Ahora que Obama está de nuevo instalado en la Oficina Oval, algunos veteranos del equipo de datos están usando las lecciones aprendidas durante la campaña para hacer frente a cuestiones sociales como la educación, la salud y el cuidado del medio ambiente. Edgeflip, una start-up que Ghani fundó en enero con otros dos miembros de la campaña, planea convertir las herramientas de análisis de datos desarrolladas a propósito para la campaña Obama for America en software que pueda hacer que las organizaciones sin ánimo de lucro sean más eficaces en la recaudación de fondos y reclutamiento de voluntarios.
Ghani no es el único con este tipo de idea en la cabeza. En Chicago, ciudad natal de Ghani y cuartel general de Obama for America, algunos miembros de la campaña están ayudando a la ciudad a hacer que los registros de consumo de servicios públicos, los horarios de tránsito y las estadísticas de delincuencia estén disponibles para que los desarrolladores puedan crear aplicaciones con las que intentar mejorar la vida diaria. Todo forma parte de un concepto más grande para 'diseñar sistemas sociales' mediante el escaneo de las cifras generadas por actividades mundanas como las llamadas telefónicas o las búsquedas en línea, con el objetivo de intentar encontrar patrones que puedan afectar desde los atascos de tráfico hasta el tráfico de personas. Entre aquellos con dichos objetivos humanitarios en mente encontramos start-ups como DataKind, así como grandes empresas como IBM, que está rediseñando las rutas de autobús en Costa de Marfil, además de Google y su software de seguimiento de la gripe.
Ghani, de 35 años, siempre ha estado interesado en las causas sociales, como por ejemplo la tutoría de niños desfavorecidos. Sin embargo, su comprensión sobre la minería de datos la ha desarrollado durante 10 años como director de análisis de Accenture, ayudando a las cadenas de venta al por menor con la previsión de ventas, creando modelos de comportamiento de los consumidores y escribiendo artículos con títulos como "La minería de datos para aplicaciones de negocio".
Antes de unirse a la campaña de Obama en julio de 2011, Ghani ni siquiera estaba seguro de que su experiencia en el aprendizaje de máquinas y la predicción de precios en línea pudiera tener un impacto en una causa social. Pero el éxito de la campaña a la hora de aplicar estos métodos sobre la marcha para convencer a los votantes se reconoce actualmente como algo que ha sido potencialmente decisivo en el resultado de las elecciones.
"Me di cuenta de dos cosas", afirma Ghani. "Es factible a la escala de la campaña, que es masiva, y eso significa que es factible en el contexto de otros problemas".
En Obama for America, Ghani ayudó a construir modelos estadísticos que evaluaban a cada votante en to o a cuatro ejes: el apoyo al presidente, la susceptibilidad a ser persuadido para apoyar al presidente, su disposición a donar dinero y la probabilidad de emitir un voto. Estos modelos permitieron a la campaña centrarse en visitas puerta a puerta, llamadas telefónicas, anuncios de televisión y anuncios en línea a aquellas personas más propensas a beneficiar a Obama.
Una de las ideas más importantes que la campaña desarrolló, llamada targeted sharing (algo así como 'intercambio dirigido'), forma hoy día la base del primer producto de Edgeflip. Se trata de una aplicación de Facebook que impulsa a la gente a compartir información de una organización sin fines de lucro, pero solo con aquellos amigos de los que se pueda predecir una respuesta favorable. Eso supone un gran cambio desde el disperso enfoque de publicar peticiones de dinero o ayuda con la esperanza de que lleguen a las personas adecuadas.
Tal y como hizo la aplicación de Facebook de Obama, según Ghani, Edgeflip pedirá a la gente que comparta un mensaje para proporcionar el acceso a su lista de amigos. Esto dará como resultado no solo los nombres de los amigos, sino también datos personales como su edad, que pueden servir de base a modelos que indiquen quién es más probable que ofrezca ayuda.
Supongamos que un huracán golpea el sureste de EE.UU. y que la Cruz Roja necesita trabajadores de limpieza. La aplicación podría pedir a los usuarios de Facebook compartir el mensaje de la Cruz Roja, pero solo con amigos que vivan en la zona de la tormenta, sean jóvenes y puedan hacer trabajo manual, y hayan demostrado interés previo en el contenido compartido por el usuario. Pero si en su lugar la misma persona compartiese una petición de donaciones, a dicha persona se le pediría que la pasara a amigos que sean mayores, vivan más lejos y hayan donado dinero en el pasado.
Michael Slaby, que dirigió el equipo de tecnología de Obama en 2008 y trabajó junto a Ghani como jefe de integración de tecnología e innovación en la campaña de 2012, cree que la técnica de distribución selectiva es muy prometedora. "Es una de las innovaciones más atractivas que han salido de la campaña", aseguró Slaby. "Tiene el potencial de hacer que el activismo en línea sea mucho más eficiente y eficaz".
Por ejemplo, Ghani ha estado trabajando con Fidel Vargas, director general del Fondo Hispano de Becas, para aumentar la comprensión analítica de la organización. Vargas cree que los datos sociales pueden predecir qué receptores de beca tienen más probabilidades de contribuir al fondo después de graduarse. "Entonces podrías dar becas a estudiantes que cumplan ciertos requisitos y que tuvieran una mayor probabilidad de proporcionar algo a cambio", asegura. "Todo el mundo se beneficiaría de ello".
Ghani cree que la tecnología tendrá un papel mucho más grande en el ámbito social. Imagina peticiones en línea que actúen como software de código abierto, que pasen de un usuario a otro y vayan mejorando. Los programas sociales también podrían probarse y mejorar constantemente. "Me imagino políticas diseñadas de modo mucho más colaborativo", afirma. "No sé si los políticos están preparados para ello". También cree que hay una enorme cantidad de información sin explotar sobre la obesidad infantil, la pertenencia a pandillas y la mortalidad infantil, lista para ser procesada.
Pero hay algo que se interpone en toda esta visión: la falta de científicos de datos interesados en aplicar sus conocimientos a problemas sociales. Este verano, Ghani impartirá un programa de becas que desarrolló para la Universidad de Chicago, llamado Ciencia de Datos para el Bien Social, que pondrá a 50 estudiantes a trabajar en aquellos problemas a los que se enfrentan las organizaciones no lucrativas y los Gobie os.
"Muchas de las personas que tienen las habilidades para hacer este tipo de trabajo acaban encontrando empleo en Facebook, Google o la última red de publicidad en línea", señala. "Quiero que vean que el mismo tipo de datos está disponible aquí, y el impacto es más grande".