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En otros términos, una campaña electoral podía difundir, vía Facebook u otras redes sociales, mensajes, informaciones o imágenes finamente focalizadas para manipular a los electores. Según The New York Times, la campaña de Trump utilizó los datos de Cambridge Analytica para segmentar poblaciones en función de la publicidad electoral, realizar simulaciones de participación en la elección, identificar las regiones donde serían más eficaces los desplazamientos del candidato, etcétera. Pero, en realidad, lo que interesaba a los estrategas de Donald Trump era determinar concretamente qué electores podrían votar por él si se les incitaba a hacerlo, en particular, en lo que en Estados Unidos se llama los swing states o “estados bisagra”, o “estados pivote”, donde es posible hacer bascular la victoria de un partido a otro, simplemente desplazando algunas centenas de votos.

5. El uso de las informaciones segmentadas en la elección

Gracias a las informaciones obtenidas por algoritmos, los estrategas del Partido Republicano pudieron concentrarse en los estados más fáciles de arrebatar a los demócratas, esto es: (1) Michigan (16 electores) con el 47,6 % por Trump y el 47,3 % por Clinton; (2) Ohio (18 electores), considerado el barómetro de la elección; (3) Wisconsin (10 electores) con el 48,6 % por Trump y el 46,1 % por Clinton; y (4) Pensilvania (20 electores) con el 48,8 % por Trump y el 47,7 % por Clinton. Dos semanas antes de la elección, el Partido Republicano hizo llegar publicidades focalizadas a un escaso número de electores seleccionados por su simpatía con un partido de derecha, de las cuales varias eran falsedades manifiestas (fake news), tales como “Hillary Clinton es la más corrupta de las candidatas que se presentan a las elecciones” o “H. Clinton quiere quitarle el derecho a portar un arma”, etcétera.