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Trump dice que Google manipuló las elecciones de 2016, ¿es cierto?

El presidente de EU cita el estudio del psicólogo Robert Epstein sobre el sesgo en los resultados de búsquedas.
mar 20 agosto 2019 02:09 PM
Un estudio cuestionado.
Google y académicos han criticado la metodología y las conclusiones de Epstein.

WASHINGTON (CNN)- El lunes, en un tuit, el presidente de Estados Unidos, Donald Trump, hizo una acusación sensacionalista sobre Google.

"¡Vaya, acaba de salir el reporte! ¡Google manipuló entre 2.6 y 16 millones de votos a favor de Hillary Clinton en las elecciones de 2016! ¡Esto lo publicó un simpatizante de Clinton, no un simpatizante de Trump! Habría que demandar a Google. ¡Mi victoria fue aún mayor de lo que pensé! @JudicialWatch", escribió Trump.

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Trump se refería a un estudio del psicólogo Robert Epstein , del que se habló en Fox Business el lunes, 19 de agosto.

Sin embargo, Trump no describió correctamente la investigación. Además, se ha cuestionado la investigación misma.

Primero, los hechos: El mismo Epstein dijo que Trump se equivocó respecto a sus hallazgos. Epstein encontró "sesgo" en los resultados de búsquedas en Google, pero afirma que no hay pruebas de que Google haya "manipulado" los resultados a favor de Clinton. Además, los detractores del estudio señalaron que no hay una relación definitiva entre los resultados de las búsquedas y la conducta de los electores en los comicios presidenciales.

Primero, hablemos de por qué Epstein dice que Trump se equivoca. Luego, analizaremos la investigación de Epstein.

Las palabras y las cifras que Trump adujo son inexactas

Epstein, quien compareció ante la Comisión Judicial del Senado estadounidense en julio, dijo que había descubierto un sesgo pro-Clinton en los resultados de búsquedas de Google.

En entrevista con CNN, el lunes, Epstein dijo que el sesgo pro-Clinton era "suficiente para definir entre 2.6 y 10.4 millones de votos" a favor de Clinton.

En las investigaciones de Epstein no hay bases para que Trump acuse que el presunto sesgo podría haber afectado "16 millones" de votos. Epstein declaró en julio que las grandes tecnológicas en general podrían definir "hasta 15 millones de votos" en las elecciones de 2020, pero no afirmó que esto hubiera pasado en 2016.

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En la entrevista del lunes, Epstein rechazó que Google hubiera "manipulado" votos en 2016, como Trump afirma. Dijo que ni siquiera tiene pruebas sólidas de que Google hubiera manipulado intencionalmente su algoritmo de búsqueda o los resultados, ya no digamos los votos mismos.

"No tengo pruebas de que Google haya manipulado nada. Simplemente tengo pruebas de que había un sesgo, un sesgo sumamente significativo desde el punto de vista estadístico", dijo.

Google señaló que Epstein estaba equivocado al afirmar que había un sesgo.

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"Esta acusación inexacta del investigador se desmintió desde que se hizo en 2016. Como declaramos entonces, nunca hemos reclasificado ni alterado los resultados de búsqueda para manipular el sentir político. Nuestro objetivo es siempre brindarle a la gente acceso a información relevante de alta calidad en sus búsquedas, sin importar el punto de vista político", señaló la empresa en un correo electrónico.

(Por cierto: Judicial Watch, un grupo activista jurídico conservador que trabaja en temas electorales, no estuvo involucrado en las investigaciones de Epstein. El grupo le dijo a CNN que creían que Trump los había etiquetado en el tuit para exhortarlos a investigar las acusaciones).

Cómo fue que Epstein determinó que había sesgo

Epstein es psicólogo investigador sénior del Instituto Estadounidense para la Investigación y la Tecnología Conductual y fue editor en jefe de la revista Psychology Today. Dijo que votó por Clinton y que no respalda a Trump actualmente.

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Para su estudio, les indicó a 95 personas de 24 estados —entre ellas 21 personas que dijeron que todavía no decidían por quien van a votar— que hicieran búsquedas relacionadas con las elecciones con los motores Google, Yahoo y Bing. Luego, le indicó a otro grupo de estadounidenses, contratados a través del sitio web Amazon Mechanical Turk, que usaran una escala de puntos para calificar el supuesto sesgo de los artículos que encontraran en la primera página de los resultados de la búsqueda.

Un artículo extremadamente pro-Trump obtendría menos 5 puntos, mientras que un artículo extremadamente pro-Clinton obtendría más cinco. Con este método, descubrió que se podía confiar en que los resultados de Google serían más pro-Clinton, tanto en estados republicanos como en estados demócratas, que los resultados de Yahoo o Bing. Luego, con base en sus investigaciones anteriores sobre cómo los resultados de las búsquedas pueden afectar las intenciones de los votantes en elecciones en otros países, llegó a un estimado general de entre 2.6 y 10.4 millones de votos potencialmente afectados por el sesgo en las búsquedas en Estados Unidos en 2016.

Epstein dijo que optó por publicar sus hallazgos en el sitio web Hacker Noon y no en una publicación arbitrada.

Epstein dijo que "sospecha" que Google está sesgando deliberadamente sus resultados dado que sus empleados tienen tendencias demócratas y que varios empleados lo han denunciado. Sin embargo, dijo que es posible que el sesgo se deba a que la empresa simplemente no ha reparado un algoritmo involuntariamente defectuoso.

"Ni siquiera me interesa el elemento humano. Allá afuera hay un sistema descontrolado", dijo.

Críticas a los datos

Otros académicos se han unido a Google y han criticado la metodología y las conclusiones de Epstein.

Uno de los problemas es la calidad de las fuentes noticiosas.

Google señaló que uno de sus parámetros para clasificar los resultados de noticias es la autoridad de una fuente determinada. Según la metodología de Epstein, un motor de búsqueda en cuya página principal de resultados no aparezca un artículo de un sitio web pro-Trump de extrema derecha, como Breitbart, se consideraría mucho más sesgado a favor de Clinton que un motor de búsqueda que mostrara a Breitbart aunque el primer motor de búsqueda destacara una investigación sumamente informativa del Washington Post sobre el pasado de Trump y el segundo motor de búsqueda destacara un artículo halagador pro-Trump de Breitbart.

Epstein enfatizó que no es fan de Trump. Sin embargo, argumentó que los resultados de Google no deberían tratar a la prensa pro-Trump como prensa de segunda "por la razón que sea, con la excusa que sea".

"Ciertamente he conocido gente que dice que Breitbart es una fuente de noticias más confiable que el New York Times […] en esta clase de determinaciones hay mucha subjetividad", dijo.

Otro problema, de acuerdo con los académicos, es que el estudio de Epstein no demuestra la relación entre el presunto sesgo en los resultados de las búsquedas y la conducta de los votantes en 2016.

Epstein dijo que había llegado a la conclusión de que el sesgo era suficiente para afectar a entre 2.6 y 10.4 millones de votantes con base en lo que encontró en sus estudios sobre elecciones nacionales fuera de Estados Unidos, en las que incluyó la del primer ministro de Australia en 2010 y la elección legislativa de India en 2014.

En otras palabras: Epstein no estudió a los electores estadounidenses de 2016 para ver si se habían decidido por Clinton o por Trump con base en los resultados de búsqueda que obtuvieron, sino que extrapoló sus estudios anteriores.

En unas elecciones presidenciales en Estados Unidos, la gente tiende a tener cierta cantidad de información sobre los dos candidatos principales y se informan a través de varias fuentes, así que no está del todo claro si los resultados de búsqueda podrían afectar sus preferencias como sucedería en otras circunstancias en las que tienen menos información, de acuerdo con Michael McDonald, profesor de Ciencias Políticas y experto en elecciones de la Universidad de Florida

McDonald dijo que ciertamente es posible que los resultados políticos de Google y otros motores de búsqueda se hayan visto afectados por los sesgos involuntarios de las personas que programan sus algoritmos. Sin embargo, McDonald dijo que Epstein no logró demostrar que esta clase de sesgos hayan tenido una magnitud parecida a la del efecto sobre los votos en las elecciones presidenciales que Epstein propone.

"Simplemente no es factible", dijo McDonald.

Ramesh Srinivasan, profesor de Estudios de la Información de la Universidad de California en Los Ángeles y autor del libro Beyond the Valley, dijo que en su análisis, Epstein no toma en cuenta cuánto le interesa un tema en particular a un elector.

Por ejemplo: es más probable que el voto de un elector que está firmemente en contra del aborto se vea afectado por un resultado de búsqueda relacionado con el aborto que con resultados sobre cualquier otro tema. Sin embargo, en su análisis, Epstein no distingue el nivel de interés de los electores en los diferentes temas.

Además, Srinivasan señaló que en el estudio no se toma en cuenta el efecto de otras plataformas tecnológicas como Facebook —de la que dijo que " claramente estuvo truqueada por terceros " en 2016— en las preferencias electorales de las personas.

"No puedes poner en la mira a Google y que Google sea el único factor de tu análisis que da forma a los resultados electorales", dijo.

Srinivasan también dijo que los sistemas de valores políticos de las personas que programan los algoritmos de búsqueda podrían afectar los resultados.

"Robert y yo estamos de acuerdo en muchas cosas", dijo. Sin embargo, señaló que el análisis de Epstein sobre los resultados de búsqueda y el voto es exageradamente simplista.

Brian Fung, de CNN, contribuyó con este reportaje.

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