Parte de la táctica de Donald Trump para ganar las elecciones de EEUU de 2016 fue reconocer que una gran parte de los votantes jamás le apoyarían. Por ello, la estrategia de su equipo de campaña fue conseguir que esa parte de la población tampoco votara a su contrincante Hillary Clinton. Para ello usó la gran cantidad de datos sobre los usuarios de Facebook que le proporcionó Cambridge Analytica para enviar solo a esa parte de la población contenidos inventados sobre ella, en vez de publicidad sobre él. A los negros les enviaba noticias falsas sobre racismo en el partido demócrata; a los jóvenes, sobre el mal estado de salud de Clinton. Es desconocido, de momento, hasta qué punto segmentó sus mensajes para intoxicar la campaña electoral.
La investigación sobre esta manipulación electoral de Trump fue la primera vez que se abrió la caja de Pandora sobre las herramientas para seleccionar quién ve qué en Facebook. Conforme se profundiza en el alcance que estas pueden llegar a tener, se descubren nuevos datos cuestionables sobre el funcionamiento de la red social. Es el caso de la última investigación de Propública, que demuestra que empresas e instituciones usaron esas herramientas para la discriminación de género en sus ofertas de trabajo.
El medio norteamericano informó este martes de que Uber es una de las empresas que ha usado esta posibilidad con más intensidad. De los 91 anuncios analizados de esta empresa, 87 solo se mostraron a los usuarios que Facebook tiene fichados en la categoría “hombres”. En tres de ellos no se hizo ninguna especificación de género y solo uno se mostró exclusivamente a “mujeres”.
La investigación muestra que es común que los anunciantes se basen en estereotipos de género para segmentar sus ofertas de empleo. Por ejemplo, una escuela de yoga seleccionó “mujeres entre 24 y 37 años” para buscar nuevos profesores; las fuerzas de seguridad de Pennsilvania, “hombres de 20 a 40 años” para encontrar nuevos agentes; una empresa de transporte en camión, “hombres de más de 20 años”.
La discriminación por sexo es solo una de las formas en que Facebook y otras empresas tecnológicas permiten a los anunciantes centrarse en determinados usuarios y excluir a otros. En función de la gran cantidad de datos proporcionados por los usuarios y deducidos de su actividad web, esa poderosa capacidad de orientación es clave para la popularidad masiva de Facebook con los anunciantes y representa gran parte de sus ingresos. Permite a los anunciantes gastar solo en aquellos perfiles a los que de verdad quieren llegar.
Los precios para anunciarse a cada perfil de usuario varían según el momento de poner el anuncio. En Facebook, el sistema para fijar el coste de cada segmento de población varía de forma muy parecida a como lo hace una bolsa de valores. Por ejemplo, el precio por mostrar anuncios a los usuarios marcados como más proclives a hacer compras por Internet se disparan días antes de navidad o del black friday.