A pesar de lo que la mayoría de las predicciones (y las esperanzas de todos) señalaban, Trump ganó la elección a presidente de EUA, pero no todos se equivocaron, incluyendo un sistema de Inteligencia Artificial desarrollado en India y llamado MogIA.
MogIA predijo hace unos meses que Trump ganaría la elección y que de hecho era más popular que Obama cuando fue candidato a la presidencia. Por supuesto en ese momento, medios como la CNBC, Forbes y hasta el mismo desarrollador de MogIA, Sanjiv Rai, dudaban de la predicción que este sistema había hecho, pese a que había predicho con éxito las 3 elecciones pasadas. Ahora, aunque todos perdimos, este sistema ha mostrado su eficacia por cuarta vez.
Para hacer sus predicciones, MogIA analiza redes sociales como Twitter, Facebook, YouTube, etc y busca el “engagement” de las personas hacia uno u otro candidato, prediciendo su voto. Pero Sanjiv menciona que MogIA no es perfecto ya que el sistema a veces no puede diferenciar entre una interacción positiva o negativa, por ejemplo, en Twitter mucha gente mencionaba tuits de Trump en manera de crítica y no apoyándolo y MogIA aún no puede diferenciar bien esta clase de menciones, pese a este problema MogIA ha demostrado que si se mide correctamente, las redes sociales si pueden ser una buena muestra representativa de lo que una población opina.
Es interesante ver que a pesar de que muchas firmas dedicadas al análisis de datos que utilizan muchos tipos de recursos para hacer encuestas representativas, no pudieron predecir tan bien, el resultado de esta elección como este sistema de inteligencia artificial con datos públicos de la red. Aunque también no podemos dar tanto crédito, pues puede que el éxito de este sistema sea solo coincidencia. Durante esta época de campaña para la presidencia de EUA, las menciones de Trump fueron mayores que las de Hillary pero no siempre como apoyo y es facil pensar que la mayoría eran como crítica al candidato.
MogIA ha resultado ser tan bueno como el pulpo Paul para predecir elecciones, ahora queda ver si su éxito está basado en datos duros.