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Il caso Cambridge Analytica e le nuove frontiere del marketing politico

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Kennedy arrivò alla Casa Bianca grazie alla “political machine” di Chicago. Nel 1996 Clinton si servì del microtargeting. Da allora la capacità di elaborare i dati che seminiamo ha dato agli strateghi del marketing politico un’arma micidiale. Che può dirottare la democrazia, anche senza frode

Se nel 1960 la political machine di Chicago non avesse dato una mano, contribuendo a conquistare i voti dell’Illinois per un soffio, la vittoria di John Fitzgerald Kennedy sarebbe stata risicata. La macchina della città ventosa aveva una lunga storia e per una ventina di anni è stata proprietà del sindaco-padrone democratico Daley, eletto nel 1955 e rimasto in carica fino al giorno della sua morte, il 20 dicembre 1976. E dopo il 1968, grazie alla Southern strategy cercata da Richard Nixon, posizionando in maniera netta i repubblicani contro i diritti civili di Lyndon Johnson, il Grand Old Party ha potuto diventare il partito largamente egemone tra i bianchi degli Stati del Sud – tradizionalmente democratici.

Della scarpa destra che viene prima del voto e della sinistra che arriva a elezione avvenuta, qui siamo nella Napoli di Achille Lauro, non c’è nemmeno bisogno di parlare. Se questi esempi storici non vi ricordano Cambridge Analytica non avete torto. Eppure la storia è piena di modi quasi leciti per forzare, storcere, cambiare una contesa elettorale. E di strategie indovinate per vincere che non hanno nulla a che vedere con il programma elettorale di un candidato.

E allora gli esempi di Nixon, Kennedy e Lauro sono buoni anche oggi perché ci ricordano che forme della contesa elettorale non ortodosse sono vecchie come il voto. Non parliamo di frodi: in questi esempi i voti contati sono stati espressi da cittadini che hanno messo la loro X sul nome del candidato vincente.

La forma moderna presa da strategie e targeting di gruppi specifici dell’elettorato non passa più per i regali alle fasce marginali degli elettori ma per strategie basate sui dati e sulle acquisizioni della scienza relative ai comportamenti delle persone. Se si esclude il fatto non marginale di aver ottenuto i dati su cui lavorare in maniera apparentemente fraudolenta, il caso di Cambridge Analytica è una forma molto avanzata di quel che chiamiamo marketing data driven microtargetizzato.

Il targeting politico mirato fa la sua comparsa negli anni 90: Mark Penn, uno dei fautori della rielezione di Bill Clinton nel 1996, ne è un gran sostenitore, ma dopo di allora non lo usa a meraviglia e colleziona figuracce – il caso più famoso è quello della sconfitta di Hillary Clinton alle primarie contro Obama, quando venne sostituito in corsa.

Nel ’96 tra gli oggetti di targeting c’è la “soccer mom”, la madre suburbana che lavora, accompagna il figlio a calcio per poi correre al mall a fare la spesa e che potrebbe votare in maniera diversa dal marito repubblicano se motivata da un candidato che la fa sentire importante o che lei sente come simile. Nel 2008 Sarah Palin parlava di se stessa come di una hockey mom, che in Alaska si gioca a hockey e al tiro all’alce.

Le “soccer mom” sono gli albori, poi vengono gli asciugamani. Che c’entrano gli asciugamani? Nel suo The Victory Lab (che è stato appena ristampato con un capitolo su Trump) Sasha Issenberg ci ricorda un esperimento condotto dalle grandi catene di alberghi. Negli ultimi anni in ogni stanza c’è un cartellino che dice “aiutaci a tutelare l’ambiente, riusa l’asciugamani o gettalo in terra se lo vuoi pulito”.

Un modo intelligente di risparmiare sulla lavanderia mascherato da coscienza ambientalista – per carità, meno varichina, acque meno inquinate, ma non lo fanno per quello. Il numero di riutilizzatori di asciugamani è cresciuto in maniera esponenziale quando uno psicologo ha aggiunto la frase “fai come la maggior parte dei nostri clienti, riusa”. Ovvero: fai una cosa popolare.

Un esempio di comprensione dei comportamenti: meglio invitarti a fare qualcosa che fanno tutti che farti sentire in colpa perché non fai come gli altri. Tecniche diverse si adottano se si sta tentando di convincere un elettore indeciso o se l’obiettivo è quello di portare al seggio un elettore che voterebbe per te ma non è certo di recarsi alle urne. In un caso servono argomenti, nell’altro si parla di te e di come ti vedono gli altri (“nel tuo vicinato votano tutti”). Un sistema maggioritario dove segmenti importanti di elettorato sono poco costanti nell’esercizio del diritto di voto, o un referendum, sono i più adatti a questo tipo di lavoro.

A partire dagli anni 2000, alle conquiste della scienze relative al comportamento degli umani si aggiunge l’elaborazione dei dati. Dapprima si lavora sulla storia elettorale di una persona, poi si incrocia questa con dei dati personali come la vicenda economica – gode di sussidi? Paga le rate in tempo? -, quella personale – è malato? Ha un figlio nell’esercito? È omosessuale? A che associazioni ha fatto donazioni?

Nel 2008, andando a spasso con i volontari della campagna Obama scoprivi che sapevano molte cose della persona a cui bussavano alla porta. Se un tempo c’era il militante di sezione (o il corruttore della political machine di Chicago) che conosceva il quartiere come le sue tasche e portava i voti scala per scala, oggi al volontario si danno strumenti. O addirittura si mandano volontari mirati: la giovane per bene a parlare con le signore anziane, il veterano a parlare con i genitori di un marine in missione. Oppure, siamo ancora al Clinton anni ’90, si scopre che i potenziali elettori democratici sono consumatori di Tv di tarda sera con più frequenza e che quindi è meglio comprare spazi Tv o apparire nei “Late night show” che non al mattino.

Tutti questi esempi per dire che quella di Cambridge Analytica è una storia lunga. Nel 2016 la campagna Trump e l’impresa britannica oggi al centro delle attenzioni hanno fatto diverse cose nuove grazie alle tecnologie. L’esplosione dei social network e di una altra miriade di luoghi virtuali nei quali ci comportiamo seguendo le nostre preferenze sociali, culturali, politiche o di consumo è ciò che ha consentito la strategia adottata.

Per questo Facebook, che con quei dati guadagna, non è vittima ma parte in causa. Con la montagna di profili, il database repubblicano e un altro creato dalla macchina trumpiana, i geek di Analytica hanno costruito modelli che vanno oltre il microtargeting e si avvicinano al profilo psicologico individuale.

Psychographic profile, lo chiamano. Miscela il vecchio profilo in cui si intrecciano comportamenti elettorali, demografia e geografia con i dati personali. Con questi dati e gli infiniti incroci possibili grazie a computer che oggi costano una frazione di quel che sarebbero costati in passato, invece di lavorare sulle teste degli elettori si è lavorato sui loro cuori.

Nel caso specifico di Trump si è lavorato su paure e speranze, come si sente dire ai rappresentanti di Cambridge Analytics nel video rubato da Channel 4: «Non avevi paura di qualcosa fino a quando questa non ti viene sventolata davanti. Il nostro lavoro è quello di individuare quelle paure e preoccupazioni. Una campagna elettorale non si combatte sui fatti. È tutto basato sulle emozioni».

E così immigrati che invadono gli Stati Uniti come mai prima (falso), pericolo islamista dovuto ai rifugiati siriani (falso), fabbriche chiuse a causa della concorrenza cinese (parzialmente vero, ma negli anni 90), tutto entra nei comizi di Trump e quando si verifica che funziona, diventa un refrain. Il disseminare la rete di notizie false che alimentano le paure è un altro aspetto di questo lavoro.

Tra le cose fatte dalla campagna Trump c’è il lavorare per disincentivare gli elettori potenziali di Hillary Clinton: giovani liberal delusi dalla sconfitta di Sanders, neri, giovani donne. Per loro messaggi generali sulla candidata e mirati come suggerimenti di pagine su Facebook, spot elettorali che attraverso GoogleAds e la pubblicità sul social network compaiono sugli schermi del giovane pro Sanders ma non su quelli del sostenitore di Hillary durante le primarie.

Il messaggio che arriva al giovane liberal (prendiamo questa figura ad esempio) non è unico: se sei un programmatore bianco e urbano che non ama uscire di casa, lo spot sarà diverso che non se sei una giovane omosessuale con figli. E così via. Per ragioni di budget non si può produrre un numero infinito di spot o messaggi, ma si può decidere cosa far leggere o vedere a chi.

Un database si arricchisce anche a partire dalle interazioni dei volontari con i potenziali elettori. Si bussa alle porte, si ricavano informazioni aggiuntive e con il proprio smartphone le si immette in un database locale o nazionale. Quei dati aggiuntivi consentono analisi più accurate su un territorio, un segmento della popolazione, una famiglia.

L’avere avuto in mano i dati trafugati da Facebook ha reso il lavoro di interpretare le paure e gli entusiasmi delle persone molto più facile. Quei dati, quasi inutile ripeterlo, non sono solo la data di nascita, il lavoro o gli amici, ma i giochi a cui giochiamo, le ore passate davanti al Pc, le pagine a cui mettiamo like, gli articoli che leggiamo, le notizie che ci interessano, le pubblicità sulle quali clicchiamo.

L’uso di paure indotte, fake news o esagerazioni sembra perfetto anche per leggere la Brexit o la campagna elettorale che si è chiusa il 4 marzo in Italia e chi ha vinto è chi è meglio riuscito nell’esercizio di convogliare le paure e le emozioni degli italiani. Il fatto che Steve Bannon, che ha lavorato con Analytica, produce notizie false e oggi passa del tempo a tessere una rete internazionale di contatti nella estrema destra populista, non ci dovrebbe far dormire tranquilli. Così come la partecipazione russa a questo intreccio di elaborazione e trafugamento di dati, invenzione e diffusione di notizie false.

Non è dunque sulla parte illegale delle attività di Cambridge Analytica che dovremmo focalizzare la nostra attenzione, ma su come il quasi obbligo previsto dalla società contemporanea a condividere i nostri dati e le forme del marketing politico interagiscano a meraviglia e mettano a rischio, se non gestiti, regolati e controllati, quella forma faticosa e complicata di governo che chiamiamo democrazia.

@minomazz 

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