Cómo opera la extrema derecha digital

Cuando a fines del año 2016 nos constituimos como equipo no teníamos aún definido con precisión qué realmente queríamos investigar. El interés compartido en torno a la política y lo digital desde la pertenencia a diferentes disciplinas -lingüística, informática y comunicación- nos constituyó como equipo de investigación a fines del año 2016, movilizados por la observación de eso que muchos denominan “mundo virtual”. La realización de las elecciones presidenciales de 2017 en Chile, nos impulsó a definir nuestro objeto de estudio: las redes sociales y las campañas electorales. De esta forma, también llegó nuestro nombre: Demoscopia Electrónica del Espacio Público, DEEP.

Desde ese punto de inicio fue que terminaríamos conociendo a la ultraderecha criolla y el discurso de odio en las redes sociales de Chile. No se trata de cualquier país, es uno que se encuentra en transición entre una etapa histórica que se va -esa que conjugó pinochetismo y democracia en una mezcla cuyo resultado fue un neoliberalismo avanzado- y otra que promete superarlo. Para que eso sucediera, todo tuvo que estallar un 18 de octubre de 2019. Entonces se hizo posible plebiscitar la continuidad de la Constitución de Pinochet e iniciar una fase de discusión constituyente histórica, con equidad de género, naciones originarias y diversidad de clase en sus entrañas.

Como muchas veces ocurre en las ciencias, las decisiones se van tomando a medida que ocurren los acontecimientos. Más aún si se trata de ciencia que quiere estar socialmente comprometida con lo que ocurre en su país, que es lo otro que teníamos claro. Así fue como quedó definido nuestro primer objeto de estudio: redes sociales y campañas electorales.

Estábamos medianamente listos para explorar la realidad electoral chilena en el ámbito digital. En las discusiones salía como tema recurrente el hecho de que las encuestas de opinión pública estaban siendo ampliamente criticadas en diversas partes del mundo debido a sus dificultades para leer la realidad social y sus fallas predictivas. Casos como el Brexit o el plebiscito de Colombia dieron que hablar. Lo mismo la elección de Donald Trump que sorprendió a muchos analistas de la plaza, medios y políticos convencidos que, tal como las encuestas señalaban, Hillary Clinton era candidata ganadora. En Chile teníamos el ejemplo reciente de las elecciones municipales donde no se anticipó que la abstención electoral bordearía el 70%.

A la vez que crecían las críticas a los estudios tradicionales de opinión pública, la sofisticación tecnológica de la comunicación política iba en aumento. Ya el 2012 la campaña de Barack Obama trabajó con una base de datos de 16 millones de perfiles de “indecisos” que permitió clasificarlos individualmente, para luego operar comunicacionalmente sobre ellos. En las elecciones de 2016 la inteligencia computacional aumentó a tal punto que, por ejemplo, el equipo electoral de Trump pudo durante el tercer debate televisivo tomar uno de los argumentos planteados en TV y, por medio de algoritmos, crear 175 mil versiones de dicho mensaje, y en una operación de nanosegmentación sorprendente, enviarlos a usuarios con variaciones y matices de acuerdo al perfil de cada uno.

Lo anterior nos hizo pensar en la posibilidad de comenzar a realizar una demoscopía digital en el marco de las elecciones chilenas. Si las encuestas tradicionales fallan, si las campañas políticas se despliegan con fuerza en el contexto digital y si millones de usuarios usan las redes sociales a diario, ¿por qué no auscultar el sentir social desde otro ángulo de entrada?

Asoma la ultraderecha
Dicho a grandes rasgos, existen tres modalidades para analizar el dato digital: a) Análisis volumétrico (AV); b) Análisis de Sentimiento (AS); y, c) Análisis estructural (network analysis).

El año 2017 se realizaron elecciones primarias en julio, y luego las presidenciales en noviembre (1ª vuelta) y diciembre (2ª vuelta). Partimos a explorarlas con el AV. Para ello diseñamos una base de datos con los mensajes y metadatos de todos/as los usuarios/as chilenos/as con cuentas activas que mencionaran al menos una vez a alguno de los cinco candidatos en la red social Twitter, red abierta y preferida para la discusión político-contingente. Gracias a la colaboración con la empresa Analitic S.A., especializada en obtención de datos digitales, esa información fue procesada y analizada por nuestro equipo desde el 14 de mayo al 1 de julio (un día antes de la elección), y con ella se elaboró gran cantidad de gráficos y tablas en un sitio propio. En total, 162 mil usuarios/as comentaron en el rango de fecha señalado acerca de los/as candidatos/as, generándose un total de 1.619.631 mensajes sobre de ellos/as (1)

Aquí ocurrió algo sorprendente que pudimos constatar una vez realizada la elección: el volumen de menciones de candidatos/as en redes sociales coincidió exactamente con el orden de llegada en urna de los mismos. Es decir, tanto en la derecha como en la izquierda, Sebastián Piñera y Beatríz Sánchez concitaban, respectivamente y por lejos, la mayor cantidad de menciones, seguidos en orden exacto por los demás candidatos, de modo tal que, volumétricamente hablando, nuestros datos concordaban con el orden de llegada. Sin embargo, conscientes de lo endeble que, a pesar de la coincidencia, resultaría inferir que el AV bastaba para predecir un resultado electoral real, y considerando que contábamos con una robusta base de datos, decidimos encarar el análisis de las elecciones presidenciales con la modalidad de Análisis de Sentimiento.

Eso ya implicaba un salto hacia el uso de algoritmos y Machine Learning. Aumentamos la base de datos y llegamos a recolectar más de 9 millones de menciones en Twitter acerca de los ocho candidatos en carrera; de estos 640 mil (...)