Кэти О'Нил - Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения

Как только команда Гани определила эту маленькую группу избирателей, проанализировала их желания и страхи, выяснила, что нужно для того, чтобы изменить их поведение, предстояло сделать следующий шаг – найти миллионы других избирателей (они же спонсоры), которые были бы похожи на первую группу. Это включало в себя исследование потребительских и демографических данных избирателей, у которых они взяли интервью, и создание их математических профилей. Затем нужно было просто изучить национальные базы данных, найти людей с похожими профилями и поместить их в те же группы.

Затем каждой группе стали направлять рекламные объявления – на Facebook или на новостных сайтах, которые они посещали, – и проверять, реагируют ли адресаты ожидаемым образом. Для этого они проводили те же самые тесты, что использует Google , чтобы узнать, какой оттенок синего набирает больше кликов по кнопке. Попробовав разные подходы, они выяснили, например, что электронные письма, в заголовках которых было одно только слово «Эй!», раздражали людей, но в то же самое время приводили к большей вовлеченности и большим пожертвованиям.

В результате тысяч тестов и корректировок кампания наконец охватила всю свою аудиторию – включая самый важный контингент из 15 миллионов неопределившихся избирателей. В процессе каждая кампания разработала профили американских избирателей. Каждый профиль содержал большое количество показателей по разным параметрам – не только ценность человека как избирателя, волонтера или спонсора, но и его отношение к различным проблемам. У одного избирателя мог быть высокий показатель в области экологических проблем, но низкий в сфере национальной безопасности или международной торговли. Эти политические профили очень похожи на те, которые создают интернет-компании, такие как Amazon и Netflix , чтобы эффективно взаимодействовать с десятками миллионов своих потребителей. Аналитические механизмы, которые задействуют эти компании, практически непрерывно проводят анализ затраты/выгоды, чтобы максимизировать прибыль от каждого покупателя.

Четыре года спустя кампания Хиллари Клинтон была построена на методологии, разработанной командой Обамы. Клинтон заключила контракт со стартапом в области таргетированной рекламы Groundwork , который был основан тогдашним председателем совета директоров Google Эриком Шмидтом и управлялся Майклом Слэби, техническим директором кампании Обамы 2012 года. Предстояло создать нечто вроде «политической версии» систем, которые торговые компании разрабатывают для взаимодействия с миллионами своих потребителей.

Потребность в актуальной и релевантной информации, как вы можете догадаться, сегодня огромная. Некоторые методы, используемые для ее сбора, чрезвычайно назойливы. В конце 2015 года британская газета Guardian сообщила, что фирма Cambridge Analytica , занимающаяся сбором политических данных, наняла ученых, чтобы те связали профили американских избирателей на Facebook с их демографическими деталями и историей лайков каждого пользователя. Они использовали эту информацию, чтобы разработать метод психографического анализа более 40 миллионов избирателей, распределив их всех по шкале «большой пятерки» личных качеств (открытость, добросовестность, экстраверсия, доброжелательность и невротизм). Группы, работавшие с президентской кампанией Теда Круза, затем использовали эти исследования для создания рекламных роликов, нацеленных на разные группы избирателей, размещая их в программах, которые те с большей вероятностью стали бы смотреть. Когда, например, в отеле Venetian в Лас-Вегасе в мае 2015 году проходила встреча Республиканской еврейской коалиции, кампания Круза адресовала ее участникам целую серию интернет-роликов, которые можно было увидеть только в стенах отеля и в которых подчеркивалось, как Круз любит Израиль и ценит его безопасность.

Не могу не упомянуть здесь, что не все эти кампании были эффективными. Некоторые, без сомнения, занимаются тем, что продают «чудодейственные эликсиры». В конце концов, люди, предлагающие услуги микроадресации, продают себя политическим группам, располагающим миллионами долларов. Они продают щедрые обещания бесценных баз данных и точной адресации – многие из этих обещаний просто неизбежно преувеличены. В итоге получается, что политики не только раздают сомнительные обещания, но и покупают их (причем по заоблачным ценам). Однако при всем этом команда Обамы продемонстрировала, что некоторые из этих методов приносят плоды. Так что индустрия – от серьезных специалистов по анализу данных до мелких лавочников – направляет свое внимание на избирателей.

Люди, занимающиеся политическим таргетированием, однако, сталкиваются с постоянными ограничениями, которые сильно усложняют их работу. Ценность каждого избирателя, например, растет или снижается в зависимости от того, насколько важен его штат. Неопределившийся избиратель в неопределившемся штате, таком как Флорида, Огайо или Невада, обладает высокой ценностью. Но если предварительные опросы показывают, что штат имеет ярко выраженный перевес либо республиканцев, либо демократов, то ценность избирателя падает, а маркетинговый бюджет быстро переключается на других избирателей, ценность которых теперь резко растет.

В этом плане мы можем думать об избирателях примерно так же, как мы думаем о финансовых рынках. По мере поступления все новой информации ценность актива или инвестиции растет или падает. На этих новых политических «рынках» каждый из нас представляет собой ценную бумагу с волатильной стоимостью. И каждая кампания должна решить, инвестировать ли в нас – и если да, то сколько. Если мы стоим того, чтобы в нас инвестировали, то политтехнологи решают не только то, какую информацию нам скормить, но и в каком количестве и как оформить подачу.

Похожие расчеты, причем в крупных масштабах, проводятся уже в течение десятилетий – когда избирательные штабы планируют предстоящие затраты на телевизионную рекламу. По мере того как меняются цифры в предварительных опросах, они могут перестать показывать рекламу в Питтсбурге и перебросить эти доллары в Тампу или Лас-Вегас. Но с политическим таргетированием фокус смещается с региона к отдельному человеку. И, что более важно, только этот человек видит скроенную лично для него версию политика.

Выборные кампании используют схожий анализ, чтобы идентифицировать потенциальных спонсоров и оптимизировать каждого из них. Здесь ситуация становится совсем сложной, потому что многие спонсоры сами производят расчеты. Они хотят получить максимальную отдачу за свои деньги. Они знает, что, если они сразу же выдадут максимальное пожертвование, штаб сочтет их «выдоенными» и, соответственно, не имеющими большого значения. Однако если они совсем не дадут денег, их тоже сочтут бесперспективными. Поэтому многие спонсоры выдают средства небольшими порциями в зависимости от того, согласны ли они с тем, что слышат от данного политика. Управление политиком для них как дрессировка собаки с помощью лакомства. И этот эффект дрессировки еще сильнее проявляется в пожертвованиях в специальные комитеты политических действий; размер вклада не ограничен законом.