Фото з відкритих джерел

У мережі не вгасають дискусії про те, чи дійсно перемогу Дональдові Трампу на виборах у США забезпечила цільова реклама у Facebook. І чи було це маніпуляцією виборцями? І Трамп не є першим американським президентом, що використовував Big Data у своїй кампанії. А організацій, що обробляють дані про звичайних громадян, - насправді десятки. Хто, як і навіщо аналізує нашу поведінку, і не лише онлайн, ми пояснимо на прикладі вигаданих персонажів.

Багато шуму…

Уявімо американця 35 років, на ім’я Майкл. Зайшовши до Facebook, він вирішив пройти тест на визначення типу особистості. Дозволив додатково отримати доступ до свого профілю та відповів на нескладні запитання. З цікавістю прочитав результат і забув про нього вже за годину. Раптом Майкл дізнається, що його використали. Він звик пишатись своїм правом мати власну зброю. Тому на якусь мить засумнівався, чи голосуватиме за демократів, коли у Facebook постійно натрапляв на гасла про те, що демократи позбавлять його цього права. Виявляється, ці гасла і пройдений тест мали безпосередній зв'язок між собою.

Листопад 2016-го. Увесь світ слідкує за президентськими виборами в США. Ексцентричний бізнесмен Дональд Трамп за даними екзит-полів не набагато відстає від Хілларі Клінтон. Та хоч за всіма прогнозами лідирувала демократка, 45-м президентом США обрали Трампа.

Інавгурація Дональда Трампа
The New York Times

Пояснити, як екзит-поли могли так помилитися, ніхто не зміг. А тому швидко з’явились ті, хто приписав успіх кампанії собі. Британська компанія, що займається аналізом даних для піару та політтехнологій - Cambridge Analytica, заявила про свою безпосередню причетність до перемоги республіканців. Мовляв, вони використали революційний підхід мікротаргетингу у соціальних мережах. Для цього розподілили користувачів на певні психотипи, відповідно до яких і видавали їм ті чи інші рекламні повідомлення. Таким чином, аналітики кардинально вплинули на електорат, переконували в компанії.

112.ua
Свою участь у кампанії Трампа Cambridge Analytica описує на власному сайті як приклад їхньої успішної роботи. При цьому замовчується про участь компанії в десятках виборів різного рівня у США до цього. Власне, експерти одразу поставились скептично до таких заяв. Адже використанням Big Data американськими політиками нікого не здивуєш.

Новини за темою: Гаджети і політика: Завдяки ІТ-технологіям настає ера реальної демократії

Ще одна технологія, яку досі активно використовує Трамп, – це Twitter. Своїми екстравагантними та часом харизматичними коментарями в особистому акаунті політик заграє з виборцями, кидаючи в соцмережу потрібні та зрозумілі кожному гасла. До нього такого ніхто не робив. Тож Twitter міг мати не менший вплив, ніж Facebook. Та навряд лише технології стали вирішальними в перемозі Трампа.

Маніпуляції страхом

А тепер уявімо Анну. Вона британка, їй 52 роки, в неї немає вищої освіти, і все життя вона пропрацювала касиром у супермаркеті. Анна мало переймається політикою. Але останнім часом її непокоїть членство Британії в Євросоюзі. Європу заполонили біженці. Незабаром вони дістануться і Великої Британії. А серед них чимало терористів. Невже скоро вона боятиметься гуляти в публічних місцях? Принаймні, цим її постійно лякають реклама й новини в інтернеті. Врешті, Анна приймає рішення проголосувати на референдумі за вихід з Євросоюзу.

За подібними рекламними гаслами стояли вже згадувані аналітики Cambridgе Analytica. Вони вирішили маніпулювати страхом людей перед напливом мусульманських фанатиків, які позбавлять їх робочих місць та безпеки. Принаймні, керівництво компанії не втрачає можливості похизуватись своїм впливом на результати референдуму про вихід Великої Британії з Євросоюзу.

Реклама із закликом вийти із ЄС
Politico

Елан Крігель – співзасновник BlueLabs, аналітик виборчих кампаній Барака Обами та Хілларі Клінтон
Politico
Хілларі vs Трамп: чиї методи кращі

Тим часом в головної суперниці Трампа – Хілларі Клінтон – працювала потужна аналітична команда з півсотні математиків та Еланом Крігелем на чолі. Він же колись займався і аналітикою для кампанії Барака Обами. Крігель у 2013-му став співзасновником аналітичної компанії BlueLabs, яку також залучили до кампанії. Науковці вирішували, які міста відвідуватиме Клінтон, в які будинки стукатимуть агітаційні волонтери, кому і яку рекламу показуватимуть у Facebook, які листи й кому надсилатимуть електронною поштою. Ну і, звичайно, коли і скільки показувати телереклами.

Порівняно з роботою над BigData, яку проробив штаб Клінтон, Трамп вочевидь програвав. І західна преса неодноразово писала про це ще до виборів. Правда, аналітична команда за спиною демократів наводилася всіма як ще один аргумент на користь їхньої перемоги. Але не спрацювало. Припускають, що аналітики припустилися непростимої помилки, сконцентрувавшись переважно на "сумнівних" штатах. І, таким чином, втратили контроль над ситуацією у штатах вже традиційно "демократичних". Однак коли аналітики стали невід’ємною частиною політичних команд?

Буш і витоки мікротаргетингу

2004-й рік. У США – чергові президентські вибори. Вибори, на яких Джорджа Буша-молодшого переобрали на другий термін. В історії політтехнологій вони запам’ятались першим масовим використанням мікротаргетингу – вид цільового маркетингу з чіткою орієнтацію на потреби невеликих сегментів населення.

Звичайно, тоді не йшлося про Big Data та складні аналітичні моделі. Карл Рув, радник екс-президента, розробив спеціальну стратегію завоювання голосів у 18 "сумнівних" для республіканців округах. Для допомоги тоді залучили компанію TargetPoint Consulting, що займалася аналізом публічних думок. Завдяки використанню даних із попередніх соцопитувань команді Буша вдалося налагодити прямий контакт з рекордною на той час кількістю своїх потенційних виборців. І переконати їх на свою користь.

Франк Лунц – радник і спічрайтер Джоджа Буша - молодшого
Politico
Крім того, серед радників і спічрайтерів Буша був Франк Лунц, який ретельно аналізував все, що політик говорив. Лунц переконує – кожне слово важить. Не лише його сенс. Наприклад, він заборонив вживати слово "капіталізм". Мовляв, американці його не люблять. Натомість його замінили на "вільний ринок". Було навіть створено цілий словник рекомендованих та заборонених до вживання слів. І, звичайно, передували цьому численні дослідження того, як електорат реагує на різні синоніми одного й того самого поняття.

Технологічна кампанія Обами

Під час ланчу телефон Майкла задзвонив. Приємний голос попросив відповісти на кілька запитань для соцопитування. Головне – кого він підтримуватиме на виборах. Уточнили також його стать, вік та соціальний статус. На що чоловік коротко зазначив, що одружений та має двох неповнолітніх дітей. І продовжив насолоджуватись обідом. А вже наступного тижня до нього постукав волонтер, аби розповісти про виборчу кампанію. Майкл слухав уважно, адже обіцяли реформувати шкільну освіту, забезпечити школярів безкоштовними обідами та зменшити податкове навантаження для сімей з дітьми. Власне, саме те, що його цікавило.

Всерйоз про силу Big Data та мікротаргетингу в політиці вперше заговорили після переобрання Барака Обами. Його кампанія у 2012-му стала безпрецедентною у використанні усіх можливостей новітніх технологій.

Тоді у західній пресі часто зустрічалось ім’я Дена Вагнера. Економіст за освітою, він приєднався до команди екс-президента США ще у 2008 році. За допомогою мікротаргетингу та аналітики він зумів передбачити результати виборів у Палату представників США у 2010 році. А в 2012-му займав посаду головного аналітика передвиборної кампанії Обами. Його команда складалась із понад півсотні аналітиків. І вони вперше переконали своїх босів не довіряти національним екзит-полам. Натомість вирішували самі, в які штати варто вкладати кошти. Навіть якщо результати соцопитувань свідчили про протилежне.

Ден Вагнер – головний аналітик передвиборчої кампанії Обами у 2012 р.
CNBC

Команда займалась потужним мікротаргетингом по всіх можливих каналах: інтернет, соцмережі, телебачення, телефонні дзвінки, розсилки тощо. Всі рішення приймались на основі обробки великих масивів даних про американців.

Значення має усе

Минулого року Майкл заповнив онлайн-анкету для отримання дисконтної картки місцевого супермаркету. Там вказав своє захоплення хокеєм, аби отримувати акційні пропозиції на спортивні товари. Тепер же в інтернеті він весь час бачить обіцянки того чи іншого політика підтримувати спортивну галузь.

Аналітики Обами збирали докупи дані з різних джерел: соцопитувань, фандрейзерів, наявні досьє виборців, телефонні контакти, інформацію з соціальних мереж та навіть споживацькі бази від рітейлерів з історією ваших покупок. Всю інформацію інтегрували в єдину базу, де зібрано всі можливі дані про кожного громадянина США.

Тепер, аби отримати думку іспаномовних мілленіумів, вони не телефонуватимуть всім американцям приблизно цього віку. Натомість оберуть з усієї бази тих, хто, за різними ознаками, може бути іспаномовним. Для цього шукатимуть певну залежність між усіма даними. Наприклад, що спільного може бути в потрібної категорії населення: схожі споживацькі інтереси, місце проживання, освіта, робота тощо.

У 2013 році Вагнер заснував свою аналітичну компанію – Civis. Тепер вони використовують зібрані дані для надання консалтингових послуг для бізнесу і політиків.

Civis Analytics
The Wall Street Journal

Маніпуляції чи "поштовх"?

Анна ще з молодості заощаджує частину своєї зарплати і тепер отримує відсотки. А ще в неї є певний заробіток від отриманої у спадок нерухомості. Як добропорядна громадянка, жінка щороку заповнює податкову декларацію. Та не завжди вчасно сплачує всю суму, яку їй вказують у податковому повідомленні. Однак останнього разу в документі була замітка про те, що більшість людей сплачують податки вчасно. Анні не хотілося бути в гіршій меншості, і вона сплатила всю необхідну суму вже наступного дня.

Невідомо, чи дійсно більшість британців сплачують податки вчасно. Однак, коли людям повідомили про це, податкові надходження суттєво збільшились. Це був експеримент Behavioural Insights Team, скорочено – BIT, він же – Nudge Unit (у перекладі – "Група підштовхування"). Створена британським урядом у 2010-му році, організація займається вивченням соціальних, когнітивних та емоційних факторів, що впливають на прийняття економічних рішень. Там кажуть – не маніпулюють впливом людей, лише знаходять способи підштовхнути їх до правильних дій.

Nudge Unit
Фото з відкритих джерел

Наскільки правильних, свідчать дані. Два роки тому британські податківці заявили, що отримали на 210 млн фунтів більше податкових платежів. А все завдяки використанню маніпуляційних повідомлень, складених відповідно до рекомендацій "Групи підштовхування".

Поштовхом до створення організації стала "Теорія поштовху" (Nudge theory). В ній йдеться про те, що жодне рішення не може бути "нейтральним". Воно завжди матиме якийсь вплив на інших, спонукатиме до чогось. У 2008-му році світ побачила однойменна книжка: "Поштовх: як покращити рішення про здоров’я, благополуччя та щастя". Теорія захопила не лише британців. Схожий підрозділ був створений і в США під час адміністрації Барака Обами. А також в Австралії.

Справа в подачі

Серед їхніх досліджень багато, здавалося б, дрібних відкриттів. Наприклад, було доведено: якщо люди заповнюють декларацію чи опитувальник, де їх просять надати інформацію про себе, краще просити написати своє ім’я та поставити підпис згори листа, аніж наприкінці.

Ще один приклад, як переконати злісних неплатників штрафів врешті оплатити їх. Для цього варто надрукувати на листах добре помітні червоні печатки "Оплатіть негайно". Дослідження показало – в такому разі штрафи оплатить значно більша кількість порушників.

Численними експериментами спеціалісти Nudge Unit доводять, що, просто змінивши форму повідомлення, не торкаючись його змісту, можна змінити його сприйняття.

Прикладом реалізації подібних досліджень в Україні може бути оплата комунальних послуг. Згадайте, коли уряд хотів запровадити штрафи за несвоєчасну оплату платежів. Після загального обурення від цієї ідеї нібито відмовились. Натомість, якщо ви оплачуєте до 20-го числа, вам пропонують знижку. Сам факт не змінився – за несвоєчасної оплати платити доведеться більше.

Інший приклад – забудовники, які пропонують безвідсоткову розстрочку при купівлі житла. При цьому, якщо ви оплатите всю суму одразу, вам дадуть знижку. Наприклад, 10%. Звучить класно. Та насправді це те саме, ніби якби ви купували житло без знижки, а кредит вам би видавали під певний відсоток.

Перефразуйте повідомлення правильними словами, поміняйте місцями його елементи – і можна маніпулювати рішеннями людей. 

Все почалося з реклами

Анна нещодавно поставила лайк у Facebook під кількома постами та статтями про різні саморобки. Згодом таких постів у її стрічці стало дедалі більше. Жінка спершу здивувалась, а потім вирішила – чому б і ні? Навіть спробувала сама зайнятись хендмейдом. І поділилась результатом на своїй сторінці. Тепер реклама в соцмережі постійно пропонує їй пройти курс в’язання, записатись на майстер-клас з пошиття ляльок чи придбати папір для скрапбукінгу.

Facebook ретельно відслідковує фактично кожен крок своїх користувачів. Вся ця інформація не просто зберігається на серверах (навіть якщо ви видалили її зі свого профілю), а й уважно аналізується. На основі ваших уподобань та зацікавлень вам показують цільову рекламу. Завдяки цьому компанії вдається досягати таких шалених заробітків.

Новини за темою: Суд зобов'язав Facebook заплатити 500 млн дол. у справі про крадіжку технології

Не менш ретельно слідкує за своїми користувачами і Google. Ви ж помічали, що варто зацікавитись якимось продуктом онлайн, як його вам рекламуватимуть чи не на кожному сайті, куди б ви не зайшли. Ці рекомендації також персоналізовано відповідно до вашої історії переглядів та покупок.

Однак вашу онлайн-діяльність аналізують не лише в рекламних цілях. Кілька років тому Facebook опинився в центрі скандалу про маніпуляції настроєм своїх користувачів. Мережа влаштувала експеримент над емоціями людьми. Випадковим чином було обрано 700 тис. юзерів. Їм показували певну кількість лише позитивних або лише негативних новин у їхніх стрічках. А потім слідкували, як це впливатиме на онлайн-поведінку користувачів та їхню активність (коментарі, власні пости тощо). Результат став передбачуваним – настрій людей змінювався відповідно до контенту, який їм частіше потрапляв на очі.

* * *

Звичайно, аналітика не робить всю роботу за політиків та продавців. Першим треба також переконувати людей та завойовувати їхню довіру. Останнім – забезпечувати якісний товар. Та, маючи правильні дані, зробити це легше. Адже відомо, кого і яким чином треба переконувати. Як бачимо, цим вже давно займаються багато компаній. І тому не зовсім зрозумілий галас навколо виборчої кампанії Дональда Трампа. Схоже, людям просто зручніше пояснити собі несподіванку впливом якихось новітніх технологій.

Марійка Биба