Психометрическое профилирования: убеждение личности на выборах

Что такое психометрическое профилирования?

В марте 2017 бывший генеральный директор the Cambridge Analytica (компания, занимающаяся сбором и обработкой данных) Александр Никс сообщил, что его команда оценила "личность каждого взрослого в Соединенных Штатах Америки". Используя данные об избирателях, собранные с Facebook, компания помогала Дональду Трампу победить на президентских выборах. The Cambridge Analytica заявила о неплатежеспособности. Однако ее практика сбора и использования данных на основе оценки личности, несмотря на повышение спроса на психометрические услуги, остается ценным опытом, как для частных компаний, так и политических кампаний.

usa-map-neuroticism

Использование алгоритмов для вывода психологических черт позволило быстро сегментировать информацию. На изображении выше показано ориентировочный уровень "невротизма" в США. Темные оттенки соответствуют выше среднего уровня, тогда как светлые оттенки - ниже среднего. Изображение показывает, например, что калифорнийцы, как правило, менее невротичны чем жители Нью-Йорка.
Источник: R. Lambiotte and M. Kosinski, ‘Tracking the DigitalFootprints of Personality’, Proceedings of the IEEE 102, no. 12 (December 2014): 1934–39, https://doi.org/10.1109/JPROC.2014.2359054

Психометрическое профилирования - это процесс, целью которого является определение особенностей конкретной личности путем наблюдений за ней или за счет исследований отчетов о ее действиях. Представители маркетинговой индустрии, связей с общественностью и политики давно используют психологию для лучшего понимания человеческих убеждений, поведения и мотивации, с последующей целью влиять на них. Психометрическое профилирования ускоряет достижение этой цели путем получения огромного количества личных данных, политические стратеги в дальнейшем могут использовать для адаптации своих коммуникаций, чтобы иметь больше влияния на политическое мышление, изменяя предпочтения избирателей.

Рекламодатели и маркетологи используют несколько методов для получения психометрических профилей: простым вариантом является проведение опроса, который раскрывает особенности психологического мышления участников. Например, лица, которые утверждают, что всегда придерживаются плана, отмечаются программой как имеющие высокую добросовестность, следующими правилам, уважающими порядок и систематичность.

В последнее время опросы служат лишь основой для создания психометрического профиля, ведь доступ к большому количеству данных вывел процесс психометрического профилирования за рамки формата вопросов и ответов. Теперь нет необходимости в том, чтобы пользователь самостоятельно предоставлял определенную информацию: ученые утверждают, что черты личности можно определить, анализируя манеру использования Facebook. То есть, не нужно спрашивать, насколько человек открыт, ведь об этом говорит подписка на профиль с работами Леонардо да Винчи в Facebook. Это не только уменьшает потребность в громоздких опросах, но и дает возможность сделать профилирования масштабным.

Самой распространенной моделью, используемой для психометрического профилирования, является модель OCEAN, которую также называют «большой пятеркой» или «моделью пяти факторов», названной путем сочетания пяти основных черт личности, которые она исследует: открытость, спорность, экстраверсия , добросовестность и невротизм. Информация об избирателях по модели OCEAN очень ценна для тех кампаний, которые стремятся донести определенный политический лозунг. Подтверждением этого может служить комментарий бывшего директора the Cambridge Analytica: «Если вы знаете особенности людей, на которых ориентируетесь, то с легкостью сможете предоставить информации тот оттенок, который будет сочетаться с важными для аудитории принципами. Для людей со склонностью к невротизму и таким, что отличаются высокой добросовестностью, необходимо подобрать слоган, в основе которого лежит рациональность, страх к невыполнению и способность вызывать эмоции »

psychometric-profiling-explainer

На данном изображении показана упрощенная схема психометрического профилирования на основе данных Facebook, созданная проведения научных исследований. На практике, для получения информации о личных качествах необязательно спрашивать ее направления. Такие данные получают с помощью онлайн-игр и тому подобное. Полученная таким образом информация впоследствии продается. Ее также можно получить с помощью наблюдений или приобрести в дата брокеров. В последних исследованиях психометрического профилирования ученые пришли к трем главным выводам. Во-первых, простые статистические модели позволяют выявить психологические особенности индивидов с помощью широко распространенных цифровых отпечатков. Во-вторых, компьютеры лучше оценивают личность чем люди, если такая оценка происходит на основе цифровых данных. В-третьих, реклама в которой учитываются психологические данные, эффективнее обычного.
Источник: Varoon Bashyakarla, ‘Psychometric Profiling: Persuasion by Personality in Elections’, 18 May 2018, https://ourdataourselves.tacticaltech.org/posts/psychometric-profiling/; McKenzie Funk, ‘Opinion | Cambridge Analytica and the Secret Agenda of a Facebook Quiz’, The New York Times, 17 March 2018, sec. Opinion, https://www.nytimes.com/2016/11/20/opinion/cambridge-analytica-facebook-quiz.html

Как используются ваши данные?

В отличие от таких признаков, как пол и возраст, психометрические характеристики невозможно оценить сразу, для этого необходим глубокий анализ и четкие выводы. Для этого используются статистические модели.

В 2013 году доктор наук Кембриджского университета Михал Косинский, пионер в области психометрического профилирования и цифрового поведения, первым показал, что с помощью алгоритма действий, которые человек делает в Facebook можно оценить особенности его личности.

В 2015 году Косинский и его команда опубликовали отчет, в котором заверили весь мир в том, что алгоритм действий дает лучшую оценку информации о человеке, чем ее окружения. А это значит, что друзья, коллеги и партнеры обладают значительно меньшим объемом данных.

В 2017 году они доказали, что реклама с учетом психологических профилей является более эффективной. Благодаря большому вниманию со стороны СМИ и правительства был пролит свет на некоторые источники данных, а также метод работы над ними компанией the Cambridge Analytica. Однако много техник, которые способствуют увеличению прибыльности отрасли психометрического профилирования, остаются за семью замками.

Примеры:

Великобритания: Обе партии Великобритании: Консервативная и Лейбористская - пользовались услугами Experian (агентство, ответственное за наличии потребительских кредитов, предоставляет различные виды персональных данных, которые могут быть использованы в психометрическом профилировании на международном уровне).

Брокер, который продает данные, утверждает, что имея информацию о более миллиарда людей в Европе и США, он заработал более 46 млрд долларов США за 2018 год. Нет никаких прямых доказательств об использовании психометрических профилей, подготовленных Experian, однако известно, что компания вложила значительные средства в создании этих профилей и предоставила доступ к ним клиентам. Среди множества предложений маркетинговых услуг Experian отличается одна – Audience IQ. Это единственный ресурс, который может помочь повлиять на поведение избирателей путем оценки их демографических, психографических и поведенческих характеристик.

США: the Cambridge Analytica определила и переориентировала избирателей накануне голосования за президента США в 2016 году сначала на Теда Крус, а затем на Дональда Трампа.

Генеральный директор показал связь между тем, что компания оценивает черты характера избирателей и процессом воздействия на их дальнейшее поведение: "личность руководит своим поведением, а последняя, очевидно, влияет на то, как вы голосуете".

Благодаря своей материнской компании, Strategic Communication Laboratories, the Cambridge Analytica приняла участие в выборах минимум в 20 странах. Представители The Cambridge Analytica утверждают, что используя данные, собранные с Facebook, компания стала чем-то вроде вершителя судеб. Ведь она может создать рекламу, которая будет наиболее актуальной для каждого избирателя.

Как узнать, он используется этот способ на мне?

Существует лишь несколько единичных случаев, в которых было доказано использования психометрического профилирования. После скандала, развернувшегося по поводу раскрытия информация компанией the Cambridge Analytica, Facebook опубликовал информацию о доступе к инструменту, что позволяет пользователям проверять, использует кто-то их данные или нет.

Несмотря на длительность процедуры, все таки можно подать запрос на то, чтобы узнать получал кто-то доступ к данным или нет. Это разрешается Общим регламентом защиты данных Европейского Союза (GDPR). Однако невозможно точно определить, использовались ли ваши

experian-1 experian-2 experian-3

Среди других предложений Experian -, Audience Guide, на обложке которого красуется надпись «Прочитайте мысли своих клиентов». В гайде описываются категории, которые определены самовосприятием и политическими убеждениями пользователей».
Источник: Wayback Machine’, 10 April 2018, https://web.archive.org/web/20180410114126/https://www.experian.com/assets/marketing-services/product-sheets/das-political-data-sheet.pdf

Выводы:

→ Учитывая эффективность психометрического профилирования метод, может быть использован для поощрения незарегистрированных избирателей к участию в политическом процессе или для поддержки усилий по повышению явки избирателей.

→ Конфиденциальные данные о личности могут использоваться в манипуляторных целях компаниями и кампаниями. Например, представители кампаний могут использовать психографические данные для уменьшения активности избирателей или для оказания влияния на них.

→ Избиратели, которые рассматривают использование психометрического профилирования в политической агитации как вредный и нечестный метод борьбы, могут вообще потерять доверие к политикам.

→ Психометрические профили строятся без разрешения личности, и незаметно влияют на политические решения последней.


  1. Concordia, Cambridge Analytica - The Power of Big Data and Psychographics, accessed 1 March 2019, https://www.youtube.com/watch?v=n8Dd5aVXLCc&feature=youtu.be&t=220.
  2. ‘Home - Affectiva : Affectiva’, accessed 1 March 2019, https://www.affectiva.com/.
  3. ‘Realeyes’, accessed 1 March 2019, https://www.realeyesit.com/.
  4. Sensum, ‘Empathic AI for Smart Mobility, Media & Technology’, Sensum, 1 March 2019, https://sensum.co.
  5. Anthony Crupi, ‘Nielsen Buys Neuromarketing Research Company Innerscope | Media - Ad Age’, accessed 1 March 2019, https://adage.com/article/media/nielsen-buys/298771/.
  6. ‘Ford and Xaxis Score in Vietnam Using Emotional Triggers around the UEFA Champions League | The Drum’, accessed 1 March 2019, https://www.thedrum.com/news/2016/10/18/ford-and-xaxis-score-vietnam-usingemotional-triggers-around-the-uefa-champions.
  7. Jeff Chester and Kathryn C. Montgomery, ‘The Role of Digital Marketing in Political Campaigns’, Internet Policy Review 6, no. 4 (31 December 2017), https://policyreview.info/articles/analysis/role-digital-marketing-political-campaigns.
  8. Edward Bernays, ‘Propaganda by Edward Bernays (1928)’, accessed 1 March 2019, http://www.historyisaweapon.com/defcon1/bernprop.html.
  9. Michal Kosinski, David Stillwell, and Thore Graepel, ‘Private Traits and Attributes Are Predictable from Digital Records of Human Behavior’, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 110, no. 15 (9 April 2013): 5802–5, https://doi.org/10.1073/pnas.1218772110.
  10. Michal Kosinski, David Stillwell, and Thore Graepel, ‘Private Traits and Attributes Are Predictable from Digital Records of Human Behavior’.
  11. Concordia, Cambridge Analytica - The Power of Big Data and Psychographics.
  12. Michal Kosinski, David Stillwell, and Thore Graepel, ‘Private Traits and Attributes Are Predictable from Digital Records of Human Behavior’.
  13. Wu You,you, Michal Kosinski, and David Stillwell, ‘Computer-Based Personality Judgments Are More Accurate than Those Made by Humans’, Proceedings of the National Academy of Sciences 112, no. 4 (27 January 2015): 1036–40, https://doi.org/10.1073/pnas.1418680112.
  14. S. C. Matz et al., ‘Psychological Targeting as an Effective Approach to Digital Mass Persuasion’, Proceedings of the National Academy of Sciences 114, no. 48 (28 November 2017): 12714, https://doi.org/10.1073/pnas.1710966114.
  15. Archie Bland, ‘Tories Identify Eight Groups of Voters as Labour Look to Obama’, The Independent, 6 November 2013, http://www.independent.co.uk/news/uk/politics/tories-identify-eight-groups-of-voters-as-labour-lookto-obama-campaign-for-inspiration-the-8925374.html.
  16. ‘Experian Plc - Key Financial Data’, accessed 1 March 2019, https://www.experianplc.com/investors/key-financial-data/.
  17. ‘Wayback Machine’, 10 April 2018, https://web.archive.org/web/20180410114126/https://www.experian.com/assets/marketing-services/product-sheets/das-political-data-sheet.pdf.
  18. ‘SCL Elections | Projects’, accessed 1 March 2019, https://web.archive.org/web/20170520211639/sclgroup.cc/elections/projects.
  19. Concordia, Cambridge Analytica - The Power of Big Data and Psychographics.
  20. ‘Which Banned Apps May Have Had Access to My Info? | Facebook Help Center | Facebook’, accessed 1 March 2019, https://www.facebook.com/help/1873665312923476?helpref=search&sr=1&query=cambridge.