BIG DATA : le secret de l'élection de Trump

Le 9 novembre, vers 8h30, Michal Kosinski réveillé à l'hôtel Sunnehus de Zurich. Le chercheur de 34 ans est allé parler à l'EPF des dangers de Big Data et la révolution numérique. Kosinski donne régulièrement des conférences sur ces sujets dans le monde entier. Il est un expert en psychométrie, une branche de la psychologie qui traite des données. Ce matin-là, lorsqu'il a allumé la télévision, il a vu la bombe : contrairement aux prédictions des plus grands statisticiens du pays, Donald J. Trump avait été élu président des États-Unis.

Le même jour, une société britannique encore peu connue basée à Londres a publié un communiqué de presse : « Nous sommes ravis que notre méthode révolutionnaire de communication basée sur les données ait joué un rôle aussi important dans l'extraordinaire victoire du président élu. Trump», a déclaré Alexander James Ashburner Nix, britannique, 41 ans, et PDG de Cambridge Analytica🇧🇷 Il apparaît toujours en public dans des costumes bien coupés et des lunettes de créateurs, avec ses cheveux blonds lissés en arrière. Et votre entreprise n'a pas seulement participé à la campagne en ligne pour Trump, mais aussi le Brexit.

De ces trois personnages - le Kosinski réfléchi, le Nix soigneusement habillé et le souriant Trump – l'un d'eux a permis la révolution numérique, l'un l'a réalisée et un autre en a profité.

Big Data et psychologie axée sur les données

Quiconque n'a pas vécu ces cinq dernières années sur une autre planète a entendu le terme Big Data. Cela signifie essentiellement que tout ce que nous faisons, en ligne et hors ligne, laisse des traces numériques. Chaque achat que nous effectuons avec nos cartes, chaque recherche que nous tapons sur Google, chaque endroit où nous allons avec notre téléphone portable dans notre poche et chaque like, tout est stocké - en particulier les likes. Pendant longtemps, il n'était pas clair comment ces données pourraient être utilisées, sauf peut-être en voyant des publicités pour des médicaments contre l'hypertension juste après avoir recherché "comment faire baisser la tension artérielle" sur Google.

Le 9 novembre, il est devenu clair qu'il est possible d'utiliser le Big Data pour quelque chose de beaucoup plus grand. L'entreprise à l'origine de la campagne en ligne de Trump – la même entreprise qui travaillait pour Leave.EU au début du Brexit – était une entreprise de Big Data : Cambridge Analytica.

Pour comprendre le résultat des élections et comment la communication politique pourrait fonctionner à l'avenir, il faut commencer par un incident étrange à l'Université de Cambridge en 2014 au Kosinski Center for Psychometry.

La psychométrie, parfois aussi appelée psychographie, se concentre sur la mesure de traits psychologiques tels que la personnalité. Dans les années 1980, deux équipes de psychologues ont développé un modèle qui cherchait à évaluer les personnes sur la base de cinq traits de personnalité - le modèle s'appelait le Big Five : ouverture (à de nouvelles expériences), conscience (perfectionnisme), extraversion (sociabilité), condescendance (coopérativité) et névrosisme (tempérament). Sur la base de ces dimensions - connues sous leur acronyme en anglais Océan – il est possible de faire une évaluation relativement précise de n'importe qui. Cela inclut les besoins et les peurs et la manière dont ils doivent se comporter. Le Big Five est devenu la technique psychométrique standard. Mais pendant longtemps, le problème de cette approche a été la collecte de données. C'est parce que vous avez dû remplir un questionnaire compliqué avec des informations très personnelles. Puis vint le Internet. Et le Facebook. E Kosinski.

Michal Kosinski était étudiant à Varsovie lorsque sa vie a pris un nouveau tournant en 2008. Il a été accepté par l'Université de Cambridge pour faire son doctorat au Psychometrics Center, l'une des plus anciennes institutions de ce type au monde. Kosinski s'est associé à son collègue David Stillwell (maintenant professeur à l'Université de Cambridge) environ un an après que Stillwell a lancé une petite application Facebook, bien avant que le réseau social ne devienne le géant qu'il est aujourd'hui. l'application Ma personnalité a persuadé les utilisateurs de remplir divers questionnaires psychométriques, y compris une poignée de questions psychologiques du questionnaire Big Five ("Je panique facilement", "Je contrarie beaucoup les autres"). Sur la base de l'évaluation, les utilisateurs ont reçu un "profil de personnalité" - utilisant les variables Big Five - et la possibilité de partager les données de leur profil Facebook avec les chercheurs.

Les followers de Lady Gaga étaient susceptibles d'être extravertis, tandis que ceux qui aimaient les pages de philosophie avaient tendance à être introvertis.

Kosinski s'attendait à ce que quelques dizaines de collègues universitaires remplissent le questionnaire, mais avant longtemps, des millions de personnes ont révélé leurs secrets les plus intimes. Soudain, les deux doctorants avaient entre les mains un ensemble de données géant combinant des scores psychométriques avec des profils Facebook prêts à être collectés.

Des déductions incroyablement fiables pourraient être extraites en quelques clics en ligne. Par exemple, les hommes qui aimaient les cosmétiques MAC étaient légèrement plus susceptibles d'être homosexuels. D'un autre côté, l'un des meilleurs indicateurs d'hétérosexualité était une page du Wu-Tang Clan. Les followers de Lady Gaga étaient susceptibles d'être extravertis, tandis que ceux qui aimaient les pages de philosophie avaient tendance à être introvertis. Bien que ces informations à elles seules soient impuissantes à produire une prédiction fiable, des dizaines, des centaines ou des milliers de données individuelles combinées aboutissent à des prédictions très précises.

Kosinski et son équipe améliorent sans relâche leurs modèles. En 2012, Kosinski a prouvé que, sur la base d'une moyenne de 68 likes Facebook par utilisateur, il était possible de prédire sa couleur de peau (95 % de précision), son orientation sexuelle (88 %) et son affiliation aux partis démocrate ou républicain (85 %). %). Mais, il ne s'est pas arrêté là. L'intelligence, l'appartenance religieuse, ainsi que la consommation d'alcool, de cigarettes et de drogues ont pu être déterminées. Avec ces données, il était même possible de déduire si les parents de quelqu'un étaient divorcés.

La capacité de prédire la réponse de quelqu'un était la principale force du modèle. Kosinski a continué à travailler sans relâche, et en peu de temps, son moteur était meilleur que les psychologues pour évaluer les gens sur la base de 10 likes Facebook uniquement. 70 likes suffisaient pour en savoir même plus que ses amis, 150 de plus que ses parents. Pour connaître une personne plus que votre partenaire, 300 likes suffisaient. Avec plus de likes que cela, il était possible d'en savoir plus même que la personne elle-même ne savait sur elle-même. Le jour où Kosinski a publié ces découvertes, il a reçu deux appels téléphoniques. Une menace de procès et une offre d'emploi. Tous deux de Facebook.

Un véritable "Google des gens"

Quelques semaines plus tard, les likes sont devenus privés par défaut sur Facebook. Avant cela, la configuration normale permettait à n'importe qui sur Internet de voir vos goûts. Mais cela n'a pas été un obstacle pour les collecteurs de données : alors que Kosinski a toujours demandé le consentement des utilisateurs de Facebook, de nombreuses applications et quiz en ligne exigent désormais l'accès à des données privées comme condition préalable à la réalisation de tests de personnalité. Toute personne souhaitant s'évaluer en fonction des goûts de Facebook peut le faire via Site Internet de Kosinski, puis comparez vos résultats avec ceux d'un questionnaire OCEAN classique, comme celui de Centre de psychométrie de Cambridge.

Le smartphone est un vaste questionnaire psychologique constamment rempli, consciemment et inconsciemment.

Mais il ne s'agissait pas seulement de likes ou même de Facebook : Kosinski et son équipe pouvaient désormais attribuer des valeurs Big Five simplement en fonction du nombre de photos de profil qu'une personne avait sur Facebook, ou du nombre de contacts qu'elle avait (un bon indicateur d'extraversion) . Mais beaucoup de choses sont révélées même hors ligne. Le capteur de mouvement du téléphone portable indique la vitesse et l'endroit où l'utilisateur se rend chaque jour. L'information peut être utilisée pour évaluer l'instabilité émotionnelle. Le smartphone est un vaste questionnaire psychologique rempli en permanence, consciemment et inconsciemment.

Mais surtout, cette méthodologie fonctionne aussi en sens inverse : non seulement des profils psychologiques peuvent être créés à partir de vos données, mais ces informations peuvent être utilisées en sens inverse pour rechercher des profils spécifiques : tous les parents anxieux, tous ceux qui ressentent de la rage et les introvertis, par exemple – ou tous les swing démocrates. Essentiellement, ce que Kosinski avait inventé était une sorte de moteur de recherche de personnes. Il a commencé à reconnaître le potentiel mais aussi le danger inhérent à son travail.

Pour lui, Internet a toujours semblé être un cadeau du ciel. Ce qu'il voulait vraiment, c'était donner quelque chose en retour. Les données peuvent être copiées, alors pourquoi ne pas profiter au bien commun ? C'était l'esprit de toute une génération, le début d'une nouvelle ère qui transcendait les limites du monde physique. Mais que se passerait-il, se demandait Kosinski, si quelqu'un abusait de son moteur de recherche de personnes pour les manipuler ? Il a commencé à ajouter des mises en garde à la plupart de ses travaux scientifiques. "Cela peut constituer une menace pour le bien-être, la liberté ou même la vie d'un individu", lit-on dans l'un des avertissements. Mais, personne ne semblait comprendre ce qu'il voulait dire.

entre de mauvaises mains

À peu près à la même époque, au début de 2014, Kosinski a été approché par un jeune professeur adjoint du département de psychologie nommé Aleksandr Kogan🇧🇷 Il a déclaré qu'il était à la demande d'une entreprise intéressée par la méthode de Kosinski et souhaitait accéder à la base de données MyPersonality. Kogan n'a pas été autorisé à révéler le but car tout était secret.

Au début, Kosinski et son équipe ont envisagé d'accepter l'offre, qui rapporterait beaucoup d'argent à l'institut, mais le chercheur a ensuite hésité. Kosinski se souvient que c'est à ce moment-là que Kogan a révélé le nom de l'entreprise : SCL, ou Laboratoires de Communication Stratégique. Kosinski a fait des recherches sur l'entreprise : « [Nous sommes] une importante agence de gestion des élections », indique le site Web de l'entreprise. SCL vend du marketing basé sur la modélisation psychologique. L'un de ses principaux axes : influencer les élections. Influencer les élections ? Perturbé, Kosinski a parcouru le site. Quel genre d'entreprise était-ce? Et que prévoyaient ces gens ?

Ce que Kosinski ne savait pas à l'époque : SCL est la société mère d'un groupe d'entreprises. Les véritables propriétaires de SCL et d'autres sociétés ne sont pas connus grâce à une structure d'entreprise compliquée, tout comme les UK Company Houses, le registre du commerce du Delaware et les Panama Papers. Certaines sections de la SCL ont participé aux élections en Ukraine et au Nigéria, a aidé le monarque du népal contre les rebelles, et mis au point des méthodes permettant à l'OTAN d'influencer les citoyens Europe de l'Est et Afghanistan🇧🇷 En 2013, SCL a créé une nouvelle société pour participer aux élections américaines : Cambridge Analytica.

Kosinski n'en savait rien, mais il avait un mauvais pressentiment. "Tout cela a commencé à puer", se souvient-il. En poursuivant ses recherches, il a découvert qu'Aleksandr Kogan avait secrètement enregistré une société liée à SCL. Selon un article de décembre 2015 dans The Guardian et avec des documents internes de l'entreprise entre les mains de Das Magazin, SCL était entré en contact avec la méthode de Kosinski par l'intermédiaire de Kogan.

Kosinski a commencé à soupçonner que la société de Kogan aurait pu copier l'outil d'analyse Big Five de Facebook afin de le vendre à Cambridge Analytica. Il a immédiatement rompu le contact avec Kogan et a informé le directeur de l'institut, déclenchant un conflit compliqué au sein de l'université. L'institut était préoccupé par la réputation de l'entité. Aleksandr Kogan a déménagé à Singapour, s'est marié et a changé son nom en Dr. Spectre🇧🇷 Michal Kosinski a terminé son doctorat, a obtenu une offre d'emploi à Stanford et a déménagé aux États-Unis.

M. Brexit

Il n'y a pas eu de turbulences pendant environ un an. Puis, en novembre 2015, Leave.EU, la campagne Brexit la plus radicale soutenue par Nigel Farage, a annoncé l'embauche d'une entreprise de Big Data pour aider à la campagne en ligne : Cambridge Analytica. Le principal produit de l'entreprise : un marketing politique innovant, basé sur la micro-segmentation, pour évaluer la personnalité des personnes à partir d'empreintes numériques, le tout basé sur le modèle OCEAN.

Après le résultat du Brexit, des amis et des connaissances lui ont écrit : regarde ce que tu as fait.

Kosinski a commencé à recevoir des e-mails lui demandant ce qu'il avait à voir avec cela - les mots Cambridge, personnalité et analyse ont immédiatement fait penser à Kosinski. C'était la première fois qu'il entendait parler de l'entreprise, qui aurait mérité son nom car ses premiers employés avaient été des chercheurs de l'Université de Cambridge. Horrifié, il regarda le site. Sa méthodologie a-t-elle effectivement été utilisée à grande échelle à des fins politiques ?

Après le résultat du Brexit, des amis et des connaissances lui ont écrit : « regarde ce que tu as fait ». Partout, Kosinski a été contraint d'expliquer qu'il n'avait rien à voir avec cette société. En effet, à ce jour, on ignore dans quelle mesure Cambridge Analytica a été impliquée dans la campagne du Brexit. L'entreprise n'en a pas parlé publiquement.

Pendant quelques mois, les choses ont été relativement calmes. Puis, le 19 septembre 2016, un peu plus d'un mois avant les élections américaines, les riffs "Bad Moon Rising" de Creedence Clearwater Revival ont rempli le couloir bleu foncé du Grand Hyatt à New York. Le Sommet de Concordia est une sorte de Forum économique mondial en miniature. Des dirigeants du monde entier ont été invités, dont le président suisse Johann Schneider-Ammann. « Veuillez accueillir Alexandre Nix, PDG de Cambridge Analytica », annonce une douce voix féminine. Un homme mince en costume noir marcher jusqu'à la scène🇧🇷 Tout le monde est silencieux. Beaucoup savent déjà que c'est le nouveau en charge de la stratégie digitale de Trump.

Quelques semaines avant, Trump avait tweeté, plutôt cryptiquement, "Bientôt, vous m'appellerez M. Brexit ». Les analystes politiques ont noté des similitudes entre l'agenda de Trump et celui du mouvement de droite Brexit. Mais peu avaient remarqué le lien entre cela et la récente embauche de la société de marketing Cambridge Analytica.

"Presque tous les messages postés par Trump étaient basés sur des données », a déclaré le PDG de Cambridge Analytica, Alexander Nix.

A cette époque, la campagne numérique pour Trump était composé de plus ou moins d'une personne : Brad Parscale, un entrepreneur en marketing et fondateur d'une startup ratée qui a créé un simple site Web pour Trump pour 1.500 70 $. A XNUMX ans, Trump il n'a pas du tout de « culture numérique » – il n'y a même pas d'ordinateur dans son bureau. Son assistant personnel a révélé un jour que Trump Je ne sais même pas comment envoyer des e-mails. Elle l'a même convaincu de se procurer un smartphone, un Galaxy S3 qu'il aime utiliser pour tweeter sans arrêt.

Hillary Clinton, d'autre part, s'est fortement appuyé sur l'héritage du premier "président des médias sociaux", Barack Obama. Elle avait les listes de diffusion du Parti démocrate, elle travaillait avec les meilleurs analystes de données comme ceux du Blue Labs, et a reçu le soutien de Google et DreamWorks. Lorsqu'il a été annoncé en juin 2016 que Trump avait embauché Cambridge Analytica, les pouvoirs de Washington ont tourné le nez. Des étrangers vêtus de costumes sur mesure qui ne comprennent rien à l'Amérique et aux Américains ? Sérieusement?

« J'ai le privilège de vous parler aujourd'hui du pouvoir de Big Data et psychographie dans le processus électoral🇧🇷 Le logo Cambridge Analytica – un cerveau composé de nœuds de réseau, comme une carte, apparaît derrière Alexander Nix. "Il y a tout juste 18 mois, la sénatrice Cruz était l'une des candidates les moins populaires", explique la blonde à l'accent britannique, ce qui dérange les Américains. « Moins de 40 % de la population en avait entendu parler », indique une autre diapositive. Cambridge Analytica s'était impliquée dans la campagne électorale américaine près de deux ans plus tôt, initialement en conseillant les républicains Ben Carson et Ted Cruz. Ce dernier - et plus tard Trump – a été principalement financé par le milliardaire du logiciel Robert Mercier, connu pour sa discrétion. Avec sa fille Rebekah, il est considéré comme le plus grand investisseur de Cambridge Analytica.

"Alors, comment Ted Cruz a-t-il fait?" Jusque-là, explique Nix, les campagnes électorales étaient organisées sur la base de concepts démographiques. "Une idée vraiment ridicule, l'idée que toutes les femmes devraient recevoir le même message en raison de leur sexe - ou tous les Noirs en raison de leur race." Ce que Nix voulait dire, c'est que, alors que d'autres campagnes n'avaient utilisé que démographie, Cambridge Analytica utilisait la psychométrie.

L'ensemble des États-Unis en analyse psychographique

Bien que cela puisse être vrai, le rôle de Cambridge Analytica dans la campagne de Cruz est discutable. En décembre 2015, l'équipe du politicien a en fait attribué son succès croissant à l'utilisation psychologique des données et des analyses. en publication Âge Publicité, un membre de la campagne a déclaré que Cambridge Analytica était "juste une petite aide supplémentaire", mais a néanmoins estimé que sa modélisation des données électorales était "excellente". la campagne serait verser à l'entreprise au moins 5,8 millions de dollars aider identifier les électeurs aux conventions de l'État de l'Iowa, que Cruz a remportées avant de se retirer de la course à la Maison Blanche en mai 2016.

La diapositive suivante de Nix montrait cinq visages, chacun correspondant à un profil de personnalité. C'est le Big Five (ou le modèle OCEAN). "A Cambridge, nous avons créé un modèle qui prédit la personnalité de chaque adulte aux États-Unis." Le salon est immédiatement captivé. Selon Nix, le succès marketing de Cambridge Analytica repose sur une combinaison de trois éléments : la science comportementale utilisant les Modèle OCÉAN🇧🇷 analyse de Big Data, Et segmentation Les publicités. Le ciblage publicitaire est une publicité personnalisée, alignée le plus précisément possible sur la personnalité d'une personne.

Nix explique franchement comment son entreprise procède. Premièrement, Cambridge Analytica acquiert des données personnelles à partir de diverses sources telles que les registres fonciers, les données automobiles, les données d'achat, les cartes de fidélité, les adhésions à des clubs, les magazines lus, les églises fréquentées. Nix affiche les logos de courtiers en données actifs à l'échelle mondiale comme Acxiom et Experian - aux États-Unis, presque toutes les données personnelles ils sont à vendre🇧🇷 Pour savoir où vivent les femmes juives, vous pouvez simplement acheter ces informations, y compris les numéros de téléphone. Cambridge Analytica agrège ensuite cela avec les données en ligne et les registres électoraux du Parti républicain et calcule un profil de personnalité des Big Five. Les traces numériques se transforment soudain en Vrais gens avec des peurs, des besoins, des centres d'intérêt et des adresses personnelles.

La méthodologie ressemble assez à celle développée par Michal Kosinski. Cambridge Analytica utilise également, selon Nixa, «sondages sur les médias sociaux” et les données de Facebook. Et l'entreprise fait exactement ce que Kosinski a mis en garde : "Nous avons des profils de personnalité dessinés pour chaque adulte aux États-Unis d'Amérique - environ 220 millions de personnes», dit Nix.

Il montre une capture d'écran. "C'est un panel de données que nous avons préparé pour la campagne Ted Cruz." Au centre, il y a une commande numérique ; à gauche, schémas ; à droite, une carte de l'Iowa, où Cruz a remporté un grand nombre de votes primaires. Et sur la carte, il y a des centaines de milliers de petits points rouges et bleus. Critères de filtres Nix : "Républicain" - les points bleus disparaissent ; "Toujours pas convaincu" - plus de points disparaissent; "Hommes", etc. Enfin, il ne reste qu'un nom, comprenant l'âge, l'adresse, les centres d'intérêt, la personnalité et les tendances politiques. Il suffit maintenant à Cambridge Analytica de frapper cette personne avec la publicité politique parfaite – et super ciblée.

Nix montre comment des électeurs psychologiquement catégorisés peuvent être abordés différemment, par exemple sur la base du 2e amendement (sur le droit de porter des armes) : « pour un public très névrosé, il suffit d'utiliser la menace de vol et le coffre-fort une arme à feu dans le message ». A l'époque, une image montre la main d'un intrus défonçant une vitre. "D'autre part, pour un public soucieux de la tradition, des habitudes et de la famille": une autre image montre un homme et un enfant debout dans un champ au coucher du soleil, tous deux tenant des fusils, chassant des canards.

Comment éloigner les électeurs d'Hillary des urnes

Les incohérences absurdes de Trump, très critiquées et résultant d'une série de messages contradictoires postés en ligne, sont soudainement devenus son plus grand atout. Aime un message différent pour chaque électeur. l'idée que Trump a agi comme un algorithme parfaitement opportuniste basé sur les réactions du public est quelque chose que la mathématicienne Cathy O'Neil noté en août 2016.

Les messages sponsorisés par Facebook qui ne peuvent être vus que par des utilisateurs ayant des profils spécifiques comprenaient des vidéos destinées aux Afro-Américains dans lesquelles Hillary Clinton qualifie les Noirs de "prédateurs".

"Presque tous les messages postés par Trump étaient basés sur des données », a déclaré le PDG de Cambridge Analytica, Alexander Nix. Le jour du troisième débat présidentiel entre Trump et Clinton, le Trump testé 175 XNUMX variantes d'annonces différentes pour leurs emplacements. Le but était de trouver les bonnes versions, principalement via Facebook. Les messages ne différaient pour la plupart que par des détails microscopiques, afin de toucher psychologiquement infailliblement le public : titres, couleurs et légendes différents, avec photo ou vidéo. Ce niveau de détail vise à atteindre le plus petit public possible, explique Nix. "Nous pouvons cibler les publicités sur de petits villages ou des immeubles d'habitation. OU même à des particuliers.

Dans le quartier Little Haiti de Miami, le Trump a publié des nouvelles sur l'échec de la Fondation Clinton après le tremblement de terre en Haïti. L'objectif était de faire en sorte que les électeurs potentiels de Clinton (une partie de la gauche, des Noirs et des jeunes femmes) soient « supprimés ». Un membre de la campagne a déclaré vers Bloomberg semaines avant les élections. Les messages sponsorisés par Facebook qui ne peuvent être vus que par des utilisateurs avec des profils spécifiques comprenaient, par exemple, des vidéos destinées aux Afro-Américains dans lesquelles Hillary Clinton qualifie les Noirs de "prédateurs".

Nix conclut son allocution au Sommet de Concordia en déclarant que la publicité traditionnelle est morte. "Mes enfants ne comprendront certainement jamais, jamais ce concept de communication de masse." Et, avant de quitter la scène, il a annoncé que puisque Cruz avait quitté la course, l'entreprise travaillait pour l'un des candidats présidentiels restants.

Trump mise gros

Il était impossible de savoir à ce moment-là que même les Américains étaient la cible des troupes numériques de Trump🇧🇷 Ils ont moins attaqué la télévision grand public et davantage avec des messages personnalisés sur les réseaux sociaux. L'équipe de Clinton pensait qu'elle était en tête, sur la base des projections démographiques. Parallèlement, le journaliste Bloomberg Sasha Issenberg a été surprise de remarquer lors d'une visite à San Antonio - où l'équipe de campagne numérique pour Trump - Celui-la "deuxième quartier général» était en cours de création. Les gens de Cambridge Analytica, apparemment une douzaine de personnes seulement, ont reçu 100 250 $ de Trump en juillet, XNUMX XNUMX $ en août et 5 millions de dollars En septembre.

Selon Nix, l'entreprise a gagné plus de 15 millions de dollars au total🇧🇷 Aux États-Unis, l'entreprise bénéficie de des lois très clémentes sur la divulgation des données personnelles. Alors qu'en Europe, les données des utilisateurs ne peuvent être obtenues que si les propriétaires l'autorisent, aux États-Unis, c'est le contraire. À moins qu'un utilisateur ne dise «non», toutes les données peuvent être exploitées par des entreprises de nombreux secteurs.

Les mesures étaient radicales. En juillet 2016, l'équipe de Trump commencé à utiliser une application pour identifier les opinions politiques et les personnalités. Le programme a été créé par la même entreprise engagée par les politiciens du Brexit. Le personnel de Trump n'ont frappé à la porte que ceux que la candidature classait comme réceptifs aux messages du candidat. Les membres de la campagne ont été préparés avec des guides de conversation adaptés au type de personnalité du résident. Après chaque visite, ils alimenteraient les réactions des gens à l'application, et les nouvelles données iraient directement dans les tableaux de bord de la campagne. Trump.

Ce n'est pas nouveau. Les démocrates ont fait quelque chose de similaire, mais rien ne prouve qu'ils aient utilisé le profilage psychométrique. Cambridge Analytica, cependant, a divisé la population américaine en 32 types de personnalité et s'est concentrée sur seulement 17 États. Et tout comme Kosinski a découvert que les hommes qui aiment les cosmétiques MAC sont légèrement plus susceptibles d'être homosexuels, la société a découvert qu'une préférence pour les voitures de fabrication américaine était un indice important d'un électeur potentiel de Trump🇧🇷 Entre autres choses, ces découvertes ont maintenant montré à l'équipe Trump quels messages et où certains messages fonctionnaient le mieux. La décision de se concentrer sur Michigan e Wisconsin dans les dernières semaines de la campagne provenaient de l'analyse des données. Le candidat est devenu l'instrument de mise en œuvre d'un modèle Big Data.

Qu'est-ce qui nous attend?

Mais dans quelle mesure les méthodes psychométriques influencé le résultat des élections🇧🇷 Interrogée, Cambridge Analytica n'a pas voulu fournir la moindre preuve de l'efficacité de sa campagne. Et il est fort possible que la question soit impossible à répondre.

Mais il y a des indices forts. Il y a la surprenante ascension de Ted Cruz lors des primaires. Il y a également eu une forte augmentation du nombre d'électeurs des zones rurales. Il y a eu une baisse de la présence des Noirs dans les premiers jours du scrutin. Les dépenses relativement faibles de Trump peut s'expliquer par l'efficacité de la publicité basée sur des profils psychologiques. Ou tout simplement parce qu'il a beaucoup plus investi dans le numérique que dans la télé par rapport à Hillary. Facebook s'est avéré être l'arme ultime et le meilleur militant, comme l'expliquent Nix et commentaires de divers supporters de Trump.

Beaucoup ont affirmé que les statisticiens avaient raté l'élection parce que leurs prédictions étaient fausses. Mais que se passe-t-il si les statisticiens ont aidé à gagner l'élection, mais seulement qui a utilisé la nouvelle méthode ? C'est une ironie de l'histoire que Trump, qui se plaignaient souvent de la recherche scientifique, ont utilisé une stratégie hautement scientifique dans leur campagne.

Un autre grand gagnant est Cambridge Analytica. Bien que la société ne fasse aucun commentaire, des pourparlers seraient en cours avec le Premier ministre britannique, Theresa May🇧🇷 Alexander Nix déclare en outre qu'il rassemble des clients du monde entier, notamment de Suisse, d'Allemagne et d'Australie. Son entreprise se rend actuellement à des conférences européennes qui utilisent l'entreprise comme exemple de réussite aux États-Unis. En 2017, trois pays phares de l'Union européenne ont des élections avec des partis populistes qui renaissent de leurs cendres : la France, les Pays-Bas et l'Allemagne. Les succès électoraux arrivent à point nommé, alors que l'entreprise s'apprête à entrer dans la publicité commerciale.

Kosinski a observé tout cela dans son bureau de Stanford. Après les élections américaines, l'université est dans la tourmente. Kosinski réagit à tout cela avec la meilleure arme pour un chercheur : un recherche scientifique🇧🇷 Avec sa collègue de recherche Sandra Matz, il a effectué une série de tests, qui seront bientôt publiés. Les premiers résultats sont alarmant🇧🇷 L'étude montre l'efficacité du ciblage de la personnalité. Selon de nouvelles enquêtes, les spécialistes du marketing peuvent attirer jusqu'à 63 % de clics en plus et 1.400 XNUMX conversions en plus dans les campagnes Facebook en faisant correspondre les produits et les messages aux personnalités des consommateurs. Ils démontrent en outre l'évolutivité de la méthode, montrant que la plupart des pages de produits ou de marques sur Facebook sont affectées par la personnalité. Un grand nombre de consommateurs peuvent être ciblés avec précision à partir d'une seule page Facebook.

Suite à la publication originale de cet article dans le magazine allemand Das, Cambridge Analytica a publié un communiqué de presse. "Cambridge Analytica n'utilise pas les données de Facebook, n'a eu aucun contact avec le Dr. Michal Kosinski, ne sous-traite pas la recherche et n'utilise pas la même méthodologie. La psychographie n'était pratiquement pas utilisée. Cambridge Analytica n'a en aucune façon œuvré pour décourager les Américains de voter aux élections présidentielles. Nos efforts visaient uniquement à augmenter le nombre d'électeurs.

Le monde a été bouleversé. La Grande-Bretagne quitte l'Union européenne, Donald Trump est président des États-Unis d'Amérique. Kosinski voulait mettre en garde contre les dangers des préjugés psychologiques en politique, mais il reçoit à nouveau des courriels menaçants. "Non", dit Kosinski en secouant calmement la tête. "Ce n'est pas ma faute, je n'ai pas construit la bombe, j'ai juste montré au monde qu'elle existe."

L'article original sur le Dr. Michal Kosinski est apparu à l'origine sur Le magazine, en décembre. La version anglaise de cet article a déjà été publiée sur Carte mère.