El auge de las nuevas tecnologías fundamentadas en Inteligencia Artificial (IA) permite realizar nuevos análisis y predicciones en base a grandes volúmenes de datos, el conocido como Big Data.
En esta ocasión, la compañía española Paradigma, especialista en Big Data y en Transformación Digital, ha analizado más de tres millones de interacciones en redes sociales, impactos en medios de comunicación y análisis de expertos para simular, mediante patrones de inteligencia artificial, los resultados de las próximas elecciones al Parlamento de Cataluña, que se celebran este jueves, con la conclusión de que será Inés Arrimadas (Ciudadanos) la candidata más votada.
Según este vaticinio, Ciudadanos obtendrá entre 31 y 33 escaños, con un 23,1% de los votos. La sorpresa está en el segundo puesto, pues Junts per Catalunya aparece por delante de ERC. La candidatura de Carles Puigdemont obtendría un 20,4% de los votos y entre 25 y 27 representantes, por el 19,3% y 26-28 de la lista de Oriol Junqueras.
El PSC sería la cuarta fuerza con el 14,8% de los sufragios y entre 19 y 21 escaños, por delante de Catalunya en Comú (8,5% / 10-11) , PP (6,1% / 7-8) y CUP (5,7% / 7-8).
Las tecnologías relacionadas con Big Data, que se utilizan ya en multitud de sectores, como el retail, la medicina o para mejorar la calidad de vida en las ciudades, se viene aplicando en los últimos años también en la política con el objetivo de adecuar los programas electorales a las peticiones de la ciudadanía o incluso para variar los mensajes en campaña según afecten a los sondeos unos discursos y otros.
De hecho, Barack Obama consiguió su reelección en 2012 gracias a la segmentación de sus votantes (sabiendo, por ejemplo, qué páginas web visitaban o qué series veían los indecisos), a la modificación de los mensajes teniendo en cuenta las opiniones de los ciudadanos o a la capacidad de reducir costes dirigiéndose solamente a los votantes republicanos o indecisos. Y algo parecido hizo Donald Trump cuatro años después: utilizar datos para cambiar opiniones en votantes contrarios consiguiendo que se les mostraran mensajes clave para favorecer al presidente actual de EEUU.
Los algoritmos de Machine Learning son capaces de extraer conclusiones de los datos más precisos que las obtenidas con métodos tradicionales. Para estas elecciones, y mediante el uso de técnicas de scraping y consulta de APIs, Paradigma ha analizado más de tres millones de interacciones en redes sociales, impactos en medios de comunicación y análisis de expertos. También se han recopilado los datos generados por los candidatos y sus partidos políticos y se ha estudiado la evolución de su popularidad, medida, entre otras cosas, como la evolución de seguidores, influencia y sentimiento que despiertan en los usuarios.
ANÁLISIS EN REDES SOCIALES
Una de las principales fuentes de información que Paradigma ha analizado para la elaboración de esta predicción es el comportamiento de los usuarios en Twitter en Cataluña aplicando técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y análisis de sentimiento sobre los tuits.
Uno de los resultados más interesantes es la antigüedad de los usuarios que tuitean sobre Cataluña en este último periodo: casi el 24% de las cuentas de Twitter han sido creadas este mismo año y concretamente en los meses previos a las elecciones, lo que indica un sorprendente aumento de la actividad en Twitter respecto al interés sobre estas elecciones, pero la realidad es que estos datos sugieren que las interacciones en redes sociales podrían haber sido influidas de forma artificial.
Una de las formas de alterar e influir en las redes sociales es a través de bots, sistemas inteligentes que emulan el comportamiento humano en las redes sociales e intentan influir en un sentido u otro. En este sentido, podemos observar cómo los candidatos independentistas, en general, tienen mayor impacto e influencia en las redes sociales, donde han tenido más presencia.