¿Qué mensajes de campaña son persuasivos? Ni los comunicadores tienen respuesta –

Donald Trump y Kamala Harris gastaron millones en comunicadores para inspirar los mensajes de campaña más efectivos. Pero un nuevo estudio estadounidense muestra que los profesionales políticos no son mejores que el ciudadano medio a la hora de predecir qué mensajes persuadirán y ganarán votos.

El estudio, publicado en la revista PNAS, comparó a miembros del público con profesionales de la comunicación, otros profesionales de campaña, encuestadores y cabilderos.

Los profesionales políticos, como todos los demás, obtuvieron resultados poco mejores que si sus predicciones se hubieran dejado al azar, según el análisis.

En el experimento participaron 1.542 profesionales políticos y 21.247 ciudadanos, a quienes se les pidió que predeciran la capacidad de persuasión de 172 mensajes de campaña escritos sobre temas como la legalización del cannabis, la condonación de préstamos estudiantiles y la vigilancia fronteriza.

La persuasión de los mensajes, recopilados de diferentes fuentes, como las cuentas de los políticos en las redes sociales, se evaluó de forma independiente en un segundo experimento, en el que 23.000 voluntarios se dividieron en dos grupos.

Al primer grupo se le pidió que leyera mensajes de campaña sobre tres temas diferentes, mientras que al grupo de control no leyó ninguno. Luego se preguntó a ambos grupos cuál era su posición sobre los temas en cuestión.

Las diferencias entre los dos grupos se utilizaron como una medida independiente y objetiva de la persuasión de cada mensaje.

El análisis mostró que los profesionales políticos no eran mejores en sus predicciones, a pesar de que el 91% de ellos dijeron que participaban activamente en la producción de mensajes de campaña. Además, los comunicadores más experimentados no obtuvieron mejores resultados que los comunicadores sin experiencia.

Los hallazgos, dicen los investigadores, sugieren que en lugar de confiar en su intuición, los formuladores de políticas deberían recurrir a técnicas de ciencia de datos. En otras palabras, hacer sus propios experimentos similares, una tendencia que, según el estudio, ya ha comenzado.

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