211service.com
De technologie die de campagnes van 2020 aandrijft, uitgelegd
mevrouw Tech | Getty, Pexels
Campagnes en verkiezingen gingen altijd over data - onder de empathische beloften om te repareren jouw problemen en vechten voor jouw familie, het is een zaak van metrische gegevens. Als een campagne geluk heeft, zal het zijn weg vinden door een wildernis van peilingen, kiezersattributen, demografie, opkomst, vertoningen, gerrymandering en advertentieaankopen om contact te maken met kiezers op een manier die hen ontroert of zelfs inspireert. Obama, MAGA, AOC - ze hebben allemaal iets van die speciale saus gehad. Toch winnen campagnes die de beste cijfers verzamelen en gebruiken.
Dat is natuurlijk al een tijdje zo. In 2017 klaagde Hillary Clinton dat het Democratic National Committee haar team van verouderde gegevens had voorzien. Ze gaf dit gedeeltelijk de schuld van haar verlies aan Donald Trump, wiens campagne bovenop een indrukwekkende Republikeinse data-crunch-machine zat. (De DNC antwoordde dat het niet de gegevens waren, maar de manier waarop ze werden gebruikt, die ontoereikend waren.)
In 2020 hebben campagnes nieuwe rimpels toegevoegd aan hun tactieken voor het verzamelen en manipuleren van gegevens. Traditionele peilingen maken plaats voor voorspellende modellen op basis van AI; massale gegevensuitwisselingen, die ooit als twijfelachtig legaal werden beschouwd, stellen campagnes, PAC's en andere groepen in staat hun inspanningen te coördineren. En wie kan microtargeting vergeten? Beide campagnes proberen zich te wapenen met uitgebreide inzichten over elke potentiële kiezer en gebruiken algoritmen om kiezers specifieker en strategischer te segmenteren en te targeten. Hier is onze gids voor wat er nieuw en verbeterd is, en wat het voor u, de kiezer, betekent.
Kiezersgegevens in overvloed
De afgelopen jaren hebben campagnes gestaag bijgedragen aan de enorme hoeveelheid persoonlijke informatie die ze over kiezers bewaren. Dat is gedeeltelijk het resultaat van een praktijk die acquisitie-advertenties wordt genoemd, waarbij campagnes direct response-advertenties weergeven die proberen contactgegevens of meningen rechtstreeks van een persoon te krijgen. Vanaf mei besteedden beide presidentiële campagnes meer dan 80% van hun advertentiebudget aan direct response-advertenties.
Campagnefunctionarissen praten niet graag over hoeveel gegevens ze precies bewaren, maar de meeste kiezersbestanden hebben waarschijnlijk ergens tussen de 500 en 2500 gegevenspunten per persoon. (Een kiezersbestand is een integrale dataset die kiezersregistratie-informatie op staatsniveau consolideert. Lees hier meer over hen. ) Elke advertentie, telefoontje, e-mail en klik verhoogt dat aantal. Sinds de Democratic Data Exchange (of DDx) in juni online kwam, heeft het meer dan een miljard datapunten verzameld, waarvan de meeste volgens DDx contactgegevens zijn.
In tegenstelling tot wat men zou denken, zijn veel van deze persoonlijke gegevens echter afkomstig van mensen die al een besluit hebben genomen over de kandidaten. De app van de Trump-campagne, bijvoorbeeld, maakt automatische Bluetooth-koppeling mogelijk die kunnen helpen bij het identificeren van de locatie van een gebruiker, iets dat nauwkeurig is onderzocht. ( Bluetooth-bakens gevonden in Trump-werfborden in het verleden.) Dit soort toezicht wordt niet als de norm beschouwd, maar het is logisch. Mensen die de app van een kandidaat downloaden, steunen die kandidaat waarschijnlijk al, en toegewijde kiezers zijn het meest geneigd om te doneren.
Gegevensuitwisseling
Door gegevensuitwisseling kunnen campagnes en PAC's gegevens delen, waardoor outreach en berichtenuitwisseling efficiënter en uitgebreider worden. Republikeinen gebruiken Data Trust sinds 2013 - het is een one-stop-shop met een uitwisseling, kiezersgegevens en data-hostingservices. Democraten waren aanvankelijk van mening dat dit een schending was van de regels van de Federale Verkiezingscommissie tegen samenwerking tussen verschillende soorten politieke organisaties, zoals PAC's, non-profitorganisaties en de campagnes zelf. Het American Democracy Legal Fund, een democratische groep, daagde DataTrust voor de rechter en verloor ... dus natuurlijk bedachten de Democraten hun eigen versie. Dat is de Democratic Data Exchange die in juni live ging.
De belofte van gegevensuitwisseling is om alle op elkaar afgestemde organisaties gegevens te laten delen. Volgens een demo gegeven aan de New York Times , kan DDx een dashboard produceren dat laat zien hoe comfortabel elke kiezer is met stemmen per post, en dit wordt gedeeld door alle liberale groepen in de uitwisseling. In voorgaande jaren hebben lokale wervingsgroepen, staatspartijen en probleemgerichte PAC's mogelijk allemaal geld uitgegeven om dat soort informatie te verzamelen. Aan de Republikeinse kant heeft Data Trust zijn waarde vele malen bewezen. Zo verzamelde het informatie over kiezers die tijdens de tussentijdse verkiezingen van 2018 vroeg hun stem uitbrachten. Campagnes stopten met het bereiken van die mensen, een gerapporteerde $ 100 miljoen besparen .
Microtargeting op het volgende niveau
In het oude Rome werden slaven getraind om de namen te onthouden van kiezers die zouden kunnen worden overgehaald om op hun meester te stemmen, zodat hij ze persoonlijk kon vinden en begroeten. Tegenwoordig is de strategie achter persoonlijke targeting afkomstig van computermodellen die het electoraat in zeer specifieke groepen kunnen verdelen. Messaging wordt aangescherpt met behulp van uitgebreide A/B-testen.
Sociale platforms variëren in het soort microtargeting dat ze toestaan. Facebook laat campagnes gericht zijn op kleine groepen en individuen. Via de aangepaste doelgroepfunctie kunnen campagnes een spreadsheet met gebruikersprofielen uploaden en hun boodschap met chirurgische precisie inzetten. Ze kunnen ook gebruikmaken van een tool genaamd look-alike die die aangepaste lijsten gebruikt om profielen te vinden die waarschijnlijk op vergelijkbare manieren zullen reageren. ( Hier leest u hoe u zich kunt afmelden voor dat type targeting. ) Beide presidentiële campagnes hebben dit gedaan, en een project van de New York University volgt dit soort advertenties . Het laat bijvoorbeeld zien dat van 30 juli tot 4 augustus een advertentie met de boodschap Our Recovery Will Be Made in America verscheen in de feeds van ongeveer 2500 Facebook-gebruikers in Wisconsin. Die gebruikers zijn specifiek geselecteerd op profielnaam uit een lijst die is geüpload door de Biden-campagne. Het is bijna onmogelijk om te achterhalen waar deze kleine lijst met namen vandaan kwam, hoewel deze hoogstwaarschijnlijk van een derde partij is gekocht.
Andere platforms zijn restrictiever. Google verbood politieke microtargeting begin dit jaar, terwijl Twitter politieke advertenties uit campagnes heeft verbannen, hoewel het advertenties van politiek gelieerde belangengroepen toestaat.
Weg met de peilingen, binnen met de AI-modellen
Je hebt het vast wel eens gehoord: peilingen werken niet meer zoals vroeger. De presidentsverkiezingen van 2016 waren het begin van een sectorcrisis die was gericht op de opkomst van de non-responsbias - een mooie manier om te zeggen dat gebruikers van mobiele telefoons de neiging hebben om oproepen van nummers die ze niet herkennen (zoals opiniepeilers) niet te beantwoorden, en dat mensen zijn steeds terughoudender geworden als ze naar hun politieke opvattingen worden gevraagd.
Als reactie daarop wenden campagnes zich tot machine learning en AI om te voorspellen hoe kiezers zich zullen gedragen. In plaats van te vertrouwen op intermitterende benchmarking van de bevolking, worden modellen nu uitgevoerd met behulp van continu bijgewerkte datasets. De meest gebruikte techniek die campagnes gebruiken, is scoren, waarbij een groep kiezers een nummer van 1 tot 100 krijgt toegewezen op basis van hoe waarschijnlijk het is dat ze iets doen of een bepaalde mening hebben. Campagnes gebruiken die kansen om hun strategie te bepalen, hetzij door te proberen onbesliste kiezers te overtuigen of door sterk gekoesterde meningen in te zetten voor geld of mobilisatie.
De modellen zijn niet perfect. In 2016 voorspelden ze de overwinning van Clinton met een foutenmarge die vergelijkbaar was met die in de peilingen. Maar modellen hebben een gemakkelijkere tijd om sommige van de problemen met polling te overwinnen, en hoe meer gegevens de modellen opnemen, hoe nauwkeuriger ze zijn.
Het resultaat: Geen gedeelde waarheden
Naarmate collectieve berichten steeds belangrijker worden, wordt het moeilijker om toezicht te houden op de talloze op maat gemaakte berichten die politieke groepen verspreiden en voor de kiezers brengen. Gepersonaliseerde berichten zorgen ervoor dat elke persoon een andere kijk op een campagne heeft, omdat iedereen een andere informatiestroom binnenkrijgt. Verfraaiing, vervorming en regelrechte leugens worden zoveel gemakkelijker, vooral voor publieke figuren, wiens posts op sociale platforms krijgen vaak een speciale behandeling . De technologieën die nu vurig worden gebruikt, maken een realiteit mogelijk waarin campagnes splitsingen in het publiek kunnen veroorzaken, waardoor we fundamenteel veranderen hoe we meningen vormen en uiteindelijk stemmen.
Alles is niet verloren. Hoewel de verkiezingscyclus van 2020 in de laatste fase zit, neemt de publieke druk om deze technologieën om te buigen toe. In een nieuw gepubliceerd onderzoek toonde het Pew Research Center aan dat 54% van het Amerikaanse publiek vindt dat sociale-mediaplatforms geen politieke advertenties mogen toestaan, terwijl 77% van de Amerikanen vindt dat gegevens die op sociale platforms zijn verzameld, niet mogen worden gebruikt voor politieke doeleinden. gericht op.
Er zijn verschillende wetsvoorstellen in het congres die dit sentiment weerspiegelen, zoals de tweeledige Boekhoudkundige waarborgen ontwerpen om het toezicht en de regelgeving op het gebied van gegevenswetten te verbreden en de Wet op het verbieden van microgerichte politieke advertenties . Deze rekeningen moeten in 2021 worden behandeld en experts denken dat een of andere vorm van regulering waarschijnlijk is, ongeacht wie het Witte Huis wint.