Psykografia: käyttäytymisanalyysi, joka auttoi Cambridge Analyticaa tuntemaan äänestäjien mieletYhteyksien tekeminen seurantakäyttäytymisen avulla. GarryKillian / Shutterstock

Cambridge Analytican ja Facebookin välityksellä ilmenneillä asioilla on kaikki Hollywood-trillerin ansat: Bond-konna-tyylinen toimitusjohtaja, reclusive miljardööri, naiivi ja ristiriitainen ilmiantaja, hipsteritieteen tutkija kääntyi poliitikkoon, akateeminen ja näennäisesti kyseenalainen etiikka ja tietysti voittoisa presidentti ja hänen vaikutusvaltainen perheensä.

Suuri osa keskustelusta on ollut siitä, miten Cambridge Analytica pystyi hankkimaan tietoja enemmän kuin 50m Facebook -käyttäjistä - ja miten se epäonnistui poistamaan näitä tietoja, kun niitä pyydettiin tekemään. Mutta on myös kysymys siitä, mitä Cambridge Analytica todella teki tietojen kanssa. Itse asiassa tietojen krakkausyrityksen lähestymistapa on askel muutos siihen, miten analytiikkaa voidaan nykyään käyttää välineenä oivallusten luomiseksi - ja vaikuttaa.

Esimerkiksi pollsters on jo pitkään käyttänyt segmentointia kohdentamaan tiettyjä äänestäjien ryhmiä, kuten luokittelemalla yleisöt sukupuolen, iän, tulon, koulutuksen ja perheen koon mukaan. Segmentit voidaan luoda myös poliittisten sidosten tai ostotavoitteiden ympärille. Presidenttiehdokkaan Hillary Clintonin käyttämä data-analyysilaite, jota hän käytti 2016-kampanjassaan, nimeltään Ada 19th-luvun vuosisadan matemaatikon ja varhaisen tietojenkäsittelyn edelläkävijän jälkeen, käytti uusinta segmentointitekniikkaa kohdennettujen äänestäjien ryhmiin samalla tavalla kuin Barack Obama oli tehnyt neljä vuotta aiemmin.

Cambridge Analytica solmittiin Trump-kampanjaan ja tarjosi täysin uuden aseen vaalikoneelle. Samalla kun se käytti myös väestöryhmiä tunnistamaan äänestäjien ryhmät, kuten Clintonin kampanjalla oli, Cambridge Analytica myös segmentoitiin käyttäen psychographics. Luokan, koulutuksen, työllisyyden, iän jne. Määritelminä väestötiedot ovat informatiivisia. Psykografia on käyttäytymiskeino - keino segmentoida henkilökohtaisesti.


sisäinen tilausgrafiikka


Tämä tekee paljon järkeä. On selvää, että kahdella ihmisellä, joilla on sama väestöprofiili (esimerkiksi valkoiset, keski-ikäiset, työlliset, naimisissa olevat miehet), voi olla huomattavasti erilaisia ​​persoonallisuuksia ja mielipiteitä. Tiedämme myös, että viestin mukauttaminen henkilön persoonallisuuteen - olivatpa ne avoimia, introvertoituneita, argumentoitavia ja niin edelleen - auttavat saamaan viestin eteenpäin.

Ymmärtää ihmisiä paremmin

Perinteisesti on ollut kaksi reittiä henkilön persoonallisuuden toteamiseksi. Voit joko tutustua niihin todella hyvin - yleensä pitkään. Tai voit saada heidät ottamaan persoonallisuustestin ja pyytämään heitä jakamaan sen kanssasi. Kumpikaan näistä menetelmistä ei ole realistisesti avoin saastuttajille. Cambridge Analytica löysi kolmannen tavan kahden Cambridgen yliopiston tutkijan avustuksella.

Ensimmäinen, Aleksandr Kogan, myi heille pääsyn Facebook-käyttäjien suorittamiin 270,000-persoonallisuustesteihin kautta luomansa online-sovelluksen tutkimustarkoituksiin. Tietojen toimittaminen Cambridge Analyticalle näytti siltä, ​​että se on Facebookin sisäistä käytännesääntöä vasten, mutta vasta nyt maaliskuussa 2018 on kieltänyt Facebookin Facebookista. Lisäksi Koganin tiedot tulivat myös bonukseen: hän oli kerännyt keräämään Facebook-tietoja testin ottajien ystävistä - ja keskimäärin 200-ystäviä per henkilö, joka lisäsi joitakin 50m-ihmisiä.

Näillä 50m-ihmisillä ei kuitenkaan ollut kaikkia persoonallisuustestejä. Tässä on toinen Cambridgen akateeminen, Michal Kosinski, tuli sisään. Kosinski - jonka sanotaan uskovan, että online-tietoihin perustuva mikro-kohdistaminen voisi vahvistaa demokratiaa - oli tajunnut tavan palauta Facebook-aktiviteetin persoonallisuusprofiili kuten tykkää. Olipa haluatko kuvata auringonlaskuja, pentuja tai ihmisiä ilmeisesti sanoa paljon persoonallisuudestasi. Niin paljon, itse asiassa, että 300in perusteella Kosinskin malli pystyy ennustamaan jonkun persoonallisuuden profiilia täsmälleen kuin puoliso.

Kogan on kehittänyt Kosinksin ideoita, parantanut niitä ja leikannut Cambridge Analytican kanssa. Cambridge Analytica rakensi henkilökohtaisia ​​profiileja yli 100m-rekisteröidyille yhdysvaltalaisille äänestäjille. Sen mukaan yritys käytti näitä profiileja kohdennettuun mainontaan.

Kuvittele esimerkiksi, että voisit tunnistaa sellaisen äänestäjäryhmän, joka on korkealla tunnollisuudella ja neurotiikalla, ja toinen segmentti, joka on suuri ekstroversiossa, mutta joka on vähäistä avoimuudessa. On selvää, että jokaisen segmentin ihmiset reagoivat eri tavalla samaan poliittiseen mainokseen. Mutta Facebookissa heidän ei tarvitse nähdä samaa mainosta ollenkaan - kukin näkee yksilöllisesti räätälöidyn mainoksen, jolla pyritään saamaan aikaan haluttu vastaus, riippumatta siitä, äänestääkö se ehdokkaan puolesta, ei äänestä ehdokasta tai lahjoittaa varoja.

Cambridge Analytica työskenteli kovasti töiden kehittämiseksi kymmeniä mainosvaihtoehtoja eri poliittisiin aiheisiin, kuten maahanmuuttoon, talouteen ja aseoikeuksiin. Ei ole mitään todisteita siitä, että Clintonin vaalikoneella olisi sama kyky.

Käyttäytymisanalytiikka ja psykografinen profilointi ovat täällä pysymässä riippumatta siitä, mitä Cambridge Analyticasta tulee - mikä on kriittisesti arvosteltu mitä se kutsuu "vääriksi väitteiksi mediassa". Tavallaan se teollistuu, mitä hyvät myyjät ovat aina tehneet, säätämällä viestinsä ja toimituksensa asiakkaidensa persoonallisuuteen. Tämä lähestymistapa vaalien valintaan - ja myös markkinointiin - on Cambridge Analytican perimmäinen perintö.

Author

Michael Wade, innovaatioiden ja strategian professori, digitaalisen liiketoiminnan muuntamisen Cisco-puheenjohtaja IMD Business School

Tämä artikkeli julkaistiin alunperin Conversation. Lue alkuperäinen artikkeli.

Liittyvät kirjat

at InnerSelf Market ja Amazon