211service.com
Kiezers, algoritmen en overtuiging
Het analyseren van kiezersgegevens is een bloeiend bedrijf geworden in Washington. Democratische campagnes in het hele land hebben toegang tot een kiezersbestand in de VoteBuilder-software van: NGP VAN . Progressieve organisaties gebruiken een andere database, genaamd katalysator , voor algemene campagnes. De topanalisten van de Obama-campagne zijn doorgegaan met het vormen van nieuwe ondernemingen zoals: BlueLabs , die gegevens gebruikt om kiezers en donateurs te vinden, en Civiele analyse , waarmee organisaties big data kunnen gebruiken om beslissingen te nemen. TargetPoint-advies helpt conservatieve campagnes al meer dan tien jaar om kiezers op individueel niveau te targeten, en het Republikeinse Nationale Comité heeft onlangs zijn eigen data-analyse-startup opgericht, Para Battle Labs .
Gegevensanalyse is waardevol voor het mobiliseren van waarschijnlijke kiezers met herinneringen om naar de stembus te gaan. Maar het is moeilijker om de gegevens die campagnes verzamelen te gebruiken om overtuigende berichten nauwkeurig te richten op mensen die onbeslist zijn of van gedachten kunnen veranderen, zegt Eitan Hersh, een assistent-professor politieke wetenschappen aan Yale en auteur van het komende boek Het electoraat hacken: hoe campagnes kiezers waarnemen . In gesprek met MIT Technology Review speciale projecten redacteur Kristin Majcher, legt hij uit hoe moeilijk het is om nauwkeurig te voorspellen welke kiezers overtuigbaar zullen zijn - iets dat belangrijk kan zijn bij nabije verkiezingen.
U stelt dat niet alleen veranderingen in technologie van invloed zijn op de interactie van campagnes met kiezers, maar technologie in combinatie met openbare registerswetten die bepalen tot welk soort kiezersinformatie zij toegang hebben.
De wet genereert allerlei verschillende dataregels en datatoegangspunten, en als je ze verandert, verander je hoe campagnes zich gedragen. Dus zaken als de Freedom of Information Acts van staten of open-records-wetten, of het beleid voor de registratie van kiezers [data] van de staat - we beschouwen ze niet als een integraal onderdeel van de campagnestrategie of de mobilisatie van de basis. Maar dit gegevensbeleid waar niemand aandacht aan besteedt, heeft een enorme impact op hoe campagnes beslissen hoe ze met kiezers omgaan.
Zijn campagnes in het algemeen geavanceerder geworden?
Aan de ene kant hebben campagnes nu grote vooruitgang geboekt ten opzichte van campagnes, laten we zeggen 20 jaar geleden. Over mobilisatie weten campagnes veel meer. Er is gewoon zoveel onderzoek over hoe je dat goed kunt doen. Zo weten we bijvoorbeeld dat buren beter in staat zijn mensen te mobiliseren dan niet-buren. Bij overreding zou ik zeggen dat campagnes heel weinig weten. Al het onderzoek lijkt echt contextafhankelijk te zijn. Zoals deze kleine nieuwe truc op dit moment werkte in dit soort campagnes, maar toen werd het opnieuw geprobeerd in een andere omgeving en het werkte helemaal niet.
Waarom is het zo moeilijk om erachter te komen wat kiezers overtuigend maakt?
Het is grappig - soms zeggen experts vóór een verkiezing: wie kan hierover onbeslist zijn? Maar weet je, wie is? Het is moeilijk om [onbesliste mensen] te vinden, en als campagnes ze vinden, is het moeilijk om ze te overtuigen, en als ze ze eenmaal proberen te overtuigen, is het moeilijk te meten of ze erin zijn geslaagd.
Het modelleren van overtuiging is gewoon heel moeilijk. Zelfs het chicste microtargetingmodel van overtuigen kan niet echt goed werk leveren... Als je bedenkt wat voor soort datacampagnes over kiezers hebben - of het nu gaat om hun partijlidmaatschap, hun leeftijd, hun geslacht, het soort buurt waarin ze wonen - geen van die variabelen zijn echt voorspellend voor de overtuigingskracht, en het is niet omdat de campagnes iets verkeerds doen. Het is omdat overtuigingskracht een psychologische aanleg is die heel moeilijk te voorspellen is.
De Obama-campagne probeerde op beroemde wijze Facebook te gebruiken om kiezers voor zich te winnen. Is het overtuigen van vrienden en familie effectief?
Het probleem met het overtuigen van je vrienden is: niemand wil het doen! Het soort mensen dat vrijwilligerswerk wil doen voor campagnes, ze houden van de kameraadschap van het ontmoeten van een aantal andere activisten die dit willen doen, en dan naar de huizen van vreemden gaan en met vreemden praten. Dat is veel aantrekkelijker dan hun oom bellen en hem proberen te overtuigen om op iemand te stemmen waar hij niet op wil stemmen.
Overreding voorspellen is moeilijk, maar campagnes gebruiken nog steeds dataminingtechnieken om erachter te komen. Zijn ze gewoon aan het gissen?
Campagnes verzamelen zoveel mogelijk gegevens over kiezers - uit buurtstatistieken, gegevens op individueel niveau afkomstig uit de commerciële wereld en uit overheidsbronnen, gegevens van eerdere campagnes. Deze gegevens zijn als kleine hints over de overtuigingskracht van een kiezer. Maar de hints vormen samen niet een heel nauwkeurig beeld van overtuigbare kiezers.
Betekent dit dat al deze data-analyses waar we over horen overhyped zijn?
De Obama-campagne had sociale wetenschappers en datawetenschappers in dienst en deed veel experimenten, en dat is allemaal nieuw en verdient aandacht omdat het echt interessant is, en het is heel anders dan wat campagnes in het verleden hebben gedaan. Waar ik denk dat de hype binnenkomt, is te veel beloven wat dit soort technologie kan doen. Het is duidelijk geen geheim recept om erachter te komen wie overtuigbaar is.