La noticia: El Observatorio de Anuncios Ad Observatory de la Universidad de Nueva York (NYU, en EE. UU.) publicó la semana pasada nuevos datos sobre la información que Donald Trump y Joe Biden están utilizando en sus campañas para dirigir sus anuncios en Facebook a distintos públicos. Dicha información es una mezcla de características amplias y específicas que van desde las muy generales ("cualquier usuario entre 18-65 años") hasta preferencias particulares (personas "interesadas en Lin-Manuel Miranda").

Las campañas políticas utilizan estos filtros, normalmente varios de ellos en cada anuncio, para dirigir publicidad a distintos segmentos de usuarios de Facebook en un intento de convencerlos, movilizarlos o recaudar fondos. Los datos muestran que ambas campañas para las inminentes elecciones estadounidenses han invertido mucho en la creación de perfiles de personalidad en Facebook, de forma similar a las tácticas que Cambridge Analytica afirmó haber empleado en 2016. También muestra cómo puede ser la microsegmentación (microtargeting) personalizada de los destinatarios: las campañas son capaces de crear listas de perfiles específicos de personas a las que desean dirigirse, y el estudio demuestra claramente que se trata de una práctica muy común.

Anuncio de la campaña de Biden creado con el filtro "interesado en: Lin-Manuel Miranda"

Cómo funcionan los anuncios microsegmentados: las campañas crean estrategias para acercarse a los votantes usando modelos que procesan los datos y crean predicciones sobre cómo es probable que la gente vote. A partir de esta información, identifican en cuál de esos segmentos tienen más potencial de recaudar dinero o convencer para que acuda a las urnas. Además, Facebook ofrece a los anunciantes un conjunto de formas para dirigirse a esos usuarios, incluidos los básicos filtros demográficos, los intereses y la opción de descargar una lista de perfiles. (Facebook crea la lista de temas en los que los usuarios podrían estar interesados en función de sus amigos y comportamiento online). Las campañas utilizan los perfiles de personalidad para que sus segmentos coincidan con los intereses que aparecen en Facebook. 

Sin embargo, una vez que las campañas descargan esas listas de usuarios específicos, ya no hay tanta información sobre cómo identifican a quién dirigirse y de dónde provienen los nombres de los perfiles. Las campañas suelen comprar listas de nombres de perfil de terceros o las crean por sí mismas, pero resulta muy difícil rastrear cómo una campaña iguala a un votante con un perfil de Facebook.

Anuncio de la campaña de Trump creado con el filtro "interesado en: Barstool Sports"

Los datos: ni están completos ni son realmente representativos, ya que solo provienen de unos 6.500 voluntarios que han decidido descargar el plug-in de Ad Observatory. Facebook no publica estos datos, por lo que el intercambio voluntario es la única posibilidad de llevar a cabo este proceso. Eso significa que resulta difícil realizar una comparación justa entre las campañas o tener una visión amplia de lo que hacen. Junto con el equipo de Ad Observatory, pudimos extraer algunos ejemplos de los filtros y del emparejamiento de anuncios para el público objetivo, incluidos en este artículo. El resto de los datos se pueden explorar en la parte inferior de este panel.

Cómo interpretarlo: los investigadores de la NYU creen que pueden extraer algunas conclusiones. Primero, está claro que las campañas políticas continúan experimentando e invirtiendo en campañas publicitarias específicas en Facebook. Los investigadores también destacan que los anuncios creados a partir de las listas personalizadas deben contener mensajes persuasivos. No está claro por qué exactamente, pero existe una lucrativa industria en torno a la posibilidad de encontrar y enviar mensajes a los votantes a los que podrían persuadir. 

La mayoría de los anuncios creados con los filtros específicos relacionados con los intereses estaban destinados a recaudar fondos, aunque no exclusivamente. Los anuncios de recaudación de fondos se dirigen a los partidarios básicos, por lo que podría ser que las campañas tengan modelos más sofisticados (y mejores datos) cuando se trata de los intereses y personalidades de sus propios partidarios.

Anuncio de la campaña de Biden con el filtro "Género: femenino"

Anuncio de la campaña de Trump dirigido a un público personalizado de usuarios en Carolina del Norte (EE. UU.) subido por "DT Client Services LLC"

Qué significa esto para el microtargeting político: en 2016, la empresa Cambridge Analytica fue acusada de usar datos de Facebook para crear perfiles de personalidad de los posibles votantes estadounidenses. Afirmó poder identificar a personas a las que podrían convencer para votar por Trump sobre la base de este mapeo de personalidad. Aunque no hay pruebas de su enfoque, la ingeniera de Ad Observer Laura Edelson resalta: "En realidad, tampoco tengo pruebas de que no sea eficaz. Podría ser ineficaz y aun así dañino". La inversión continua en este tipo de creación de perfiles y segmentación indica que esta forma de microtargeting a gran escala basada en datos ha crecido y se ha vuelto más común. 

Anuncio de campaña de Biden creado con el filtro "interesado en: NPR y / o el Partido Demócrata en Florida"

Anuncio de la campaña de Trump creado con el filtro "interesado en: humor masculino"

¿Y ahora qué?: Es posible que no podamos obtener este tipo de información durante mucho más tiempo: The Wall Street Journal informa que Facebook ha escrito a los investigadores del Ad Observatory para advertirles de que su proyecto viola sus normas. El informe afirma que, como su herramienta extrae datos de la plataforma, la red social afirma que el proyecto debería paralizarse y que todos los datos deberían eliminarse o la NYU "podría estar sujeta a adicionales acciones de cumplimiento". Los investigadores llevan mucho tiempo argumentando que Facebook limita la visibilidad de la actividad en su página: CrowdTangle, una de las principales herramientas para medir la actividad en Facebook, fue adquirida por esta compañía de Palo Alto (EE. UU.) en 2016.