier encuestador tradicional.
Para analizar las plataformas sociales y realizar el análisis de sentimientos se pueden usar tecnologías para encuestar a personas en los EE. UU. En septiembre, pidiéndoles que pronosticaran quién pensaban que ganaría la contienda presidencial en 11 estados de campo de batalla y con qué margen. Se conectó a grandes grupos de personas a través de Internet, construyendo una “inteligencia de enjambre” que amplifica el conocimiento y la percepción combinados de los participantes.
Los resultados fueron impresionantes: Se predijo correctamente el ganador de la votación presidencial en 11 de los 11 estados del campo de batalla. (también se pronosticó un 94% de probabilidades de que si Trump perdiera las elecciones, culparía al fraude electoral y del 82% de probabilidades de que se negara a ceder durante al menos dos semanas después de que se certificara la votación).
Los algoritmos tienen el potencial de capturar una imagen mucho más amplia de la dinámica electoral que las encuestas tradicionales porque se basan en señales indirectas en lugar de depender de lo que la gente le dice a un encuestador. Ni siquiera es necesario que estas señales mencionen explícitamente una preferencia por un candidato en particular. Las personas que publican en las redes sociales sobre “la ley y el orden” tienden a inclinarse hacia los republicanos, mientras que las personas que publican sobre el calentamiento global se inclinan hacia los demócratas.
La IA también podría abordar una debilidad en las encuestas tradicionales que a menudo se pasa por alto: las encuestas se ponderan en función de métricas académicas y no se ajustan al riesgo en función de las consecuencias de una predicción incorrecta. La Inteligencia Artificial podría hacer un trabajo mucho mejor al rastrear el sentimiento de los votantes e identificar el grado de incertidumbre sobre las predicciones. El uso de modelos de IA que sopesen las consecuencias de una predicción incorrecta daría una predicción ajustada al riesgo que considera el costo de equivocarse. Por ejemplo, trataría de evitar elegir al ganador equivocado antes que obtener el margen de la victoria exactamente correcto.
Por supuesto, la IA no es infalible. Al igual que con las encuestas, los pronósticos basados en algoritmos pueden fallar debido a errores metodológicos o al no mostrar adecuadamente los grupos tradicionalmente subrepresentados, como las minorías étnicas. Los votantes más jóvenes y los residentes urbanos publican en las redes sociales con mucha más frecuencia que los votantes mayores y rurales, lo que puede sesgar cualquier análisis de sentimiento en línea. Además, estas encuestas de Inteligencia Artificial no pueden predecir la participación electoral, que incorporan las encuestas típicas. Pero está claro que las encuestas tradicionales ya no son una forma confiable de rastrear lo que los votantes realmente piensan. Es hora de que la Inteligencia Artificial arrastre las encuestas al siglo XXI. La Inteligencia Artificial es la mejor aliada para los candidatos políticos para poder emplear una estrategia más centrada a las necesidades y opiniones de los votantes.
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