15 Nov Cómo el big data ayudó a Obama
Los cerca de 150 colaboradores de la campaña para la reelección del presidente Barack Obama tenían una misión especial. Seleccionados personalmente por el director de Campaña, Jim Messina, trabajaban en una habitación conocida como la cueva, bajo la tutela de Rayid Ghani, el Chief Scientist Officer, que antes había trabajaba para una reconocida cadena de supermercados a la que ayudó a maximizar la eficiencia de sus promociones de ventas. Su grupo tenía prohibido hablar de su tarea fuera de ese cuarto sin ventanas y si lo hacían debían hacerlo en código. Tras la elección se supo finalmente en que consistía su trabajo: data mining, una tarea considerada clave que permitió que el equipo de campaña se hiciera con u$s 1.000 millones en donaciones, reinventar el proceso de pauta de publicidad mediática y generar detallados y muy certeros modelos para identificar y captar a votantes de los preciados estados bisagra, que finalmente le dieron la victoria al presidente.
En una entrevista concedida a la revista Time, varios miembros del selecto grupo, que pidieron escudarse en el anonimato, revelaron algunos de los secretos IT. Reconocimos que ninguna base de datos que teníamos interactuaba o cruzaba datos con otra, comentó uno de ellos en referencia a la acumulación de información que provenía de la campaña de 2008. Por ello, en los primeros 18 meses de una campaña que duró dos años, los especilistas se encargaron de desarrollar un único sistema central que permitiera compilar, analizar y contrastar los datos recolectados entre encuestadores recaudadores, trabajadores de campo, bases de datos de consumidores, social media y de celulares, con las listas que tenía el partido Demócrata de votantes en los Estados bisagra.
El 75% de los datos clave eran básicos, como edad, género, raza, vecindario y registro de votaciones pasadas. Sin embargo, el sistema permitía agregar el perfil de consumo de cada posible elector. Además, el motor no sólo permitía identificar potenciales votantes sino realizar pruebas de cálculo sobre cuáles serían los más proclives a apoyar al candidato Demócrata y ordenarlos por prioridad.
Así, el equipo supo desarrollar modelos que permitían anticipar qué votante era más receptivo a una llamada realizada por un voluntario con acento local que de uno de otro Estado.
Otra de las ventajas del nuevo sistema fue su efectividad a la hora de recaudar fondos. En agosto, todavía se escuchaban quejas de aquellos que señalaban que la meta de u$s 1.000 millones de fondos era demasiada ambiciosa. Sin embargo, el trabajo de los científicos informáticos rindió frutos. Internet explotó y al final, podíamos predecir a aquellos que donarían online, mientras que otros lo harían preferentemente por correo postal, comentó uno de los integrantes del equipo.
Las prácticas más efectivas testeadas en los primeros meses eran, luego, aplicadas a captar votantes. Por ejemplo, tras perder Obama el primer debate televisivo, el equipo supo identificar a aquellos votantes indecisos que estaban por cambiar de bando. Cada noche, hacíamos hasta 66.000 tests electorales, buscando tendencias electorales. Por la mañana, sabíamos cuál era el más probable y podíamos reaccionar, comentó uno de los científicos. Los social media no faltaron: a las visitas puerta a puerta, se sumaba una campaña cuenta por cuenta, con incentivos para concientizar a amigos en estados claves.
Así, el éxito de estas y otras prácticas marcaron no sólo la victoria de Obama sino también, el hecho de que la IT cada vez más está reemplazando al instinto político.
EL CRONISTA