En la era digital, el Big Data se ha convertido en una herramienta fundamental para las campañas políticas. El caso de la campaña presidencial del Partido Demócrata en 2008 es un claro ejemplo de cómo el uso inteligente de los datos puede marcar la diferencia en una elección.

En aquella ocasión, Hillary Clinton era considerada la candidata favorita para obtener la nominación presidencial. Sin embargo, Barack Obama, un hombre negro con un nombre poco común, logró ganar la nominación y posteriormente la elección presidencial. ¿Cuál fue el factor determinante? El Big Data.

La campaña de Obama utilizó una base de datos en la que se incluyó información personal de cada votante potencial, como edad, género, estado civil, raza, religión, dirección, ocupación, ingresos, historial de donaciones, suscripciones a revistas, actividades de ocio, amigos en Facebook y cualquier otro dato relevante. A esto se sumaron encuestas telefónicas semanales que evaluaban la probabilidad de que cada persona votara y lo hiciera por Obama. Estas probabilidades se correlacionaron estadísticamente con las características personales y se extrapolaron a otros votantes potenciales, lo que permitió al software de la campaña predecir la probabilidad de voto de cada persona en la base de datos y la probabilidad de que ese voto fuera para Obama.

Gracias a este modelo impulsado por datos, la campaña de Obama pudo dirigirse de manera personalizada a cada individuo a través de correos electrónicos, correo postal, visitas personales y anuncios de televisión, solicitando donaciones y votos. En enero de 2008, Obama recaudó $36 millones, un récord para cualquier político, y casi tres veces la cantidad recaudada por Clinton en ese mismo periodo. Al final de la campaña, Obama había recaudado $780 millones, más del doble de lo recaudado por su oponente republicano, John McCain.

Ocho años después, Hillary Clinton intentó utilizar el Big Data en su propia campaña presidencial. Sin embargo, esta vez no tuvo éxito. A pesar de contratar a 60 matemáticos y estadísticos para crear un programa de software llamado Ada, en honor a una matemática del siglo XIX, la campaña de Clinton no logró los resultados esperados.

El caso de Clinton demuestra que el Big Data no es una fórmula mágica que garantiza el éxito en una campaña política. Aunque Ada tomaba decisiones basadas en un análisis exhaustivo de los datos, no se conocía exactamente cómo funcionaba su algoritmo. A pesar de ello, se confiaba ciegamente en sus decisiones.

En lugar de buscar el asesoramiento de expertos en medios de comunicación, la campaña de Clinton confió en Ada para tomar decisiones sobre la inversión en anuncios de televisión. Se dio por sentado que los votantes de clase trabajadora apoyarían a Clinton, ya que habían votado consistentemente por el Partido Demócrata en el pasado. Con este supuesto como base, la estrategia de Clinton se centró en persuadir a minorías y élites liberales para obtener la victoria.

El resultado fue que Clinton perdió la elección presidencial. Ada no pudo prever el descontento de los votantes de clase trabajadora y subestimó el apoyo que recibiría su oponente, Donald Trump.

Este caso nos enseña que el Big Data puede ser una herramienta poderosa en las campañas políticas, pero su éxito depende de una correcta interpretación de los datos y de una estrategia bien fundamentada. No basta con confiar ciegamente en un algoritmo, sino que es necesario combinar el análisis de datos con el conocimiento y la experiencia de los expertos en la materia.

En resumen, el Big Data ha revolucionado la forma en que se llevan a cabo las campañas políticas. Sin embargo, su uso requiere de un enfoque inteligente y estratégico para obtener resultados exitosos. La historia de las campañas presidenciales de Obama y Clinton nos muestra que el Big Data puede ser una herramienta poderosa, pero no garantiza el éxito por sí solo.