Paaiškinta technologija, kuri veikia 2020 m. kampanijas

Ponia Tech | Getty, Pexels

Kampanijos ir rinkimai visada buvo susiję su duomenimis – po empatiškais pažadais pataisyti tavo problemų ir kovoti už tavo šeima, tai metrikų verslas. Jei kampanijai pasiseks, ji atsidurs daugybėje apklausų, rinkėjų atributų, demografinių rodiklių, rinkėjų aktyvumo, parodymų, gerrymanderingo ir skelbimų pirkimo, kad užmegztų ryšį su rinkėjais taip, kad jie juos sujaudintų ar net įkvėptų. Obama, MAGA, AOC – visi turėjo šio ypatingo padažo. Vis dėlto laimi kampanijos, kurios geriausiai surenka ir naudoja skaičius.

Tai buvo tiesa, žinoma, kurį laiką. 2017 m. Hillary Clinton apgailestavo, kad Demokratų nacionalinis komitetas pateikė jos komandai pasenusius duomenis. Ji iš dalies dėl to kaltino dėl pralaimėjimo Donaldui Trumpui, kurio kampanija buvo įspūdinga respublikonų duomenų kaupimo mašina. (DNC atkirto, kad ne duomenys, o tai, kaip jie buvo naudojami, buvo netinkami.)

2020 m. kampanijos pridėjo naujų raukšlių į duomenų rinkimo ir manipuliavimo taktiką. Tradicinė apklausa užleidžia vietą AI pagrįstam nuspėjamajam modeliavimui; masiniai duomenų mainai, kurie kažkada buvo laikomi abejotinai teisėtais, leidžia kampanijoms, PAC ir kitoms grupėms koordinuoti savo pastangas. O kas gali pamiršti mikrotaikymą? Abi kampanijos siekia apsiginkluoti išsamiu kiekvieno potencialaus rinkėjo požiūriu ir naudoja algoritmus, kad segmentuotų ir nukreiptų rinkėjus konkrečiau ir strategiškai. Štai mūsų vadovas apie tai, kas naujo ir patobulinta ir ką tai reiškia jums, rinkėjui.

Daugybė rinkėjų duomenų

Per pastaruosius kelerius metus kampanijos nuolat papildė didžiulį rinkėjų asmeninės informacijos kiekį. Tai iš dalies yra praktikos, vadinamos įsigijimo reklama, rezultatas, kai kampanijose rodomi tiesioginio atsako skelbimai, kuriais siekiama gauti kontaktinę informaciją arba nuomones tiesiai iš asmens. Gegužės mėn. abiejose prezidento kampanijose buvo išleista daugiau nei 80 % savo skelbimų biudžeto tiesioginio atsako skelbimams.

Kampanijos pareigūnai nemėgsta kalbėti apie tai, kiek tiksliai duomenų jie saugo, tačiau daugumoje rinkėjų failų vienam asmeniui tikriausiai yra nuo 500 iki 2500 duomenų taškų. (Rinkėjo failas yra vientisas duomenų rinkinys, sujungiantis valstijos lygio rinkėjų registracijos informaciją. Sužinokite daugiau apie juos čia. ) Kiekvienas skelbimas, telefono skambutis, el. laiškas ir paspaudimas padidina šį skaičių. Nuo tada, kai birželį prisijungė Demokratinė duomenų mainų programa (arba DDx), ji sukaupė daugiau nei milijardą duomenų taškų, kurių dauguma, DDx teigimu, yra kontaktinė informacija.

Tačiau, priešingai nei galima manyti, daugelis šių asmeninių duomenų gaunami iš žmonių, kurie jau apsisprendė dėl kandidatų. Pavyzdžiui, Trumpo kampanijos programėlė leidžia automatiškai susieti Bluetooth kurie gali padėti nustatyti naudotojo buvimo vietą – tai, kas buvo ištirta. ( „Bluetooth“ švyturiai buvo rasti Trumpo kiemo iškabose praeityje.) Toks stebėjimas nelaikomas norma, bet prasmingas. Žmonės, kurie atsisiunčia kandidato programėlę, tikriausiai jau palaiko tą kandidatą, o atsidavę rinkėjai dažniausiai aukoja.

Duomenų mainai

Duomenų mainai leidžia kampanijoms ir PAC dalytis duomenimis, todėl informavimas ir pranešimų siuntimas tampa veiksmingesni ir išsamesni. Respublikonai naudojasi Data Trust nuo 2013 m. – tai vieno langelio principas, apimantis mainų, rinkėjų duomenų ir duomenų prieglobos paslaugas. Iš pradžių demokratai manė, kad tai buvo Federalinės rinkimų komisijos taisyklių, draudžiančių bendradarbiavimą tarp įvairių tipų politinių organizacijų, tokių kaip PAC, ne pelno organizacijos, ir pačių kampanijų, pažeidimas. Amerikos demokratijos teisės fondas, demokratinė grupė, padavė į teismą DataTrust ir pralaimėjo... todėl demokratai, žinoma, sukūrė savo versiją. Tai Demokratinė duomenų mainų programa, kuri pradėjo veikti birželį.

Duomenų mainų pažadas yra leisti visoms suderintoms organizacijoms dalytis duomenimis. Pagal demonstracinę versiją, pateiktą „New York Times“. DDx gali sukurti prietaisų skydelį, rodantį, kaip kiekvienam rinkėjui patogu balsuoti paštu, ir tai yra dalijama visoms liberalioms biržos grupėms. Ankstesniais metais vietinės žvalgybos grupės, valstybės partijos ir į problemas orientuotos PAC galėjo išleisti pinigus lygiagrečiai rinkdamos tokią informaciją. Respublikonų pusėje „Data Trust“ daug kartų įrodė savo vertę. Pavyzdžiui, buvo surinkta informacija apie rinkėjus, kurie balsavo anksti per 2018 m. vidurio kadencijos rinkimus. Kampanijos nustojo pasiekti tuos žmones, sutaupė 100 mln .

Naujo lygio mikrotaikymas

Senovės Romoje vergai buvo mokomi mintinai įsiminti rinkėjų, kurie galėjo būti įtikinti balsuoti už savo šeimininką, vardus, kad šis galėtų juos rasti ir asmeniškai pasveikinti. Šiomis dienomis asmeninio taikymo strategija kyla iš kompiuterinių modelių, kurie gali suskirstyti rinkėjus į labai specifines grupes. Pranešimai tobulinami naudojant platų A/B testavimą.

Socialinės platformos skiriasi pagal leidžiamą mikrotaikymo tipą. „Facebook“ leidžia kampanijas nukreipti į mažas grupes ir asmenis. Naudodamos tinkintą auditorijos funkciją, kampanijos gali įkelti naudotojų profilių skaičiuoklę ir chirurginiu tikslumu pateikti jų pranešimą. Jie taip pat gali panaudoti įrankį, vadinamą panašus, kuris naudoja tuos tinkintus sąrašus, kad surastų profilius, kurie gali reaguoti panašiai. ( Štai kaip galite atsisakyti tokio tipo taikymo. ) Abi prezidento rinkimų kampanijos tai darė ir Niujorko universiteto projektas stebi tokio tipo reklamas . Pavyzdžiui, tai rodo, kad nuo liepos 30 iki rugpjūčio 4 d. Viskonsino valstijoje maždaug 2500 „Facebook“ vartotojų sklaidos kanaluose pasirodė reklama su pranešimu „Our Recovery Will Be Made in America“. Tie vartotojai buvo pasirinkti specialiai pagal profilio pavadinimą iš sąrašo, kurį įkėlė Biden kampanija. Beveik neįmanoma atsekti, iš kur kilo šis mažas vardų sąrašas, nors greičiausiai jis buvo pirktas iš trečiosios šalies.

Kitos platformos yra labiau ribojančios. „Google“ uždraudė politinį mikrotaikymą šių metų pradžioje, o „Twitter“ uždraudė politinius skelbimus kampanijose, nors leidžia reklamas iš politiškai nusiteikusių propagavimo grupių.

Išsisukite su apklausomis, su AI modeliais

Tikriausiai girdėjote: apklausos neveikia taip, kaip anksčiau. 2016 m. prezidento rinkimai palietė pramonės krizę, kurios pagrindinis dėmesys buvo skiriamas neatsakymo šališkumo didėjimui – įmantrus būdas pasakyti, kad mobiliųjų telefonų vartotojai linkę neatsiliepti į skambučius iš numerių, kurių jie neatpažįsta (pvz., apklausų vykdytojų), ir kad žmonių, paklausti apie savo politines pažiūras, darosi vis drąsesni.

Reaguodamos į tai, kampanijos nukreiptos į mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą, kad nuspėtų, kaip elgsis rinkėjai. Užuot pasikliavę nuolatiniais gyventojų lyginamaisiais tyrimais, modeliai dabar vykdomi naudojant nuolat atnaujinamus duomenų rinkinius. Dažniausiai naudojamas kampanijų metodas vadinamas balais, kai rinkėjų grupei priskiriamas skaičius nuo 1 iki 100, atsižvelgiant į tai, kokia tikimybė, kad jie ką nors darys arba laikysis tam tikros nuomonės. Kampanijos naudoja šias tikimybes, kad pagrįstų savo strategiją, bandant įtikinti neapsisprendusius rinkėjus arba panaudoti tvirtą nuomonę dėl pinigų ar mobilizavimo.

Modeliai nėra tobuli. 2016 metais jie prognozavo Clinton pergalę su panašia paklaida, kokia buvo manoma apklausose. Tačiau modeliams lengviau įveikti kai kurias apklausos problemas, ir kuo daugiau duomenų modeliai gauna, tuo jie tikslesni.

Rezultatas: nėra bendrų tiesų

Kadangi kolektyvinių pranešimų svarba nyksta, tampa sunkiau kontroliuoti daugybę pritaikytų pranešimų, kuriuos politinės grupės skleidžia ir pateikia rinkėjams. Suasmenintas susirašinėjimas reiškia, kad kiekvieno žmogaus požiūris į kampaniją skiriasi, nes kiekvienas gauna skirtingą informacijos srautą. Pagražinti, iškraipyti ir atvirai meluoti tampa daug lengviau, ypač viešiems asmenims, kurių įrašai socialinėse platformose dažnai sulaukia ypatingo traktavimo . Šiuo metu karštai naudojamos technologijos įgalina realybę, kai kampanijos gali sukelti visuomenės skilimus, iš esmės pakeisdamos mūsų nuomonės formavimą ir galiausiai balsavimą.

Viskas neprarasta. Nors 2020 m. rinkimų ciklas baigiasi, visuomenės spaudimas nukreipti šias technologijas didėja. Neseniai paskelbtame tyrime Pew tyrimų centras parodė, kad 54% Amerikos visuomenės nemano, kad socialinės žiniasklaidos platformos turėtų leisti bet kokią politinę reklamą, o 77% amerikiečių mano, kad socialinėse platformose surinkti duomenys neturėtų būti naudojami politiniams tikslams. taikymas.

Kongrese yra keli įstatymo projektai, atspindintys šią nuotaiką, pavyzdžiui, dvišalis Apskaitos apsaugos priemonių, padedančių išplėsti priežiūrą, kūrimas ir duomenų įstatymo reglamentavimas ir Mikrotikslinių politinių skelbimų uždraudimo įstatymas . Šie įstatymų projektai turi būti sprendžiami 2021 m., o ekspertai mano, kad tam tikra reguliavimo forma yra tikėtina, nepaisant to, kas laimės Baltuosius rūmus.

paslėpti