Donald Trump, un brand, un caso studio tra psicologia e marketing

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Donald Trump, un brand, un caso studio tra psicologia e marketing

Tempo fa vi parlavo a caldo di Donald Trump e della sua straordinaria ed (inaspettata?) vittoria. Per tutti i modelli statistici Hillary Clinton avrebbe dovuto vincere la presidenza, e finora, non era stata data una spiegazione soddisfacente sul perché questi modelli erano sbagliati.

Dove la statistica aveva fallito? Non che fosse la prima volta che un sondaggio politico elettorale si rivelava un testa o croce sia chiaro, però una spiegazione era doverosa. Un report del giornale svizzero Das Magazin e adattata da Motherboard racconta una storia affascinante su come è realmente potuto accadere, grazie a quiz di Facebook e una piccola società denominata Cambridge Analytica, la stessa azienda che ha lavorato sulla campagna online per la Brexit.

La storia inizia con Michal Kosinski, uno psicologo del Centro Psicometrico presso l’Università di Cambrige. Nel 2008, Kosinski e un collega ricercatore – entrambi studenti all’epoca – stavano sperimentando alcuni quiz che rispondessero a ciò che gli psicologi chiamano “I grandi cinque”, i tratti di personalità: apertura, coscienziosità, estroversione, simpatia e nevroticismo, dall’inglese “OCEAN”. Chi faceva i quiz poteva optare per condividere i propri dati con i ricercatori e con grande sorpresa dei ricercatori stessi lo fecero in milioni.

Kosinski inizò a correlare questi dati di personalità con i “like” di una persona. Nel 2012 Kosinski dimostrò che sulla base di una media di 68 Facebook “like” effettuati da un utente, era possibile predire il suo colore della pelle (con precisione del 95%) il loro orientamento sessuale (88% di precisione) e la loro affiliazione alla Partito democratico o repubblicano (85%). La ricerca non si fermò lì. L’intelligenza, la religione, così come l’alcool, l’uso di sigarette o perfino di droga, potevano essere tutti determinati con grande precisione. Dai dati era anche possibile dedurre se i genitori di qualcuno erano o meno divorziati.

Mettere like al gruppo rap Wu-Tang Clan è uno dei migliori indicatori per l’eterosessualità.Mentre Kosinski scopri che mettere like a Lady Gaga era correlato con l’estroversione. Infine, Facebook cambiò la policy ponendo i dati dei like come dati privati, ma i ricercatori potrebbero ancora raccogliere i dati chiedendo agli utenti di scegliere di condividerli con i ricercatori.

Allora, cos’ha tutto questo a che fare con le elezioni? Nel 2014, un giovane assistente universitario di nome Aleksandr Kogan chiese l’accesso alla banca dati di Kosinski per conto di un’agenzia di comunicazione specializzata in campagne elettorali con sede a Londra chiamata Strategic Communications Laboratories (Si anche oggi vi parlo di Comunicazione Strategica). Kosinski rifiutò Kogan, ma Kogan proseguì registrando una società sotto l’ombrello di SCL chiamata Cambridge Analytica – un omaggio, ha detto successivamente, al lavoro dell’università su quel campo di ricerca nella comunicazione strategica. Cambridge Analytica, con CEO di Alexander Nix, ha continuato in seguito a lavorare per la campagna pro-Brexit, la candidatura presidenziale del senatore Ted Cruz e poi la campagna presidenziale di Donald Trump.

Secondo una presentazione di Nix e descritta ai giornalisti, Cambridge Analytica ha portato Facebook a un nuovo livello. Fino ad ora infatti, spiegava Nix, sono state organizzate campagne elettorali basate su concetti demografici. “L’idea che tutte le donne dovrebbero ricevere lo stesso messaggio a causa del loro genere o che lo debbano ricevere gli afroamericani a causa della loro razza è un’idea veramente ridicola”. Ciò che Nix intendeva era che mentre altri esperti di comunicazione finora si sono affidati alla demografia, Cambridge Analytica stava utilizzando psicometria.

Cambridge Analytica ha utilizzato le caratteristiche dei “Big Five” della psicologia per sviluppare messaggi specifici di personalità.

Secondo Nix per un pubblico altamente nevrotico e coscienzioso era più adatta la minaccia di un furto di furto e la polizza assicurativa di una pistola e quindi un’immagine mostrava la mano di un intruso che rompe una finestra. Un’immagine che mostra un uomo e un bambino che si alzano in piedi in un campo al tramonto, entrambi in possesso di armi, chiaramente sparando alle anatre era analogamente adatta persone che si preoccupano della tradizione, delle abitudini e della famiglia. Ogni messaggio che Trump ha lanciato è stato guidato dai dati, ricorda Alexander Nix. Il giorno del terzo dibattito presidenziale tra Trump e Clinton, il team di Trump aveva provato 175.000 diverse variazioni di annunci legate ai suoi argomenti, al fine di trovare le versioni giuste soprattutto tramite Facebook. I messaggi si differenziavano per la maggior parte solo in dettagli microscopici, al fine di indirizzarle ai destinatari nel modo ottimale e psicologico: diverse intestazioni, colori, didascalie, con una foto o un video. Questo lavoro di lima arrivò fino a raggiungere i gruppi più piccoli, spiega oggi Nix in un’intervista: “Possiamo affrontare i villaggi o i blocchi di appartamenti in modo mirato. Anche gli individui. ”

Un trionfo del contenuto profilato e preciso, adatto esattamente al singolo lettore.

Questo approccio è stato utilizzato anche per scoraggiare i potenziali elettori Clinton ed è stato utilizzato anche nel porta a porta: A partire dal luglio 2016, al team di Trump venne fornita un’applicazione per identificare le opinioni politiche e i tipi di personalità degli abitanti di una casa. Era lo stesso fornitore di applicazioni utilizzati dai promotori della Brexit. I promoter di Trump suonavano soltanto alle porte delle case che l’app aveva valutato come ricettive ai suoi messaggi, preparati con linee guida per conversazioni su misura per il tipo di personalità del residente. A loro volta, i promoter alimentavano l’app con le reazioni e nuovi dati sono tornatavano ai piani alti della Campagna di Trump.

Questi dati sono quelli che hanno fatto vincere Trump in determinate contee in bilico, I democratici hanno fatto attività simili, ma non vi è alcuna prova che essi si siano basati sulla profilatura psicometrica. Cambridge Analytica, tuttavia, ha diviso la popolazione americana in 32 tipi di personalità, e si è concentrata su solo 17 stati. E proprio come Kosinski aveva stabilito che gli uomini che amano i cosmetici MAC hanno una leggera probabilità in più di essere gay. La società ha scoperto che una preferenza per le auto fatte negli Stati Uniti è stata una grande indicazione di un potenziale elettore di Trump. Tra le altre cose, questi risultati mostrarono a Trump quali messaggi funzionavano meglio e dove. La decisione di concentrarsi su Michigan e Wisconsin nelle ultime settimane della campagna è stata fatta sulla base dell’analisi dei dati. Il candidato è diventato lo strumento per l’implementazione di un grande modello di dati.

Dopo l’originaria pubblicazione in svizzera di questa storia, Cambridge Analytica ha negato di utilizzare dati provenienti da Facebook, contraddicendo alcune precedenti affermazioni della società, o che avessero adattato l’approccio di Kosinski.

Il potere e la precisione dei “big data” tende ad essere spesso sopravvalutata. Quando alcuni giornalisti provarono il sito di Kosinski, i risultati erano confusi e comunque vale la pena leggere per intero la storia pubblicata in Svizzera. E’ difficile dire esattamente quale impatto Cambridge Analytica abbia avuto sulle elezioni e quanto sia dovuto al targeting delle personas di Facebook, tuttavia, l’inaspettato aumento di Cruz durante le primarie e la sua vittoria in Iowa, oltre alla vittoria inaspettata di Trump e il fallimento dei sondaggi per predire il vincitore, sostiene questa conclusione.

Il targeting e più precisamente il profiling delle personas pare la chiave di campagne di grande successo sia per singoli sia per Brand e l’utilizzo della psicologia nelle tecniche di Marketing & Comunicazione sarà sempre più attuale negli anni futuri.

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