Doppelgänger: ¿por qué las grandes marcas saben tanto de ti?

Un día recibes un anuncio personalizado y te das cuenta de que han dado en el clavo. Ya sea para anunciarte un producto como para decirte que sigas a alguien, notas cómo han acertado perfectamente contigo. Te tienen “calado”, y la culpa es del doppelgänger, una forma de emparejamiento digital poco conocida.

El doppelgänger es el mecanismo que usa Amazon para venderte productos relacionados, con el que Netflix acierta en tus series y el que usa Twitter para sugerirte contactos. Pero también es una poderosa herramienta para localizar el mejor tratamiento médico para una persona o encontrar temas de interés.

Qué es el ‘doppelgänger’ o emparejamiento por afinidad

Dicen que todos tenemos un gemelo físico en alguna parte. Con casi 8.000 millones en el planeta, lo raro sería que no lo tuviésemos. Pero nadie ha calculado cuántos gemelos digitales tenemos. ¿Cuántos usuarios de Twitter leen el 98% de las noticias que leemos nosotros? Probablemente, muchos.

Ellos son nuestros doppelgänger, y son útiles porque el comportamiento de todos es tan similar que bastaría conocer muy bien a uno de ellos para tener un perfil del resto. Esto, que puede resultar extraño, es el modo en que funcionan plataformas como Netflix, las sugerencias personalizadas de las tiendas de apps o los restaurantes en Google Maps:

grado de afinidad Doppelganger

Veámoslo del siguiente modo: si te han gustado 40 películas y a otro usuario le han gustado 39 de la misma lista, ¿qué probabilidad hay de que le guste la número 40? Seguramente, muy elevada. Con tantos usuarios, es fácil que “pequeños” grupos de varios cientos de personas coincidan.

No tiene por qué ser una coincidencia exacta, probablemente basta coincidir en 10 películas para considerar que los perfiles son similares y ofrecerles una publicidad parecida. Ese es el concepto tras el doppelgänger, y es una herramienta muy poderosa en el mundo de los datos.

La historia del gemelo malvado

La palabra doppelgänger es más antigua de lo que podría parecer. En alemán alude, dentro de la mitología, a un “doble-andante” (doppel-gänger) malvado. En su momento fue incluso asociado al augurio de muerte, siendo el primer uso registrado en su forma moderna el que le dio Jean Paul en 1796.

El término fue dando tumbos un par de siglos en la literatura, preferentemente las novelas de fantasía y ciencia ficción. Siempre aludía al fenómeno de bilocación por el que una persona está en varios sitios o, cuando no, a un gemelo malvado. Hoy en día la acepción no tiene nada que ver con un gemelo malo.

doppelganger gemelo malvado

Si uno busca el término en Google encontrará dobles físicos de actores conocidos. Es entretenido descubrir cómo Greta Thunberg tiene unas facciones muy similares a una joven de 1898 capturada en una fotografía en blanco y negro.

Pero el principal uso es el de agrupar personas con perfiles digitales similares. Si divides el mercado en un número suficiente de doppelgängers, podrás equiparar decenas de miles de personas a unos pocos cientos. Esto facilita mucho las acciones de redes sociales como Instagram, aunque ya no veamos sus likes; pero también mejorará la medicina.

El ‘doppelgänger’ revolucionará la medicina

Una de las aplicaciones más interesantes que podemos encontrar es a nivel médico. Los tratamientos generalistas estaban bien para el siglo XX, pero dentro de poco empezaremos a ver emparejamientos con pacientes similares a nosotros del mismo modo que los algoritmos detectan enfermedades en patrones.

De hecho, tal y como explica Seth Stephens-Davidowitz en su libro ‘Todo el mundo miente’ (2017), “el diagnóstico es, en esencia, una forma primitiva de búsqueda doppelgänger”.

Un médico relaciona ciertos síntomas con una enfermedad y, en base al perfil del paciente (edad, sexo, constitución, etc.) le aplica un tratamiento. Pero, ¿y si el paciente se parece mucho más a un conjunto de personas de cuya existencia no sepa el médico? Evidentemente, el tratamiento no será óptimo.

doppelganger afinidad red de personas

Aquí está la verdadera fuerza del big data y del doppelgänger usado en medicina. Un medicamento que “solo” haya funcionado en el 5% de los pacientes de mi edad podría haber tenido éxito en el 95% los pacientes con mi edad, sexo, índice de masa corporal y perfil cardiovascular, pasando de ser un medicamento aparentemente inadecuado a uno casi perfecto.

Una práctica sumamente rentable

Otro uso muy frecuente es el que dan tiendas como Amazon cuando muestra el cartel “otros usuarios también compraron”. Lo que hay detrás de ese cartel es un emparejamiento entre tu perfil de comprador y el de miles de personas que, como tú, adquirieron dicho producto pero, además, se llevaron un segundo ítem.

La probabilidad de que un cliente compre dos libros al azar es sumamente baja. Sin embargo, la probabilidad de comprar un segundo volumen determinado sube muchísimo si el perfil de cliente se parece al de aquellos que ya realizaron la compra.

Y llegamos a un punto clave en el uso del doppelgänger: a mayor volumen de datos, más probabilidad habrá de sacarle partido. Si cogemos 10 personas al azar, es poco probable que entre ellos haya dos lectores de poesía. Pero si cogemos 100, 1000 o 10.000, seguro que podremos agrupar lectores similares.

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