La politica ai tempi di Facebook

Questo articolo è stato pubblicato il 6 gennaio 2017 a pagina 40 di Internazionale, con il titolo “La politica ai tempi di Facebook”.

Alle 8.30 del 9 novembre 2016 Michal Kosinski si è svegliato nella sua stanza all’hotel Sunnehus di Zurigo. Kosinski, che ha 34 anni e fa il ricercatore, era in Svizzera per tenere una conferenza all’Eidgenössische technische hochschule (Eth), il politecnico di Zurigo. Il tema dell’incontro era “i pericoli dei big data e la rivoluzione digitale”, un argomento su cui tiene regolarmente conferenze in tutto in mondo.

Kosinski è uno dei massimi esperti di psicometria, una branca della psicologia che si fonda sull’analisi dei dati. Quella mattina, accendendo la tv nella sua camera d’albergo, Kosinski ha scoperto che la bomba era esplosa: contrariamente a tutte le previsioni avanzate dai più noti statistici, Donald Trump era stato eletto presidente degli Stati Uniti. Kosinski è rimasto a lungo a guardare i festeggiamenti per la vittoria del candidato repubblicano. Seguendo i risultati che arrivavano dai vari stati, ha avuto la sensazione che l’esito delle elezioni presidenziali statunitensi potesse avere qualcosa a che fare con i suoi studi. Alla fine ha tirato un profondo sospiro e ha spento la tv.

Quello stesso giorno un’azienda britannica poco nota con sede a Londra ha diffuso un comunicato stampa: “Prendiamo atto con grande soddisfazione del fatto che il nostro rivoluzionario approccio alle comunicazioni basate sui dati ha svolto un ruolo centrale nella straordinaria vittoria del presidente eletto Trump”. Il comunicato attribuiva queste dichiarazioni a un certo Alexander James Ashburner Nix, britannico, 41 anni, amministratore delegato della Cambridge Analytica. In pubblico Nix si presenta vestito sempre in modo impeccabile, con abiti su misura, occhiali firmati e i capelli biondi e ondulati pettinati all’indietro. Ecco dunque i nostri tre personaggi: il riflessivo Kosinski, l’elegante Nix e il sorridente Trump. Il primo ha reso possibile la rivoluzione digitale, l’altro l’ha messa in atto e il terzo ne ha tratto vantaggio.

Tutto quello che facciamo, sia online sia offline, lascia delle tracce digitali

Chi non ha passato gli ultimi cinque anni su un altro pianeta ha certamente sentito parlare dei big data. Il senso di quest’espressione è che tutto quello che facciamo, sia online sia offline, lascia delle tracce digitali. Ogni acquisto fatto con la carta di credito, ogni ricerca su Google, ogni spostamento che facciamo con il cellulare in tasca, ogni like su Facebook: tutto è conservato da qualche parte. Per molto tempo l’utilità di questi dati non è stata chiara, salvo forse quando ci capitava sullo schermo del computer la pubblicità di uno strumento per misurarsi la pressione da soli subito dopo aver cercato “pressione alta” su Google. Non si capiva bene neanche se i big data fossero un pericolo o un’opportunità per gli esseri umani. Tutto è diventato più chiaro il 9 novembre 2016, quando si è saputo che l’azienda dietro la campagna elettorale online di Donald Trump e dietro la campagna per la Brexit era una protagonista del settore dei big data, la Cambridge Analytica guidata da Alexander Nix.

Per capire il risultato delle presidenziali statunitensi, ma anche quello che attende l’Europa nei prossimi mesi, dobbiamo partire da uno strano episodio avvenuto nel 2014 allo Psychometrics centre dell’università di Cambridge, l’istituto dove lavorava proprio Kosinski. La psicometria, detta anche psicografia, è la disciplina che misura le caratteristiche psicologiche di un individuo, la sua personalità insomma. Negli anni ottanta due équipe di psicologi hanno teorizzato che ogni caratteristica di una persona può essere misurata in base a cinque parametri o aspetti della personalità, i cosiddetti big five: l’apertura mentale (openness, quanto siamo aperti alle esperienze nuove), la coscienziosità (conscientiousness, quanto siamo perfezionisti), l’estroversione (extraversion, quanto siamo socievoli), l’amicalità (agreeableness, quanto siamo collaborativi e rispettosi degli altri) e la stabilità emotiva (neuroticism, quanto siamo facilmente turbati).

Sulla base di questi parametri (riassunti per brevità nell’acronimo dei termini in inglese, Ocean), è possibile fare una valutazione relativamente esatta del tipo di persona che abbiamo di fronte, compresi i suoi bisogni, i suoi timori e il suo probabile comportamento. Il metodo fondato sui big five è diventato uno standard della psicometria. Per molto tempo, però, il problema di questo metodo è stato la raccolta dei dati, che veniva fatta tramite un complicato questionario pieno di domande personali. Poi sono arrivati internet, Facebook e Kosinski.

Questionari per tutti
Nel 2008, quando era studente a Varsavia, la vita di Michal Kosinski arrivò a un punto di svolta. La sua richiesta di fare un dottorato a Cambridge fu accolta e fu accettato dallo Psychometrics centre, una delle più antiche istituzioni del settore. Si trovò così a collaborare con un altro studente, David Stillwell, che oggi insegna alla Judge business school di Cambridge. Un anno prima Stillwell aveva lanciato un’app per Facebook, che non era ancora diventato un gigante. L’app si chiamava MyPersonality e permetteva agli utenti di riempire vari questionari psicometrici, compreso un certo numero di quesiti psicologici tratti dal questionario sulla personalità basato sui big five (“vado facilmente nel panico” oppure “contraddico il prossimo”).

All’utente veniva attribuito un “profilo di personalità” costituito dal suo punteggio individuale calcolato in base ai big five. Poi l’utente poteva scegliere se condividere con gli studiosi i dati del suo profilo Facebook. Kosinski e Stillwell si aspettavano che il questionario fosse riempito al massimo da qualche decina di studenti come loro. Invece nel giro di poco tempo centinaia, poi migliaia, poi milioni di persone rivelarono le loro più intime convinzioni. I due dottorandi si ritrovarono all’improvviso in possesso del più vasto insieme di dati mai raccolto che abbinasse profili Facebook con punteggi psicometrici.

Negli anni successivi Kosinski e il suo collega hanno elaborato un metodo abbastanza semplice. Come prima cosa, fornivano ai soggetti intervistati un questionario sotto forma di quiz online. In base alle risposte calcolavano i punteggi personali dei soggetti secondo i big five. Quindi confrontavano i risultati con altri dati online riferiti a quei soggetti, per esempio i like e le cose pubblicate e condivise su Facebook, ma anche il sesso, l’età e il luogo di residenza. Tutto questo consentiva ai due ricercatori di stabilire correlazioni e comporre un ritratto più chiaro di ogni individuo. Kosinski e Stillwell osservarono così che da semplici azioni eseguite online era possibile ricavare deduzioni molto affidabili.

Per esempio, i maschi che mettevano il like alla marca di cosmetici Mac avevano qualche probabilità in più di essere gay, mentre uno dei migliori indicatori della loro eterosessualità era il like al Wu-Tang Clan. Quelli che seguivano Lady Gaga tendevano a essere estroversi, mentre quelli che mettevano un like a una pagina di filosofia tendevano a essere introversi. Ora, se è vero che ognuna di quelle informazioni, presa singolarmente, era troppo debole per realizzare una previsione affidabile, le proiezioni ottenute dalla combinazione di decine, centinaia o migliaia di singoli elementi diventavano molto accurate.

I nostri smartphone sono grandi questionari psicologici che compiliamo di continuo, spesso senza nemmeno rendercene conto

Negli anni successivi Kosinski e la sua équipe hanno lavorato senza sosta ad affinare i loro modelli. Nel 2012 Kosinski dimostrò che in base a una media di 68 like dati da un utente su Facebook era possibile prevedere il colore della pelle (con un’approssimazione del 95 per cento), l’orientamento sessuale (88 per cento) e l’appartenenza al partito democratico o a quello repubblicano (85 per cento). Ma c’era dell’altro. Si potevano stabilire anche il quoziente d’intelligenza, la religione e se facesse uso di alcolici, sigarette e droghe. Attraverso i dati era addirittura possibile dedurre se il soggetto fosse figlio di genitori divorziati. Un segnale dell’efficacia del modello era la sua esattezza nel prevedere le risposte delle persone. Kosinski continuò a lavorare al progetto instancabilmente.

In poco tempo il modello fu in grado di valutare ogni persona meglio della media dei suoi colleghi di lavoro, semplicemente basandosi su dieci like dati su Facebook: con soli 70 like riusciva a battere gli amici, con 150 i genitori e con 300 il compagno o la compagna. Con un numero ancora maggiore di like si poteva addirittura superare quello che una persona sapeva di se stessa. Il giorno in cui Kosinski pubblicò questi risultati ricevette due telefonate: una minaccia di querela e un’offerta di lavoro, entrambe da Facebook.

I like su Facebook sono diventati privati solo in seguito: in passato l’impostazione di base era che chiunque poteva vedere i like dati dagli altri. Questa novità, però, non ha ostacolato i raccoglitori di dati: mentre Kosinski chiedeva sempre il consenso degli utenti di Facebook, oggi molte app e quiz online chiedono l’accesso ai dati privati come condizione preliminare per i test di personalità. Chiunque voglia valutarsi sulla base dei suoi like su Facebook può farlo sul sito web di Kosinski, Apply magic sauce, e poi confrontare i risultati ottenuti con quelli di un classico questionario Ocean da cento domande sul sito dello Psychometric centre.

Ma ormai non era questione solo di like, e neanche solo di Facebook: ora Kosinski e la sua équipe potevano assegnare punteggi nei big five anche solo in base al numero delle foto di profilo di ogni utente su Facebook o al numero dei suoi contatti, che è tra l’altro un valido indicatore dell’estroversione. Tuttavia noi riveliamo qualcosa di noi stessi anche quando non siamo collegati. Per esempio, il sensore di movimento del cellulare rivela la rapidità dei nostri spostamenti e le distanze che copriamo, e questi dati sono correlati all’instabilità emotiva. La conclusione di Kosinski fu che i nostri smartphone sono grandi questionari psicologici che compiliamo di continuo, spesso senza nemmeno rendercene conto.

Ma soprattutto – ed ecco il punto decisivo – la cosa funziona anche al contrario: non solo si possono creare profili psicologici a partire dai nostri dati, ma questi dati possono anche essere usati per ricercare categorie specifiche, per esempio tutti i padri ansiosi, tutti gli introversi arrabbiati o tutti gli elettori democratici indecisi. Kosinski, insomma, aveva essenzialmente inventato una specie di motore di ricerca di persone.

A un certo punto cominciò a intuire le potenzialità, ma anche i rischi del suo lavoro. Internet gli era sempre sembrato un dono del cielo. Quello che voleva davvero era restituire qualcosa, condividere: visto che i dati si possono copiare, perché non fare in modo che tutti ne traggano vantaggio? Era quello lo spirito di tutta una generazione, all’alba di una nuova era che trascendeva le limitazioni del mondo fisico. Poi, però, Kosinski si chiese cosa sarebbe successo se qualcuno avesse abusato del suo motore di ricerca di persone per manipolarle. E così decise di includere in buona parte dei suoi lavori scientifici l’avvertimento che il suo metodo poteva “costituire una minaccia per il benessere, la libertà e perfino la vita delle persone”. Ma nessuno, a quanto pare, ha davvero capito il messaggio.

All’inizio del 2014 Kosinski è stato avvicinato da un professore associato di nome Aleksandr Kogan, che portava una richiesta da parte di un’azienda interessata al suo metodo. L’azienda, ricorda Kosinski, voleva accedere al database di MyPersonality, ma Kogan era vincolato dal segreto e non poteva rivelare a quale scopo. All’inizio Kosinski e i suoi collaboratori hanno valutato l’offerta, che avrebbe comportato enormi guadagni per l’istituto. Lo psicologo polacco, però, esitava. Così Kogan ha finito per svelare il nome dell’azienda: si chiamava Scl, Strategic Communication Laboratories. Kosinski l’ha cercata su Google: “Siamo leader tra le agenzie di gestione delle campagne elettorali”, ha letto sul sito. Scl era un’azienda che forniva servizi di marketing basati sui modelli psicologici, e uno dei suoi obiettivi era influenzare i processi elettorali. Influenzare i processi elettorali? Turbato, Kosinski si è messo a sfogliare il sito. Che razza di azienda era? E quali erano le intenzioni dei suoi dirigenti?

Kosinski ignorava che dietro la Scl si nascondeva un gruppo di aziende. A causa dell’intricata struttura societaria non era facile capire in quanti settori fosse attiva e chi fosse esattamente il proprietario. La struttura societaria poteva essere ricostruita attraverso varie fonti, tra cui la Uk Companies House, i Panama papers e il registro delle società del Delaware, negli Stati Uniti. Alcune ramificazioni erano implicate nel rovesciamento di vari governi di paesi in via di sviluppo, altre avevano elaborato metodi per la manipolazione psicologica degli afgani per conto della Nato. Ma, soprattutto, la Scl era la casa madre della Cambridge Analytica, l’opaco gigante dei big data che ha lavorato per la campagna elettorale online di Trump e a favore della Brexit.

Kosinski non sapeva ancora niente di tutto questo, ma ha avuto una brutta sensazione. “La cosa cominciava a puzzare”, ricorda. Dopo ulteriori indagini ha scoperto che Aleksandr Kogan aveva segretamente registrato un’azienda che faceva affari con la Scl. Come avrebbe poi rivelato il Guardian nel dicembre del 2015, e come dimostrano alcuni documenti a cui Das Magazin ha avuto accesso, la Scl era venuta a conoscenza del metodo messo a punto da Kosinski proprio attraverso Kogan. All’improvviso lo psicologo polacco ha capito che forse la Scl aveva riprodotto (o copiato?) lo strumento di misurazione dei big five basato sui like su Facebook, per girarlo alla Cambridge Analytica, l’azienda che si occupa di influenzare i processi elettorali. A quel punto Kosinski ha interrotto immediatamente i contatti con Kogan e ha informato il direttore dello Psychometric centre di Cambridge. Nell’università è sorto un conflitto complicato, perché l’istituto era preoccupato per la sua reputazione. In seguito Kogan si è trasferito a Singapore, si è sposato e ha cambiato nome, assumendo quello di Dr. Spectre. Quanto a Michal Kosinski, ha finito il dottorato e, dopo aver ricevuto una proposta di lavoro da Stanford, si è trasferito negli Stati Uniti.

Per un anno tutto è rimasto tranquillo. Poi nel novembre del 2015 il più estremo dei due comitati elettorali favorevoli alla Brexit, quello identificato dallo slogan “Leave.Eu” e appoggiato dal leader populista Nigel Farage, ha annunciato di aver affidato la gestione della sua campagna online a un’azienda di big data: la Cambridge Analytica. E qual era il punto di forza dell’azienda? Un marketing politico di tipo innovativo, detto microtargeting, fondato sulla misurazione della personalità degli elettori in base alle loro tracce digitali. Tutto secondo il modello Ocean.

A quel punto Kosinski ha cominciato a ricevere email da gente che gli chiedeva cosa avesse a che fare con quell’azienda: gente a cui veniva subito in mente il suo nome quando sentiva o leggeva parole come Cambridge, personalità e analisi. Dal momento che sentiva per la prima volta il nome di quell’azienda, Kosinski è andato sul sito della Cambridge Analytica ed è inorridito: il suo metodo ormai era impiegato su vasta scala per finalità politiche. Dopo il referendum sulla Brexit, il 23 giugno 2016, amici e conoscenti gli hanno scritto: “Guarda un po’ cos’hai combinato”. Dovunque andasse, Kosinski era obbligato a spiegare che con quell’azienda non aveva niente a che spartire.

Il forum Concordia
Sono passati i mesi e si è arrivati al 19 settembre 2016. Le elezioni presidenziali negli Stati Uniti si avvicinavano rapidamente. Nel salone blu dell’albergo Grand Hyatt di New York risuonavano gli accordi di chitarra di Bad moon rising, dei Creedence Clearwater Revival per l’apertura del Concordia summit. Questo evento annuale è una specie di Forum economico mondiale in miniatura: tra gli invitati c’erano personalità provenienti da tutto il mondo, tra cui il presidente della Svizzera, Johann Schneider-Ammann. A un certo punto un’annunciatrice ha esclamato con voce flautata: “Un bell’applauso per Alexander Nix, amministratore delegato della Cambridge Analytica”. È salito sul palco un uomo magro in abito scuro. Sul salone è calato il silenzio.

Molti dei presenti sapevano che quell’uomo era il nuovo responsabile delle strategie digitali di Trump. Qualche settimana prima, un po’ cripticamente, il candidato repubblicano aveva twittato: “Tra non molto mi chiamerete mister Brexit”. E in effetti diversi osservatori hanno notato somiglianze impressionanti tra il programma elettorale di Trump e quello del movimento di destra a favore della Brexit. Pochi, però, avevano colto il nesso con l’accordo fra Trump e un’azienda di marketing chiamata Cambridge Analytica.

Fino a quel momento la campagna digitale di Trump era stata gestita in sostanza da un’unica persona: Brad Parscale, un esperto di marketing e fondatore di una startup fallita che ha creato per Trump un rudimentale sito web per 1.500 dollari. Trump non se la cava bene con le tecnologie digitali, tant’è vero che non ha il computer sulla scrivania. La sua assistente personale ha rivelato una volta che non scrive neanche le email e che lei stessa ha dovuto convincerlo a comprare uno smartphone, da cui ora twitta continuamente. La sua avversaria Hillary Clinton, invece, seguiva le orme del primo “presidente dei social network”, Barack Obama. Gli indirizzi degli elettori democratici erano nelle sue mani. Lavorava con i prestigiosi analisti dei BlueLabs e aveva incassato l’appoggio di Google e della DreamWorks. Quando nel giugno del 2016 è arrivato l’annuncio che Trump aveva ingaggiato la Cambridge Analytica, l’establishment di Washington ha storto il naso. Stranieri con vestiti di sartoria che non capiscono gli Stati Uniti e il popolo americano? Ma stiamo scherzando?

“È per me un privilegio prendere la parola oggi davanti a voi. Vi parlerò del potere dei big data e della psicografia nel processo elettorale”, ha esordito Alexander Nix. Intanto alle sue spalle compariva il logo della Cambridge Analytica: una rete con tanti nodi, una specie di mappa che richiama la silhouette di un cervello. “Appena un anno e mezzo fa il senatore repubblicano Ted Cruz era uno dei candidati meno popolari”, ha spiegato l’uomo biondo con quel cristallino accento britannico che rende nervosi gli statunitensi esattamente come succede agli svizzeri con l’accento tedesco. “Meno del 40 per cento della popolazione statunitense ne aveva sentito parlare”, ha detto commentando un’altra diapositiva.

Verso la fine del 2014 la Cambridge Analytica ha cominciato a partecipare attivamente alla campagna elettorale per le presidenziali negli Stati Uniti, fornendo consulenze a Cruz grazie ai finanziamenti di Robert Mercer, un inafferrabile miliardario statunitense che si è arricchito con i software. In sala tutti conoscevano la folgorante ascesa del senatore conservatore Cruz, uno degli eventi più sorprendenti della campagna elettorale. Come aveva fatto Cruz a diventare l’ultimo serio sfidante di Trump alle primarie repubblicane, passando dal 5 al 35 per cento? Ebbene, ha spiegato Nix, fino a quel momento le campagne elettorali erano state organizzate sempre sulla base di concetti demografici: “Ma è un’idea ridicola. È come dire che tutte le donne devono ricevere lo stesso messaggio perché appartengono allo stesso genere, e lo stesso messaggio va indirizzato a tutti gli afroamericani perché appartengono allo stesso gruppo etnico”. Nix intendeva dire che fino a quel momento le altre macchine elettorali si erano basate su considerazioni demografiche, mentre la Cambridge Analytica si avvaleva della psicometria.

Negli Stati Uniti, ormai, quasi tutti i dati personali si possono comprare e vendere

Sarà anche vero, ma il ruolo della Cambridge Analytica nella campagna di Cruz è controverso. Nel dicembre del 2015 la squadra elettorale di Cruz ha attribuito il suo successo all’uso psicologico di dati e di analisi. Dalle colonne di Advertising Age, un’autorevole rivista dedicata alla pubblicità, un cliente politico ha definito il personale della Cambridge Analytica al seguito della campagna di Cruz come “una ruota in più”, ma ha giudicato “eccellente” il suo prodotto di punta: i modelli realizzati dalla Cambridge Analytica sui dati relativi agli elettori. Allo stesso modo, non è ancora chiaro fino a che punto la Cambridge Analytica sia stata coinvolta nella campagna Leave.Eu. L’azienda rifiuta di rispondere a domande su questi argomenti.

Poi Nix è passato alla diapositiva seguente: cinque volti diversi, ciascuno corrispondente a un profilo di personalità. È il modello big five, ovvero Ocean. “Noi della Cambridge Analytica”, si è esaltato Nix, “siamo riusciti a elaborare un modello per individuare la personalità di ogni singolo adulto negli Stati Uniti”. Ormai aveva il pubblico in pugno. Ha continuato affermando che il successo della Cambridge Analytica si basa sulla combinazione di tre elementi: la scienza comportamentale che si avvale del modello Ocean, l’analisi dei big data e le inserzioni pubblicitarie mirate. L’ultima espressione indica una pubblicità personalizzata: in altre parole, il più possibile in linea con la personalità di ogni consumatore.

Nix ha spiegato con candore in che modo la Cambridge Analytica ottiene questo risultato. Innanzitutto, la sua azienda compra dati personali da una gamma di fonti diverse: registri anagrafici e automobilistici, informazioni sugli acquisti, dati delle tessere omaggio, iscrizioni ai club, ma riesce a sapere anche quali riviste leggono le persone e quali chiese frequentano. Sullo schermo Nix ha mostrato i loghi di fornitori di dati attivi a livello globale, come Acxiom ed Experian. Negli Stati Uniti, ormai, quasi tutti i dati personali si possono comprare e vendere. Vuoi sapere dove abitano donne ebree? Puoi semplicemente comprare le informazioni, numeri di telefono compresi. La Cambridge Analytica incrocia poi queste informazioni con i registri elettorali del Partito repubblicano e altri dati online come i like su Facebook (anche se attualmente l’azienda nega di aver usato dati relativi a Facebook) ed elabora un profilo di personalità basato sui big five. In un attimo le tracce digitali si traducono in persone reali, ognuna con i suoi timori, i suoi bisogni, i suoi interessi. E l’indirizzo di residenza.

Centro di controllo
Il metodo ricorda da vicino i modelli sviluppati da Kosinski. Secondo Nix, anche la Cambridge Analytica usa “sondaggi sui social network” e dati relativi a Facebook. E fa esattamente quello che Kosinski temeva: “Abbiamo elaborato”, ha detto Nix vantandosi, “il profilo di personalità di tutti i cittadini adulti degli Stati Uniti. Sono 220 milioni di persone”. Poi ha aperto una schermata e ha spiegato: “Questa è un’applicazione che abbiamo realizzato per la campagna elettorale del senatore Cruz”. È apparso un centro di controllo digitale. A sinistra c’erano dei diagrammi, a destra una mappa dell’Iowa, lo stato in cui Cruz ha conquistato un numero di voti sorprendentemente alto alle primarie. Appena sulla mappa sono comparsi centinaia di migliaia di puntini rossi e blu, Nix ha ristretto i criteri di ricerca. “Repubblicani”, e sparivano i puntini blu; “ancora indecisi”, e sparivano altri puntini; “maschi”, e così via. Alla fine è rimasto solo un nome, completo d’età, indirizzo, interessi, personalità e tendenze politiche.

Come fa la Cambridge Analytica a rivolgersi a ogni singola persona con un messaggio politico mirato? Nix ha mostrato come sia possibile rivolgersi in modo differenziato agli elettori di ogni categoria psicografica, prendendo come esempio il secondo emendamento della costituzione degli Stati Uniti, quello che garantisce a ogni cittadino il diritto di possedere armi da fuoco: “Per convincere le persone fortemente nevrotiche e coscienziose, serve la minaccia del furto in casa e la sicurezza rappresentata da un’arma”. L’immagine a sinistra dello schermo raffigurava la mano di un intruso che sfonda una finestra. L’immagine sulla destra ritraeva un uomo e un bambino in piedi in un campo al tramonto: entrambi impugnavano armi da fuoco e stavano chiaramente sparando alle anatre. “Questa invece serve per i soggetti chiusi e disponibili, quelli che hanno a cuore le tradizioni, le abitudini e la famiglia”.

Di colpo le impressionanti incoerenze di Trump, la sua criticata volubilità e l’insieme dei suoi messaggi contraddittori si sono rivelati un asso nella manica: Trump aveva un messaggio diverso per ogni elettore. Che si sia comportato come un algoritmo perfettamente opportunistico, seguendo puramente e semplicemente le reazioni del suo pubblico, è qualcosa che la matematica Cathy O’Neil aveva già notato nell’agosto del 2016. “Praticamente ogni messaggio lanciato da Trump si basava su dati digitali”, ha ricordato Nix. Il giorno del terzo dibattito televisivo fra Trump e Clinton, la squadra del candidato repubblicano ha testato, soprattutto attraverso Face-book, 175mila variazioni di inserzioni sui temi della campagna elettorale, pur di trovare quelle giuste. Nella maggior parte dei casi i messaggi differivano tra loro solo per dettagli microscopici, con l’obiettivo di rivolgersi ai destinatari nel modo più consono al loro profilo psicologico. C’erano titoli diversi, colori e didascalie diversi, accompagnate da una foto o da un video. Come lo stesso Nix ha spiegato in un’intervista a Das Magazin, queste variazioni quasi impercettibili servono a raggiungere anche i gruppi più piccoli: “In questo modo siamo in grado di rivolgerci in modo mirato a un intero villaggio come a un condominio, e perfino a singole persone”.

A Miami c’è un quartiere chiamato Little Haiti. Per evitare che i suoi abitanti votassero per Clinton, lo staff che seguiva la campagna elettorale di Trump ha messo in circolazione la notizia del fallimento della Clinton foundation in seguito al terremoto di Haiti. Uno degli obiettivi era tenere lontani dai seggi i potenziali elettori della candidata democratica, tra cui ci sono persone di sinistra ma indecise, molti afroamericani e molte giovani donne: queste persone, per dirla con un dipendente dell’organizzazione di Trump, andavano “scoraggiate” dall’andare a votare. L’obiettivo è stato raggiunto attraverso i cosiddetti dark post, cioè inserzioni sponsorizzate che si presentano come titoli di ultimissime notizie. I dark post compaiono su Facebook e possono essere visti solo dagli utenti che hanno profili specifici. Un esempio sono i video rivolti agli afroamericani, in cui Hillary Clinton definiva “predatori” i maschi neri.

Al Concordia summit Nix ha terminato il suo intervento proclamando la fine della pubblicità a tappeto. “Di certo i miei figli non capiranno mai questo modo di concepire le comunicazioni di massa”, ha osservato. Poi, prima di scendere dal palco, ha annunciato che uno dei candidati rimasti in corsa per le presidenziali stava usando la nuova tecnologia lanciata dalla Cambridge Analytica.

Agli attivisti della campagna di Trump è stata fornita un’app che consentiva di individuare le idee politiche degli abitanti di un posto

All’epoca era ancora impossibile capire esattamente in che modo le truppe digitali di Trump stessero prendendo di mira la popolazione statunitense, perché sferravano i loro attacchi non tanto con gli spot sulle emittenti tv in chiaro, quanto con messaggi personalizzati sui social network e sulle tv digitali. E mentre gli organizzatori della campagna elettorale di Clinton, in base al modello demografico, erano convinti che la loro candidata fosse in testa, un giornalista di Bloomberg, Sasha Issenberg, andava a San Antonio, nell’ufficio della campagna digitale per l’elezione di Trump, e con sua grande sorpresa apprendeva che lì stava per aprire i battenti “un secondo quartier generale” del candidato repubblicano.

Il personale della Cambridge Analytica (una decina di persone) al seguito della campagna di Trump ha ricevuto centomila dollari nel luglio del 2016, 250mila ad agosto e cinque milioni a settembre. Da quanto ci ha detto Nix, in totale ha incassato più di 15 milioni. A partire da luglio, infatti, agli attivisti della campagna di Trump è stata fornita un’app che consentiva di individuare le idee politiche e le personalità degli abitanti di un posto. Un’app simile era stata usata durante la campagna per la Brexit. Grazie a questo strumento i ragazzi del porta a porta erano in grado di suonare solo agli appartamenti abitati da persone segnalate come ricettive ai messaggi di Trump. Non solo: gli attivisti partivano già armati di linee guida per poter intavolare con gli elettori una conversazione “su misura” per la loro personalità. Alla fine registravano le reazioni nell’app e quei nuovi dati finivano nei computer dell’organizzazione.

Neanche questa era propriamente una novità: anche la squadra di Clinton ha fatto cose simili, ma per quanto ne sappiamo non ha usato i profili psicometrici. In ogni caso la Cambridge Analytica ha suddiviso la popolazione statunitense in 32 personalità tipo e ha concentrato gli sforzi solo su 17 stati. Inoltre, così come Kosinski era arrivato alla conclusione che gli uomini che mettono il like su Facebook ai cosmetici Mac hanno qualche probabilità in più di essere gay, la Cambridge Analytica ha scoperto che la preferenza per le automobili di fabbricazione statunitense era tipica dei potenziali elettori di Trump. Ora questi dati mostravano al candidato repubblicano quali messaggi funzionavano meglio e dove. La decisione di concentrarsi sul Michigan e sul Wisconsin nelle settimane conclusive della campagna presidenziale è stata presa sulla base dell’analisi dei dati. Insomma, il candidato Trump è diventato lo strumento per l’applicazione di un modello.

Ma in che misura i metodi della psicometria hanno effettivamente influito sul risultato delle presidenziali statunitensi? Quando l’abbiamo chiesto alla Cambridge Analytica, l’azienda ha rifiutato di fornire prove dell’efficacia della sua campagna. Probabilmente la domanda sull’importanza del targeting psicometrico per l’esito delle elezioni è destinata a restare senza risposta, eppure qualche indizio c’è. Uno è la sorprendente ascesa di Cruz alle primarie. Un altro è l’aumento del numero degli elettori andati alle urne nelle zone rurali del paese. Un altro ancora è il calo degli elettori afroamericani che hanno scelto il voto anticipato. Il fatto che Trump abbia speso relativamente poco si spiega forse con la grande efficacia delle inserzioni pubblicitarie basate sulla personalità del destinatario. Lo stesso vale per il fatto che, rispetto a Clinton, Trump ha investito molto di più nella campagna digitale che in quella televisiva. Facebook si è dimostrato l’arma più efficace per la sua vittoria, come hanno confermato i tweet dei componenti della sua squadra.

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Molti hanno sostenuto che i veri sconfitti di queste elezioni sono stati gli statistici, i cui pronostici si sono rivelati così poco azzeccati. Ma potrebbe anche essere vero l’opposto: gli statistici hanno aiutato Trump a vincere le elezioni, ma solo quelli che hanno usato il nuovo metodo. Trump storce spesso il naso quando parla di ricerca scientifica, eppure – ironia della storia – per la sua campagna elettorale si è avvalso di uno strumento altamente scientifico. Un altro grande vincitore è la Cambridge Analytica. Un suo consigliere d’amministrazione, Steve Bannon, ex presidente del giornale online di destra Breitbart News, è stato nominato consigliere strategico di Trump. Marion Maréchal-Le Pen, aspirante leader del Front national e nipote della candidata alle presidenziali francesi Marine, ha twittato che, se Bannon la invitasse a collaborare, lei accetterebbe senz’altro. Poi c’è il video della Cambridge Analytica con la registrazione di una riunione intitolata “Italia”. La Scl si è interessata attivamente alla politica italiana già nel 2012. Ora la Cambridge Analytica rifiuta ogni commento sulla notizia secondo cui sono in corso colloqui con la prima ministra britannica Theresa May, ma Nix sostiene che sta ampliando la sua base di clienti in tutto il mondo e che ha ricevuto richieste di informazioni dalla Svizzera e dalla Germania.

Analisi scientifica
Kosinski ha osservato tutti questi eventi dal suo ufficio all’università di Stanford. Lo psicologo reagisce agli eventi di questi mesi con l’arma più affilata a disposizione dei ricercatori: l’analisi scientifica. Con la collega Sandra Matz ha condotto una serie di test che saranno presto resi pubblici. Ne abbiamo visto i primi risultati e sono allarmanti. Lo studio conferma l’efficacia del targeting basato sulla personalità, dimostrando che questo tipo di marketing è in grado di attirare fino al 63 per cento di contatti in più nelle campagne su Facebook e anche 1.400 conversioni in più, proponendo prodotti e messaggi confezionati su misura per la personalità di ogni consumatore. Lo studio, inoltre, dimostra che questo metodo è adattabile: la maggior parte delle pagine di Facebook che promuovono prodotti o marchi sono condizionate dalla personalità ed è possibile mirare con precisione a molti consumatori partendo da un’unica pagina.

Il mondo si è capovolto: il Regno Unito si prepara a uscire dall’Unione europea, Trump è stato eletto presidente degli Stati Uniti e a Stanford lo studioso polacco Kosinski, che ha tentato di mettere in guardia il mondo dai rischi del targeting psicologico in politica, ha ricevuto nuove email di accusa. “No”, dice piano scuotendo la testa, “non è colpa mia. La bomba non l’ho costruita io: ho solo fatto vedere che esiste”.

(Traduzione di Marina Astrologo)

Questo articolo è stato pubblicato il 6 gennaio 2017 a pagina 40 di Internazionale, con il titolo “La politica ai tempi di Facebook”. L’originale era apparso sul settimanale svizzero Das Magazin.

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