En 1955, Isaac Asimov publicó su relato Sufragio universal. En él describe cómo la primera democracia electrónica utiliza el computador más avanzado del mundo (Multivac) para decidir el voto de toda una nación, con la intervención de un único votante humano.

Si bien no hemos llegado a ese inquietante futuro, el papel de la inteligencia artificial y de la ciencia de datos es cada vez más importante en el curso de las elecciones democráticas. Las campañas electorales de Barack Obama y Donald Trump, el Partido Sintético de Dinamarca y el robo masivo de información en la campaña de Macron son buenos ejemplos.

Monitorización de la opinión, el “análisis de sentimiento”

Uno de los primeros casos de éxito en el uso de técnicas de big data y análisis de redes sociales para ajustar una campaña electoral fue el de Barack Obama para las presidenciales de Estados Unidos en 2012. En su campaña (y en muchas otras después), las encuestas tradicionales de intención de voto, basadas en llamadas telefónicas o entrevistas personales, se complementaron con el análisis de redes sociales.

Estos análisis ofrecen un método barato y casi en tiempo real de medir la opinión de los votantes. Para ello se aplican técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), en particular las dedicadas al análisis de sentimiento. Dichas técnicas analizan los mensajes contenidos en tuits, blogs, etc. y tratan de medir si las opiniones vertidas en ellos son positivas o negativas con respecto a un cierto político o a un cierto mensaje electoral.

El principal problema que tienen es el sesgo muestral, pues los usuarios más activos en redes sociales suelen ser jóvenes y tecnófilos, y no representan a toda la población. Por eso estas técnicas tienen limitaciones a la hora de predecir resultados electorales, aunque resultan muy útiles para estudiar las tendencias de voto y el estado de opinión de la gente….

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