Il microtargeting, la raccolta di dati e una serie di altre tattiche per ottenere il voto hanno fatto passi da gigante dal 2016 e stanno sostituendo il tradizionale sistema dei sondaggi.
di Tate Ryan Mosley
Se una campagna elettorale è vincente, troverà la sua strada attraverso una selva di sondaggi, dati demografici, affluenza alle urne, confini dei seggi elettorali e slogan pubblicitari per arrivare agli elettori. Nel 2017, Hillary Clinton si è lamentata del fatto che il Comitato nazionale democratico avesse fornito alla sua squadra dati non aggiornati. Ha in parte incolpato il partito per la sua sconfitta nei confronti di Donald Trump, la cui campagna si è basata su un’impressionante macchina repubblicana per l’elaborazione dei dati (il Comitato nazionale democratico ha ribattuto che non erano i dati, ma il modo in cui sono stati utilizzati che non era adeguato).
Nel 2020, le campagne hanno dimostrato nuove capacità di raccolta e manipolazione dei dati. I sondaggi tradizionali stanno cedendo il passo alla modellazione predittiva basata sull’intelligenza artificiale e sostenuti scambi di dati, una volta considerati al limite della legalità, consentono a comitati elettorali e di raccolta fondi di coordinare i loro sforzi. Il microtargeting spadroneggia. Entrambe le parti politiche cercano di avere un quadro completo di ogni potenziale elettore e utilizzano algoritmi per segmentare i votanti in modo più specifico. Questo articolo vuole fare il punto sulle novità di queste elezioni.
Ondate di dati
Negli ultimi anni, i comitati elettorali hanno costantemente aumentato la grande quantità di informazioni personali che conservano sugli elettori. Questo è in parte il risultato di una pratica chiamata pubblicità di acquisizione, in cui si pubblicano annunci a risposta diretta che cercano di ottenere informazioni di contatto o opinioni direttamente da una persona. A maggio, entrambe le campagne presidenziali stavano spendendo oltre l’80 per cento del budget pubblicitario in annunci a risposta diretta.
Ai responsabili elettorali non piace parlare esattamente della quantità di dati che conservano, ma la maggior parte dei file degli elettori probabilmente ha tra i 500 ei 2.500 punti dati a persona (un file elettore è un set di dati integrale che consolida le informazioni di registrazione degli elettori a livello statale. Si veda link per ulteriori informazioni). Ogni annuncio, telefonata, email e clic aumenta quel numero. Da quando il Democratic Data Exchange (o DDx) è entrato in linea a giugno, ha aggregato oltre un miliardo di punti di dati, la maggior parte dei quali secondo DDx sono informazioni di contatto.
Contrariamente a quanto si potrebbe pensare, però, molti di questi dettagli personali provengono da persone che hanno già preso una decisione sui candidati. L’app della campagna elettorale di Trump, per esempio, consente l’accoppiamento automatico a Bluetooth, che può aiutare a identificare la posizione di un utente (in passato sono stati trovati beacon Bluetooth nei cartelloni pubblicitari di Trump). Questo tipo di comunicazione non è considerata la norma, ma ha senso in quanto le persone che scaricano l’app di un candidato probabilmente supportano già quel candidato e gli elettori impegnati sono i più propensi a fare donazioni.
Scambi di dati
Dal 2013, i repubblicani utilizzano Data Trust, vale a dire uno sportello unico che include uno scambio dei dati degli elettori e servizi di hosting delle informazioni. I democratici inizialmente hanno ritenuto che questa fosse una violazione delle regole della Commissione elettorale federale contro la cooperazione tra diversi tipi di organizzazioni politiche, come i PAC, le organizzazioni non profit e i comitati elettorali.
L’American Democracy Legal Fund, un gruppo democratico, ha citato in giudizio DataTrust e ha perso. Allora i Democratici hanno creato una loro versione: il Democratic Data Exchange, attivo da giugno, che permette a tutte le organizzazioni allineate di condividere i dati. Secondo una dimostrazione fornita al “New York Times”, DDx può produrre un dashboard che mostra (e condivide) quanto sia a suo agio ogni elettore nel votare per posta.
Negli anni precedenti, i gruppi di propaganda locale, i partiti statali e il comitato elettorale avrebbero dovuto spendere soldi autonomamente per raccogliere questo tipo di informazioni. Da parte repubblicana, Data Trust ha dimostrato il suo valore molte volte. Per esempio, ha raccolto informazioni sugli elettori che hanno espresso il proprio voto in anticipo durante le elezioni di medio termine del 2018. I comitati elettorali hanno smesso di raggiungere quelle persone, risparmiando circa 100 milioni di dollari.
Microtargeting di livello superiore
La strategia attuale alla base del targeting personale proviene da modelli di computer che possono suddividere l’elettorato in gruppi specifici. La messaggistica viene affinata utilizzando numerosi test con due varianti A/B. Le piattaforme social variano nel tipo di microtargeting che consentono.
Facebook permette di rivolgersi a piccoli gruppi e individui. Attraverso la funzione “pubblico personalizzato”, i comitati elettorali possono caricare un foglio di calcolo dei profili degli utenti e diffondere il loro messaggio con precisione chirurgica. Possono anche sfruttare uno strumento chiamato “caratteristiche simili” che utilizza gli elenchi personalizzati per trovare i profili che probabilmente rispondono nello stesso modo (nel link si spiega come procedere se si vuole disattivare questo tipo di targeting).
Entrambi i comitati elettorali utilizzano il sistema. Uno studio della New York University sta monitorando questo tipo di pubblicità e mostra, per esempio, che dal 30 luglio al 4 agosto, un annuncio con il messaggio “Our Recovery Will Be Made in America” è apparso nei feed di circa 2.500 utenti Facebook in Wisconsin. Queste persone sono state selezionate specificamente in base al nome del profilo da un elenco caricato dal comitato di Biden. È quasi impossibile risalire alla provenienza di questa lista di nomi, anche se molto probabilmente è stata acquistata da terze parti.
Altre piattaforme sono più restrittive. Google ha vietato il microtargeting politico all’inizio di quest’anno, mentre Twitter ha bandito gli annunci politici dalle campagne elettorali, sebbene consenta annunci da gruppi per la difesa dei diritti schierati politicamente.
I modelli di AI sostuiscono gli schemi in vigore finora
I sondaggi non funzionano come prima. Le elezioni presidenziali del 2016 hanno innescato una crisi del settore incentrata sull’aumento del fenomeno della “mancata risposta”, un modo elegante per dire che gli utenti di telefoni cellulari tendono a non rispondere alle chiamate da numeri che non riconoscono e che le persone sono diventate sempre più riservate quando gli viene chiesto delle loro opinioni politiche.
In risposta, i comitati elettorali si stanno rivolgendo all’apprendimento automatico e all’intelligenza artificiale per prevedere come si comporteranno gli elettori. Invece di fare affidamento su campioni della popolazione, i modelli vengono ora eseguiti utilizzando set di dati continuamente aggiornati. La tecnica più comune è chiamata punteggio, in cui a un gruppo di elettori viene assegnato un numero da 1 a 100 in base alla probabilità che facciano qualcosa o abbiano una certa opinione. Le campagne elettorali si affidano a queste probabilità per definire la loro strategia o per persuadere gli elettori indecisi.
I modelli non sono perfetti. Nel 2016 avevano previsto la vittoria di Clinton con un margine di errore simile a quello ipotizzato nei sondaggi. Ma i modelli hanno meno difficoltà a superare alcuni dei problemi con i sondaggi e più dati hanno a disposizione, più accurati sono.
Non ci sono più verità condivise
I messaggi collettivi stanno perdendo di importanza, rendendo difficile controllare il tipo di comunicazione che i politici intrattengono con gli elettori. La personalizzazione implica che ognuno riceve un flusso di informazioni diverso. Abbellire, distorcere e mentire apertamente diventano molto più facili, soprattutto per i personaggi pubblici, i cui post sulle piattaforme social hanno un rilievo particolare. Le tecnologie utilizzate a più livelli stanno producendo divisioni nel pubblico, alterando fondamentalmente il modo in cui si formano le opinioni e, in definitiva, si vota.
Non tutto è perduto. Sebbene il ciclo elettorale del 2020 sia nella sua fase finale, la pressione pubblica per esercitare un controllo su queste tecnologie è in aumento. In uno studio recentemente pubblicato, il Pew Research Center ha mostrato che il 54 per cento del pubblico americano non pensa che le piattaforme di social media dovrebbero consentire pubblicità politiche, mentre il 77 per cento degli americani ritiene che i dati raccolti sulle piattaforme sociali non dovrebbero essere usati per targeting.
Ci sono diversi progetti di legge al Congresso che riflettono questo sentimento, come il bipartisan Designing Accounting Safeguards to Help Broaden Oversight and Regulations on Data Act e il Banning Microtargeted Political Ads Act. Questi disegni di legge dovrebbero essere discussi nel 2021 e gli esperti ritengono probabile una qualche forma di regolamentazione, indipendentemente da chi vincerà la corsa alla Casa Bianca.
(rp)
