El Marketing de la Personalidades En Las Redes Sociales




Las huellas que dejamos en la Web y en nuestros dispositivos digitales pueden dar a los anunciantes y a otras personas una visión sorprendente, y a veces perturbadora, de nuestra psicología.
 

Internet te conoce mejor que tu cónyuge

 

Si te gustan las pruebas de personalidad informatizadas, puedes visitar Apply Magic Sauce (https://applymagicsauce.com). Aquí simplemente tendrás que insertar algún texto que hayas escrito, como correos electrónicos o blogs, junto con información sobre tus actividades en las redes sociales. No es necesario que proporciones datos privados de redes sociales, pero si deseas hacerlo, puedes permitir que Apply Magic Sauce acceda a tus cuentas de Facebook y Twitter o seguir las instrucciones para cargar datos seleccionados de esas fuentes, tales como tu historial de "likes" de Facebook. Una vez que hagas clic en "Hacer Predicciones" o "Make Prediction", aparecerá un psicograma detallado, o perfil de personalidad, que incluye tu edad y sexo, si estás ansioso/a o fácilmente estresado/a, qué tan rápido cedes a los impulsos, y si eres politicamente o socialmente conservador o liberal.

Examinar el perfil psicológico que el algoritmo deriva de tus trazas en línea puede ser ciertamente entretenido. Por otro lado, la capacidad del algoritmo para hacer inferencias sobre nosotros ilustra lo fácil que es para cualquiera que rastree nuestras actividades digitales obtener información sobre nuestra personalidad y potencialmente invadir nuestra privacidad. Es más, las inferencias psicológicas sobre nosotros podrían ser explotadas para manipular, digamos, lo que compramos o cómo votamos.

Examinar el perfil psicológico que el algoritmo deduce de sus rastros digitales puede ser sin duda muy entretenido. Por otro lado, la capacidad del algoritmo para hacer deducciones sobre nosotros ilustra lo fácil que es para cualquiera que rastree nuestras actividades digitales obtener información sobre nuestra personalidad y potencialmente violar nuestra privacidad.

Además, las inferencias psicológicas sobre nosotros podrían ser explotadas para manipular, digamos, lo que compramos o cómo votamos.

 

Una precisión soprendente

 

Parece que nuestros "likes" por sí mismos, pueden ser buenos indicadores de lo que nos hace movernos en el mercado. En 2015, David Stillwell y Youyou Wu, ambos de la Universidad de Cambridge, y Michal Kosinski de la Universidad de Stanford, demostraron que los algoritmos pueden evaluar con bastante precisión lo que los psicólogos llaman las Cinco Grandes (Big Fives) dimensiones de la personalidad con sólo examinar los gustos de un usuario en Facebook. Estas dimensiones -la apertura a la experiencia, la conciencia, la extroversión, la simpatía y el neurotismo- se consideran como las dimensiones básicas de la personalidad. El grado en que están presentes en los individuos describe quiénes son esas personas.

Los investigadores entrenaron su algoritmo utilizando datos de más de 70.000 usuarios de Facebook. Todos los participantes ya habían rellenado un cuestionario de personalidad, por lo que se conocía su perfil de los Big Fives o Cincos Grandes. El ordenador luego revisó las cuentas de Facebook de estos sujetos de prueba en busca de gustos que a menudo se asocian con ciertas características de personalidad. Por ejemplo, los usuarios extrovertidos a menudo dan el visto bueno a actividades como la "fiesta" o el "baile". A los usuarios de mentalidad abirta les puede gustar el pintor español Salvador Dalí.

Luego los investigadores hicieron que el programa examinara los gustos de otros usuarios de Facebook. A pesar de que el software tuviera tan sólo 10 elementos para el análisis, era capaz de evaluar una persona tan bien como lo hubiera hecho un compañero de trabajo. Con 70 gustos, el algoritmo era tan preciso como el de un amigo.

Con 300, fue más exitoso que el cónyuge de la persona.

Aún más sorprendente para los investigadores, los gustos de alimentación en su programa les permitieron predecir si alguien sufría de depresión o tomaba drogas e incluso para deducir lo que el individuo estudiaba en la escuela.

El proyecto surgió del trabajo que Stillwell comenzó en 2007, cuando creó una aplicación en Facebook que permitía a los usuarios rellenar un cuestionario de personalidad y recibir comentarios a cambio de permitir a los investigadores utilizar los datos para la investigación. Seis millones de personas participaron hasta que la aplicación fue cerrada en 2012, y cerca del 40 por ciento dio permiso para que los investigadores obtuvieran acceso a sus actividades pasadas en Facebook, incluyendo su historial de "likes".

Los investigadores de todo el mundo se interesaron mucho en el contenido de los datos, parte de los cuales se pusieron a disposición en forma anónima para la investigación no comercial. Más de 50 artículos y tesis doctorales se han basado en ella, en parte porque los datos de Facebook revelan lo que la gente hace cuando no es consciente de que su comportamiento es objeto de investigación.

 

Aplicaciones comerciales

 

Un uso obvio para tales conocimientos psicológicos más allá del ámbito de la investigación, es la publicidad, como Sandra C. Matz de la Universidad de Columbia y sus colegas (entre ellos Stillwell y Kosinski) demostraron en un artículo de 2017. El equipo hizo uso de algo que Facebook ofrece a sus clientes empresariales: la posibilidad de dirigir la publicidad a personas con gustos específicos. Desarrollaron 10 anuncios diferentes para el mismo producto cosmético, algunos destinados a atraer a mujeres extrovertidas y otros a introvertidos.

Uno de los anuncios para personas extrovertidas, por ejemplo, mostraba a una mujer bailando abandonada en una discoteca; debajo, el eslogan decía: "Baila como si nadie te estuviese mirando (pero lo están haciendo)". El anuncio para personas extrovertidas, mostraba a una mujer joven maquillándose frente a un espejo. El eslogan decía: "La belleza no tiene que chillar".

Ambas campañas se desarrollaron en Facebook durante una semana y en conjunto llegaron a cerca de tres millones de usuarias de Facebook, que recibieron mensajes que se correspondían con su tipo de personalidad o con el de su tipo opuesto. Cuando los anuncios se ajustaban a la personalidad, los espectadores de Facebook tenían un 50 por ciento más de probabilidades de comprar el producto que cuando los anuncios no se ajustaban.

Los anunciantes suelen adoptar un enfoque diferente: buscan clientes que hayan comprado o les haya gustado un producto en particular en el pasado para asegurarse de que se destinen a personas que ya están bien predispuestas hacia sus productos. Al limitar un grupo objetivo, tiene sentido tener en cuenta el consumo previo, dice Matz, pero este estudio demostró el poder de ajustar la forma en que se comunica a la personalidad del consumidor.

Numerosas empresas han descubierto el análisis automatizado de la personalidad y lo han convertido en un modelo de negocio, presumiendo del valor que puede proporcionar a sus clientes, aunque es difícil juzgar hasta qué punto los métodos utilizados por cada una de las empresas trabajan realmente.

La ya desaparecida Cambridge Analytica ofrece un lamentable ejemplo de cómo se ha aplicado en el mundo real el perfil de personalidad basado en datos de Facebook. En marzo de 2018, los informes afirmaban que ya en 2014, la empresa había comenzado a comprar datos personales de Facebook sobre más de 80 millones de usuarios. (El grupo de Stillwell hace hincapié en que Cambridge Analytica no tenía acceso a sus datos, algoritmos o experiencia.).

La compañía afirmó que se especializaba en publicidad electoral personalizada: packaging y el targeting de los mensajes políticos.

En 2016, Alexander Nix, entonces director general de la empresa, describió la estrategia de Cambridge Analytica en una presentación en Nueva York, ofreciendo un ejemplo de cómo convencer a las personas que se preocupan por los derechos de las armas de fuego para que apoyen a un candidato seleccionado. ( aquí el video de su charla en YouTube en www.youtube.com/watch?v=n8Dd5aVXLCc.) Para los votantes considerados neuróticos (que son propensos a preocuparse), Nix propuso una campaña basada en las emociones con la amenaza de un robo y el valor protector de un arma. Para las personas que valoran la comunidad y la familia, por otro lado, el enfoque podría incluir a los padres enseñando a sus hijos a cazar.

Cambridge Analytica cree que estas campañas, tuvieron un rol innegable en la victoria de Trump.

El filósofo Philipp Hübl, que, entre otras cosas, examina el poder del inconsciente, duda de la afirmación de Trump. Señala que vender cosméticos que cuestan unos pocos dólares, como en el estudio de Matz, es muy diferente de influir en los votantes en una campaña electoral. "En las elecciones, incluso los votantes indecisos sopesan las posibilidades, y se necesitan más que unos pocos anuncios publicitarios y noticias falsas para convencerlos", dice Hübl.

Matz también ve límites en lo que el marketing psicológico en su estado actual de desarrollo puede lograr en las campañas políticas. Sin embargo, piensa que tal comercialización puede tener algún efecto en los votantes.

 

Más allá de Facebook

 

La actividad de Facebook no es de todas formas el único criterio para evaluar tu personalidad. En un estudio realizado en 2018, la informática Sabrina Hoppe, de la Universidad de Stuttgart (Alemania) y sus colegas, se equiparon unos estudiantes con rastreadores oculares. Los voluntarios caminaron por el campus y fueron de compras. Basándose en sus movimientos oculares, los investigadores pudieron predecir correctamente cuatro de las Big Five.

Cómo hablamos -nuestro tono de voz individual- también puede divulgar pistas sobre nuestra personalidad. Precire Technologies, una empresa con sede en Aachen, Alemania, se especializa en el análisis del lenguaje hablado y escrito. Ha desarrollado una entrevista de trabajo automatizada: las personas que buscan trabajo hablan con una computadora por teléfono, que luego crea un psicograma detallado basado en sus respuestas. Entre otras cosas, Precire analiza la selección de palabras y ciertas combinaciones de palabras, estructuras de oraciones, influencias dialectales, errores, palabras de relleno, pronunciaciones y entonaciones.

Su algoritmo se basa en datos de más de 5.000 entrevistas con individuos cuyas personalidades fueron analizadas.

Entre los clientes de Precire se encuentran la empresa alemana Fraport, que gestiona el aeropuerto de Frankfurt, y la agencia de contratación internacional Randstad, que utiliza el software como componente de su proceso de selección. Andreas Bolder, jefe de personal de la sucursal alemana de Randstad, dice que el enfoque es más eficiente y menos costoso que ciertas pruebas que requieren más tiempo.

También se está explorando el software que analiza las caras en busca de pistas sobre el estado de ánimo, la personalidad u otras características psicológicas.


Casi da miedo...

 

Oportunidades y problemas

 

A principios de 2018, cuatro programadores en una conferencia de hackers, nwHacks, presentaron una aplicación que discierne el estado de ánimo analizando los datos de seguimiento de cara capturados desde la cámara frontal del iPhone X.

La aplicación, llamada Loki, reconoce emociones como la felicidad, la tristeza, la rabia y la sorpresa en tiempo real cuando alguien mira un canal de noticias, y entrega contenido basado en el estado emocional de la persona. En un artículo sobre Loki, uno de los desarrolladores dijo que él y sus colegas crearon la aplicación para "ilustrar la verosimilitud de las plataformas de medios sociales que rastrean las emociones de los usuarios para manipular el contenido que se les muestra".

Por ejemplo, cuando un usuario se involucra con una fuente de noticias u otra aplicación, tal software podría rastrear secretamente las emociones de la persona y utilizar este "detector de emociones" como guía para el targeting publicitario. Los estudios han demostrado que las personas tienden a aflojar las cuerdas de sus bolsillos cuando están de buen humor; los anunciantes podrían poner anuncios en su teléfono cuando nos sentimos particularmente bien.

Sorprendentemente, Loki tardó sólo 24 horas en ser desarrollado. Para ello, los desarrolladores se basaron en el aprendizaje automático, un enfoque común para el reconocimiento automático de imágenes. Primero entrenaron el programa con cerca de 100 expresiones faciales, etiquetando las emociones que correspondían a cada expresión. Este entrenamiento permitió que la aplicación "descubriera" cómo se relaciona la expresión facial con el estado de ánimo, como, presuntamente, que las comisuras de la boca se elevan cuando sonreímos.

Kosinski también ha examinado si la tecnología de reconocimiento automático de imágenes puede discernir subrepticiamente los rasgos psicológicos de la actividad digital. En un experimento publicado en 2018, él y su colega de Stanford Yilun Wang introdujeron cientos de miles de fotografías de un portal de citas en una computadora, junto con información sobre si la persona en cuestión era gay o heterosexual. Luego presentaron el software con pares de caras desconocidas: una de una persona homosexual y otra de una persona heterosexual del mismo sexo. El programa distinguía correctamente la orientación sexual de los hombres el 81 por ciento del tiempo y de las mujeres el 71 por ciento del tiempo; los seres humanos eran mucho menos precisos en sus evaluaciones.

Dado que los homosexuales siguen temiendo por sus vidas en muchas partes del mundo, tal vez no sea sorprendente que los resultados hayan provocado reacciones negativas. De hecho, Kosinski recibió amenazas de muerte. "La gente no entendía que mi intención no era mostrar lo genial que es predecir la orientación sexual", dice Kosinski. "Todo el periódico es en realidad una advertencia, un llamado a aumentar la privacidad."

El uso de la tecnología del reconocimiento facial para analizar la psicología no es meramente un objeto de investigación. Ha sido adoptado por varias empresas comerciales. La compañía israelí Faception, por ejemplo, dice que puede reconocer si una persona tiene un alto coeficiente intelectual o tendencias pedófilas o si es una amenaza terrorista potencial.

Incluso si se encuentra una correlación con un rasgo, los expertos tienen sus dudas sobre la utilidad de tales análisis. "Todo lo que los algoritmos nos dan son probabilidades estadísticas", dice Rothe. Simplemente no es posible identificar con certeza si una persona es material de Mensa. "Lo que el programa puede decirnos es que alguien que se parece a usted es estadísticamente más propenso a tener un coeficiente intelectual alto. Podría fácilmente adivinar mal cuatro de cada diez veces."

En algunas aplicaciones, las predicciones incorrectas son tolerables. ¿A quién le importa si Apply Magic Sauce llega a conclusiones cómicamente erróneas? Pero el efecto puede ser devastador en otras circunstancias. En particular, cuando la característica que se está analizando es poco común, es probable que se cometan más errores. Incluso si los algoritmos informáticos de una empresa detectaran correctamente a los terroristas el 99 por ciento de las veces, los falsos positivos descubrieron que el 1 por ciento de las veces podían causar daño a miles de personas inocentes en lugares populosos donde los terroristas son raros, como en Alemania o en los Estados Unidos.

 

No os dá escalofríos todo esto?

 

Por supuesto, las evaluaciones psicológicas automáticas pueden utilizarse para ayudar a las personas a vivir mejor. Los esfuerzos de prevención del suicidio son emblemáticos.
Facebook tiene una iniciativa de este tipo.
La compañía había notado que los usuarios de su plataforma ocasionalmente anuncian allí que tienen la intención de suicidarse. Algunos incluso han transmitido en directo su muerte. Un algoritmo automático de procesamiento de lenguaje está programado para reportar amenazas de suicidio a las personas de contacto de la red social. Si un revisor capacitado determina que una persona está en riesgo, se le muestran opciones de apoyo.

Con una táctica diferente, el Hospital Universitario Carl Gustav Carus de Dresde está usando teléfonos inteligentes para medir los cambios de comportamiento, buscando aquellos característicos de la depresión severa. En particular, se trata de determinar cuándo los pacientes con un trastorno afectivo bipolar se encuentran en una fase maníaca o depresiva (ver "Análisis de Smartphone: prevención de colisiones").

Incluso los diseñadores de algoritmos que se crean con buenas intenciones deben equilibrar el potencial para el bien con el riesgo de invasión de la privacidad. Los samaritanos, una organización sin fines de lucro cuyo objetivo es ayudar a las personas en riesgo de suicidio en el Reino Unido e Irlanda, lo descubrieron por las malas hace unos años. En 2014 introdujo una aplicación que escanea los mensajes de Twitter en busca de pruebas de angustia emocional (por ejemplo, "cansado de estar solo" o "odiándome a mí mismo"), lo que permite a los usuarios de Twitter saber si sus amigos o seres queridos están pasando por una emergencia emocional. Pero los samaritanos no obtuvieron el consentimiento de las personas cuyos Tweets estaban siendo recolectados. La crítica de la aplicación fue abrumadora. Nueve días después de iniciado el programa, los samaritanos lo cerraron. El hospital de Dresde no ha cometido el mismo error: obtiene el permiso de los participantes antes de controlar el uso de su smartphone.

Las evaluaciones psicológicas automatizadas se están convirtiendo en parte del panorama digital.

Queda por ver si en última instancia se utilizarán principalmente para el bien o para el mal.

 

Vosotros que opináis?

 

 

Fuentes:

The Internet Knows You Better Than Your Spouse Does de Frank Luerweg

Cambridge Analytica - The Power of Big Data and Psychographics

Modelo de los cinco grandes

 


 

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