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    A tecnologia que impulsiona as campanhas de 2020, explicou


    Campanhas e eleições sempre foram sobre dados – por trás das promessas empáticas de consertar seu problemas e luta por seu família, é um negócio de métricas. Se uma campanha tiver sorte, ela encontrará seu caminho através de uma selva de pesquisas, atributos do eleitor, dados demográficos, comparecimento, impressões, gerrymandering e compras de anúncios para se conectar com os eleitores de uma forma que os mova ou até mesmo os inspire. Obama, MAGA, AOC – todos comeram um pouco daquele molho especial. Ainda assim, as campanhas que coletam e usam os números melhor ganham.

    Isso é verdade há algum tempo, é claro. Em 2017, Hillary Clinton lamentou que o Comitê Nacional Democrata tenha fornecido a sua equipe dados desatualizados. Ela culpou isso em parte por sua derrota para Donald Trump, cuja campanha foi construída sobre uma impressionante máquina republicana de processamento de dados. (O DNC respondeu que não eram os dados, mas como eram usados, que eram inadequados.)

    Em 2020, as campanhas adicionaram novas rugas às suas táticas de coleta e manipulação de dados. A pesquisa tradicional está dando lugar à modelagem preditiva baseada em IA; A troca massiva de dados, antes considerada questionavelmente legal, permite que campanhas, PACs e outros grupos coordenem seus esforços. E quem pode esquecer a microssegmentação? Ambas as campanhas procuram se armar com visões abrangentes de cada eleitor em potencial e estão usando algoritmos para segmentar e direcionar os eleitores de forma mais específica e estratégica. Aqui está nosso guia com o que há de novo e aprimorado e o que isso significa para você, eleitor.

    Dados do eleitor em abundância

    Nos últimos anos, as campanhas têm aumentado continuamente a vasta quantidade de informações pessoais que mantêm sobre os eleitores. Isso é em parte resultado de uma prática chamada publicidade de aquisição, na qual as campanhas veiculam anúncios de resposta direta que buscam obter informações de contato ou opiniões diretamente de uma pessoa. Em maio, as duas campanhas presidenciais gastavam mais de 80% de seus orçamentos publicitários em anúncios de resposta direta.

    Os funcionários da campanha não gostam de falar exatamente sobre a quantidade de dados que mantêm – mas a maioria dos arquivos de eleitores provavelmente tem algo entre 500 e 2.500 pontos de dados por pessoa. (Um arquivo de eleitor é um conjunto de dados integral que consolida as informações de registro eleitoral em nível estadual. Saiba mais sobre eles aqui.) Cada anúncio, telefonema, e-mail e clique aumenta esse número. Desde que o Democratic Data Exchange (ou DDx) entrou no ar em junho, ele agregou mais de um bilhão de pontos de dados, a maioria dos quais DDx diz serem informações de contato.

    Ao contrário do que se possa pensar, muitos desses detalhes pessoais vêm de pessoas que já se decidiram sobre os candidatos. O aplicativo da campanha Trump, por exemplo, permite emparelhamento Bluetooth automático que pode ajudar a identificar a localização de um usuário – algo que atraiu o escrutínio. (No passado, beacons Bluetooth foram encontrados em placas de Trump yard.) Esse tipo de vigilância não é considerado a norma, mas faz sentido. As pessoas que baixam o aplicativo de um candidato provavelmente já apóiam esse candidato, e os eleitores comprometidos são os mais propensos a doar.

    Trocas de dados

    As trocas de dados permitem que as campanhas e os PACs compartilhem dados, tornando o alcance e as mensagens mais eficientes e abrangentes. Os republicanos usam o Data Trust desde 2013 – é um balcão único que inclui serviços de intercâmbio, dados de eleitores e hospedagem de dados. Os democratas inicialmente sentiram que isso era uma violação das regras da Comissão Eleitoral Federal contra a cooperação entre diferentes tipos de organizações políticas, como PACs, organizações sem fins lucrativos e as próprias campanhas. O American Democracy Legal Fund, um grupo democrático, processou a DataTrust e perdeu … então, naturalmente, os democratas criaram sua própria versão. Esse é o Democratic Data Exchange que entrou no ar em junho.

    A promessa da troca de dados é permitir que todas as organizações alinhadas compartilhem dados. De acordo com uma demonstração dada ao New York Times, o DDx pode produzir um painel que mostra o quão confortável cada eleitor está com a votação pelo correio, e isso é compartilhado entre todos os grupos liberais na bolsa. Em anos anteriores, grupos de campanha locais, partidos estaduais e PACs voltados para questões podem ter gasto dinheiro na coleta paralela desse tipo de informação. No lado republicano, o Data Trust provou seu valor muitas vezes. Por exemplo, ele coletou informações sobre os eleitores que votaram no início das eleições de meio de mandato de 2018. As campanhas pararam de atingir essas pessoas, economizando cerca de US $ 100 milhões.

    Microssegmentação de próximo nível

    Na Roma antiga, os escravos eram treinados para memorizar os nomes dos eleitores que podiam ser persuadidos a votar em seu senhor, para que ele pudesse encontrá-los e cumprimentá-los pessoalmente. Atualmente, a estratégia por trás da seleção pessoal vem de modelos de computador que podem dividir o eleitorado em grupos altamente específicos. O envio de mensagens é aprimorado com testes A / B abrangentes.

    As plataformas sociais variam no tipo de microssegmentação que permitem. O Facebook permite que as campanhas sejam direcionadas a pequenos grupos e indivíduos. Por meio de seu recurso de “público personalizado”, as campanhas podem fazer upload de uma planilha de perfis de usuários e implantar sua mensagem com precisão cirúrgica. Eles também podem aproveitar uma ferramenta chamada “semelhante”, que usa essas listas personalizadas para encontrar perfis que possam responder de maneiras semelhantes. (Veja como você pode cancelar esse tipo de segmentação.) Ambas as campanhas presidenciais têm feito isso, e um projeto da Universidade de Nova York está rastreando esse tipo de anúncio. Mostra, por exemplo, que de 30 de julho a 4 de agosto, um anúncio com a mensagem “Nossa recuperação será feita na América” apareceu nos feeds de cerca de 2.500 usuários do Facebook em Wisconsin. Esses usuários foram selecionados especificamente pelo nome do perfil em uma lista carregada pela campanha Biden. É quase impossível rastrear de onde veio essa pequena lista de nomes, embora provavelmente tenha sido comprada de terceiros.

    Outras plataformas são mais restritivas. O Google proibiu a microssegmentação política no início deste ano, enquanto o Twitter proibiu anúncios políticos de campanhas – embora permita anúncios de grupos de defesa alinhados politicamente.

    Fora com as pesquisas, com os modelos de IA

    Você provavelmente já ouviu: as pesquisas não funcionam como antes. A eleição presidencial de 2016 desencadeou uma crise da indústria centrada no aumento do “viés de não resposta” – uma maneira elegante de dizer que os usuários de telefones celulares tendem a não atender ligações de números que não reconhecem (como os pesquisadores), e que as pessoas ficam cada vez mais tímidas quando questionadas sobre suas opiniões políticas.

    Em resposta, as campanhas estão recorrendo ao aprendizado de máquina e IA para prever como os eleitores se comportarão. Em vez de depender de benchmarking intermitente da população, os modelos agora são executados usando conjuntos de dados atualizados continuamente. A técnica mais comum usada pelas campanhas é chamada de pontuação, em que um grupo de eleitores recebe um número de 1 a 100 com base na probabilidade de fazer algo ou ter uma determinada opinião. As campanhas usam essas possibilidades para informar sua estratégia, seja tentando persuadir os eleitores indecisos ou alavancando opiniões fortemente defendidas por dinheiro ou mobilização.

    Os modelos não são perfeitos. Em 2016, eles previram a vitória de Clinton com margem de erro semelhante à assumida nas pesquisas. Mas os modelos têm mais facilidade para superar alguns dos problemas com as pesquisas e, quanto mais dados os modelos ingerem, mais precisos eles são.

    O resultado: nenhuma verdade compartilhada

    À medida que a importância das mensagens coletivas perde a importância, fica mais difícil policiar a miríade de mensagens personalizadas que os grupos políticos estão produzindo e divulgando aos eleitores. Mensagens personalizadas significam que a visão de cada pessoa de uma campanha é diferente, porque cada uma está recebendo um fluxo de informações diferente. Enfeitar, distorcer e mentir descaradamente se tornam muito mais fáceis, especialmente para figuras públicas, cujas postagens em plataformas sociais costumam receber tratamento especial. As tecnologias que estão sendo empregadas com fervor agora estão possibilitando uma realidade em que as campanhas podem fabricar clivagens no público, alterando fundamentalmente a forma como formamos opiniões e, em última instância, votamos.

    Nem tudo está perdido. Embora o ciclo eleitoral de 2020 esteja em sua fase final, a pressão pública para redirecionar essas tecnologias está aumentando. Em um estudo publicado recentemente, o Pew Research Center mostrou que 54% do público americano não acha que as plataformas de mídia social devem permitir qualquer anúncio político, enquanto 77% dos americanos acreditam que os dados coletados em plataformas sociais não devem ser usados ​​para fins políticos alvejando.

    Existem vários projetos de lei no Congresso que refletem esse sentimento, como o bipartidário Projetando Salvaguardas Contábeis para Ajudar a Ampliar a Supervisão e Regulamentações sobre a Lei de Dados e a Lei de Proibição de Anúncios Políticos Microdestinados. Esses projetos devem ser tratados em 2021, e os especialistas acreditam que alguma forma de regulamentação é provável, independentemente de quem ganhe a Casa Branca.


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