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Por Redacción - 10 Noviembre 2020
Cuando hace unos años estalló el escándalo de Cambridge Analytica, la empresa que había empleado los datos que había cosechado en Facebook para redirigir de forma más eficiente campañas políticas y manipular al electorado, la situación parecía brutalmente nueva, una de las consecuencias inesperadas y negativas de la llegada de las redes sociales y de su nueva posición en el mercado.
Sin embargo, y por muy sorprendente que pudiese ser todo lo que se estaba descubriendo que habían estado haciendo y por mucho temor al futuro que generase, sus acciones no eran exactamente nuevas. No estaban muy lejos en su esencia de lo que en los años 60 había estado haciendo Simulmatics Corporation, una empresa fundada por un "ad man" de Madison Avenue y un experto en ciencia del comportamiento en Estados Unidos.
La historia de la empresa se ha quedado un tanto difuminada y borrada (su tecnología no era tan sofisticada, obviamente, como la que se emplea ahora y la compañía acabaría quebrando a finales de la década), pero Simulmatics Corporation es la predecesora de muchas de las ideas que ahora se han integrado en nuestro día a día en el mundo post-redes sociales, big data y nuevas tecnologías. Ellos usaban esa tecnología primero para vender productos pero sobre todo (fue su esfuerzo más elevado) en el marco de la guerra de Vietnam.
La herramienta acabó entremezclada con las tensiones y movimientos de la Guerra Fría, a diferencia de lo que ocurre ahora en lo que se usan esas técnicas sobre todo en el entorno corporativo. La tecnología de Simulmatics Corporation, conocida en los medios entonces como "la máquina gente" (people machine), es, a pesar de todo, el antepasado remoto de la tecnología que ahora es recurrente. "Construyeron una nueva máquina gente, más grande, más fina, más rápida y aparentemente no posible de parar", escribe la historiadora Jill Lepore, refiriéndose a lo que ahora han hecho las empresas de internet.
Lepore es la autora de If Then. How the Simulmatics Corporation invented the future, un ensayo que acaba de aparecer en Estados Unidos y que recupera la historia de esta compañía (conectándola con el universo post redes sociales y big data en el que vivimos). Lepore descubrió la historia de Simulmatics Corporation cuando estaba analizando los fondos archivísticos de Ithel de Sosa Pool, un científico de ciencia del comportamiento que escribió uno de los libros más influyentes en cómo se ha diseñado y concebido internet.
Pool fue, además, uno de los dos socios clave en la creación de Simulmatics Corporation, el socio técnico, y el que resultó decisivo para que el trabajo de la compañía se integrase con las actividades del ejército estadounidense en Vietnam. Abriendo cajas y tirando del hilo llegó a la historia de una empresa que fue muy popular en su momento (protagonizó romans-à-clef y múltiples reportajes en prensa) pero que había sido olvidada.
El nacimiento de Simulmatics Corporation está vinculado, como lo estuvieron décadas después tantas herramientas de internet y de las redes sociales que luego se usaron para otras cosas, a la publicidad. Ed Greenfield, que llegaba de la industria de la publicidad y tenía muchos contactos (el retrato que Lepore hace de él es un poco a medio camino entre el vendehumos y el entrepreneur fastuoso de estas últimas décadas), tuvo una idea para perfilar mucho mejor cómo vender y a quién.
¿Qué ocurriría si se pudiese usar la tecnología existente, los ordenadores de IBM y sus tarjetas perforadas, para adelantarse al mercado y darles los mensajes que querían escuchar? Estaba en los años 50, un momento, como explica Lepore, en el que la publicidad estaba creciendo y en el que las marcas querían vender más y convencer más si cabe a los consumidores.
Era un momento de boom. Había muchísimas agencias de publicidad, mucho interés en vender y vender (necesitaban dar salida en el mercado interno a lo que habían estado destinando a vender a Europa previamente, mientras producían los bienes de guerra que la Europa en guerra no podía producir) y una gran necesidad de convertir a los ciudadanos en compradores de todos esos productos.
A eso se sumaba que no solo estaba creciendo la publicidad en productos y marcas, sino también en política. La campaña de Dwight D. Eisenhower, el candidato republicado a la presidencia en los 50 (y que ganó), usaba los mismos reclamos que la publicidad de masas. En lugar de hacer discursos y emplear las tácticas clásicas de mensajería política, usaba las técnicas de los spots publicitarios. Contrató a publicistas y lanzó un anuncio en televisión, marcando un momento que para el marketing político no tendría vuelta atrás.
Ese era el contexto en el que la Simulmatics Corporation comenzó a operar, como demuestra en su libro Lepore. Greenfield era el hombre del mundo de la publicidad. Pool era el científico de datos. La compañía fichó a varios expertos en este último terreno que crearon modelos y empezó a recopilar datos y más datos para alimentar las máquinas IBM que hacían las proyecciones.
Lo que buscaban era que los ordenadores dijesen qué iba a pasar si se hacían ciertas cosas y movimientos, para con esos datos poder tomar decisiones. Eran, de hecho, los hombres If/Then. Si hacemos esto, entonces pasará esto (no poco sorprendente - sigue pasando ahora con los algoritmos y la IA - la información que recopilaban para hacer esas proyecciones y los expertos en los que confiaban para hacer todo ese trabajo eran hombres, aunque con ello solo lograsen una visión limitada de la realidad).
En cierto modo, se podría decir que estaban intentando hacer big data pero con tarjetas perforadas de IBM.
El primer gran trabajo que hicieron en la compañía fue para la campaña presidencial de John F. Kennedy. Aunque ahora se recuerde casi a Kennedy como un presidente llamado a ser, explica Lepore, en realidad ganó con una victoria ajustada. Simulmatics hizo varias proyecciones en tres estudios, sobre cómo afrontar públicamente la religión del candidato (era católico en un país en el que seguían existiendo prejuicios religiosos contra los católicos) y cómo llegar al voto afroamericano.
La influencia que tuvieron los informes de Simulmatics es cuestionable, pero sí se convirtió en un elemento noticioso que ayudó a dar a conocer a la empresa antes de salir a bolsa (y creó un problema de PR para el elegido presidente: los responsables de campaña negaron por completo que el trabajo de Simulmatics hubiese sido importante).
Simulmatics también trabajó para The New York Times, ofreciendo un servicio de análisis de datos para seguir procesos electorales (fue un desastre porque no estaban bien preparados tecnológicamente), y, sobre todo, para el ejército estadounidense en la guerra de Vietnam. La idea era la de emplear la ciencia del conocimiento (big data, al final) para comprender que movía "los corazones" de los vietnamitas y lanzar mensajes que aumentasen el apoyo a Vietnam del Sur frente al norte comunista. Los resultados en Vietnam no fueron gran cosa porque, como explica Lepore, no se llevaron a los mejores científicos y, sobre todo, estaban recopilando mal los datos.
Para generar bases de datos sobre los que poder hacer las simulaciones, Simulmatics enviaba equipos de investigadores a hacer encuestas sobre el terreno a los habitantes del rural vietnamita. Esos investigadores eran blancos y estadounidenses, lo que suponía un choque cultural. A eso se sumaba que no hablaban el idioma. Los traductores no siempre hacían bien su trabajo, bien porque no traducían bien las preguntas y respuestas bien porque no les habían explicado qué estaban haciendo.
No eran los únicos problemas: también estaba el que los encuestados no respondían de verdad. Decían lo que pensaban que los otros querían escuchar. Llenaban la muestra de fake data. Aunque intentaban hacer lo mismo que luego hizo Cambridge Analytica, partían de un punto mucho menos eficiente.
En cierto modo, además, no era un problema nuevo para Simulmatics. A principios de los 60, habían intentado venderle a la industria del cine su trabajo, para hacer que la industria de los medios usase datos para tomar decisiones que impulsasen las ventas (si los datos dicen que vayas en esa dirección, lanza una película o una novela sobre ese tema o con estas características, justo lo que ha empezado a ocurrir ahora).
Sin embargo, era imposible desarrollar el modelo porque la industria carecía de datos de base. Sabían poco o nada sobre quién realmente veía sus películas o leía las novelas que publicaban.
Las deudas y la falta de nuevos clientes hizo que Simulmatics colapsase a finales de la década. La empresa, que cotizaba en bolsa, entró en bancarrota.
Aun así, es importante tener en cuenta que Simulmatics no era la única que estaba creando "máquinas persona". Aunque Lepore no lo desarrolla en su libro, sí menciona que las grandes agencias de publicidad de Nueva York trabajaban en paralelo en sus propias máquinas, partiendo además de bases de datos mucho más ricas y eficientes tras años de trabajo en el mercado del marketing y de la publicidad.
En los 70, y volviendo a la suerte de Simulmatics, sus simulaciones basadas en datos parecían cosas de otra época. La compañía se desvaneció en la historia. Poco se imaginaban entonces lo que traería el futuro.
