(reportaje)matemáticas para conocer nuestros gustos

¿Es posible predecir la respuesta de un conjunto de consumidores que no se conocen entre sí pero que están relacionados por la frondosa malla de las redes sociales? ¿Se puede detectar la satisfacción o la decepción de cuantos adquieren un producto y realizan un inocente comentario a través del código binario? ¿Es Internet una aterradora cámara de vigilancia a la que nada escapa o un ámbito que proyecta la libertad del individuo?
No son preguntas retóricas. Estas, y otras muchas similares, son más que pertinentes ante las investigaciones que están realizando empresas como Accenture, uno de los colosos en el sector de la consultoría, más propias de la ciencia ficción que de un proyecto de Investigación y Desarrollo. O no.
El pasado año, Accenture, una compañía que agrupa a alrededor de 250.000 trabajadores en todo el mundo, 9.000 de los cuales están en España, y que facturó el pasado ejercicio 27.900 millones de dólares, compró una empresa creada en 2003 por cuatro amigos asturianos, dos matemáticos, un economista y un informático: Neo Metrics.
Neo Metrics no es una empresa al uso. No vende productos, ni los fabrica, ni suministra materias primas. En realidad, el resultado de su trabajo es, a primera vista, intangible. Se dedica a predecir el comportamiento de los consumidores, lo que se conoce como “modelos predictivos y de optimizaciones”.
Podría pensarse tal vez que Neo Metrics, que ahora se ha integrado en la división Accenture Analytics, se ocupa de elaborar macroencuestas para llegar a conclusiones. Tampoco. Es algo mucho más sofisticado. Utilizan algoritmos para extraer información de las redes sociales.
Un algoritmo es un instrumento matemático que describe una secuencia, un patrón de comportamiento que permite obtener un determinado resultado. Por ejemplo, un manual de instrucciones sería un algoritmo representado de manera gráfica.
Así que lo que hace Neo Metrics es perfilar modelos matemáticos capaces de detectar en las redes sociales sentimientos positivos, negativos y hasta algo tan sutil como la ironía, con el propósito de que las empresas conozcan lo que se dice —y cómo se dice— de ellas, para conocer de qué modo son valoradas por sus usuarios.
RASTREO DE OPINIONES
Accenture Analytics acaba de poner a punto su última herramienta de minería de datos destinada a empresas, la AQUA TM, capaz de analizar la información que circula en la redes sociales a varios niveles: si hablan de una empresa, lo que se dice de ella, y el tono utilizado por los diferentes interlocutores del mensaje.
El estudio tiene un plano morfosintáctico, que nos reporta los componentes del texto (si se emplean adjetivos, verbos, adverbios), y otro semántico, que detecta lo positivo o negativo de la mención.
De este modo, se aprovecha el panorama que ofrecen las redes sociales a las empresas a la hora de determinar y abordar las necesidades insatisfechas de los clientes, aunque de manera un tanto más sibilina.
Nokia, en su perfil de Facebook, cuenta con un peculiar laboratorio que ofrece la posibilidad a sus clientes de descargarse las aplicaciones en fase beta, de tal modo que recoge de manera directa la opinión —favorable o no— de sus seguidores on line. Pero lo que consigue esta herramienta, en cierto modo espía, es extraer conclusiones a partir de las opiniones que uno escribe en las distintas redes sociales. No necesita interpelar directamente al posible consumidor: lo ve en la distancia. Mejor, lo conoce cada vez más. Aterrador para el observado, portentoso para el vouyeur.
AQUA TM, además, descifra cómo se relaciona la gente en las redes, y su capacidad de influencia sobre otros. Reconociendo a los líderes de opinión a pequeña escala, se puede contactar con ellos y ofrecerles determinados incentivos, de tal modo que ellos, a su vez, y sin saberlo, se conviertan en vendedores del producto.
En estos momentos, la herramienta trata de entender cómo varios usuarios de Twitter pueden estar relacionados dependiendo de si se reenvían información, que tipo de información y con cuánta frecuencia. También se investiga por qué determinados sucesos se convierten en trending topic.
Tal y como explican desde Accenture, este sofisticado programa “permite a las empresas extraer la información de las redes sociales y clasificarla. Esto da a las personas encargadas de examinar esa información en las empresas la posibilidad de estructurarla por temas, sentimientos u otros parámetros, y así gestionar la información y aprovecharla para mejorar sus procesos y evitar problemas de riesgo de reputación”.
De ahí que sea capaz de revelar el grado de satisfacción de quien menciona determinada marca. La herramienta convierte el texto en información estructurada, y le asigna una representación vectorial. Así, es capaz de reconocer similitudes entre lo que encuentra a su paso por las redes sociales y los patrones que se le han ajustado previamente.
Los clientes prefieren mantener su anonimato. No es bonito saber que husmeas desde la sombra por las redes sociales, por muy públicas y abiertas que estas sean. Está feo. Pero parece que da resultado.
ESPIONAJE POR UN BUEN FIN
Claro que la herramienta tiene otros usos más… amables. Por ejemplo, la posibilidad de aglutinar por temas los correos que reciben las multinacionales, que son cientos cada día, sin necesidad de que unos ojos humanos los clasifiquen. U otra utilidad, la del control paterno sobre la navegación de los hijos por internet, que de momento siempre presenta fisuras. Por ejemplo, ¿podría esta herramienta alertar sobre los posibles acosadores o, lo que es peor, pederastas que transitan la red?
Parece que el uso de algoritmos marcará las relaciones de futuro entre empresas y potenciales consumidores. Tal vez te hayas dado cuenta de que cuando curioseas algún libro, película o disco en un gran portal de ocio a la derecha de la pantalla aparecen sugerencias nada aleatorias, sino con una sintonía asombrosa con nuestros gustos. No es azar, son algoritmos.
Son muchas las empresas que utilizan estas fórmulas matemáticas en su beneficio, con algoritmos de recomendación, evaluaciones de usuarios y contenido exclusivo generado por los clientes para crear confianza y aumentar la propensión a la compra.
Esto arroja una realidad sobre la que se hace necesario ahondar: la de que nuestros gustos, nuestras querencias, casi nuestros caprichos no son irracionales, ni mucho menos improvisados, sino que pueden ser rastreados y, hasta cierto punto, predichos y sutilmente condicionados. Y todo por un inocente algoritmo.