Para dar con el ganador, la máquina tomó en consideración millones de datos extraídos de las redes sociales y Google (AP)
Para dar con el ganador, la máquina tomó en consideración millones de datos extraídos de las redes sociales y Google (AP)

Un sistema de inteligencia artificial de la India, que predijo correctamente el resultado de las primarias, así como las últimas tres elecciones presidenciales de Estados Unidos, había pronosticado una victoria de Donald Trump contra toda encuesta y sondeo que daba a Hillary Clinton como la máxima favorita. Y nuevamente, como desde su creación, acertó.

MoglA es un sistema de inteligencia artificial desarrollado por Sanjiv Rai, fundador de la compañía de tecnología Genic.ai. La máquina explora y analiza la información en sitios como Google, Facebook, Twitter y YouTube para hacer sus predicciones. La tecnología lleva el nombre de Mowgli, el personaje de Rudyard Kipling en el "Libro de la Selva", ya que aprende de su entorno.

El sistema se puso en marcha en 2004, por lo que actuó en varios ciclos electorales. Los cálculos los realiza en base al volumen de citas del nombre de un candidato que hace la población general. Rai comentó que de acuerdo con el algoritmo, el candidato con el mayor engagement es el que finalmente se termina quedando con la elección. A partir de estos datos, se revela quién está mejor posicionado.

MogIA no falló desde su creación en 2004 y acertó como en las tres ocasiones anteriores (AFP)
MogIA no falló desde su creación en 2004 y acertó como en las tres ocasiones anteriores (AFP)

Así, el elegido fue Donald Trump. El dato más relevante fue que el republicano superó en un 25% las cifras de popularidad máxima de Barack Obama en 2008, cuando fue electo para su primer mandato. "Si Trump pierde, esto desafiará la tendencia de los datos por primera vez en los últimos 12 años desde que se inició la participación de Internet a pleno", dijo Rai.

El sistema de Rai ya había predicho con exactitud los resultados de las primarias de ambos partidos, el republicano y el demócrata. Esto se hizo mediante la ingestión de unos 20 millones de puntos de datos de varios sitios web públicos y su posterior análisis de la información.

Las limitaciones del software

A pesar de su infalible eficacia también existen restricciones en el sistema. Le resulta difícil determinar si una mención o interacción es algo positivo o negativo. Y cada mención no comuna con un votante a favor. El creciente número de personas en las redes sociales también significa que las cifras de participación, naturalmente, aumentarán con el tiempo, por lo que se requieren actualizaciones.

Rai expresó su necesidad de contar con datos más detallados para ser capaz de predecir mejor los resultados electorales. Por ejemplo, la precisión aumentaría si Google le diera acceso a la dirección de Internet única que cada dispositivo digital tiene al conectarse a la red. De esa manera podría realizar un seguimiento de los patrones de navegación de los usuarios con el fin de averiguar la manera en que son propensos a votar.

Trump fue el más mencionado en las diferentes redes sociales. REUTERS/Carlo Allegri
Trump fue el más mencionado en las diferentes redes sociales. REUTERS/Carlo Allegri

"MoglA tiene como objetivo el aprendizaje de su medio ambiente, el desarrollo de sus propias reglas en el nivel de la política y el desarrollo de sistemas expertos sin descartar cualquier dato", dijo Rai, acotando que en lugar de ser influenciado por sus creadores MogIA crea sus propias reglas para desenvolverse en política: no está vinculado emocionalmente a un punto de vista y no ignora ni una señal.

Pensando a futuro Rai sostiene que las conclusiones del MogIA sólo arañan la superficie. A las conclusiones se arribó analizando datos disponibles públicamente. Con más información la Inteligencia Artificial puede proporcionar una imagen mucho más detallada de los sentimientos de las personas, para que las predicciones sean más precisas.