Snapchat es el servicio de mensajería que hace furor entre los adolescentes de Estados Unidos. Los norteamericanos menores de 20 años no usan Facebook para comunicarse sino que prefieren la red del fantasmita, en la cual se pueden mandar fotos que se borran a los pocos segundos. Snapchat se lanzó a cotizar en la bolsa de Wall Street este jueves y tuvo un éxito colosal. Comenzó con un precio de 17,0 dólares por acción y a las pocas horas había aumentado hasta los 24,4 dólares, es decir un 44 por ciento de ganancia. Alcanzó una valoración bursátil de 34 mil millones de dólares. Fue la salida al mercado de capitales más importante desde 2014, cuando se emitieron las acciones de la empresa china de comercio online Alibaba por 170 mil millones.

Snapchat, al igual que ocurre con el resto de las redes de mensajería instantánea como WhatsApp, FacebookMessenger o Twitter, no cobra por los servicios. Tampoco cuenta con publicidad invasiva en la plataforma. ¿Cómo es posible que una firma que no tiene ingresos directos por su producto tenga un valor de 34 mil millones de dólares, una cifra equivalente al 8 por ciento del PIB de la Argentina?

La respuesta puede encontrarse en los millones de personas que utilizan el servicio, la capacidad de la compañía para acumular los datos de los usuarios y la manipulación que puede hacer el mercado de esta información. El alemán Martín Hilbert, que fue funcionario de la Cepal por varios años y ahora trabaja en la Universidad de California como asesor tecnológico de la biblioteca del Congreso de los Estados Unidos, no duda en afirmar que “este tipo de empresas valen los millones que valen por la información que manejan, no por otra cosa”. 

Hilbert dio una entrevista al portal Cubadebate el 17 de febrero en la que se transparenta el rol que en los últimos cinco años adquirió el análisis de grandes cantidades de datos (big data) y la inteligencia artificial. Para tener una dimensión de los datos que recolectan las empresas puso un ejemplo sencillo de verificar. La persona con un celular con conexión a Internet y una cuenta de Google puede consultar en www.google.com/maps/timeline dónde estuvieron físicamente cada día y a cada hora en los últimos 3 años. “Lo interesante es que con estos datos de movilidad se pueden hacer estudios. Y ya sabemos, por ejemplo, que se puede predecir con casi un 90 por ciento de probabilidad dónde vas a estar tú en cada momento el año que viene. Imagínate lo que vale esa información para una empresa que hace marketing”, dijo el investigador alemán.

La capacidad para manipular la información recolectada alcanza niveles que despiertan asombro. “Teniendo entre 100 y 250 likes tuyos en Facebook se puede predecir tu orientación sexual, tu origen étnico, tus opiniones religiosas y políticas, tu nivel de inteligencia y de felicidad, si usas drogas, si tus papás son separados o no”, aseguró Hilbert. Precisó que con 150 likes los algoritmos pueden predecir el resultado de tu test de personalidad mejor que la pareja y con 250 likes, mejor que uno mismo. Estas técnicas no sólo sirven para incrementar las ventas de las empresas sino que ganan cada vez más presencia en los grandes acontecimientos de la política mundial.

El equipo de Donald Trump usó estos modelos predictivos con una base de datos enorme para crear un perfil de la personalidad de cada uno de los 250 millones de ciudadanos con capacidad para votar. “En promedio tienes unos 5000 puntos de datos de cada estadounidense. Una vez que clasificaron a cada individuo según esos datos, lo empezaron a atacar. Por ejemplo, en el tercer debate con Clinton, Trump planteó un argumento y los algoritmos crearon 175 mil versiones del mensaje –con variaciones en el color, en la imagen, en el subtítulo, en la explicación– y lo mandaron de manera personalizada. Si Trump dijo estoy por el derecho a tener armas, algunos recibieron la frase con la imagen de un criminal que entra a una casa, porque es gente más miedosa, y otros más patriotas la recibieron con la imagen de un hombre que va a cazar con su hijo”, cerró Hilbert.

el buen inversor

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