İzleme davranışı ile bağlantı kurma. GarryKillian / Shutterstock
Cambridge Analytica ve Facebook arasında açığa çıkan ilişkilerde bir Hollywood gerilim filminin tüm sıkıntıları var: Bond kötü adam tarzı bir CEO, münzevi bir milyarder, saf ve çelişkili bir düdük, görünüşte akademik olan yenilikçi bir veri bilimcisi şüpheli etik ve elbette muzaffer bir başkan ve onun etkili ailesi.
Tartışmanın çoğu, Cambridge Analytica’nın 50m Facebook kullanıcısı hakkında daha fazla veri nasıl elde edebileceği ve bu söylendiğinde bu verileri silmenin nasıl iddia edildiği konusunda yapıldı. Ancak Cambridge Analytica'nın verilerle gerçekte ne yaptıkları da var. Aslında, veri çatlatma şirketinin yaklaşımı, analitiklerin bugün iç görü kazanma ve etki yaratma aracı olarak nasıl kullanılabileceğinin bir adımını temsil ediyor.
Örneğin, anketörler uzun süredir kitleyi cinsiyet, yaş, gelir, eğitim ve aile büyüklüğüne göre sınıflandırma yoluyla belirli seçmen gruplarını hedef almak için kullandılar. Segmentler ayrıca siyasi üyelik veya satın alma tercihleri etrafında da oluşturulabilir. Başkan adayı Hillary Clinton'un 2016 kampanyasında kullandığı veri analizi makinesi - 19. Yüzyıl matematiği ve erken bilgi işlem öncüsü adaylarından sonra Ada adını verdi - uygun seçmen gruplarını Barack'la aynı şekilde hedeflemek için en son teknoloji segmentasyon tekniklerini kullandı. Obama dört yıl önce yapmıştı.
Cambridge Analytica, Trump kampanyasına bağlandı ve seçim makinesi için tamamen yeni bir silah sağladı. Clinton’ın kampanyasında olduğu gibi seçmen gruplarını tanımlamak için demografik bölümler kullanılırken, Cambridge Analytica da psikografikler. Sınıf, eğitim, istihdam, yaş vb. Tanımları gibi demografik bilgiler bilgilendirme amaçlıdır. Psikografikler davranışsaldır - kişiliğe göre bölümlendirmenin bir yolu.
Bu çok mantıklı. Aynı demografik profile sahip iki kişinin (örneğin, beyaz, orta yaşlı, çalışan, evli erkekler) belirgin farklı kişilikleri ve görüşleri olduğu açıktır. Ayrıca, bir iletiyi bir kişinin kişiliğine uyarlamanın - açık, içe dönük, tartışmalı vb. - bu mesajı iletmeye yardımcı olmak için uzun bir yol gittiğini de biliyoruz.
İnsanları daha iyi anlamak
Geleneksel olarak birinin kişiliğini tespit etmek için iki yol vardır. Onları gerçekten iyi tanıyabilirsiniz - genellikle uzun bir süre boyunca. Veya kişilik testi yaptırmalarını ve sizden paylaşmalarını isteyebilirsiniz. Bu yöntemlerin hiçbiri, anketörlere gerçekçi bir şekilde açık değildir. Cambridge Analytica, iki Cambridge Üniversitesi akademisyeninin desteğiyle üçüncü bir yol buldu.
İlki Aleksandr Kogan, Facebook kullanıcıları tarafından tamamlanan 270,000 kişilik testlerine erişmelerini sağladı. yarattığı çevrimiçi bir uygulama aracılığıyla Araştırma amaçlı. Verileri Cambridge Analytica'ya vermek, görünüşe göre, Facebook'un iç davranış kurallarına aykırıydı, ancak yalnızca Mart ayında 2018, Kogan'ın platformdan Facebook tarafından yasaklandı. Buna ek olarak, Kogan'ın verileri de bir bonusla geldi: Test verenin arkadaşlarından Facebook verilerini topladığı bildirildi - ve kişi başına ortalama 200 arkadaşı, bazı 50m kişilere ekledi.
Ancak, bu 50m insanlarının hepsi kişilik testi yapmamıştı. Burası ikinci Cambridge akademisyeni Michal Kosinski, içeri girdi. Kosinski - çevrimiçi verilere dayanan mikro hedeflemenin demokrasiyi güçlendirebileceğine inandığı söyleniyor - bunun bir yolunu bulmuştu. Facebook aktivitesinden bir kişilik profilini tersine çevir gibi Günbatımının, köpek yavrularının veya insanların resimlerini beğenip beğenmeyeceğiniz, kişiliğiniz hakkında çok şey söylüyor. Aslında, 300 beğenisine dayanarak, Kosinski'nin modeli, birinin kişilik profilini tahmin edebiliyor. bir eş ile aynı doğrulukta.
Kogan, Kosinksi'nin fikirlerini geliştirdi, geliştirdi ve Cambridge Analytica ile bir anlaşma yaptı. Bu ödülle donanmış - ve başka yerlerden toplanan ek verilerle birleştiğinde - Cambridge Analytica, 100m kayıtlı ABD seçmenlerinden daha fazlası için kişilik profilleri oluşturdu. Şirketin bu profilleri hedefli reklamcılık için kullandığı iddia edildi.
Örneğin, vicdan ve nevrotiklik açısından yüksek seçmenler ve dışa dönüklük açısından yüksek fakat açıklığı düşük olan bir başka kesimi tanımlayabileceğinizi hayal edin. Açıkçası, her bölümdeki insanlar aynı siyasi reklamlara farklı tepkiler vereceklerdir. Ancak, Facebook’ta aynı reklamı görmeleri gerekmez - her biri, bir aday için oy vermek, bir aday için oy kullanmak veya para bağışlamak için istenen yanıtı ortaya çıkarmak için tasarlanmış, bireysel olarak uyarlanmış bir reklam görür.
Cambridge Analytica, göç, ekonomi ve silah hakları gibi farklı siyasi temalarda, hepsi farklı kişilik profillerine uyarlanmış onlarca reklam varyasyonu geliştirmek için çok çalıştı. Clinton'un seçim makinesinin aynı yeteneğe sahip olduğuna dair hiçbir kanıt yoktur.
Davranışsal analitik ve psikografik profilleme, Cambridge Analytica’nın ne olduğu önemli değil. şiddetle eleştirildi “medyadaki yanlış iddialar” dediği şey. Bir şekilde, mesajlarını ve teslimatlarını müşterilerinin kişiliğine göre ayarlayarak iyi satış elemanlarının her zaman yaptıklarını sanayileştirmektedir. Seçim için bu yaklaşım - ve gerçekten de pazarlamaya - Cambridge Analytica'nın nihai mirası olacak.
Yazar hakkında
Michael Wade, Yenilik ve Strateji Profesörü, Dijital İş Dönüşümü Cisco Başkanı, IMD Business School
Bu yazı orijinalinde Konuşma. Okumak Orijinal makale.
İlgili Kitaplar
at InnerSelf Pazarı ve Amazon
