Explicateur : Que savent les bases de données politiques sur vous ?

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Les citoyens américains sont inondés de messages politiques - sur les réseaux sociaux, dans leurs fils d'actualité, par e-mail, SMS et appels téléphoniques. Ce n'est pas un hasard si les gens se font bombarder : les groupes politiques préfèrent une stratégie de contact multimodal avec les électeurs, où ils utilisent de nombreuses plateformes et de multiples tentatives pour persuader un citoyen de s'engager pour leur cause ou leur candidat. Une annonce est suivie d'un e-mail, qui est suivi d'un message texte, tous conçus pour renforcer le message.

Ces stratégies sont utilisées par les campagnes politiques, les comités d'action politique, les groupes de défense et les organisations à but non lucratif. Ces différents groupes sont soumis à des règles et réglementations très différentes, mais ils comptent tous sur la capture et la dévoration de données sur des millions de personnes en Amérique.

Qui est dans ces ensembles de données ?

Presque tout le monde. La plupart des campagnes obtiennent leurs informations électorales auprès d'une poignée de fournisseurs de données, non partisans ou partisans. Ces entreprises essaient de fournir des données sur tous les adultes américains, qu'ils soient ou non inscrits sur les listes électorales. Il est peu probable qu'un fournisseur individuel dispose de fichiers complets sur tous les électeurs américains éligibles, mais le Pew Research Center, qui a publié un rapport sur fichiers électoraux commerciaux en 2018, a constaté que plus de 90% des personnes de son propre échantillon d'adultes américains pouvaient être trouvées sur au moins un registre.

Quelles données sont collectées et d'où proviennent-elles ?

La principale source de données sur les électeurs est constituée par les registres publics des votes, qui comprennent les noms, l'adresse et l'affiliation à un parti d'un électeur. Mais les données des électeurs sont très inégales et décentralisées : chaque État possède sa propre base de données, et elles ont souvent des attributs différents. Ainsi, les fournisseurs le complètent avec d'autres sources, comme les annuaires téléphoniques et les données de crédit.

Il est difficile d'avoir une image complète de tout ce qui alimente les bases de données des vendeurs : la recette que chacun utilise est généralement considérée comme un secret commercial. L'étude de Pew a expliqué que les registres sont un amalgame de données administratives des États sur l'inscription et le vote, de données modélisées sur la partisanerie, l'engagement politique et le soutien politique fourni par les fournisseurs ; et des données démographiques, financières et de style de vie tirées d'un large éventail de sources.

Les fournisseurs de données tentent de faire correspondre et de concilier ces différents ensembles de données afin de créer un enregistrement complet pour chaque personne aux États-Unis sur la base d'identifiants clés tels que le nom, l'adresse, le sexe et la date de naissance.

L2 est l'un des plus grands entreprises qui échangent ces informations, et il prétend avoir plus de 600 attributs de données extraits des données de recensement, des e-mails de sources commerciales, des ensembles de données de donateurs, etc. Les experts disent que la plupart des fournisseurs fournissent des centaines de points de données sur chaque électeur.

Quelle est la précision de ces bases de données électorales ?

C'est à débattre. Certains points de données sont très précis, mais d'autres ne sont en réalité que des prédictions ou des suppositions. Le parti et la race, par exemple, sont souvent déduits sur la base du nom et de l'emplacement de quelqu'un. Quelqu'un avec le nom de famille Ryan est supposé être blanc, tandis que quelqu'un dans un district fortement républicain est supposé être un électeur républicain.

La précision des attributs spécifiques varie beaucoup : Pew a constaté que la race était exacte 79 % du temps, l'éducation 51 % et la religion 52 %. Le revenu du ménage, quant à lui, n'était exact que 37 % du temps. Il y avait également un biais mesurable, avec des taux d'erreur plus élevés pour les électeurs plus jeunes, très mobiles, non inscrits et hispaniques.

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Eitan Hersh, professeur à Tufts qui a témoigné devant le Congrès après le scandale de Cambridge Analytica en 2016, estime que les données, en particulier les attributs modélisés, sont inexactes au point d'entraver leur utilité pour les campagnes. Dans son témoignage, il a noté que les modèles qu'il avait étudiés supposaient la race d'une personne de manière incorrecte 25% du temps. Et la race est beaucoup plus facile à prédire que le problème de swing d'une personne.

Comment les groupes politiques utilisent-ils ces données ?

Les campagnes et autres groupes politiques achètent des données auprès de fournisseurs, mais ils combinent souvent des informations et y joignent des ensembles de données supplémentaires. Les campagnes créeront également elles-mêmes des ensembles de données à partir de tests sur les réseaux sociaux et de données publicitaires, bien que l'on ne sache pas à quel point cette pratique est courante.

Ils utilisent souvent tout cela pour essayer d'identifier les adultes qui répondront à un problème spécifique. Par exemple, une campagne pourrait développer un modèle pour trouver des électeurs qui soutiennent la législation sur le changement climatique. Le modèle pourrait utiliser ces ensembles de données pour créer une liste d'électeurs classés sur une échelle de 1 à 100, 100 étant les plus susceptibles de soutenir fortement la cause. La campagne pourrait alors choisir d'envoyer un message aux électeurs ayant un score supérieur à 70 dans le but d'encourager la mobilisation.

Bien que l'on puisse se demander si la publicité ciblée modifie la façon dont les gens votent, elle s'est avérée extrêmement utile pour collecter d'autres informations de contact, comme les adresses e-mail, et pour collecter des fonds.

Quel rôle jouent les réseaux sociaux ?

Vos informations sur les réseaux sociaux, telles que les publications Facebook publiques que vous avez aimées ou les hashtags Twitter que vous avez utilisés, peuvent être combinées avec d'autres données à de nombreuses étapes différentes. Certains fournisseurs intègrent des données de médias sociaux dans leur ensemble de données principal, en particulier pour les personnes dont le profil correspond à leur nom. Ces informations peuvent aider à construire de meilleurs modèles prédictifs.

De manière tristement célèbre, Cambridge Analytica a joué sur Facebook en acquérant des informations sur 270 000 utilisateurs à partir d'une application tierce, et a extrait les réseaux d'amis de ces utilisateurs jusqu'à ce qu'il dispose d'un ensemble de données couvrant 87 millions de personnes, dont la plupart n'avaient pas consenti et n'étaient pas au courant que c'était événement. Il prétendait exécuter des modèles sur ces données pour générer des images politiques personnalisées et prédictives des utilisateurs.

Mais l'efficacité de telles techniques fait débat.

Une étude réalisée en 2013 par le psychologue Michal Kosinski, sur laquelle Cambridge Analytica a basé nombre de ses méthodes, a fait valoir que les données de 150 likes sur Facebook sont suffisantes pour qu'un algorithme connaisse vos attributs personnels sensibles mieux qu'un membre de la famille. Mais Cambridge Analytica n'a été en mesure de produire aucune preuve qu'elle a réussi à créer ces algorithmes, ou que l'un de ses ciblages a persuadé qui que ce soit. Il est incroyablement difficile d'attribuer un vote à une publicité, un article ou un tweet en particulier.

L'une des utilisations les plus importantes des informations des médias sociaux consiste à affiner et à cibler les messages. Les tests A/B sont devenus si précis que les campagnes peuvent continuer à peaufiner une annonce donnée jusqu'à ce qu'elle devienne hyper spécifique à l'utilisateur.

Quels sont les différents types d'annonces ciblées ?

Les publicités ciblées sont des messages adressés à des personnes sur la base de leur identité politique confirmée ou suspectée. Beaucoup se concentrent sur la persuasion des problèmes, la mobilisation des électeurs ou la collecte de fonds, et certains groupes utilisent des approches beaucoup plus sophistiquées que d'autres.

Les méthodes de ciblage incluent le courrier électronique, le téléphone et les SMS, mais une grande partie de la publicité se déroule en ligne, sur Facebook, Google et Instagram. Twitter interdit les publicités politiques en novembre, bien que les groupes à but non lucratif 501c (3) puissent toujours utiliser le ciblage sur la plate-forme. Afin de cibler un électeur, les groupes utiliseront des filtres spécifiques afin d'atteindre exactement qui ils veulent, par exemple, les femmes sur les campus universitaires du Michigan. Sur Facebook, et éventuellement sur d'autres plateformes sociales également, les campagnes peuvent en fait cibler directement des individus en téléchargeant une liste de comptes, peut-être juste un petit nombre de personnes, si l'annonceur veut faire une messagerie personnalisée extrêmement spécifique.

Quelles règles existe-t-il sur la manière dont les données sont utilisées ?

Différents groupes sont soumis à des règles différentes. 501c(3) groupes comme Tournant États-Unis ou la Fondation des marées ne peut faire avancer aucun message électoral ou de candidat. Ils sont également exemptés des lois sur la divulgation des donateurs. Les campagnes politiques, en revanche, sont soumises aux lois sur le financement des campagnes et à la surveillance de la Commission électorale fédérale.

Mais bien que les publicités sponsorisées par la campagne doivent être identifiées comme telles, sur Internet, il est souvent difficile de savoir exactement qui essaie d'attirer votre attention et votre soutien. La désinformation et la manipulation se confondent avec les messages officiels de la campagne, tandis que les campagnes peuvent contourner la responsabilité en se distanciant des groupes plus controversés avec des messages parallèles.

Pourquoi est-ce important pour les élections de 2020 ?

Les données des sondages suggèrent qu'il est probable que cette élection sera décidée dans les banlieues. En 2016, ce sont les comtés de banlieue qui ont donné à Trump l'avantage électoral alors même qu'il traînait dans le vote populaire. Et les électeurs des banlieues utilisent Facebook… beaucoup. Les campagnes et les groupes de défense peuvent utiliser la puissance croissante du traitement des données pour s'adresser directement à ces électeurs. Jusqu'à présent, Donald Trump a dépensé deux fois plus en publicités Facebook que Joe Biden .

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