De transacties die zijn onthuld tussen Cambridge Analytica en Facebook hebben alle kenmerken van een Hollywood-thriller:een CEO in Bond-schurkenstijl, een teruggetrokken miljardair, een naïeve en tegenstrijdige klokkenluider, een hipster-datawetenschapper die politicus werd, een academicus met schijnbaar twijfelachtige ethiek, en natuurlijk een triomfantelijke president en zijn invloedrijke familie.

Een groot deel van de discussie ging over hoe Cambridge Analytica gegevens kon verkrijgen van meer dan 50 miljoen Facebook-gebruikers - en hoe het deze gegevens naar verluidt niet wist te verwijderen toen dit werd gevraagd. Maar er is ook de kwestie van wat Cambridge Analytica eigenlijk met de gegevens heeft gedaan. In feite betekent de aanpak van het data crunching-bedrijf een stapsgewijze verandering in de manier waarop analytics vandaag de dag kan worden gebruikt als een hulpmiddel om inzichten te genereren – en om invloed uit te oefenen.

Bijvoorbeeld, opiniepeilers gebruiken al lang segmentatie om zich op bepaalde groepen kiezers te richten, zoals door doelgroepen te categoriseren op geslacht, leeftijd, inkomen, opleiding en gezinsgrootte. Er kunnen ook segmenten worden gemaakt rond politieke voorkeuren of aankoopvoorkeuren. De data-analysemachine die presidentskandidaat Hillary Clinton in haar campagne van 2016 gebruikte – genaamd Ada naar de 19e-eeuwse wiskundige en vroege computerpionier – gebruikte ultramoderne segmentatietechnieken om groepen kiesgerechtigden op dezelfde manier te bereiken als Barack Obama had vier jaar eerder gedaan.

Cambridge Analytica werd gecontracteerd voor de Trump-campagne en leverde een geheel nieuw wapen voor de verkiezingsmachine. Hoewel het ook demografische segmenten gebruikte om groepen kiezers te identificeren, zoals de campagne van Clinton had, Cambridge Analytica segmenteerde ook met behulp van psychografische gegevens. Als definities van klasse, opleiding, werkgelegenheid, leeftijd enzovoort, demografie is informatief. Psychografische gegevens zijn gedragskenmerken - een middel om te segmenteren op persoonlijkheid.

Dit heeft veel zin. Het is duidelijk dat twee mensen met hetzelfde demografische profiel (bijvoorbeeld wit, middelbare leeftijd, in loondienst, getrouwde mannen) kunnen duidelijk verschillende persoonlijkheden en meningen hebben. We weten ook dat het aanpassen van een boodschap aan de persoonlijkheid van een persoon – of ze nu open, in zichzelf gekeerd, argumentatief, enzovoort - gaat een lange weg om die boodschap over te brengen.

Mensen beter begrijpen

Er zijn van oudsher twee manieren om iemands persoonlijkheid vast te stellen. Je kunt ze ofwel heel goed leren kennen - meestal over een langere tijd. Of u kunt ze een persoonlijkheidstest laten doen en hen vragen deze met u te delen. Geen van beide methoden is realistisch gezien toegankelijk voor opiniepeilers. Cambridge Analytica vond een derde weg, met de hulp van twee academici van de Universiteit van Cambridge.

De eerste, Aleksandr Kogan, verkocht ze toegang tot 270, 000 persoonlijkheidstests ingevuld door Facebook-gebruikers via een online app die hij voor onderzoeksdoeleinden had gemaakt. Het verstrekken van de gegevens aan Cambridge Analytica was, het lijkt, tegen de interne gedragscode van Facebook, maar pas nu in maart 2018 is Kogan door Facebook van het platform verbannen. In aanvulling, De gegevens van Kogan kwamen ook met een bonus:hij had naar verluidt Facebook-gegevens verzameld van de vrienden van de testpersonen - en, met gemiddeld 200 vrienden per persoon, dat kwam neer op zo'n 50 miljoen mensen.

Echter, deze 50 miljoen mensen hadden niet allemaal persoonlijkheidstesten gedaan. Dit is waar de tweede Cambridge academicus, Michal Kosinski, kwam binnen. Kosinski - van wie wordt gezegd dat microtargeting op basis van online gegevens de democratie zou kunnen versterken - had een manier bedacht om een ​​persoonlijkheidsprofiel te reverse-engineeren op basis van Facebook-activiteiten zoals vind-ik-leuks. Of u nu kiest voor foto's van zonsondergangen, puppy's of mensen zegt blijkbaar veel over je persoonlijkheid. Zo veel, in feite, dat op basis van 300 likes, Het model van Kosinski kan iemands persoonlijkheidsprofiel met dezelfde nauwkeurigheid voorspellen als een echtgenoot.

Kogan ontwikkelde Kosinksi's ideeën, verbeterde ze, en sloot een deal met Cambridge Analytica. Gewapend met deze premie - en gecombineerd met aanvullende gegevens die van elders zijn verzameld - bouwde Cambridge Analytica persoonlijkheidsprofielen op voor meer dan 100 miljoen geregistreerde Amerikaanse kiezers. Er wordt beweerd dat het bedrijf deze profielen vervolgens heeft gebruikt voor gerichte advertenties.

Stel je bijvoorbeeld voor dat je een segment van kiezers zou kunnen identificeren dat hoog is in consciëntieusheid en neuroticisme, en een ander segment met veel extraversie maar weinig openheid. Duidelijk, mensen in elk segment zouden anders reageren op dezelfde politieke advertentie. Maar op Facebook hoeven ze helemaal niet dezelfde advertentie te zien - elk krijgt een individueel op maat gemaakte advertentie te zien die is ontworpen om de gewenste reactie uit te lokken, of dat stemmen op een kandidaat is, niet op een kandidaat stemmen, of geld doneren.

Cambridge Analytica heeft hard gewerkt om tientallen advertentievarianten te ontwikkelen over verschillende politieke thema's zoals immigratie, de economie en wapenrechten, allemaal afgestemd op verschillende persoonlijkheidsprofielen. Er is helemaal geen bewijs dat Clintons verkiezingsmachine hetzelfde vermogen had.

Gedragsanalyse en psychografische profilering zijn niet meer weg te denken, wat er ook gebeurt met Cambridge Analytica - dat krachtig kritiek heeft geuit op wat het "valse beschuldigingen in de media" noemt. In zekere zin industrialiseert het wat goede verkopers altijd hebben gedaan, door hun boodschap en bezorging aan te passen aan de persoonlijkheid van hun klanten. Deze benadering van verkiezingscampagnes – en zelfs van marketing – zal de ultieme erfenis van Cambridge Analytica zijn.

Dit artikel is oorspronkelijk gepubliceerd op The Conversation. Lees het originele artikel.