En todo el país, muchas personas han abandonado en gran medida las urnas. Dado que las encuestas a menudo no logran predecir los resultados de nuestras elecciones, es comprensible que los estadounidenses se muestren cautelosos.
No son sólo las encuestas electorales las que decepcionan a la gente. Hoy en día existe una gran confusión sobre nuestra posición respecto de tantas cosas. Recientemente, muchos informes han discutido el peligroso y creciente apoyo a la violencia política en todo el espectro político. Pero algunos investigadores dicen que estas afirmaciones son erróneas. ¿Cuál es correcto?
Hay una solución para esto. Las nuevas tecnologías nos permiten transformar fundamentalmente el proceso topográfico. Pueden desbloquear una comprensión más profunda, rica y precisa de quiénes somos como nación.
Las encuestas generalmente constan de dos tipos de datos. Hay datos cuantitativos, que provienen de cosas como preguntas de opción múltiple, respuestas de sí o no, “califica cómo te sientes en una escala del 1 al 5”, etc.
Luego están los datos cualitativos. Esto proviene de preguntas abiertas, en las que se pide a las personas que compartan sus pensamientos y sentimientos. En estas respuestas, las personas nos dicen por qué respondieron las preguntas cuantitativas de la manera en que lo hicieron. Dejan claro lo que quieren decir.
Durante generaciones, muchos datos de calidad no se utilizaron. A los hallazgos numéricos se les ha dado mucho más peso. Los ejecutivos de empresas nos dijeron que saben que tienen información de calidad, pero que nunca han encontrado una buena manera de utilizarla.
Hacer que equipos de personas contribuyeran con respuestas escritas y transcripciones de respuestas habladas requería mucho tiempo, era engorroso y costoso. E incluso si los investigadores reconstruyeron todas estas respuestas, a menudo no estaba claro qué hacer con ellas.
Esos días ya pasaron. Las herramientas impulsadas por IA ahora pueden procesar todas estas respuestas al instante. Equipados con nuevas formas potentes y precisas de procesamiento del lenguaje natural (PNL), pueden descubrir ideas, quejas e ideas comunes. Ajustan los números.
Por ejemplo, una pregunta cuantitativa podría pedir a las personas que sopesen una afirmación como: “Creo que el uso de la violencia con fines políticos a veces está justificado”. Los encuestados pueden elegir respuestas en una escala que va desde “muy en desacuerdo” hasta “muy de acuerdo”.
Pero los hallazgos cualitativos podrían decirnos cuántos “muy de acuerdo” llegaron a decir que sólo se refieren a “fuerza” de los tribunales, no físicamente. O que la violencia física sólo debería usarse en defensa propia, como derribar a un pistolero en un evento político.
Hemos visto la diferencia que están marcando estos nuevos tipos de investigación. En un proyecto, éramos parte de un equipo que utilizó estas nuevas tecnologías para comprender la inseguridad habitacional en los Estados Unidos. Fuimos más allá de las cifras y exploramos la esperanza y la desesperación de la gente. Invitamos a conocer sus historias de intolerancia en el proceso de vivienda. Estas historias nos dieron una imagen mucho más clara.
Los nuevos gemelos digitales
Las tecnologías actuales pueden responder preguntas que los encuestadores ni siquiera formularon. Debido a que las personas comparten tanta información en sus respuestas abiertas, estas herramientas pueden buscar en todas esas respuestas para comprender cómo se sienten acerca de muchos temas. La tecnología también puede superponerse a datos propietarios o disponibles públicamente de otras fuentes legítimas, como datos de redes sociales, datos de opiniones históricas, transcripciones de grupos focales y más.
Estas herramientas pueden crear ‘gemelos digitales’. Este término se ha utilizado de diversas maneras. En este contexto, se refiere a rostros de inteligencia artificial que son realistas, tridimensionales y se basan en conjuntos de datos seleccionados, representativos y diversos. Podemos crear segmentos o gemelos del electorado de audiencias digitales hiperespecíficas y específicas que representen cómo se sienten las personas reales. Luego podremos hacerles nuevas preguntas a estos rostros.
¿Cómo podemos saber que sus respuestas son representativas? Una forma es hacer preguntas a personas reales y a esas personalidades y comparar las respuestas. Otra es comparar sus resultados con comportamientos futuros, como decisiones de votación o de compra.
Hay una infinidad de usos posibles. Los científicos sociales pueden desarrollar percepciones precisas de cómo se sienten realmente los estadounidenses ante todo tipo de cuestiones. Las empresas pueden medir mensajes, estrategia social, respuesta a crisis y más. Una marca global trabaja con nosotros para ayudar a predecir el impacto de los aranceles, la inflación y la volatilidad económica en el comportamiento del consumidor. Y como la IA continúa evolucionando, seguramente habrá usos nuevos e innovadores en el futuro.
Estas herramientas deben aplicarse de manera responsable. El objetivo es ayudar a todos los que están comprometidos a hacer el bien en el mundo a utilizarlos con éxito. (Por ejemplo, mi equipo trabajó con Alphabet para ayudar a transformar la agricultura global y está lanzando una importante iniciativa de salud pública global).
Para comprender mejor a Estados Unidos (y a la gente de todo el mundo) no tenemos que abandonar la investigación por completo. Sólo necesitamos entrar en una nueva era en la que las personas ya no estén limitadas a los números.
Adán adiós es Director de Estrategia y Director de Clientes en Juntos.
Neil dijo es el fundador y director ejecutivo de Juntos.
Las opiniones expresadas en este artículo son las de los autores.
