Fazendo conexões através do comportamento de rastreamento. GarryKillian / Shutterstock

As transações que foram reveladas entre Cambridge Analytica e Facebook têm todas as características de um thriller de Hollywood: um CEO estilo vilão, um bilionário recluso, um ingenuidade e um denunciante conflituoso, um moderno cientista de dados que se tornou político, um acadêmico com aparente ética questionável e, claro, um presidente triunfante e sua família influente.

A maior parte da discussão foi sobre como a Cambridge Analytica conseguiu obter dados sobre mais de 50m usuários do Facebook - e como supostamente não conseguiu excluir esses dados quando foi instruído a fazê-lo. Mas há também a questão sobre o que a Cambridge Analytica realmente fez com os dados. Na verdade, a abordagem da empresa de análise de dados representa uma mudança na maneira como a análise pode hoje ser usada como uma ferramenta para gerar insights - e exercer influência.

Por exemplo, os pesquisadores de opinião há muito tempo usam a segmentação para segmentar determinados grupos de eleitores, como por meio da categorização de públicos-alvo por gênero, idade, renda, escolaridade e tamanho da família. Os segmentos também podem ser criados em torno de afiliações políticas ou preferências de compra. A máquina de análise de dados que a candidata presidencial Hillary Clinton usou em sua campanha 2016 - chamada Ada após o matemático do século 19 e pioneira na computação - usou técnicas de segmentação de última geração para atingir grupos de eleitores qualificados da mesma forma que Barack Obama havia feito quatro anos antes.

A Cambridge Analytica foi contratada para a campanha Trump e forneceu uma arma totalmente nova para a máquina eleitoral. Embora também utilizasse segmentos demográficos para identificar grupos de eleitores, como a campanha de Clinton, o Cambridge Analytica também segmentou usando psicografia. Como definições de classe, educação, emprego, idade e assim por diante, os dados demográficos são informativos. Psicografia são comportamentais - um meio de segmentar por personalidade.

Isso faz muitosentido. É óbvio que duas pessoas com o mesmo perfil demográfico (por exemplo, brancos, de meia-idade, empregados, homens casados) podem ter personalidades e opiniões marcadamente diferentes. Também sabemos que adaptar uma mensagem à personalidade de uma pessoa - sejam elas abertas, introvertidas, argumentativas etc. - ajuda muito a transmitir essa mensagem.

Entendendo melhor as pessoas

Tradicionalmente, existem dois caminhos para determinar a personalidade de alguém. Você pode conhecê-los muito bem - geralmente durante um longo período de tempo. Ou você pode levá-los a fazer um teste de personalidade e pedir-lhes para compartilhar com você. Nenhum desses métodos é realisticamente aberto a pesquisadores. A Cambridge Analytica encontrou uma terceira via, com a assistência de dois acadêmicos da Universidade de Cambridge.

O primeiro, Aleksandr Kogan, vendeu-lhes acesso a testes de personalidade 270,000 preenchidos por usuários do Facebook através de um aplicativo online que ele criou para fins de pesquisa. Fornecer os dados ao Cambridge Analytica foi, ao que parece, contra o código interno de conduta do Facebook, mas só agora em março 2018 tem Kogan banido pelo Facebook da plataforma. Além disso, os dados de Kogan também vieram com um bônus: ele havia coletado os dados do Facebook dos amigos dos participantes do teste - e, em uma média de 200 amigos por pessoa, que somavam algumas pessoas 50m.

No entanto, essas pessoas 50m não tinham todos os testes de personalidade. Este é o lugar onde o segundo acadêmico de Cambridge, Michal KosinskiKosinski - que acredita-se que a micro-segmentação baseada em dados online poderia fortalecer a democracia - havia descoberto uma maneira de fazer engenharia reversa de um perfil de personalidade da atividade do Facebook como gostos. Se você escolhe gostar de retratos do pôr-do-sol, os filhotes de cachorro ou as pessoas dizem aparentemente muito sobre sua personalidade. Tanto, na verdade, que com base nos gostos 300, o modelo de Kosinski é capaz de prever o perfil de personalidade de alguém com a mesma precisão de um cônjuge.

Kogan desenvolveu as ideias de Kosinksi, melhorou-as e fez um acordo com a Cambridge Analytica. Armada com essa recompensa - e combinada com dados adicionais coletados em outros lugares - a Cambridge Analytica criou perfis de personalidade para mais de 100m eleitores registrados nos EUA. Dizem que a empresa usou esses perfis para publicidade direcionada.

Imagine, por exemplo, que você identificasse um segmento de eleitores que é rico em conscienciosidade e neuroticismo, e outro segmento que é alto em extroversão, mas baixo em abertura. Claramente, as pessoas de cada segmento responderiam de maneira diferente ao mesmo anúncio político. Mas no Facebook eles não precisam ver o mesmo anúncio em tudo - cada um verá um anúncio personalizado concebido para obter a resposta desejada, seja votando em um candidato, não votando em um candidato ou doando fundos.

A Cambridge Analytica trabalhou muito para desenvolver dezenas de variações de anúncios sobre diferentes temas políticos, como imigração, economia e direitos de armas, todos adaptados a diferentes perfis de personalidade. Não há provas de que a máquina eleitoral de Clinton tenha a mesma capacidade.

A análise comportamental e o perfil psicológico estão aqui para ficar, não importa o que aconteça com a Cambridge Analytica - que tem fortemente criticado o que chama de "falsas alegações na mídia". De certa forma, industrializa o que os bons vendedores sempre fizeram, ajustando sua mensagem e entrega à personalidade de seus clientes. Essa abordagem à propaganda eleitoral - e, de fato, ao marketing - será o legado final da Cambridge Analytica.

Sobre o autor

Michael Wade, Professor de Inovação e Estratégia, Presidente da Cisco em Transformação de Negócios Digitais, IMD Business School

Este artigo foi originalmente publicado em A Conversação. Leia o artigo original.

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