Democracia no cenário de big data: preparem-se pois nada será como antes

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Você já ouviu falar de psicometria? Psicometria é um sub-ramo da psicologia que utiliza técnicas quantitativas e estatística para reunir dados e realizar análises com o intuito de prever o comportamento das pessoas. Ganhou manchete recente por conta de um artigo publicado em fevereiro, em vários sites e blogs, em que é narrada uma história que vincula o reflexivo Michal Kosinski, com o engravatado Alexander Nix e o já conhecido Donald Trump. O primeiro contribuiu com análises avançadas de big data para previsão do comportamento das pessoas, o segundo criou um caso de uso para as análises e o terceiro tirou proveito da situação. Dito de outra forma, na história que associa esses três personagens, um cara bem-intencionado reuniu dados e gerou conhecimento; outro lucrou, prestando um serviço de ética duvidosa e o terceiro… bem, esse você já sabe: se tornou presidente dos Estados Unidos.

A partir da história narrada, pode-se concluir, por um lado, que as análises de big data funcionam. Um soco na boca do estomago daqueles que acreditam que big data só resultará em um emaranhado imenso e caótico de dados, nos quais nos afundaremos buscando encontrar alguma ordem e perceber algum sentido oculto. Sim, com certeza, segundo essa história, temos um caso de sucesso de big data.

Por outro lado, a história acentua a convicção paranoica de que, no cenário de big data, seremos (sempre) vigiados. Tudo o que fazemos, online ou offline, deixará traços digitais. Cada compra com cartões de crédito, cada busca no Google, cada movimento com o celular no bolso e cada curtida no Face será monitorada e os dados, quando combinados, dirão tudo sobre você, coisas que você nem mesmo sabia… E o pior: tem mais gente interessada nisso, além de você mesmo, da sua mãe e do seu vizinho. Sim, conclui a história que contaremos, a privacidade acabou.

A história que une Kosinski, Nix e Trump

Então, vamos à história que une Kosinski, Nix e Trump.

Como dizíamos mais acima, a psicometria tem como foco medir os traços psicológicos, definir tipos de personalidade. Na década de 1980, duas equipes de psicólogos desenvolveram um modelo que buscava avaliar os seres humanos com base em cinco traços de personalidade, que ficaram conhecidos como os “Big Five”. São eles: abertura para novas experiências (você é curioso, gosta de novidades?), conscienciosidade (é autodisciplinado, orientado para os deveres e para o alcance de objetivos?), extroversão (envolve-se com o mundo exterior e busca estímulo na companhia de outros?), amabilidade (é compreensivo e cooperativo?) e neuroticismo (costuma experimentar emoções como raiva, ansiedade ou depressão?).

Com base nessas dimensões, é possível fazer uma avaliação relativamente precisa de cada pessoa. Isso inclui necessidades e medos e como tende a se comportar. Os Big Five tornaram-se a técnica padrão da psicometria. Mas, por muito tempo, o problema dessa abordagem era a coleta de dados, porque envolvia o preenchimento de um questionário complexo e altamente pessoal. Então, surgiu a Internet, o Facebook e Kosinski e o cenário mudou…

Em 2008, o estudante polonês Michal Kosinski foi fazer o seu PhD no Centro de Psicometria da Universidade de Cambridge e acabou unindo-se a um colega de estudos, David Stillwell, que havia lançado um pequeno aplicativo para Facebook, nos tempos em que a plataforma ainda não tinha a dimensão atual. O aplicativo MyPersonality permitia que os usuários do Face preenchessem formulários psicométricos online, que incluíam questões psicológicas do questionário Big Five de personalidade (“entro facilmente em pânico?”, “contradigo os outros?”, etc.). Com base na avaliação das respostas dadas, os usuários recebiam um pefil de personalidade, os valores Big Five individuais, e podiam optar por compartilhar os seus dados de perfil do Facebook com os pesquisadores.

Kosinski esperava que algumas dezenas de amigos e colegas permitissem o compartilhamento de dados. Mas centenas, milhares e depois milhões de pessoas revelaram para ele as suas mais profundas convicções. De repente, os dois candidatos a doutor possuíam o maior conjunto de dados com pontuações psicométricas abrangentes com perfis do Facebook jamais coletados. A equipe de Kosinski começou a comparar, então, os resultados encontrados com outros dados online disponíveis dos voluntários: o que eles curtiam, compartilhavam ou postavam no Facebook, além de dados sobre gênero, idade, local de residência. O cruzamento das fontes permitiu que os pesquisadores ligassem os pontos e fizessem correlações.

Deduções excepcionalmente confiáveis podiam ser projetadas a partir de simples ações online. Por exemplo, homens que curtiam a marca de cosméticos MAC tinham mais probabilidade de ser gays; um dos melhores indicadores de heterossexualidade era curtir Wu-Tang Clan. Seguidores de Lady Gaga provavelmente eram extrovertidos, enquanto aqueles que curtiam filosofia tendiam a ser introvertidos. Embora cada uma dessas informações fosse fraca para produzir uma previsão confiável, quando dezenas, centenas ou milhares de dados individuais eram combinados, as previsões resultantes tornavam-se precisas.

Kosinski e sua equipe refinaram incansavelmente os seus modelos. Em 2012, Kosinski provou que, com base numa média de 68 curtidas no Facebook, era possível descobrir a cor da pele de um usuário (com 95% de probabilidade de acerto), sua orientação sexual (88%) e sua filiação ao partido Democrata ou Republicano (85%). Mas não parou por aí. Inteligência, filiação religiosa, assim como uso de álcool, fumo ou droga podiam todos ser determinados.

A precisão com que era possível prever as respostas de uma pessoa mostrava a força do seu modelo. Kosinski continuou a trabalhar na modelagem incessantemente. Com o tempo, tornou-se capaz de avaliar melhor uma pessoa que a média de seus colegas de trabalho, tendo como base apenas dez curtidas do Facebook. Setenta curtidas eram suficientes para ir além do que um amigo da pessoa sabia a seu respeito; com 150, o que os pais dela sabiam sobre ela; e, com 300 curtidas, mais do que o seu parceiro conhecia. Com mais curtidas, era possível até mesmo superar aquilo que uma pessoa pensava conhecer sobre si mesma. No dia que Kosinski publicou as suas descobertas, recebeu duas ligações telefônicas: a ameaça de um processo e uma oferta de trabalho. Ambas provenientes do Facebook.

Poucas semanas depois, o Facebook modificou o tratamento dado às curtidas, com a privacidade tornando-se a opção padrão. Antes disso, a alternativa padrão era deixar que qualquer um visse o que os outros curtiam na internet.

A mudança de opt-out para opt-in, no entanto, não foi obstáculo para a coleta de dados. Kosinski continuava recebendo-os, solicitando consentimento dos usuários do Face. Outras empresas com aplicativos e testes na internet também obtinham o acesso fácil aos dados privados dos internautas, ao colocar o acesso como uma pré-condição para realização dos testes online de personalidade.

Mas o assunto não tinha apenas a ver com as curtidas ou com o Facebook. As pessoas também revelam coisas sobre si até quando não estão online. Por exemplo, o sensor de movimento do celular indica o quão rapidamente alguém caminha e para onde viaja. O smartphone é um vasto questionário psicológico que é preenchido constantemente, estejamos ou não conscientes disso.

Não só é possível criar perfis psicológicos a partir dos dados, mas também usar as análises de dados para buscar perfis específicos de pessoas, sejam pais ansiosos, sejam introvertidos raivosos sejam eleitores indecisos. O que Kosinski acabara inventando foi, justamente, um mecanismo de busca de pessoas, considerando traços de personalidade. E ele, então, começou a perceber o potencial, mas também o perigo, inerente a sua descoberta.

O que aconteceria, imaginou Kosinski, se alguém abusasse de seu mecanismo de busca para manipular pessoas? Apreensivo, passou a estampar avisos na maior parte do seu trabalho científico. A aplicação da psicometria, avisava, “poderia representar uma ameaça ao bem-estar individual, à liberdade ou até a vida”. Mas ninguém parecia vislumbrar o que estava em jogo.

No início de 2014, Kosinski foi abordado por um jovem professor assistente do departamento de Psicologia, Aleksandr Kogan. Disse que estava entrando em contato em nome de uma empresa interessada na sua metodologia e pedia acesso à base de dados do MyPersonality. Kogan não quis revelar o objetivo, alegando estar sob compromisso de sigilo.

Quando finalmente Kogan revelou o nome da empresa interessada na metodologia e na base de dados, a SCL (Strategic Communication Laboratories), Kosinski teve um mau pressentimento. No site da SCL constava o seguinte: “[Somos] a primeira agência de gestão de eleições. A SCL oferece marketing baseado em modelos psicológicos. Um de seus focos centrais: influenciar eleições”. Influenciar eleições? Que tipo de empresa era aquela e o que estava planejando?

Em virtude da estrutura corporativa confusa, não se sabia exatamente quem detinha a propriedade da SCL e de seus diversos braços. Algumas ramificações da empresa estiveram envolvidas em eleições da Ucrânia à Nigéria, ajudaram o rei do Nepal contra os rebeldes, outras desenvolveram métodos para influenciar a Europa Oriental e cidadãos afegãos em favor da OTAN. E, em 2013, a SCL criou uma subsidiária, a Cambridge Analytica.

Kosinski passou a suspeitar que a empresa de Kogan pudesse ter reproduzido a ferramenta de mensuração do Big Five baseada em likes do Facebook para vendê-la a essa empresa especializada em influenciar eleições. Ele imediatamente rompeu o contato com Kogan e informou o diretor do instituto, lançando a fagulha de um conflito interno dentro da universidade. O instituto estava preocupado com a sua reputação. Aleksandr Kogan foi para Cingapura, casou-se e mudou de nome. Michal Kosinski concluiu seu PhD, recebeu uma oferta de emprego na Universidade de Stanford e foi morar nos Estados Unidos.

O assunto serenou durante um tempo. Então, em novembro de 2015, a mais radical das duas campanhas Brexit, “Leave.EU”, apoiada por Nigel Farage, anunciou que havia contratado uma empresa de big data para sustentar a sua campanha online: a Cambridge Analytica. A força central da empresa: marketing político inovador, uso de microabordagem para traçar a personalidade das pessoas a partir de suas pegadas digitais, com base no modelo Big Five.

Kosinski começou a ser indagado sobre o que tinha a ver com aquilo. As palavras Cambridge, personalidade e analytics levavam imediatamente ao pesquisador. Depois do resultado do Brexit, seus amigos e conhecidos pareciam francamente decepcionados com ele. Em todo lugar que ia, Kosinski tinha de explicar que não tinha nada a ver com a Cambridge Analytica.

Em 2016, após mais um período de tranquilidade, pouco mais de um mês antes das eleições dos EUA, durante um evento político, surge em cena Alexander Nix, o CEO do Cambridge Analytica, empresa contratada por Trump para auxiliá-lo com o marketing das eleições presidenciais.

“É um privilégio para mim falar com vocês hoje sobre o poder do big data e da psicometria no processo eleitoral”, disse.  Até agora, explica Nix, as campanhas eleitorais eram organizadas com base na demografia. “Uma ideia realmente ridícula. A de que todas as mulheres deveriam receber a mesma mensagem em razão do seu gênero, ou todos os afro-americanos por causa de sua raça”.

De acordo com Nix, o sucesso do marketing da Cambridge Analytica tinha a ver com a combinação de três elementos: ciência comportamental usando o modelo Big Five, análise de Big Data e publicidade segmentada. Publicidade segmentada são comerciais personalizados, alinhados o mais precisamente possível à personalidade de um consumidor individual.

Nix explica como a sua empresa trabalha. Primeiro, a Cambridge Analytica adquire dados pessoais de um conjunto de fontes diferentes, como registros de imóveis, dados automotivos, dados de compras, cartões de bônus, associação a clubes, assinatura de jornais e revistas, igrejas que frequenta, etc. Então, a Cambridge Analytica agrega esses dados com os registros eleitorais do partido Republicano e dados online e calcula um perfil Big Five de personalidade. De repente, as pegadas digitais tornam-se pessoas reais, com medos, necessidades, interesses e endereços residenciais.

A metodologia parece bem semelhante àquela que Michal Kosinski desenvolvera no passado. A Cambridge Analytica também usa, disse Nix, “pesquisas nas mídias sociais” e dados do Facebook. E a empresa faz exatamente aquilo para o que Kosinski alertara: “Traçamos o perfil de personalidade de todos os adultos nos Estados Unidos da América – 220 milhões de pessoas”, vangloriou-se Nix.

“Quase toda mensagem de Trump foi guiada por dados”, lembra Alexander Nix. No dia do terceiro debate presidencial entre Trump e Hillary, a equipe do candidato testou 175 mil variações diferentes de anúncios publicitários para seus argumentos, de modo a encontrar as versões mais certas via Facebook. Em sua maioria, as mensagens diferiam umas das outras por detalhes microscópicos, de modo a apontar para os destinatários com a melhor abordagem psicológica possível: diferentes títulos, cores, legendas, com uma foto ou vídeo. Este ajuste fino atinge todos, até os menores grupos, explicou Nix numa entrevista. “Podemos nos dirigir a vilarejos ou blocos de apartamentos de modo segmentado. Até mesmo a indivíduos”.

Para os habitantes do distrito de Little Haiti, em Miami, por exemplo, a campanha de Trump forneceu notícias sobre o fracasso da Fundação Clinton após o terremoto no Haiti, evitando a votação em Hillary. Esse era um dos objetivos: manter potenciais eleitores da candidata (o que incluía esquerdistas vacilantes, afro-americanos e mulheres jovens) longe das urnas. As propagandas patrocinadas no Facebook, vistas somente por usuários com perfis específicos, incluíam vídeos dirigidos aos afro-americanos em que Hillary refere-se aos homens negros como predadores, por exemplo.

As medições foram radicais: desde julho de 2016, os cabos eleitorais de Trump receberam um aplicativo com o qual podiam identificar a visão política e o tipo de personalidade dos habitantes de uma residência. Era o mesmo aplicativo utilizado na campanha do Brexit. As equipes de Trump simplesmente tocavam a campainha das casas que o aplicativo classificava como receptivos a suas mensagens. Os cabos eleitorais vinham preparados com orientação para conversas adaptadas ao tipo de personalidade do residente. Por sua vez, alimentavam o aplicativo com as reações, e os novos dados voltavam para os painéis da campanha de Trump.

Nada disso é novo. Os Democratas fizeram coisas semelhantes, mas não há evidências de que se baseavam em perfis psicométricos. A Cambridge Analytica, contudo, dividiu a população dos EUA em 32 tipos de personalidade e focou em apenas 17 estados. E da mesma forma que Kosinski a probabilidade maior de homens que gostam de cosméticos MAC serem gays, a empresa descobriu que a preferência por carros fabricados nos EUA era um grande indicador de um potencial eleitor de Trump. Entre outras coisas, essas descobertas mostravam agora para Trump quais mensagens funcionavam melhor e em que locais e com que público. A decisão de concentrar a campanha em Michigan e Wiscosin nas semanas finais foi feita com base na análise de dados. O candidato tornou-se um instrumento para implementar um modelo de big data.

E agora?

Mas até que ponto os métodos de psicometria influenciaram o resultado da eleição norte-americana? Questionada sobre isso, a Cambridge Analytica não quis apresentar nenhuma prova da efetividade dos seus serviços. E é bem provável que essa pergunta seja impossível de responder.

Apesar de a Cambridge Analytica não querer comentar sobre rumores de conversações com a primeira ministra britânica Theresa May, Alexander Nix não esconde que está construindo uma base de clientes em todo o mundo, e que foi sondado pela Suíça, Alemanha e Austrália. Sua empresa está fazendo atualmente conferências pela Europa, apresentando os Estados Unidos como caso de sucesso. Neste ano, três países centrais da União Europeia têm eleições com partidos populistas de direita renascidos: França, Holanda e Alemanha.

No seu escritório em Stanford, Kosinski mantém-se atento a tudo isso. Está trabalhando nos desdobramentos da arma mais afiada disponível para um pesquisador: uma análise científica. Junto com uma colega pesquisadora, Sandra Matz, conduziu uma série de testes que logo serão publicados.  Os resultados iniciais são alarmantes: o estudo mostra a eficácia das campanhas de marketing baseadas na psicometria, revelando que os marqueteiros podem atrair 63% mais cliques e 1.400 mais conversões em campanhas publicitárias em tempo real no Facebook quando produtos e mensagens de marketing são combinadas com as características da personalidade do consumidor.

O mundo foi virado de ponta-cabeça. A Grã Bretanha está saindo da União Europeia, Donald Trump é presidente dos Estados Unidos. E em Stanford, Kosinski, que queria advertir contra o perigo de focar em perfis psicológicos num ambiente político, está mais uma vez recebendo mensagens acusatórias. “Não”, diz Kosinski. “Isso não é culpa minha. Não construí a bomba. Eu só mostrei que ela existe”.

E daí, como será o futuro com big data? Seremos todos manipulados ou participaremos, também, ativamente, do jogo da manipulação? E a democracia, irá resistir a tudo isso?

Fonte: Hannes Grassegger e Mikael Krogerus. Big Data: Toda democracia será manipulada? 

Ver também:

Big data e aplicações

Ética e privacidade em cenário de big data: discussões estão apenas no início

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