Data-driven Populism / Populismo de datos

Frederic Guerrero-Solé @guersole

(a draft)

El populismo es un concepto inusual, que tiene muchos atributos de una ideología, y ninguno de ellos. Así empieza la introducción del libro Populism, de Paul Taggart (2000). En él, Taggart identifica seis aspectos clave que permiten una aproximación a la definición de populismo: una corriente hostil a la polìtica representativa, que se indentifica con una patria idealizada, que carece de valores fundamentales, una reacción a una crisis extrema, una ideología que contiene dilemas fundamentales que la auto-limitan y, finalmente, un camaleón que adopta los colores del entorno (Taggart, 2000: 2). Este artículo introduce un concepto nuevo, el populismo de datos, que está íntimamente relacionado con la última de las características propuestas por Taggart: el populismo como ideología camaleónica o, lo que es lo mismo, como una anti-ideología.

El populismo de datos se define a partir de diversos aspectos relacionados, sobre todo, con los cambios tecnológicos en el campo de los medios de comunicación, y en dos de los conceptos básicos de la interacción en las redes sociales: el colapso de los contextos (context collapse) y las audiencias imaginadas (imagined audiences). En un trabajo que está aún en periodo de elaboración, se propone la definición del populismo de datos com aquel discurso (o ideología) político que toma forma a partir del análisis de los datos obtenidos de las redes sociales  que permite la identificación de las creencias y actitudes generales respecto a determinados temas de las agendas política y pública.

Esta definición se relaciona con la característica de ideología camaleónica. El populismo de datos no parte de ideas previas, preceptos o dogmas, como sí lo hacen otros movimientos políticos, sino de las opiniones y posicionamientos vertidos por una mayoría de los usuarios de las redes sociales, y por los diferentes puntos en común que puden tener diversos posicionamientos. Por ello, el populismo de datos tiene como objetivo buscar las superposiciones o intersecciones (overlaps) entre grupos de individuos diversos para utilizarlos como base en la construcción de su discurso.

Partiendo de la idea de que la desintermediación de la comunicación política ha convertido a los partidos en productores de su propio contenido, en particular de aquel que es difundido a través de las redes sociales, el populismo de datos tiene en cuenta el colapso de los contextos (Marwick & boyd, 2011) y la urgencia de tener una imagen lo más aproximada posible de la audiencia —que permita escapar de la audiencia imaginada (imagined audience) (Litt, 2012). Para ello, su objetivo principal es la monitorización continua de los sentimientos (sentiment analysis) de la audiencia, y la identificación de los atributos de ésta. El populismo de datos encuentra en este análisis el máximo común denominador entre las diferentes opciones, y configura su discurso camaleónico con el objetivo de optimizar el número de receptores que aceptarán positivamente el discurso.

Ante esta lógica, una de las posibles observaciones del comportamiento del populismo de datos es la latencia, el lapso de tiempo que pasa entre que un determinado tema aparece en las agendas política y pública y el momento en el que el populismo de datos muestra su posición respecto a tal tema. Otro, es el cambio de posicionamiento fruto de los resultados que se obtienen con el tiempo de las actitudes mayoritarias respecto al tema en cuestión.

El populismo siempre tiene como objetivo la hegemonía, y busca en los valores compartidos la base de su discurso y de su anti-ideología. Este texto es sólo un primer esbozo de cómo los movimientos populistas encuentran en las redes sociales el entorno ideal para desarrollarse, y de la influencia presente y futura de la ingeniería de datos en la configuración de los discursos políticos.

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