Психометричне профілювання: переконання особистості на виборах

Що таке психометричне профілювання?

У березні 2017 колишній генеральний директор the Cambridge Analytica (компанія, що займається збором та обробкою даних) Олександр Нікс повідомив, що його команда оцінила "особистість кожного дорослого в Сполучених Штатах Америки". Використовуючи дані про виборців, зібрані з Facebook, компанія допомагала Дональду Трампу(1) перемогти на президентських виборах. Cambridge Analytica заявила про неплатоспроможність. Однак її практика збору та використання даних на основі оцінки особистості, зважаючи на підвищення попиту на психометричні послуги, залишається цінним досвідом як для приватних компаній, так і політичних кампаній.(2,3,4,5,6,7)

usa-map-neuroticism

Використання алгоритмів для виведення психологічних рис дозволило швидко сегментувати інформацію. На зображенні вище показано орієнтовний рівень "невротизму" в США. Темніші відтінки відповідають вищим за середній рівень, тоді як світліші відтінки - нижчі за середні. Зображення показує, наприклад, що каліфорнійці, як правило, менш невротичні ніж жителі Нью-Йорку. Джерело: R. Lambiotte and M. Kosinski, ‘Tracking the Digital Footprints of Personality’, Proceedings of the IEEE 102, no. 12 (December 2014): 1934–39, https://doi.org/10.1109/JPROC.2014.2359054

Психометричне профілювання – це процес, метою якого є визначення особливостей конкретної особистості шляхом спостережень за нею або за рахунок досліджень звітів про її дії. Представники маркетингової індустрії, зв'язків з громадськістю та політики давно використовують психологію для кращого розуміння людських переконань, поведінки та мотивації, з подальшою метою впливати на них. Психометричне профілювання пришвидшує досягнення цієї мети шляхом отримання величезної кількості особистих даних, які політичні стратеги в подальшому можуть використовувати для адаптації своїх комунікацій, аби мати більший вплив на політичну думку, змінюючи вподобання виборців.

Рекламодавці та маркетологи використовують декілька методів для отримання психометричних профілів: найпростішим варіантом є проведення опитування, яке розкриває особливості психологічного мислення учасників. Наприклад, особи, які стверджують, що завжди дотримуються плану, відзначаються програмою такими, що мають високу сумлінність, слідують правилам, поважають порядок і систематизованість.

Останнім часом опитування слугують лиш основою для створення психометричного профілю, адже доступ до великої кількості даних вивів процес психометричного профілювання за рамки формату запитань та відповідей. Тепер немає необхідності у тому, аби користувач самостійно надавав певну інформацію: науковці стверджують, що риси особистості можна визначити аналізуючи манеру використання Facebook. Тобто, не потрібно запитувати, наскільки особа відкрита, адже про це говорить підписка на профіль з роботами Леонардо да Вінчі у Facebook. Це не тільки зменшує потребу в громіздких опитуваннях, але й дає можливість зробити профілювання масштабнішим. (9)

Найпоширенішою моделлю, яка використовується для психометричного профілювання, є модель OCEAN, яку також називають «великою п’ятіркою» або «моделлю п’яти факторів»(10), названою шляхом сполучення п'яти основних рис особистості, які вона досліджує: відкритість, спірність, екстраверсія, сумлінність та невротизм. Інформація про виборців за моделлю OCEAN є дуже цінною для кампаній, які прагнуть донести певне політичне гасло. Підтвердженням цього може слугувати коментар колишнього директора the Cambridge Analytica: «Якщо ви знаєте особливості людей, на яких орієнтуєтесь, то з легкістю зможете надати інформацію такого відтінку, щоб вона поєднувалася з принципами яким слідує аудиторія. Для людей зі схильністю до невротизму і відзначаються високою сумлінністю необхідно підібрати слоган, в основі якого лежить раціональність, страх до невиконання і здатність викликати емоції ».(11)

psychometric-profiling-explainer

На даному зображенні показується спрощена схема психометричного профілювання на основі даних Facebook, яка була створена в рамкахпроведення наукових досліджень. На практиці, для отримання інформації про особисті риси необов'язково запитати її напряму. Такі дані отримують за допомогою онлайн-ігор тощо. Отримана таким чином інформація згодом продається . Її також можна отримати за допомогою спостережень або придбати у дата брокерів. В останніх дослідженнях з психометричного профілювання вчені прийшли до трьох головних висновків. По-перше, прості статистичні моделі дозволяють виявити психологічні особливості індивідів за допомогою широко розповсюджених цифрових відбитків. По-друге, комп'ютери краще оцінюють особистість ніж люди, якщо така оцінка відбувається на основі цифрових даних. По-третє, реклама в якій враховуються психологічні дані, ефективніша за звичайну. Джерело: 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

Як використовуються ваші дані?

На відміну від таких ознак, як стать та вік, психометричні характеристики неможливо оцінити відразу, для цього необхідний аналіз та чіткі висновки. Для цього використовуються статистичні моделі.

У 2013 році доктор наук Кембриджського університету Міхал Косінський, піонер у галузі психометричного профілювання та цифрової поведінки, першим показав, що за допомогою алгоритму дій, які людина робить в Facebook можна оцінити особливості її особистості.(12)

У 2015 році Косінський та його команда опублікували звіт, у якому висловили запевнення у тому, що алгоритм дій дає кращу оцінку інформації про людину ніж її оточення. А це означає, що друзі, колеги та партнери володіють значно меншим обсягом даних. (13)

У 2017 році вони довели, що реклама з урахуванням психологічних профілів є більш ефективною.(14) Завдяки великій увазі з боку ЗМІ та уряду було пролито світло на деякі джерела даних а також метод роботи над ними компанією the Cambridge Analytica. Однак багато технік які сприяють збільшенню прибутковості галузі психометричного профілювання залишаються за сімома замками.

Приклади:

Великобританія: Обидві партії Великобританії: Консервативна і Лейбористська – користувалися послугами Experian (агентство, що звітує про наявність споживчих кредитів, надає різні види персональних, які можуть бути використані в психометричному профілюванні на міжнародному рівні). (15) Брокер, який продає данні, стверджує, що маючи інформацію про понад мільярд людей у Європі та США, він заробив понад 46 мільярдів доларів США за 2018 рік.(16) Немає жодних прямих доказів про використання психометричних профілів, підготованих Experian, однак компанія вклала значні кошти у створенні цих профілів та надала доступ до них клієнтам. Серед безлічі пропозицій маркетингових послуг Experian вирізняється Audience IQ. Це єдиний ресурс який може допомогти вплинути на поведінку виборців шляхом оцінки їх демографічних, психографічних та поведінкових характеристик.(17)

США: the Cambridge Analytica визначила та переорієнтувала виборців напередодні голосування за президента США у 2016 році спочатку на Теда Крус, а потім на Дональда Трампа.

Генеральний директор показав зв'язок між тим, що компанія оцінює риси характеру виборців і процесом впливу на їх подальшу поведінку: " особистість керує своєю поведінкою, а остання, очевидно, впливає на те, як ви голосуєте".

Через свою материнську компанію, Strategic Communication Laboratories, компанія взяла участь у виборах щонайменше у 20 країнах.(18) Представники The Cambridge Analytica стверджують, що використовуючи дані, зібрані з Facebook, компанія стала чимось подібним до вершителя доль. Адже вона може створити рекламу, яка матиме найбільш актуальну інформацію для кожного виборця. (19)

Як дізнатися, чи він використовується цей спосіб на мені?

Було лише декілька поодиноких випадків, в яких доведи використання психометричного профілювання. Після скандалу, що розгорнувся з приводу розкриття інформація компанією the Cambridge Analytica, Facebook опублікував інформацію про доступ до інструменту, що дозволяє користувачам перевіряти, чи використовує хтось їх дані .(20) Не зважаючи на довго тривалість процедури, можна подати запит на те, аби дізнатися чи отримував хтось доступ до ваших даних. Це дозволяється Загальним регламентом захисту даних Європейського Союзу (GDPR). Однак неможливо точно визначити, чи використовувалися ваші дані саме ля побудови психометричного профілю.

experian-1

experian-2

experian-3

Серед інших пропозицій Experian – Audience Guide, на обкладинці якого знаходиться напис «Прочитайте думки ваших клієнтів.» В посібнику описуються категорії визначені самосприйняттям та політичними переконаннями користувачів.» Джерело: 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

Тези:

↘ З огляду на ефективність психометричного профілювання метод може бути використаний для заохочення незареєстрованих виборців до участі в політичному процесі або для підтримки зусиль з підвищення явки виборців.\ ↘ Конфіденційні дані про особистість можуть використовуватися в маніпулятивних цілях компаніями та кампаніями. Наприклад, представники кампаній можуть використовувати психографічні дані для зменшення активності виборців або для здійснення впливу.\ ↘ Виборці, що розглядають використання психометричного профілювання в політичній агітації як шкідливий та нечесний метод боротьби, можуть взагалі втратити довіру до політиків. ↘ Психометричні профілі будуються без відома особистості, і непомітно впливають на політичні рішення останньої .

Автор: Варун Башукарла


  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.