Att vinna val med psykometri

Genom att kartlägga människors oro, sprida falska nyheter och förmå människor att avstå från att rösta kunde Trump vinna valet. Framgångarna byggde på psykometrisk analys av de spår personer lämnar efter sig i sociala medier.

Trump påpekade gång på gång att hans kampanjbudget var blygsam jämfört med Clintons enorma resurser som användes massivt i TV- och radioreklam och annonser i tidningar och på nätet. Hur kunde Trump genom eget twittrande som främsta tillgång bli ledare för världens främsta supermakt? Genom att framgångsrikt använda statistiska metoder på offentligt tillgänglig data för att profilera människor kunde budskap formuleras för att påverka människor att rösta på ett visst sätt. Vad innebär detta för oss som gör opinionsundersökningar, utformar kampanjer och budskap, för politikers möjligheter att vinna väljare och i slutänden för demokratin?

Traditionellt arbetar opinionsundersökare med så kallade stickprovsundersökningar, det vill säga vi frågar ett urval av människor som vi slumpar fram. Denna kunskap tillsammans med mediekonsumtion och annan kunskap om till exempel vad som är viktigt för olika grupper används för att utforma kampanjer och politiska budskap.

Företaget som har skakat om undersökningsbranchen och skapat förutsättningarna för Trumps framgångar, för Brexit-kampanjen och som sägs ha nära kopplingar till Ryssland heter Cambridge Analytica. Cambridge Analytica är ett dataanalysföretag som backas upp av Robert Mercer, en stenrik affärsman med konservativa, republikanska värderingar. Cambridge Analytica började tillämpa den psykometriska metod för att mäta personligheter som utvecklats av psykologen och dataanalytikern Michal Konsinski. Syftet med Cambridge Analyticas metod var att med hjälp av prediktiva analysmetoder utforma individuella budskap för att påverka amerikanska väljare att rösta på ett visst sätt, så kallad micro targeting. Tekniken bygger alltså på psykometri som är statistiska analyser av data som bygger på vad folk till exempel svarat på de populära testerna som man kan göra på Facebook. När man klickar på länken till testerna av typen ”Vilken kändis är du mest lik?” eller ”Var i världen borde du egentligen bo?” begärs åtkomst till din Facebook-profil. Dina ”likes” och annan information av dig tankas ut och bearbetas statistiskt.

Dr Michal Kosinski

Under sin tid på University of Cambridge’s Psychometrics Centre var Kosinski 2013 medförfattare till ett paper som beskriver hur de upptäckte att likes på Facebook framgångsrikt kunde förutsäga en rad olika saker om individen. De kan till exempel fastställa om individen är Demokrat eller Republikan (i 85 procent av fallen) eller vilken sexuell läggning man har (i 88 procent av fallen). Alltså utan att ställa en enda fråga. Och ju fler likes på Facebook desto bättre kan personligheten kartläggas och desto bättre kan framtida beteende och handlingar förutspås. Kosinski kan även visa att de digitala spåren förutspår hur vi kommer att svara på en traditionell enkät:

  • 10 likes räcker för att en dator kan förutspå bättre än en arbetskamrat hur du svarar
  • 100 likes räcker för att en dator ska svara bättre än en familjemedlem
  • 220 likes för att datormodellen ska förutspå hur du ska svara på enkäten med högre träffsäkerhet än din partner. Steget vidare handlar om ansiktsigenkänning. Genom att låta en dataalgoritm analysera vårt ansikte kan olika slutsatser dras om till exempel sexuell läggning, introvert/extrovert och till och med partisympati!

Vilka konsekvenser har detta för den traditionella undersökningsbranschen? Naturligtvis måste vi arbeta med att förstå möjligheterna. Utvecklingen inom området går mycket snabbt. Själva poängen med att göra undersökningar handlar om att förstå väljargrupper och hur dessa kan påverkas att rösta på ett visst sätt. Inom undersökningsbranschen är en av de grundläggande principerna att värna respondenternas anonymitet och slutsatser och strategier formas på gruppnivå. Genom de möjligheter som Cambridge Analyticas metoder medger med micro targeting och dark ads, dvs annonser som bara syns för en viss målgrupp, har vi i praktiken alltså sett de negativa konsekvenserna av att använda metoder som de Cambridge Analytica erbjuder. Branscher och discipliner flyter samman och det blir oklart vem som bär ansvar och hur regelverk ska tillämpas.

För undersökningsbranschen finns samtidigt enorma möjligheter vi behöver ta till oss i den transformation som pågår. Det handlar om hur vi integrerar Artificiell Intelligens, machine learning, big data, eyetracking och social listening i vårt erbjudande till kunderna. De nya möjligheterna medger kortare enkäter, minskad respondentbörda, ökad snabbhet och lägre kostnader. Och högre kvalitet. Om inte vi förstår detta kommer andra med andra avsikter att göra det. Det är förvånande att undersökarna i de guvernörsvalen i Virginia och New Jersey, där i synnerhet valet i Virginia har ansetts som en viktig mätare på Donald Trumps populäritet, fortsätt tillämpar gamla metoder.

Michal Kosinski pekar också på en möjlig utveckling att vi på sikt inte ens skulle behöva ha politiska val överhuvudtaget. Han menar att datorernas modeller allt bättre visar hur vi reagerar genom de digitala spår vi lämnar. Eftersom algoritmerna kan sätta samman komplicerade samband som bättre förutspår vad vi kommer att tycka och eftersträva både på kort och längre sikt än vad vi själva kan med mänsklig hjärnkraft kanske allmänna val var fjärde år inte behövs.

I en demokrati är rätten att få rösta grundläggande. Vissa länder menar också att det inte bara är en rättighet att få rösta, utan också en skyldighet. Flera länder har idag någon form av röstplikt, även om antalet sjunker över tid. Frågan är om den digitala utvecklingen kan innebära att samhället utvecklas mot direktdemokrati eller istället tvärtom mot att val sker mer sällan. Det kanske är hög tid att börja fundera över vilket sorts samhälle vi vill ha i framtiden?

Läs artikeln i Qvintensen här.

Vill du själv prova hur Facebook-testet fungerar på din profil? Använd Applymagicsauce.

Prenumerera på Inizios nyhetsbrev