Le 9 Novembre autour de 8h30, Michal Kosinski se réveilla à l’Hôtel Sunnehus à Zurich. Le chercheur, qui avait alors 34 ans , était venu donner une conférence à l’Institut fédéral suisse de technologie (ETH) à propos des dangers de Big data et de la révolution numérique . Kosinski donne ces conférences fréquemment dans le monde entier. Kosinski est un expert en psychométrie, une branche de la psychologie qui mesure et et quantifie les variables psychologiques. En allumant la télévision ce matin-là, il découvre que la bombe avait explosé : Contrairement au prévisions des meilleurs spécialistes, Donald J.Trump avait été élu président des Etats-Unis .

Pendant un certain temps, Kosinski a contemplé la célébration de la victoire Trump et les résultats de chaque Etat. J’ai eu le sentiment que le résultat des élections avait quelque chose à voir avec ses enquêtes. Il avait respiré profondément et éteint la télévision.

Le même jour, une petite et peu connue entreprise britannique située à Londres a envoyé un communiqué de presse : « Nous sommes ravis que notre méthode révolutionnaire de communication basée sur des données ait joué un rêole aussi important rôle la victoire extraordinaire du Président élu Donald Trump » il était signépar un certain Alexander James Ashbumer Nix. Nix est un britannique de 41 ans , directeur général de Cambridge Analytica . il a toujours l’ air impeccable dans des costumes faits sur mesure et avec ses lunettes de créateurs, avec ses cheveux blonds ondulés lissés en arrière.

De ces trois personnes – le pensuf Kosinski, l’immaculé Nix et le souriant Trump – l’un d’entre eux a permis la révolution numérique, l’autre en a fait une réalité et un autre en a tiré profit.

Quel danger représente le Big Data ?

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Toute personne qui n’a pas passé les cinq dernières années à vivre sur une autre planète déjà être familier avec le terme Big data. Big Data signifie que tout ce que nous faisons, que ce soit en ligne ou hors – ligne , laisse une empreinte digitale. Chaque achat que nous faisons avec nos cartes, toutes les recherches que nous faisons sur Google, chaque endroit où nous allons avec notre téléphone dans notre poche, chaque « like » est recueilli. Surtout tous les « like ». Longtemps, l’ utilisation potentielle de ces informations – au – delà de la réception d’annonces de médicaments pour la pression artérielle après que l’on ait recherché sur Google « réduire la pression artérielle. » Il était également difficile de dire si le Big data mettrrait en danger ou profiterait à la l race humaine. Le 9 Novembre , nous connaissions la réponse. La compagnie derrière la campagne en ligne de Trump ainsi que le Brexit, émanait d’une société du Big Data : Cambridge Analytica, dont le PDG est Alexander Nix.

Pour comprendre les résultats de ces élections -et de ceux qui peuvent concerner l’Europe dans les mois à venir, nous devons commencer par décrire un incident bizarre intervenu à l’Université de Cambridge en 2014, au Centre de psychométrie de Kosinski.

La Psychométrie, parfois appelé psychographique se concentre sur la mesure des traits psychologiques comme sur la personnalité. Dans les années 80, deux équipes de psychologues ont montré que chaque trait humain peut être évaluée en fonction de cinq dimensions de la personnalité, connue sous le nom Big Five. Ceux-ci sont les suivantes :Disposition (En quoi-êtes-vous prêt à faire de nouvelles expériences),Conscience (Jusqu’à quel point êtes vous pecfectionniste ?), Extraversion (comment êts vous sociable ? ), Bonté (comment êts vous prévenant et coopératif ?) Et neuroticisme ( vous mettez vous facilement en colère ?). Sur la base de ces dimensions -connues par l’acronyme anglais OCEAN : ouverture, conscience, extraversion, agréabilité, neuroticism – nous pouvons obtenir une assez bonne idée de la personne à laquelle nous faisons face. Cela comprend ses besoins, ses craintes et son comportement. Le « Big Five » est devenu la technique standard de la psychométrie. Mais pour une longue période, le problème de cette technique a été la collecte de données, et celle-ci impliquait de remplir un long formulaire très personnel. Mais c’est alors qu’est intervenu l’ Internet. Et Facebook. Et Kosinski.

Michal Kosinski était un étudiant à Varsovie quand sa vie a pris une nouvelle direction en 2008. Il a été admis à l’Université de Cambridge pour son doctorat dans le Centre de psychométrie, l’ une des institutions les plus anciennes dans ce domaine. Kosinski a rejoint David Stillwell (maintenant un professeur à l’Université de Cambridge) un an après Stillwell a lancé une petite application Facebook, quand Facebook n’était pas le géant qu’il est aujourd’hui. Son application MyPersonality incitait les utilisateurs à répondre à quelques questions, beaucoup dentre elles relevaient du Big Five questionnaire ( « Je suis facilement colérique » – « en contradiction avec les autres »). Après avoir évalué ces réponses, les utilisateurs ont reçu un « profil de personnalité » – basé sur les valeurs de Big Five – et ils pouvaient partager leur profil avec les enquêteurs. Kosinski espérait qu’une douzaine de camarades de l’université rempliraient le questionnaire, mais au-dela de ses espérances, ce furent des centaines, des milliers et même des millions de personnes qui révélèrent leurs plus intimes convictions . Tout à coup, les deux étudiants de doctorat se sont retrouvés à la tête de la plus grande base de données combinant évaluations psychométriques et profils Facebook .

La méthode que Kosinski et ses collègues ont développé au cours des années qui ont suivi était assez simple. Tout d’ abord ils présentaient aux participants un formulaire en ligne. De leurs réponses, les psychologues valeurs calculaient selon les valeurs des Big Five. L’équipe Kosinksi a ensuite comparé les résultats avec tous les autres renseignements qui pourraient être obtenus sur le sujet, à celui qui « likait » ,qui partageait ou commentait sur Facebook, quel âge ils avaient, leur sexe ou le lieu de leur résidence. Cela a permis aux chercheurs de relier des points et de créer des corrélations. Par exemple, les hommes qui étaient « lokaient » les cosmétiques MAC étaient, en général, des homosexuels ; un des plus grands indicateurs de l’hétérosexualité était d’avoir liké le Wu-Tang Clan. Les partisans de Lady Gaga ont eu tendance à être plus extravertie, alors que plus de « philosophiques » avaient tendance à être plus introvertis. Bien que une seule pièce de cette information ne puisse aboutir à une prédiction, lorsque des dizaines, des centaines ou des milliers de ces données sont combinées, les résultats des prédictions deviennent très valables.

Les partisans de Lady Gaga ont tendance à être plus extravertie, tandis que les « philosophiques » aient tendance à être plus introverti.

Kosinski et son équipe ont continué à redéfinir leurs modèles. En 2012, Kosinski a montré qu’avec une moyenne de 68 « like » par utilisateur, il est possible de prédire la couleur de leur peau (95 pour cent), son orientation sexuelle (88 pour cent) et leur affiliation avec les démocrates ou les républicains (85 pour cent). Mais de là o, pourrait en arriver à son Intelligence, la religion, son appétence pour l’alcool et le tabac, pourraient être prévus. A partir de ces données, il pourrait même dire si les parents d’une personne ont été divorcés. La robustesse du modèle pourrait être illustré en montrant jusqu’à quel point il prédisait le sujet de réponses. Kosinski a continué à travailler sur son modèle sans cesse : en bref, le modèle a été en mesure d’évaluer une personne mieux qu’un collègue de travail, à partir de seulement 10 « aime » . 70 « J’aime » suffisaient à faire mieux qu’avec un ami, 150 mieux que leurs parents, et 300 mieux que votre partenaire. Plus de « j’aime » pourraient même y compris prévoir plus que la même personne était censée savoir sur elle-même. Le jour Kosinski a publié ces résultats, il a reçu deux appels téléphoniques : une menace de dénonciation et un emploi. Tous deux provenaient de Facebook..

Quelques semaines plus tard, les « j’ aime » sur Facebook sont devenus privés par défaut. Auparavant, la valeur par défaut était que tout le monde pouvait voir votre « j’aime ». Ce ne fut pas un problème pour les collecteurs de données : Kosinski avait toujours demandé le consentement des utilisateurs, de nombreuses applications et questionnaires avaient exigé l’accès en ligne à des informations privées comme une condition sine qua non pour remplir le test. (Qui veut de vous évaluer en fonction de vos goûts de Facebook peuvent faire sur le site de Kosinski : applymagicsauce.com, puis comparer les résultats avec le Big Five classique Questionnaire : discovermyprofile.com/personality.html )

Mais non seulement, il s’agissait des « j’ aime » ou même simplement Facebook. Kosinski et son équipe peuvent prédire les valeurs du Big Five en fonction du nombre de photos de profil ou le nombre de contacts qu’une personne a (bon indicateur de extraversion). Mais aussi nous révêlons des informations lorsque nous sommes en mode hors connexion. Par exemple, le capteur de mouvement de notre téléphone indique à quelle vitesse nous allons et dans quelle mesure nous voyageons (qui est en corrélation avec l’ instabilité émotionnelle). Notre téléphone conclut Kosinski, est un grand questionnaire psychologique que nous remplissons toujours, consciemment ou inconsciemment. Il est préférable, cependant , ce qui est aussi une clé- aussi fonctionne dans l’autre sens : vos données ne peuvent pas créer seulement un profil psychologique, mais peuve,t être utilisées dans le sens inverse pour trouver certains profils de personnes : les parents anxieux, introverti en colère, par exemple – ou peut-être même tous les indécis démocrates ? En gros, ce que Kosinski avait inventé était un chercheur de personnes.

Notre téléphone conclut Kosinski, est un grand questionnaire psychologique que nous remplissons toujours, consciemment ou inconsciemment.

Kosinski a commencé à reconnaître le danger potentiel aussi bien que le périlm inherent à son travail. Pour lui, l’ Internet avait été quelque chose d’e l’ordre d’un cadeau du ciel. Ce qu’il voulait était de revenir à la joie de le partager . Les données peuvent être copiées, alors pourquoi ne pas eqst-ce que nous en profiterions pas tous ? Ce fut l’esprit d’une nouvelle génération, le début d’une nouvelle ère qui allait au-delà des limites du monde physique. Mais que se passerait-il , se demanda Kosinski si quelqu’un abusait de sa recherche de personnes pour manipuler les gens ? Il a commencé à ajouter des avertissements à presque tous ses travaux scientifiques. Sa méthode, a-t-il averti , « pourrait constituer une menace pour le bien -être , la liberté et la vie même de l’individu ». Mais il semble que personne ne comprenait ce qu’il voulait dire.

A cette date, au début de 2014, un jeune professeur adjoint nommé Aleksandr Kogan a contacté Kosinski. Il :ui a dit, en parlant au nom d’une société, qu’il était intéressé par sa méthode. Cette société souhaitait avoir accès à la base de données myPersonality se rappelle Kosinski. Kogan ne pouvait pas dire dans quel but l’entreprise voulait cette information ; cela devrait rester secret. Dans un premier temps , Kosinski et son équipe ont apprécié l’offre, car elle fournissait un bon revenu financier pour le centre, mais ils hésitaient. En fin de compte , rappelez-vous Kosinski, Kogan a révélé le nom de la société : Laboratoires Communication stratégique SCL. Kosinski a recherche Google la société : « [Nous sommes] la principale direction de l’ agence électorale , » a expliqué le site Web de l’ entreprise. commercialisation SCL basée sur des modèles Offre de psychologiques. L’un de ses objectifs principaux : Influencer les élection. .Influencer les élections ? Perturbé, Kosinski a demandé sur le web. De quellegenre de société ol s’agissait - ? Qui la détenait ?

Il y avait quelque chose qui Kosinski ne savait pas à l’époque : SCL est la matrice d’un groupe de sociétés. Qui est propriétaire SCL et de ses différentes branches n’est pas clair, grâce à une structure d’ entreprise répandue, comme on peut le voir dans le registre des sociétés britanniques, les actions du Panama et son enregistrement en tant une société au Delaware. Certaines des branches de SCL ont été impliqueés dans le renversement des gouvernements dans les pays en développement, tandis que d’ autres ont développé des méthodes de manipulation psychologique pour les Afghans à la demande de l’ OTAN. En outre, SCL est l’entreprise- mère de Cambridge Analytica, la sinistre entreprise Big Data qui a ensuite travaillé pour la campagne en ligne de Trump et du Brexit.

Kosinski ne savait rien de tout cela, mais ol a eu un pressentiment « Tout cela a commencé à sentir mauvais, » se souvient-il. Après d’autres recherches, il a découvert que Aleksandr Kogan avait enregistré, en secret, une entreprise qui fait des affaires avec SCL. Comme l’a démontré plus tard le Guardian en Décembre 2015 et à travers l’analyse de documents collectés par Das Magazin, SCL avait découvert la méthode Kosinski par Kogan. Kosinski pensa tout à coup il avait réussi à reproduire (ou copier ?) La méthode de mesure du Big Five en utilisant les « j’aime » de Facebook pour les revendre à cette sociétéde « gestion des élections ». Kosinski a aussitôt coupé le contact avec Kogan et a informé le directeur de l’institut, créant ainsi un conflit dans l’université . L’institut craignait pour sa réputation. Aleksander Kogan a déménagé à Singapour, s’est marié, et son nom a été changé pour « Dr. Specter ». Michal Kosinski a terminé son doctorat à Stanford il a obtenu un emploi et il a déménagé aux États-Unis.

Tout est resté calme pendant un an. Jusqu’à ce que, en Novembre 2015, jusqu’à ce que la plus radicale des campagnes du Brexit , « Leave.EU » dirigée par Nigel Farage, a annoncé qu’elle avait commandé à une entreprise Big Data de gérer sa campagne en ligne : Cambridge Analytica. Le plus grand potentiel de la société : nouvelle politique marketing -microtargeting- mesure de la personnalité des personnes par leurs empreintes digitales en nuage, basé sur le modèle OCEAN.

Kosinski a commencé à recevoir des e-mails demandant ce qu’il fallait faire avec ça -les mots de Cambridge, la personnalité et les analyses, il s’avérait que beaucoup de gens pensaient directement avec l’analyse faite par Kosinski . Ce fut la première fois que Kosinski a entendu parler de cette société . Inquiet, il recherche sur le web. Etaient-ils en train d’ utiliser sa méthode à grande échelle pour des intérêts politiques ?

Après le résultat de Brexit, des amis et des connaissances lui ont écrit : Regardez ce que vous avez créé. Chaque site sur lequel il se rendait, Kosinski devait expliquer qu’il n’avait rien à voir avec cette société.

Après le résultat de Brexit, amis et connaissances lui écrivaient : Regardez ce que vous avez.

Les mois passèrent. Le 19 Septembre 2016 est venu ; les élections américaines approchaient rapidement. Des accords de guitare remplissaient le bleu foncé de la réception de New York Hôtel Grand Hyatt ; « Bad Moon Risin » Creedence Clearwater Revival. Le Sommet Concordia est une sorte de miniature du Forum économique mondial. Les dirigeants du monde entier ont été invités, dont le président suisse Schenider-Ammann. « S’il vous plaît, s’il vous plaît souhaitez la bienvenue à Alexander Nix, directeur général de Cambridge Analytica » a proclamé une voix féminine douce . Un homme mince en costume sombre est monté sur la scène. Soudain, le silence. ( La vidéo est sur YouTube ). Beaucoup de ceux qui étaient présents savaient que c’était le nouvel homme de Trump pour la stratégie numérique. « Bientôt , je vais appeler M. Brexit » avait tweeté Trump récemment, donc d’une manière un peu cryptique, quelques semaines auparavant. Certains analystes politiques avaient déjà perçu des similitudes troublantes entre l’agenda de Trump et celui du mouvement de rupture du Brexit. Mais peu d’entre eux avaient fait le lien avec l’ embauche récente d’ une société de marketing appelée Cambridge Analytica.

Jusqu’à ce moment , la campagne numérique de Trump avait reposé essentiellement sur une personne : Brad Parscale, un entrepreneur de la publicité et fondateur d’une start-up en faillite qui avait créé un site Web pour Trump pour 1500 $. Trump,- à 70 ans , n’est pas réellement un maître dans a technologie- sur son ordinateur de bureau. Trump n’ utiliser pas des e -mails comme l’a révélé son assistante personnelle. Elle a insisté pour qu’il ait un Smartphone- depuis lequel il tweete sans arrêt.

Hillary Clinton,pour sa part , avait pleinement confiance dans l’héritage du premier « président des réseaux sociaux, » Barack Obama. Elle avait la liste d’adresses de tout le Parti démocrate, obtenu grâce à une analyse de haute technologie « BlueLabs » et a reçu le soutien de Google et de DramWorks. Quand il a été annoncé en Juin 2016, Trump avait embauché Cambridge Analytica, l’ « établissement » de Washington l’avait moqué et critiqué . Des étrangers en costume sur mesure qui ne comprennent pas notre pays et notre peuple ? Vraiment ?

« C’est un privilège pour moi de prendre la parole devant vous aujourd’hui sur le pouvoir de Big Data et de la psychographie dans le processus électoral. » le logi de Cambridge Analytica – un cerveau composé de noeuds d’un réseau, comme une carte, est apparu derrière Alexander Nix. « Il y a dix-huit mois, le sénateur Cruz était l’ un des candidats les moins populaires , » a expliqué l’homme blond avec son accent britannique distingué, laissant les Américains tout aussi mal à l’ aise qu’un pur accent allemand laisse un Suisse. « Moins de 40 pour cent de la population avait entendu parler de lui , » dit une autre diapositive. À la fin de 2014, Analytica Cambridge avait participé à des campagnes électorales dans les États-Unis, d’ abord comme un consultant pour Ted Cruz le républicain, financé par le milliardaire du logiciel Robert Mercer . Tout le monde dans la salle connaissait la montée fulgurante du sénateur conservateur Cruz. Ce fut l’ un des événements les plus étranges de la campagne électorale : Comment le sénateur Cruz était devenu le dernier concurrent direct de Trump pour les primaires républicaines, de 5 à 35 pour cent ? « Comme cela avait-il pu se faire ? ». Jusqu’à présent, Nix explique, les campagnes électorales ont été basées sur des concepts démographiques. « Une idée ridicule. L’idée que toutes les femmes devraient recevoir le même message seulement en raison de leur sexe ou que tous les Noirs en raison de leur race. « Ce que Nix voulait dire était qu’alors que d’autres s’appuyaient sur la démographie alors que Cambridge Analytica est en train d’ utiliser la psychométrie .

Bien que cela soit vrai, le rôle de Cambridge analytica dans la campagne de Cruz n’a pas été exempt de contradictions. En Décembre 2015, l’équipe de Cruz a reconnu le succès de son ascension grâce à l’utilisation psychologique des données et des analyses. Dans l ‘ « âge de la publicité », un client politique qualifie le personnel de Cambridge comme une « roue de secours », mais il considère que son produit principal, le modèle de données sur l’électorat de Cambridge, est resté « excellent » . Pourtant, il ne sait pas dans quelle mesure Cambridge Analytica a participé à la campagne « de rupture ». Cambridge Analytica ne discute pas de ces questions.

Nix est passé à la diapositive suivante : cinq visages différents, chacun correspondant à un profil de personnalité. C’est le Big Five, ou le modèle OCEAN. « De Cambridge , » dit Nix, « nous sommes en mesure de créer un modèle pour prédire la personnalité de chacun des adultes aux États-Unis. ». L’audience dépend de l’ attention. Selon Nix, la commercialisation réussie de Cambridge Analytica est basée sur une combinaison de trois éléments : la science du comportement en utilisant le modèle OCEAN, l’analyse des Big Data et de la publicité spécialisée . publicité spécialisée, autrement dit, c’est une publicité ciblée et formulée spécifiquement selon la personnalité de chaque individu.

Nix a expliqué comment sa société a obtenu ces résultats. Tout d’ abord, Cambridge Analytica a acheté des données personnelles provenant de différentes sources telles que les dossiers de propriété,de transport de données, les achats, les cartes bonus, les clubs de membres, les magazines que vous lisez, les églises fréquentées, etc. Nix a la main sur les logos de différentes sociétés spécialisées dans des informations telles que Acxiom et Experian -in aux États-Unis, presque tous les renseignements personnels sont en vente. Par exemple, si vous voulez savoir où les femmes juives vont, vous pouvez acheter les informations, les numéros de téléphone inclus. Ensuite, Cambridge Analytica ajoute toutes ces données à la liste des membres du Parti républicain et des données en ligne telles que « j’aime » de Facebook- aujourd’hui , la société ne dit ne pas à utiliser les données Facebook et elle calcule un profil de personnalité Big Five. Les traces digitales deviennent soudainement une personne réelle avec ses peurs, ses besoins, ses intérêts et sonadresse .

La méthode est tout à fait similaire à celle développée à cette époque par Michal Kosinski. Cambridge Analytica également utilisé selon Nix, « des enquêtes sur les réseaux sociaux » et les données Facebook. Et Cambridge Analytica est précisément ce contre quoi Kosinski met en garde : « Nous avons créé des profils de tous les adultes américains, 220 millions de personnes , » se vante Nix . Ouvrez une capture d’ écran. « Ceci est le pannel de synthèse pour préparer la campagne Cruz ». Un pannel de contrôle apparaît. A gauche , les diagrammes, à droite une carte de l’ Iowa, où Cruz a remporté un grand nombre de voix dans les primaires. Et sur la carte, des centaines de milliers de taches rouges et bleues apparaissent. Nix ajuste le filtre en plus sur : « républicains » Les points bleus disparaissent ; « Incesisos » – encore plus de points disparaissent ; » Les hommes », etc. Enfin, une seule personne est sur la carte, y compris son âge, son adresse, ses intérêts, sa personnalité et son inclination politique. Cambridge Analytica est en mesure de cibler spécifiquement cette personne avec le bon message politique ?

Nix enseigne comment les électeurs qui ont été catégorisées psychologiquement peuvent être traités différemment, en utilisant comme un exemple le droit d’utiliser les armes, le deuxième amendement : « Pour public névrotique et maniaque , la menace d’un vol – et la police de sécurité une arme ». Une image à gauche montre la main d’un voleur brisant une fenêtre. A droite, une photo d’un homme avec son fils en train de contempler un coucher du soleil, aussi avec des fusils à la main, en train de tirer sur des canards. « D’autre part , pour un public plus et amical. Les gens qui se soucient des traditions, des habitudes,de la famille ».

Comment maintenir les électeurs Clinton loin des sondages

les permanentes incohérences de Trump, ses très criticables incohérences , et par conséquent ses messages contradictoires, sont soudainement devenu son arme principale : un message différent pour chaque électeur. Trump qui agissent comme un parfait algorithme opportuniste suivant seulement la réaction du public est quelque chose que la mathématicienne Cathy O’Neil avait dit en Août 2016. « Pratiquement tous les messages Trump ont été conçus à partir d’une analyse des données , » rappelle Alexander Nix. Le jour du troisième débat entre Clinton et Trump, l’équipe de Trump a testé 175 mille variations de ses arguments pour trouver le meilleur, tous basés sur Facebook. Les messages se distinguent dans leur majorité par des détails microscopiques, afin d’atteindre le spectateur de la meilleure façon possible : en- différentes en-tête, des couleurs, des illustrations avec des photos ou des vidéos. Le perfectionnisme va jusqu’à atteindre la plupart des groupes minoritaires ,a expliqué Nix dans une interview accordée à Das Magazin. « Nous pouvons atteindre des villages ou des blocs d’appartements concrètement . y compris les personnes ».

« Pratiquement tous les messages Trump ont été conçu en analysant les données », se souvient Alexander Nix.

Dans le quartier de Little Haïti Miami, la campagne de Trump a montré ses habitants nouvelles sur l’échec de la Fondation Clinton de l’aide après le tremblement de terre en Haïti, dans le but de ne pas voter pour Hillary Clinton. Ce fut un objectif : garder les électeurs potentiels Clinton (y compris les personnes précaires gauche, les Afro-Américains et les jeunes femmes) loin des sondages, « effacer » leur vote, comme je l’ai dit l’un des employés de Trump. Ces « points noirs » – la publicité subreptice sur la liste des nouvelles facebook afin que seuls des profils spécifiques peuvent voir – vidéo inclus seulement pour les Afro-Américains où Hillary Clinton aux hommes noirs comme des « prédateurs » signifiait, par exemple.

Ces « points noirs » – la publicité cachée dans la liste des nouvelles facebook afin que seuls des profils spécifiques puissent les voir – y compris des vidéos que seulement les Afro-Américains pouvaient voir dans lesquelles Hillary Clinton se référait aux hommes noirs comme des « prédateurs », par exemple.

Nix a terminé sa présentation lors du Sommet de Concordia en précisant que la publicité traditionnelle était morte. « Mes enfants sûrement jamais ne vont , jamais comprendront ce concept de communication de masse. ». Avant de quitter la scène, il a annonçé que l’un des deux candidats encore en lice utilisaient cette nouvelle technologie.

La précision avec laquelle la population américaine était ciblée par les troupes digitales de Trump numérique à ce moment-là, n’était pas claire - Parce à la télévision traditionnelle, et plus encore avec des messages personnalisés sur les réseaux sociaux ou la télévision numérique. Et tandis que l’équipe pensait que Clinton était en tête tête en se fondant sur des projections démographiques, la journaliste de Bloomberg Sasha Issenberg a été surprise lors d’une visite à San Antonio, où était installée la campagne numérique e de Trump- quand elle a vu qu’ils étaient en train de créer un deuxième siège . L’équipe en integrant Cambridge Analytica , apparemment seulement 12 personnes, a reçu 100 000 $ de Trump en Juillet, 250 000 en Août et 5 millions en Septembre. D’après nos conversations récentes avec M. Nix, ils ont gagné plus de 15 millions $ au total.

Et les effets ont été radicaux : Depuis Juillet 2016, les « courtiers » Trump qui sont allés au porte à porte avaient une application mobile qui pourrait identifier les idées politiques des habitants d’une maison. C’était la même application que celle qui a été utilisée au cours du Brexit. Les gens de Trump ont tapé seulement sur les portes des gens dont l’application montrait qu’ils étaient réceptifs à leurs messages. Ils ont été préparés avec des scripts personnalisés pour le type de conversations avec chacun. En outre, ils ont enregistré les réactions des gens dans l’application elle – même – et l’ application revenait directement au pannel de contrôle de la campagne Trimp.

Cela n’a rien de nouveau. L’équipe de Clinton a fait des choses semblables, mais pour ce que nous en savons, elle n’a pas crée des profils psychométriques. la Cambridge Analytica, cependant, a divisé la population américaine en 32 types de personnalités, et a tablé seulement sur 17 Etats. Et comme Kosinski établi qu’un homme intéressé par les produits MAC ont une grande probabilité d’être gay, Cambridge Analytica trouvé une préférence caractéristique pour les américains – les voitures en a été un bon indicateur de proximité avec les idées de Trump. Entre autres, ces résultats ont montré quels messages de fonctionnait le mieux et où. La décision de se concentrer sur le Wisconsin et le Michigan dans les dernières semaines de la campagne a été faite sur la base des données analysées. Le candidat est devenu l’instrument de la mise en œuvre d’ un modèle.

Qu’est en train de faire Cambridge Analytica en Europe ?

Mais jusqu’à quel point les méthodes psychométriques ont-elles influencé le résultat des élections ? Lorsqu’on le lui a demandé, Cambridge Analytica n’a pas voulu donner des détails sur l’efficacité de leur campagne. Et peut-être est-il impossible de répondre à la question de savoir si les méthodes psychométriques ont eu un effet sur les résultats des élections de 2016 . Pourtant , il y a des indices : Il y a l’ascension inattendue de Ted Cruz pendant les primaires. le vote a également augmenté dans les zones rurales. Il y avait une diminution des votes des africains aux primaires. Le fait que Trump a utilisé si peu d’ argent pourrait aussi être expliquée par l’efficacité de la publicité basée sur la méthode de la personnalisation. Et le fait qu’ils se soit plus basé sur la campagne de télévision numérique par rapport à Hillary Clinton. Facebook a été l’arme ultime et le meilleur allié dans la campagne, comme le montrent par leurs tweets de nombreux employés de Trump.

Beaucoup ont dit que les hommes d’ Etat ont perdu les élections avec leurs prédictions si loin de la réalité. Mais si le contraire était vrai : Les politiques de fait ont réellement gagné les élections – mais seulement ceux qui utilisent la nouvelle méthode. Ironie de la vie que Trump qui dénigrait la recherche scientifique, le faisait tout en utilisant une méthode purement scientifique dans sa campagne.

Un autre grand gagnant de la Cambridge Analytica. est Steve Bannon, membre connu du comité de direction de l’entreprise et ancien directeur du journal conservateur Breitbart Nouvelles, il a été élu comme conseiller principal Donald Trump et chef de la stratégie de la direction. Marion Maréchal-Le Pen, militant du Front-National et nièce du candidat à la présidence de la France, a déjà commenté sur twitter qu’elle avait accepté une invitation à collaborer avec lui, et dans une vidéo interne de Cambridge Analytica, l’enregistrement d’ une réunion est intitulée « Italie ». SCL élections en 2012 et était présent dans la politique italienne. Bien que Cambridge Analytica ne disent rien au sujet de sa prétendue conversation avec le Premier ministre britannique Theresa May, Alexander Nix dit qu’il se forme une base de clients dans le monde entier et a des demandes en provenance de la Suisse et de l’ Allemagne.

Kosinski a tout observé de son bureau à Stanford. Après les élections, il existe une certaine confusion à l’université. Kosinski répond avec la meilleure arme pour un chercheur : l’ analyse scientifique. Avec son partenaire Sandra Matz, il a mené une série de tests, qui seront bientôt publiés. Les premiers résultats, auxquels a eu accès Das Magazin, sont alarmants : L’étude montre que l’efficacité de la méthode de profil publicitaire personnalisé peut obtenir 63 pour cent de plus de clics et mille 400 pour cent des campagnes de conversion en publicité sur facebook ciblant les personnes en fonction de leurs caractéristiques spécifiques. En outre il démontre l’évolutivité de cette approche, montrant comment la plupart des pages Facebook qui font la promotion des produits ou marques sont très marquées par la personnalité de ses membres, et qu’une grande partie des consommateurs peuvent être classés en fonction de leur réaction à un page facebook.

Le monde est à l’envers. La Grande-Bretagne a quitté l’ Europe, Donald Trump est président des États-Unis d’Amérique. Et à Stanford, le chercheur polonais Michal Kosinski, qui voulait mettre en garde contre le risque d’utiliser l’analyse psychométrique de la publicité politique, continue de recevoir des courriels accusateurs. « Non , » dit calmement Kosinski en secouant la tête, « ce n’est pas ma faute. Je n’ai pas construit la bombe. J’ai montré qu’elle existait. »

A noter :

Cet article est une traduction castillane personnelle de l’original « Ich habe nur gezeigt, es gibt de dass die Bombe » publiée par Das Magazin . La traduction a été pas faite sur la base de l’original allemand, mais une version anglaise aujourd’hui disparue, trouvée dans aNtiDiTe Zine , et est maintenant disponible en VICE .Et la traduction espagnole l’a été par mes soins (Danielle Bleitrach pour histoire er societe)