Política computacional
La política computacional es la intersección entre la informática y la ciencia política . El área involucra el uso de métodos computacionales, como herramientas de análisis y métodos de predicción, para presentar las soluciones a preguntas de ciencias políticas. Los investigadores de esta área utilizan grandes conjuntos de datos para estudiar el comportamiento de los usuarios. [1] Ejemplos comunes de tales trabajos son la construcción de un clasificador para predecir el sesgo político de los usuarios en las redes sociales o encontrar sesgos políticos en las noticias. Esta disciplina está estrechamente relacionada con la sociología digital . Sin embargo, el enfoque principal de la política computacional está en los problemas y análisis relacionados con la política.
La política computacional se usa a menudo en campañas políticas para dirigirse a individuos con fines publicitarios. [2] [3]
Métodos y aplicaciones
Si bien no existe una fuente de datos claramente definida para la investigación realizada en política computacional, las fuentes más comunes son los sitios web de redes sociales y las transcripciones de debates políticos. [4] Se utilizan varios métodos para modelar computacionalmente el comportamiento de los agentes . [5] [4] El análisis de redes sociales se usa a menudo para modelar y analizar datos de sitios de redes sociales, con nodos en un gráfico que representan usuarios individuales y bordes que representan diferentes formas de interacción entre usuarios. [4] Los métodos de procesamiento del lenguaje natural se utilizan para datos basados en texto, como texto de publicaciones en redes sociales y transcripciones de debates políticos. [4] Por ejemplo, análisis de opiniones, donde se utilizan algoritmos para clasificar un fragmento de texto como positivo, negativo o neutral en sentimiento, se puede utilizar para predecir las opiniones de los usuarios de las redes sociales sobre partidos políticos o candidatos. [4] Se utilizan varios otros algoritmos de aprendizaje automático para predecir el sesgo político en las fuentes de noticias, la afiliación política de los usuarios de las redes sociales y si los artículos de noticias políticas son noticias falsas o no. [4] Los modelos computacionales se utilizan a menudo para examinar el comportamiento cognitivo asociado con contextos políticos, incluida la conexión entre el cerebro y la polarización o el pensamiento ideológico. [6]
Uso en campañas políticas
La disciplina de la política computacional ha surgido con el uso creciente de las redes sociales y los avances recientes en los métodos computacionales. [4] [2] Las redes sociales han proporcionado a los investigadores científicos y estrategas de campañas una escala sin precedentes de datos latentes generados por el usuario, y ha habido desarrollos recientes en la informática para almacenar y administrar grandes colecciones de datos. [2] La política computacional representa un gran cambio en la investigación de las ciencias políticas, ya que se puede recopilar mucha información de manera eficiente sobre individuos en lugar de agregados. [4] [2] Esta información se puede utilizar para apuntar de manera efectiva a los votantes probables. Una de las primeras campañas políticas en utilizar la política computacional fue la campaña de 2012 de Barack Obama.. Un ejemplo de una fuente de datos utilizada en la campaña fueron los datos de usuario de una aplicación de Facebook creada para ella. La campaña desarrolló un índice de "probabilidad de participación" para concentrarse en los votantes que probablemente ya preferirían a Obama. [2] [7] Desde entonces, ha habido un número creciente de empresas de datos políticos , que son empresas privadas que venden registros de votantes vinculados a datos de consumidores. [3] [7] Una de esas empresas de datos es i360, financiada por los hermanos Koch . Numerosos clientes de i360 vieron victorias en las elecciones de mitad de período de los Estados Unidos de 2014 . [7]
Crítica
Las estrategias de campaña relacionadas con la política computacional han sido criticadas. Algunos investigadores plantean preocupaciones sobre la privacidad de los votantes que vienen con los nuevos métodos de dirigirse a votantes individuales, ya que existe una falta de regulación en torno a la protección de los datos de los consumidores en los Estados Unidos. [3] Destacan la asimetría de información que viene con la gran cantidad de datos que tienen las campañas sobre votantes individuales, mientras que los votantes no saben exactamente qué están haciendo las campañas con su información. [2] [7] Según estos investigadores, la naturaleza de caja negra de los algoritmos que manejan los datos de los votantes agrava este problema, ya que es difícil entender cómo los algoritmos procesan los datos.[2] [7] Zeynep Tufeck i, profesor y sociólogo, cree que la asimetría de información causada por desarrollos recientes en la política computacional dañará el discurso político en la esfera pública, particularmente en las interacciones entre campañas políticas y votantes, ya que las ideas pueden tener menos peso por mérito propio y más en función de quién presenta la idea, dada la información que tienen las campañas políticas sobre sus potenciales votantes. [2] Estos investigadores también abordan los problemas de discriminación que están aumentando con la política computacional, ya que los individuos que, según los modelos, tienen menos probabilidades de votar, podrían ser ignorados por completo en el marketing político y la divulgación. [2] [7]Tufecki afirma que las campañas políticas pueden presentar diferentes anuncios basados en qué mensajes es probable que el votante potencial simpatice, lo que permite a los políticos basar su plataforma en pequeños temas que movilizarán de manera eficiente a grupos de votantes de nicho, mientras que se puede dedicar menos atención a los más grandes. , cuestiones más importantes en general. [2] Kwame Akosah , un defensor del derecho al voto, escribe que los algoritmos pueden usarse para discriminar a las clases protegidas. [7] Además, afirma que el conocimiento de los individuos que están siendo rastreados por intermediarios de datos puede crear un efecto paralizador en el discurso político. [7] Investigador interdisciplinario Ashu MG Soloseñala que un aspecto positivo de la política computacional es que conducirá a un uso más eficiente del gasto en campañas políticas. [8]
Referencias
- ^ Winston, Patrick H .; Finlayson, Mark A. "Política computacional". S2CID 7589841 . Cite journal requiere
|journal=( ayuda ) - ↑ a b c d e f g h i j Tufekci, Zeynep (2 de julio de 2014). "Ingeniería del público: Big data, vigilancia y política computacional" . Primer lunes . doi : 10.5210 / fm.v19i7.4901 . ISSN 1396-0466 .
- ^ a b c Chester, Jeff; Montgomery, Kathryn C. (31 de diciembre de 2017). "El papel del marketing digital en las campañas políticas" . Revisión de políticas de Internet . 6 (4). doi : 10.14763 / 2017.4.773 . hdl : 10419/214047 . ISSN 2197-6775 .
- ^ a b c d e f g h E. U. Haq, T. Braud, YD Kwon y P. Hui, "Una encuesta sobre política computacional", en IEEE Access , vol. 8, págs. 197379-197406, 2020, doi: 10.1109 / ACCESS.2020.3034983.
- ↑ Kim, Sung-youn (28 de septiembre de 2020). "Modelos computacionales de toma de decisiones políticas" . Enciclopedia de investigación de Oxford de la política . doi : 10.1093 / acrefore / 9780190228637.013.881 . ISBN 978-0-19-022863-7. Consultado el 4 de junio de 2021 .
- ^ Zmigrod, Leor; Tsakiris, Manos (12 de abril de 2021). "Enfoques computacionales y neurocognitivos del cerebro político: ideas clave y vías futuras para la neurociencia política" . Transacciones filosóficas de la Royal Society B: Ciencias biológicas . 376 (1822): 20200130. doi : 10.1098 / rstb.2020.0130 . PMC 7935136. PMID 33611999 .
- ↑ a b c d e f g h Akosah, Kwame N. (2014-2015). "Rompiendo el espejo unidireccional: cómo la política computacional daña la privacidad de los votantes y las soluciones regulatorias propuestas" . Revista de derecho de propiedad intelectual, medios y entretenimiento de Fordham . 25 : 1007.
- ^ Solo, Ashu MG. "Los nuevos campos de la ingeniería de políticas públicas, la ingeniería política, la política pública computacional y la política computacional". Actas de la Conferencia Internacional sobre e-Learning, e-Business, Sistemas de Información Empresarial y e-Government (EEE). El Comité Directivo del Congreso Mundial de Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática y Computación Aplicada (WorldComp), 2011.
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