Del sueño a la pesadilla
El 8 de noviembre de 2016 se me quedará grabado en la mente para siempre, o hasta que el Alzheimer nos separe a mi memoria y lo que quede de mí. Recuerdo que esa noche me acosté confiado en que Hilary Clinton ganaría tranquilamente las elecciones y que me despertaría en el mismo mundo en el que me fui a dormir. Pero tuve la mala idea de consultar las noticias en el teléfono antes de acostarme, y los primeros síntomas de la catástrofe a venir me quitaron el sueño.
Incrédulo todavía, pero con un mal presentimiento, me escurrí de la habitación a la sala y me puse frente a la tele, para no perderme un detalle de la tormenta que veía avecinarse. A medida que pasaba la noche fui viendo cambiar las actitudes de los comentaristas que apoyaban a Trump, que pasaron del rol de fieras acosadas y a la defensiva, al de los ya poderosos que miraban con desdén a tantos equivocados que predijeron durante meses la victoria cómoda, en chancletas y todo, de la ex primera dama. Esa noche caí con dificultad en el sueño, para despertarme al día siguiente en un mundo de pesadilla.
De investigadores de opinión a opinantes de la investigación
¿Cómo pudieron equivocarse tanto los consultores, especialistas en Big Data, “guruses” de la política, periodistas, chamanes, y cuanto experto, herramienta científica o charlatanería que se usó para predecir el resultado de las elecciones norteamericanas? En ese momento pasamos en un día de investigadores de opinión a opinantes de la investigación para tratar de explicar lo que salió mal.
De todo el proceso de análisis y auto crítica han salido más hipótesis que explicaciones. También se ha generado mucha desconfianza en la labor de los investigadores de mercados, que ya se habían equivocado en el Reino Unido cuando no fueron capaces de predecir el Brexit, y en Colombia cuando nadie esperaba que ganara el “no” al proceso de paz. Luego de estos fracasos, los investigadores nos hemos visto en aprietos frente a clientes y público en general que confía menos en lo que les decimos.
No es el fin, pero sí una buena crisis
Sin embargo, la investigación de mercados, aunque está pasando por una crisis, todavía no está muerta (afortunadamente para los que vivimos de ella). Prueba de ello es un estudio* publicado en la prestigiosa revista Science en febrero de 2017, donde se analizan resultados de más de 500 elecciones en 86 países, y se comparan los resultados con los datos de 4,331 encuestas realizadas para esos comicios. Una de las principales conclusiones del estudio es que, de todas las variables que se incluyeron en los modelos predictivos, como resultados económicos, índices de democracia, entre otros, los resultados de las encuestas fueron el mejor predictor de la victoria de un partido en unas elecciones.
En promedio, los estudios de mercado predijeron correctamente a un 86.3% de los ganadores en las elecciones. Dado esto, si uno se guía por las encuestas, al menos puede decir que estará en lo cierto en casi 9 de cada 10 resultados electorales. Esto deja 1 elección de cada 10 mal predicha. El problema es que en los últimos meses los errores se han acumulado, y con referéndums y elecciones que tenían muy fuerte impacto a nivel global, como el Brexit y las elecciones norteamericanas.
No somos máquinas pensadoras con emociones, somos máquinas emocionales con pensamiento
¿Pero por qué una encuesta no es una herramienta más fiable, si se le está preguntando a la gente su opinión? ¿Significa esto que la gente miente en los estudios de mercado, o que no dice lo que piensa? Va a ser siempre muy difícil de determinar con certeza si la gente miente o no. Pero lo que sí se sabe es que las personas toman parte importante de sus decisiones basadas en las emociones, no en lo que piensan.
Antonio Damasio, un Neurocientífico de origen portugués pero que ejerce en EEUU, ha estudiado a muchos pacientes con daños en las zonas del cerebro donde se procesan las emociones. Lo que encontró fue que estas personas eran incapaces de tomar las decisiones más sencillas, como en qué restaurant almorzar, o cuál marca de corn flakes comprar. Sin embargo, esos mismos pacientes obtenían resultados superiores al promedio de la población en pruebas de coeficiente intelectual: o sea, que eran inteligentes, pero que no era capaces de tomar decisiones.
Damasio concluyó de sus estudios que la emoción era más importante en la toma de decisiones que la razón, y de paso acuñó la frase de que “no somos máquinas pensadoras con emociones, sino máquinas emocionales con pensamiento”. Y es en este punto precisamente donde reside el mayor problema de los estudios de mercados: le estamos preguntando al ser pensante lo que va a decidir el ser emocional. La otra dificultad está en que los sistemas que procesan las emociones en el cerebro actúan de forma independiente de los sistemas del racionamiento consciente. Frente a una decisión real vamos a confiar, sin saberlo, en las emociones, mientras que en una encuesta vamos a responder con la razón.
En lo que sí es muy buena la investigación de mercados
¿Por cuál partido hemos votado tradicionalmente?, ¿cuál es mi marca de cerveza preferida?, ¿a cuáles supermercados he ido en los últimos 30 días? Este tipo de preguntas tienden a ser mucho más útiles para predecir el comportamiento futuro de las personas que tratar de saber por quién votarán en el futuro, o si irían a un supermercado que todavía no se ha construido, o si se tomarían una nueva cerveza que no existe aún en el mercado. La máquina emocional no es capaz de ponerse en marcha frente a un ejercicio que requiere predecir el futuro, que es una de las funciones fundamentales de la máquina racional.
Una forma en que la investigación de mercados puede lograr que las emociones se pongan en marcha es colocar a los encuestados en una situación de elección lo más parecida a la realidad posible. Si al consumidor, o votante, le muestran una simulación de supermercado, o de buró electoral, y se hace decidir en ese contexto, las respuestas serán más cercanas a lo que hará, porque no solo va a pensar en que decide: va a sentir que está decidiendo.
Las neurociencias aplicadas a los estudios de mercados es otra de las herramientas que empiezan a usarse para estudiar las decisiones. Estas técnicas permiten identificar, frente a los estímulos de marketing, o discursos de candidatos presidenciales, si se producen emociones, si estas son positivas o negativas, si despiertan la atención, si provocan agrado o rechazo, si se registran en la memoria, los elementos en particular que atraen la vista, y otras muchas medidas que permiten mejorar la predicción de lo que hará el consumidor ante una situación futura.
El futuro de los modelos predictivos y la investigación de mercados
Luego, la investigación de mercados, si bien no es una herramienta perfecta, es la mejor que tenemos a mano actualmente para predecir resultados electorales, éxito de nuevos productos, salud de marcas, satisfacción de clientes y muchas aplicaciones más. Utilizando ejercicios de decisión en contextos simulados, herramientas de neurociencias, y las clásicas preguntas al encuestado, pero no de lo que haría, sino de lo que ha hecho en el pasado, las proyecciones del comportamiento pueden mejorar significativamente. Sin embargo, predecir el futuro siempre será una tarea que estará sujeta a niveles de error, que se podrán minimizar mucho, pero no hacer desaparecer.
Además, un mundo totalmente predecible debe ser bastante aburrido. De eso a las sociedades de robots de las películas de ciencia ficción no va mucho. Así que mientras sigamos siendo humanos, seguiremos siendo máquinas emocionales con pensamiento, y seguiremos tomando muchas de nuestras decisiones guiados por la emoción. Mientras tanto, lo mejor que podemos hacer es seguir preguntándole a la gente, hacer las preguntas de la forma más inteligente posible, y tener conciencia de que los resultados nunca van a ser exactos, pero son lo mejor que podemos tener dados nuestros conocimientos y tecnologías actuales.
*Kennedy et al. Improving election prediction internationally. Science 355, 515–520 (2017) 3 February 2017.
