Hvordan effektiv er mikro-målretning i politiske kampagner?

Hersh henviser til påstanden om, at datafirmaer besidder stærkt prædiktive – og dermed manipulerende – modeller som “informationsfejltagelsen”. Han har endda givet et navn til den analytiske proces, der fremhæver dens skrøbelighed i forhold til den underliggende virkelighed: “den opfattede vælgermodel”. Det er vigtigt at forstå, at den opfattede vælger ikke er den faktiske vælger. Den opfattede vælger er den imaginære vælger, der opstår fra firmaernes data og modelleringsteknikker. Hersh påpeger, at der ofte er et stort gab mellem den opfattede vælger og den virkelige vælger, hvilket understøtter vores påstand om usikkerheden i de første tre trin i figur 1. Han konkluderer, i modsætning til mediernes narrative, at “politiske kampagner, der arbejder med store befolkninger, sjældent har encyklopædisk viden om vælgernes dispositioner” (2015, 37).

Sumpters bog er også yderst relevant for trin 1–3 i figur 1, da han dedikerer et helt kapitel til Cambridge Analytica, passende betitlet “Cambridge Hyperbolytica”. Det interessante ved bogen er, at den blev udgivet efter valget i 2016, men at interviewene og skriverierne stort set var afsluttet før den såkaldte skandale nåede pressen. Sumpters analyse er derfor særligt indsigtsfuld, fordi den ikke primært er drevet af medieomtale, som den senere kontrovers fik. Han anerkender, at påstandene om, at Cambridge havde undermineret demokratiet, var bekymrende, men hævder, at de sandsynligvis ikke var særlig præcise.

Inflationen af firmaets evner kan også ses i en historie fra CNN i 2018, hvor det blev rapporteret, at “Cambridge Analyticas daværende produktchef Matt Oczkowski sagde, at Trump-kampagnens tempo fik hans firma til at stole mindre på personlighedsprofiler og i stedet fokusere på traditionelle datatjenester… ‘Vi brugte ikke rigtig psykografik så meget, fordi vi var nødt til at gå, før vi kunne løbe,’ sagde Oczkowski” (Devine et al. 2018; fremhævelse tilføjet). Den samme artikel bekræfter også de problemer, vi har skitseret i trin 1–3, idet den bemærker, at “den faktiske effektivitet af psykografik forbliver tvivlsom… ‘Cambridge Analyticas tilgang er massivt overhypet, bare fordi ordet ‘psyk’ er i det. Der er ingen overbevisende videnskabelig evidens for, at den tilgang, de anvender, på nogen måde er effektiv,’ sagde David Rand, en professor i psykologi og økonomi ved Yale.”

Sumpter satte også spørgsmålstegn ved Cambridges påstande om, at de kunne målrette personer, der udviste narcissistiske, machiavellistiske og psykopatiske træk (da disse ville være mere modtagelige for Trump-kampagnens budskaber). Selvom han ikke direkte testede disse træk på grund af databegrænsninger, forsøgte han at bestemme, om han kunne skelne personer, der var neurotiske, samvittighedsfulde eller venlige, ud fra deres Facebook-likes. Ved at teste denne binære regressionsmodel (dvs. “ja, person a er neurotisk” eller “ikke”) mod data, han havde samlet fra en separat personlighedstest, fandt han, at hans regressionsmodel kunne forudsige disse træk i kun 60 procent af tilfældene (Sumpter, 53–54). Når han extrapolerede disse resultater til Cambridge-sagen, indikerede det, at deres algoritmer kun ville producere resultater, der var 10 procent bedre end et helt tilfældigt 50-50 kast. I tråd med denne konklusion lærte Sumpter senere i et personligt interview med Kogan, at firmaet anerkendte, at deres personlighedsalgorithm ikke var særligt effektiv. Kogan lavede computersimulationer baseret på Twitter-data og fandt, at “selvom aspekter af personligheden kunne måles ud fra vores digitale fodspor, var signalet ikke stærkt nok til at lave pålidelige forudsigelser” (Sumpter, 54). Denne ærlige vurdering stemmer overens med vores påstand – især i relation til trin 1–3 i figur 1 – om, at det er langt mere vanskeligt at opnå robuste kvantitative indsigter gennem regressionsmodeller, end deres fortalere hævder.

Hvordan politiske kampagner bruger data: Etisk dilemma og moderne udfordringer

I den moderne politiske verden er det næsten umuligt at ignorere den rolle, som data spiller i valgkampagner. Teknologier som mikro-målretning og adfærdsmæssig manipulation er blevet standardredskaber for kampagner, der søger at nå ud til vælgere med præcise, personlige budskaber. Det er derfor nødvendigt at reflektere over, hvad der er blevet et fundamentalt etisk dilemma for politiske aktører og vælgere: Hvordan balanceres behovet for overtalelse med beskyttelsen af individets privatliv og beslutningstagning?

Fokus i diskussionen har ofte været på én særlig aktør, Cambridge Analytica, og den kontroversielle brug af personlige data i forbindelse med Brexit og præsidentvalget i USA i 2016. Imidlertid er det værd at bemærke, at mange andre kampagner også har benyttet sig af lignende strategier, som er blevet almindelige i datadrevne politiske kampagner. Dette rejser spørgsmålet om, i hvilken grad vi bør kritisere en enkelt aktør, når det egentlig handler om et langt større fænomen, der allerede er dybt indlejret i politik og valgkampe på globalt plan.

Der er også en erkendelse af, at Cambridge Analyticas handlinger, på mange måder, ikke adskilte sig markant fra andre kampagners strategier. Den spektakulære omtale af deres succes kan derfor være misvisende. Men samtidig bør vi være opmærksomme på de etiske problemer, der opstår, når private data misbruges uden individernes viden, og hvad disse data bruges til. At mange mennesker uforvarende mister kontrol over private aspekter af deres liv er en bekymrende udvikling, der kan få alvorlige konsekvenser for samfundets tillid og individets frihed. Det er især bekymrende, når man ser på, hvordan teknologierne til dataanalyse hurtigt udvikler sig. Fremtidige anvendelser af kunstig intelligens og mere avancerede analyseværktøjer kan føre til langt mere raffineret udnyttelse af individets privatliv, ofte uden at de berørte personer er klar over det.

Den etiske overvejelse i denne sammenhæng er, hvor langt man kan gå i udnyttelsen af data, før det bliver til manipulation. Skal vi regulere, hvordan disse data indsamles og bruges? Skal vi kontrollere, hvilke teknologier kampagner har adgang til, og hvordan de kan anvendes til at forme vælgernes holdninger og adfærd? Det er ikke et spørgsmål om at stoppe politikere eller kampagner fra at bruge de værktøjer, de har til rådighed, men om at skabe en balance mellem effektiv kommunikation og respekt for individets autonomi.

Samtidig skal man forstå, at regulering af disse teknologier ikke nødvendigvis vil løse alle problemer. Det er en dybt integreret del af den moderne økonomi og politiske kultur, og de teknologier, der bruges til at påvirke vælgere, vil fortsat udvikle sig. Hvad vi har brug for, er et større fokus på transparens – både hvad angår hvordan data indsamles, og hvordan de bruges. Vælgere skal have adgang til information om, hvordan deres data bliver behandlet, og hvilken indflydelse det kan have på deres politiske beslutninger.

Denne debat bør ikke kun begrænse sig til diskussionen om et konkret selskab eller en enkel kampagne, men også om den bredere udfordring, vi står overfor som samfund i en stadig mere digital verden. De etiske og praktiske udfordringer vedrørende data i politik er ikke kun relevante for den enkelte kampagne, men for hele demokratiets fremtid i en digital tidsalder.