Георгий Почепцов. Новая коммуникативная среда выборов и big data

Выборы Дональда Трампа стали ярким примером выхода на арену новой движущей силы выборов — социальных сетей. Это, вероятно, создало неясности с прогнозом и социологией традиционного типа, которые как бы упрямо не замечали прихода Трампа. Весь мир удивился результату, кроме тех, кто работал в выборах на него самого.

На сцену вышел новый тип массового сознания, формируемый человеком из социальных медиа, и его не увидели социологи. Борис Докторов пишет: «Интернет, мобильные телефоны, гаджеты, социальные сети типа Facebook породили новый тип электората, новые механизмы формирования общественного мнения, массу новых методов сбора и анализа данных об общественном мнении. Многое из того, что я наблюдал в мониторинге этого года, не существовало в 2008 году и лишь начинало заявлять о себе в 2012 году...  тогда говорили об освоении кибер-опросов, теперь — о влиянии на ход избирательной кампании массированных мощно замаскированных кибератак» ( см. также тут).

Два фактора серьезно повлияли на результаты этих выборов. Это использование алгоритмов big data, связанных с психометрией, и трансформация массового сознания под влиянием социальных медиа. По поводу big data мы уже писали об этих методах по отношению к выборам Барака Обамы. Теперь они постепенно из пионерского приобретают более уверенный, почти академический характер (см., например, статью из Cambridge Analitica — фирмы, которая работала на Трампа). Уже в период самой кампании по заказу времени для рекламы на нетрадиционных каналах (Animal Planet, Food TV, SyFy, Travel Channel) можно было понять, что кампания Трампа ищет своих вполне конкретных избирателей, с которыми она готова разговаривать индивидуально [Kaye K. Trump camp tunes in to data-driven TV buys // Advertising Age. — 2016. — Sept. 12].

Но была над всем этим и общая шапка, выросшая из бихевиористской экономики и получившая в просторечии название подталкивания (nudge), которую ее создатели назвали «архитектурой выбора», а связанную с ней новую профессию — «архитекторами выбора» [Thaler R.H. Cass R. Sunstein C.R. Nudge. Improving decisions about health, wealth, and happiness. — New Haven, 2009; Thaler R.H. Misbehaving. The making of behavioral economics. — New York — London, 2015; Санстейн К. Иллюзия выбора. Кто принимает решения за нас и почему это не всегда плохо. — М., 2016].

Во главе этого сюжетного поворота стоял Ричард Талер: благодаря его с соавтором идеям подобные подразделения появились в правительстве Британии, Франции, а потом и США (об американском правительственном опыте известно меньше всего, см. тут, тут, тут, тут, тут и тут). Самое главное — что все делается на ином уровне объективности, доселе нехарактерном для государственного управления. Балом правит не интуиция, а точно выверенные расчеты (см. также наши статьи на тему использования поведенческого инструментария в информационных войнах тут, тут и тут).

На стороне Обамы в свое время работала фирма Quid (сайт — quid.com), которой пришлось возвращать избирателей, ушедших от Обамы к его противнику после президентских дебатов. Для этого они решили воспользоваться опытом работы с кинокомпанией: «За несколько месяцев до начала избирательной кампании мы выполняли работу, связанную с финансированием крупномасштабного голливудского блокбастера. Наша роль состояла в том, чтобы подсказать продюсерам, кого из актеров пригласить на главную роль. Там были все необходимые данные, и мы успешно справились с задачей. Фильм побил рекорд по сборам. При решении кинозадачи мы использовали алгоритмы идентичности. То есть, грубо говоря, мы старались подобрать из имеющихся у продюсера кандидатов на главную роль того, с кем больше всего идентифицирует себя зритель. Нам показалось, что это в значительной степени универсальный алгоритм принятия человеком решений, когда знаний для рационального выбора у него недостаточно, а какие-то твердые убеждения, которые подсказали бы ему выбор, отсутствуют».

Колеблющихся избирателей они вернули, сначала определив их как белых семейных людей с детьми, проживающих в мегаполисах и крупных городах. Они посылали им личные послания с рассказами не о президенте, а о Мишель Обаме, которая встречалась с фермерами, учениками школ, с покупателями в супермаркетах в районах, где мало афроамериканцев и по внешнему виду люди относятся к среднему классу. Это делалось для того, чтобы доказать, что Обама — президент всех американцев, а не тех, кто живет на социальные пособия (см. также тут, где о фирме Quid говорится, что она специализируется на обработке языковых данных, а не чисел, делая визуализацию того, как миллионы историй в медиа и социальных сетях изменяются во времени). Перед нами принципиально косвенное воздействие, но четкость отбора «раздражителей» легко переводит колеблющихся в сторонников.

Это рассказывает о своем опыте поиска идентичности Шон Гурли, который, среди других, подчеркивает, что в период президентских выборов действовали боты, которые породили 20% всех твитов [см. тут, тут и тут]. 75% ботов поддерживали республиканцев, некоторые из них порождали по 1000 твитов в час. Всего в кампании работало 400тысяч ботов. Такой объем вряд ли можно признать «не повлиявшим на выборы».

Газета New York Times рассказала об одной такой конкретной фальшивке и ее создателе. Речь идет об известной истории, мол, были найдены пачки бюллетеней с проставленным наперед голосованием за Клинтон. Автором его был Кэмерон Хэррис, который поведал следующие подробности: «У меня была теория, когда я сел писать это. При серьезном недоверии к медиа сторонников Трампа люди откликнутся на что угодно, что повторяет идеи Трампа. Трамп говорил: "подстроенные выборы, подстроенные выборы". Люди были готовы верить, то Хиллари Клинтон не сможет выиграть без обмана». На этом он заработал тысячу долларов за счет рекламы, которая стала размещаться на его сайте.

Шон Гурли (его сайт — seangourley.com) в 2015-м в журнале Wired писал о будущей пропаганде как пропаганде роботов. Он завершал эту статью словами: «Мы медленно движемся от "машин предсказания" к тому, что можно называть "машинами убеждения", что другие с более пессимистическими взглядами могут назвать "машинами манипуляции"». В своем Твиттере 8 ноября 2016-го он написал: «Прогнозные модели работают только тогда, когда будущее рассматривается во многом похожим на прошлое. Совершенно ясно, что американское будущее совершенно не похоже на прошлое». А в конце упомянутого выступления он сказал о будущих на тот момент выборах: «Если выборы 2012 г. вошли в историю как выборы прогнозистов, то я думаю, что выборы 2016 г. будут первыми выборами, когда ключевую роль сыграют те, кто сможет осуществлять подталкивание поведения, изготавливать и применять поведенческие импланты» (см. также тут).

Это прогноз наступления поведенческого инструментария во всех сферах социального взаимодействия. Следует признать, что самым опасным для человека с самых древних времен были контакты с чужим. Сказки типа «Красной шапочки» учат быть настороже с чужими. А все эти новые алгоритмы, по сути, направлены на то, чтобы «обмануть» разум, стать для него не чужим, а своим, и тогда запустить процесс влияния.

Елена Ларина пишет о работе с big data: «Алгоритмы Шона Гурли позволяют находить области, которые, с одной стороны, определяют динамику системы, а с другой — наиболее чувствительны к небольшим воздействиям. У Рэя Брэдбери есть рассказ о путешественнике во времени. В прошлом он наступил на бабочку, а вернувшись в свое время, обнаружил другой мир. Quid ищет как раз такие области и фрагменты в реальной жизни, где относительно небольшие воздействия могут вызвать максимальные изменения в нужном направлении» (о других технических гуру, которые были задействованы на стороне Трампа, см. тут, тут, тут, тут, тут и тут).

Гурли хоть и является физиком по основному образованию, акцентирует также проблему нарративов в своем понимании пропаганды. Он говорит о нарративах в рамках войны в Ираке: «Это истории, которые рассказываются в Ираке и по всему миру о том, почему мы пошли воевать, как проходит война. Числа — это одно, но рассказы и способность их анализировать — это другое». Он завершает эту мысль следующими словами: «Насколько войны ведутся пулями, настолько же их ведут рассказами». И еще одно его высказывание: «Чтобы увидеть мир по-другому, вы должны думать по-другому».

Штаб Трампа воспользовался Фейсбуком как вариантом нетрадиционных медиа, в то время как Клинтон шла, скорее, проторенными путями. Они же, чтобы «придавить» поддержку Клинтон со стороны афроамериканских избирателей, активно распространяли сообщения о том, как Клинтон в 1996 году назвала эту молодежь «суперхищниками» (см. тут, тут, тут, тут и тут). И хотя это была ее речь о преступности и о бандах молодежи, ей пришлось во время кампании извиняться.

Каждый создаваемый новый инструментарий применяется там, где есть востребованность и куда протекают «денежные реки». Так и микротаргетинг, ставший методом политтехнологий, пришел в них из бизнеса. Не меньший интерес ожидается и к его применению в сфере пропаганды. Например, военные заговорили о своем интересе к социальным медиа в плане проведения операций влияния. При этом они заговорили о «когнитивном хакерстве». Когда в Пентагоне обсуждался вопрос эффективности операций влияния, то оказалось, что нынешняя практика психологических операций не поддерживается объективными данными. Поэтому идет поиск подобных объективных оснований в рамках социальной и когнитивной нейронауки для проведения подобных информационных интервенций (см. Белые книги по этим направлениям, отражающие междисциплинарный подход к угрозам в сфере национальной безопасности: тут, тут, тут, тут и тут). Одним из таких факторов называют сильные эмоции, которые неизбежно ведут к смене поведения. Это относят даже не к психологическим, а к биологическим детерминантам поведения. Интересно, что шедший пять сезонов телесериал Haven все время акцентировал: паранормальные особенности проявляются у людей как раз под влиянием сильных эмоций.

Мы получаем все больше исследований этих или смежных сфер, построенных на объективных методах. Например, возникают даже такие науки, как нейроэкономика, поскольку у нейронауки и экономики есть общий объект — выбор и принятие решений [Glimcher P.W. Foundations of Neuroeconomic Analysis. — New York, 2011]. Фейсбук провел собственное исследование по распространению слухов. В эхо-камерах Фейсбука, то есть в новостных лентах, которые все время критиковались за одинаковость мнений, тоже найден позитив: идеи могут передаваться дальше в среде, где есть небольшое расхождение во мнениях. Военные отталкиваются от статьи Эмили Фэлк с коллегами из Лаборатории коммуникативной нейронауки из Пенсильванского университета на тему социального влияния на мозг (сайт лаборатории — cn.asc.upenn.edu) [Cascio C.N. a.o. Social influence and the brain: persuasion, susceptibility to influence and retransmission // Current Opinion in Behavioral Sciences. — 2015. — Vol. 3. — June].

Следует также сказать, что у некоторых экспертов есть и большие сомнения по поводу роли социальных медиа в этих выборах (см. тут, тут и тут). При этом проект Cambridge Analitica, который, сидя в Англии, также участвовал и в Brexit, успел сделать из своего участия в выборах даже отдельный кейс. Более объективный взгляд можно увидеть у известного прогнозиста Нейта Сильвера, который считает, что это не столько ошибка социологов, как неумение журналистов читать эти прогнозы, поскольку в них все было сказано.

Михал Косински (его страница в Стенфорде), один из пионеров соединения психометрии и big data, отвечает на вопрос, выиграла ли big data выборы Трампа, следующим образом: «Конечно, отнюдь не big data выиграла эти выборы. Это сделали кандидаты. Мы не знаем, насколько победе помогла аналитика big data».

Методы Косинского позволяют нам более детально понять тип работы данной психометрии (см. подборку информации в Washington Post о том, что можно узнать со страницы любого из нас в Фейсбуке). Разработанные алгоритмы позволяют свысокой долей вероятности определять характеристики человека по его «онлайновым следам». Причем компьютер делает это даже точнее, чем человек. Этническое происхождение и пол определяются с точностью 95 %. Христиане / мусульмане — с точностью 82 %, демократы/ республиканцы — 85 %. Сексуальная ориентация среди мужчин — 88 %, среди женщин — 75 %.

Интересно, что сам Косински очень четко задает негативные последствия своей работы: «Предсказание индивидуальных характеристик из дигитальной фиксации поведения может иметь существенные негативные последствия, поскольку может легко применяться к большому количеству людей без получения от них согласия и даже без того, чтобы они это заметили. Коммерческие компании, правительственные институты и даже чьи-то друзья в Фейсбуке могут использовать программы для получения таких характеристик, как интеллект, сексуальная ориентация, политические взгляды, которыми индивид не собирался делиться. Можно представить себе ситуации, когда такие прогнозы, даже ошибочные, могут представлять угрозу для человека, его свободы и даже жизни. Важно также то, что с все возрастающим количеством электронных следов, которые оставляют за собой люди, индивидам становится трудно контролировать то, какие их характеристики становятся открытыми. Например, просто избегать открытого гомосексуального контента может быть недостаточно, чтобы предотвратить других от установления сексуальной ориентации». Возможный негатив этих алгоритмов также обсуждается в контексте приема людей на работу.

Сам Косински (а следует еще раз повторить, что он один из многих, на чью работу могли опираться избирательные кампании) говорит: «Я ожидал, что активность в Фейсбуке и другие типы электронных следов откроют многое. Но наиболее удивительным [...] стало то, что самые личностные черты могут быть предсказаны по нашим электронным следам [...] Одним из наиболее удивительных открытий стало то, что мы можем даже предсказать, разведены или нет ваши родители, на базе ваших лайков в Фейсбуке. Честно говоря, когда я увидел эти результаты, я засомневался в своих методах и повторил анализы несколько раз. Я не мог поверить тому, что ваши лайки в Фейсбуки могут зависеть от развода ваших родителей, который произошел много лет назад».

Завершим это обсуждение еще одной фразой Косинского: «Вы не можете жить в этом мире, не оставляя позади существенного количества электронных следов». Именно поэтому он акцентирует взгляд на Фейсбук как на исследовательский инструментарий [Kosinski M. a.o. Facebook as a research tool for the social sciences: opportunities, challenges, ethical considerations, and practical guideline // American Psychologist. — 2015. — Vol. 70. — N 6;]. В статье 2017 года он с коллегами находит близкие личностные характеристики в семье и среди друзей.

Но в любом случае выборы — это колоссальная работа. Например, в день третьих президентских дебатов команда Трампа разослала 175 тысяч разных вариантов рекламных сообщений, что позволило ввести даже новое обозначение для микротаргетинга — гипертаргетинг[см. также тут]. Это является полным отказом от демографических характеристик избирателей в пользу психометрических. Александр Никс из Cambridge Analytica сказал, что ориентация на демографию была глупым представлением: «Идея, что все женщины должны получать тот же месседж из-за своего пола, а все афроамериканцы — из-за своей расы». Проект Cambridge Analytica разделил население США на 32 личностных типа и сфокусировался на 17 штатах. У них есть психограмы всех 220 миллионов взрослых жителей США.

Правда, многие считают, что Косински просто воспользовался выборами, чтобы раскрутить под них и себя, поскольку фирмы, работавшие на выборах, его даже не упоминают. Тут же можно вспомнить, что последние выборы в США (двое — Обамы и одни — Буша) задолго до Трампа делались по методологии микротаргетинга, пришедшей в политтехнологии из бизнеса. Многое, что как открытие вспоминается сегодня, например, что республиканцы любят ездить на американских автомобилях, прозвучало уже в то время. Сегодня, к примеру, фирма Conversant (сайт — www.conversantmedia.com) рекламирует себя с обложки журнала Advertising Age словами: «Мы знаем вашу маму лучше, чем вы знаете свою маму». Это связано с тем, что у них есть личностные профили всех взрослых американцев.

В заключение упомянем интересную статью 2013 года авторства Михала Косинского с коллегами относительно региональных психологических особенностей [тут и Rentfrow P.J. a.o. Divided we stand: three psychological regions of the United States and their political, economic, social, and health correlates //Journal of Personality and Social Psychology. — 2013. — Vol. 105. — N 6]. Целью исследования было создание психологической топологии США. В результате вся страна разделилась на три региона по национальному кластеру личностей. Первый кластер — дружеский и традиционный, второй — релаксирующий и креативный, третий — темпераментный и раскованный. В первом живут люди менее богатые, менее образованные, более консервативные, они скорее протестанты, они менее здоровы, чем в других регионах. Во втором живут люди более культурно и этнически разные, более либеральные, более богатые и образованные, более здоровые, менее вероятно, что они протестанты. В третьем — большая пропорция женщин и людей старшего поколения, которые более богаты, более либеральны, менее вероятно, что они протестанты.

Одним из механизмов, формирующих психологию региона, в статье называется избирательная миграция. Высокий уровень открытости связан с переездом из своего штата в другой, что отражает интерес к новизне. Экстраверсию связывают с переездами внутри штата, с высокой активностью, связью с определенной социальной группой. Высокий уровень согласия / доброжелательности — с тем, что человек остается в своем родном городе. Как видим, данное исследование отталкивается от известной большой пятерки личностных характеристик. Их разные сочетания порождают определенные тенденции, например, высокий уровень открытости и низкий уровень невротизма работают на экономические инновации и процветание, что объясняет разное развитие тех или иных штатов.

Можно предположить, что будущие выборы могут опереться на знание таких психологических кластеров в стране, чтобы облегчить общение с избирателями, ведь это базовое понимание, которое охватывает большинство. Еще одной тенденцией станет развитие бихевиористской и нейронауки, которые ныне идут семимильными шагами (см, например, применение их результатов для повышения эффективности жизни отдельного человека [Webb C. How to have a good day. Harness the power of behavioral science to transform your working life. — New York, 2016]).

В президентских выборах 2012 года был еще один важный «фактор», который к тому же автоматически перешел в текущую политику избранного президента, став ее формообразующим компонентом. Это Стив Бэннон, сменивший в конце кампании известного в Украине Пола Манафорта. В кампанию он влился как специалист по негативным атакам. Сегодня в одной из статей его назвали «нашим настоящим президентом». Кстати, эта ситуация один в один напоминает расстановку сил у предыдущего республиканского президента Дж. Буша, главный политтехнолог и советник которого Карл Роув также считался «мозгами Буша»; так, собственно, и называлась одна из книг о нем.

Деятельностью Бэннона объясняют бурный период указов первой недели президента Трампа, поскольку его характерной чертой является как раз нападение. Человек, работавший с Бэнноном, так характеризует его стиль работы: «Он хочет заполнить пространство. Если ты можешь двигаться быстро, чтобы сокрушить оппозицию, ты получишь больше преимуществ, чем при постепенном действии. Это чистый Бэннон. Он берется за реальных и воображаемых врагов и громит их объемами» (см. также статью в журнале Time, озаглавленную «Является ли Стив Бэннон вторым самым могущественным человеком в мире?» (о его политических взглядах — тут, тут, тут, тут, тут, тут, тут, тут, тут, тут, тут, тут, тут и тут).

Выборы проявляют всех и вся. Перед нами за краткий период проходит весь будущий инструментарий победителя и даже его основные командные игроки, которые и будут осуществлять основную политику.

Информационная составляющая стала ключевым элементом во всех областях. По этой причине любые методы, позволяющие усилить работу в этой сфере, моментально берутся на вооружение. И за ними все равно остается будущее.