Red.anm. Artikkelen ble opprinnelig publisert i det Zürich-baserte Das Magazin i desember 2016. [17. februar 2017: I en ny artikkel bestrider BuzzFeed Cambridge Analyticas påvirkning på valgkampen.] [7. mars 2017: Britiske Information Commissioner’s Office (ICO) starter nå en granskning av datamisbruk innen politikk, og sier de er bekymret over meldingene om Cambridge Analyticas bruk av persondata.]

Psykolog Michal Kosinski utviklet en metode for å analysere folk i minste detalj, basert på Facebook-aktiviteten deres. Hjalp et lignende verktøy Donald Trump med å ta makten i Det hvite hus?

9. november 2016, cirka halv ni, våknet Michal Kosinski (34) i Hotel Sunnehus i Zürich. Han var i byen for å forelese ved ETH, Sveits’ statlige tekniske høyskole, om farene ved stordata og den digitale revolusjonen. Kosinski er ekspert i psykometri, en gren av psykologien som bruker kvantitative metoder på store mengder innsamlede data. Derfor er dette et tema han inviteres til å snakke om over hele verden. Da han slo på TV-en den morgenen, fikk han se nyheten som tok verden på senga:

Stikk i strid med alle rådende statistiske prognoser hadde Donald J. Trump vunnet presidentvalget i USA.

Kosinski satt lenge og fulgte seiersfeiringen og resultatene som tikket inn fra de enkelte delstatene, med følelsen av at valgresultatet kunne ha noe med forskningen hans å gjøre. Han trakk pusten dypt og slo av TV-en.

Samme dag sendte et lite kjent London-firma ut en pressemelding, hvor Alexander James Ashburner Nix ble sitert: «Det er riktig spennende for oss at vår revolusjonerende tilnærming til data-innhenting har vært så viktig for seieren til påtroppende president Trump.» Nix er britisk, 41 år gammel og administrerende direktør for Cambridge Analytica. Han er til enhver tid ulastelig antrukket i skreddersydd dress, designerbriller og med håret kjemmet bakover. Firmaet hans var ikke bare involvert i Trumps valgkamp på nettet, men også Brexit-valgkampen i Storbritannia.

Hvor farlig er stordata?

Med mindre man har vært på en annen planet de siste fem årene, vil man ha hørt om stordata, eller «Big Data». Kort forklart er stordata de digitale sporene vi etterlater oss, både på og utenfor nettet, hver gang vi foretar oss noe. Hver gang vi bruker et betalingskort. Hver gang vi søker på nettet. Hver bevegelse vi foretar oss med mobilen i lomma. Hver gang vi trykker på «liker». Alt blir lagret. Særlig «liker»-klikkene våre. Lenge har det vært uklart hva disse opplysningene kan brukes til, kanskje med unntak av at vi blir vist reklame for blodtrykksmedisiner dersom vi søker etter «høyt blodtrykk» på Google.

9. november i fjor ble det klart at potensialet kan være mye større enn det. Firmaet bak nettstrategien til Trumps valgkamp, som også hadde gjort arbeid for «Leave.EU»-bevegelsen i de tidlige fasene av Brexit-valgkampen, var stordata-firmaet Cambridge Analytica.

Denne artikkelen gir ikke det endelige svaret på hvorfor Trump ble valgt. Det finnes tusenvis av grunner til den overraskende seieren. Denne saken fokuserer på en liten, men viktig puslespillbit: bruken av big data i politisk kommunikasjon. Skal vi forstå valgresultatet, og hvordan politisk kommunikasjon kan komme til å fungere i framtiden, må vi tilbake til en besynderlig hendelse ved Cambridge-universitetets psykometri-senter, der Kosinski arbeider, i 2014.

Big Five

Psykometri, noen ganger kalt psykografi, dreier seg om måling av psykologiske trekk, f.eks. personlighetstrekk. På 80-tallet utviklet to psykologteam en modell for vurdering av personlighet. Femfaktormodellen, basert på fem personlighetstrekk, kalles Big Five – «De fem store»:

Åpenhet – hvor åpen er du for nye opplevelser?

– hvor åpen er du for nye opplevelser? Planmessighet – hvor perfeksjonistisk er du?

– hvor perfeksjonistisk er du? Ekstroversjon – hvor utadvendt og sosial er du?

– hvor utadvendt og sosial er du? Medmenneskelighet – hvor hensynsfull og samarbeidsvillig er du?

– hvor hensynsfull og samarbeidsvillig er du? Nevrotisisme – hvor irritabel, impulsiv eller depressiv er du?

Med utgangspunkt i disse faktorene – som av og til betegnes med den engelske forkortelsen OCEAN (openness, conscientousness, extroversion, agreeableness, neuroticism) – kan man gjøre relativt nøyaktige vurderinger av hva slags person man har med å gjøre. Blant annet med hensyn til behovene deres, hva de er redd for, og hvordan de sannsynligvis vil oppføre seg.

Femfaktormodellen har blitt et standardverktøy i psykometri. Det største problemet med den har imidlertid vært datainnhenting, da den var avhengig av at man fylte ut et langt, innviklet og veldig nærgående spørreskjema.

Men så kom internett. Og Facebook. Og Kosinski.

Michal Kosinski studerte i Warszawa fram til livet hans tok en ny vending i 2008. Han fikk tilbud om doktorgradsplass ved psykometrisenteret i Cambridge, en av verdens eldste og mest etablerte institusjoner innen faget. Kosinski møtte medstudenten David Stillwell (som nå foreleser ved Cambridge-universitetets Judge Business School) et år etter at Stillwell hadde lansert en liten Facebook-app, i en tid før Facebook var blitt så stor som den er i dag.

MyPersonality-appen lot brukere fylle ut ulike psykometriske spørreskjema, med noen spørsmål fra femfaktormodellen («får du lett panikk?», «motsier du ofte andre?»). Resultatet ble sendt til brukeren i form av en personlighetsprofil, og man fikk valget om man ville la forskerne se dataene – og Facebook-profilen til personen som hadde svart.

Kosinski hadde ventet seg respons på spørreskjemaet fra noen titalls studiekamerater, men det gikk ikke lenge før hundrevis, tusenvis og til slutt flere millioner mennesker hadde blottlagt sine innerste meninger og overbevisninger. De to doktorgradsstudentene satt plutselig på tidenes største datasett som kombinerte psykometriske resultater med Facebook-profiler.

Metoden Kosinski og kollegene hans utviklet, var egentlig ganske enkel. Først ga de informantene et online-spørreskjema å fylle ut. Basert på dette regnet psykologene ut informantens personlighetsprofil etter femfaktormodellen. Dernest sammenholdt Kosinskis team resultatene med alskens andre opplysninger fra informantenes Facebook-aktivitet: hva de trykket «liker» på, delinger og postinger, oppgitt kjønn, alder, bosted osv. Ut kom en enorm mengde korrelasjoner.

Søksmål og jobbtilbud

Det viste seg mulig å trekke påfallende pålitelige slutninger basert på enkle observasjoner av Facebook-handlinger. For eksempel er det noe flere homofile enn heterofile menn som «liker» hudpleie- og sminkemerket MAC, mens en av de beste indikatorene for heteroseksualitet er å «like» Facebook-siden til Wu-Tang Clan. De som følger Lady Gaga, er mest sannsynlig ekstroverte, mens de som «liker» filosofi-postinger oftest er introverte. Hver enkelt av disse opplysningene sier ikke nok om en person til å kunne gjøre pålitelige prediksjoner, men når man kombinerer hundrevis eller tusenvis av slike enkeltopplysninger, blir resultatene etter hvert svært presise.

Kosinski og teamet utviklet modellene sine stadig videre. I 2012 demonstrerte Kosinski at man med gjennomsnittlig 68 registrerte «liker»-klikk fra en Facebook-bruker kan forutsi hudfargen deres (95 % sikkert), deres oppgitte seksuelle legning (88 % sikkert) og, i USA, republikansk eller demokratisk partitilhørighet (85 % sikkert). Men ikke nok med det. Intelligens, religiøs tilhørighet, samt alkohol-, tobakk- og narkotikabruk kunne også forutsies basert på slike data, samt om vedkommendes foreldre var skilt.

Evnen til å forutsi en informants respons viste hvor sterk modellene deres var. Kosinski arbeidet uavbrutt med modellene. Det gikk ikke lenge før han var i stand til å vurdere en person bedre enn den jevne arbeidskollega, med utgangspunkt i så lite som ti «liker»-klikk på Facebook. 70 «liker»-klikk ga bedre prediksjoner enn informantens egne venner, 150 «liker»-klikk bedre enn foreldrene, og 300 klikk kunne si mer om en person enn livspartneren deres visste.

Med enda flere opplysninger kunne man sågar si mer enn informantene trodde de visste om seg selv. Samme dag som Kosinski publiserte materialet sitt, ble han oppringt to ganger. Den ene samtalen var en trussel om søksmål; den andre var et jobbtilbud. Begge kom fra Facebook.

Advarslene

Det gikk ikke mange ukene før Facebooks grunninnstilling ble satt til at «liker»-klikk har begrenset visning, der grunninnstillingen før hadde vært at de kunne ses av hvem som helst. Det hindret ikke datainnhenterne. Kosinski hadde alltid bedt om brukernes samtykke, og flertallet av personlighetstest-apper, -spørreskjema og -quizer krever nå tilgang til private data som betingelse for å la brukeren delta.

Det handler ikke bare om «liker»-klikk. Kosinski og teamet hans kunne estimere femfaktor-verdier basert på hvor mange profilbilder en Facebook-bruker har, eller hvor mange de er venner med (en god indikator på utadvendthet). Men vi røper ting om oss selv også når vi ikke er pålogget. Bevegelsessensoren i mobilen forteller hvor fort og hvor langt vi beveger oss (korrelerer med følelsesmessig instabilitet). Mobilen, konkluderte Kosinski, fungerer som et enormt, psykologisk spørreskjema vi stadig vekk fyller ut med flere og flere detaljer, både bevisst og ubevisst.

Imidlertid, og her kommer det viktige, fungerer det også den andre veien.

Man kan ikke bare profilere noen psykologisk basert på brukerdata. Brukerdataene kan også anvendes som filter for å finne brukere med spesielle personlighetsprofiler: alle engstelige fedre, alle sinte og introverte – kanskje til og med alle demokrat-velgere som sitter på gjerdet? Kosinskis modeller utgjorde en slags metode for å lage psykologiske profiler på mennesker uten at de selv fikk vite det. Han begynte å forstå mulighetene, men også de iboende farene, ved arbeidet sitt.

Selv hadde han betraktet internett som en gave fra oven. Han ville gi noe tilbake, dele det med verden. Data kan kopieres, så hvorfor skulle de ikke komme alle til gode? Dette har vært holdningen til en hel generasjon, begynnelsen på en tid der den fysiske verdens begrensninger får stadig mindre å si. Men, funderte Kosinski, hva om noen ville misbruke metoden til å manipulere folk? Han begynte å hekte advarsler på arbeidene han publiserte, om at metoden «kan anvendes til skade for enkeltpersoners velferd, frihet, eller til og med deres liv». Men det lot ikke til at noen forsto hva han mente.

En vond smak i munnen

Omtrent på denne tiden, tidlig i 2014, tok en ung universitetslektor i psykologi kontakt med Kosinski. Han het Aleksandr Kogan og sa han henvendte seg på vegne av et firma som var interessert i Kosinskis metode og ønsket tilgang til MyPersonality-databasen. Kogan var underlagt taushetsløfte og kunne ikke si noe om formålene til firmaet. Kosinski og teamet vurderte tilbudet, som ville betydd en god sum penger til forskningen deres, men så ble de grepet av tvil. Kosinski sier at Kogan til slutt fortalte hva firmaet het: SCL – Strategic Communication Laboratories.

Kosinski søkte det opp på Google. «[Vi er] verdens ledende valgkampbyrå,» hevder firmaets nettsted. SCL tilbyr markedsføring basert på psykologiske modeller. Et av deres kjernevirksomhetsområder er «influencing elections», å påvirke valg. Påvirke valg? Kosinski bladde urolig gjennom SCLs nettsider. Hva slags firma var dette? Og hva hadde disse folkene i sinne?

Det Kosinski ikke visste, var at SCL har en rekke datterselskap. Hvem som eier SCL og dets mange forgreninger, er uklart på grunn av en innviklet selskaps- og eierskapsstruktur med registreringer både i det britiske foretaksregisteret og i utenlandske foretaksregister med gunstige skatteforhold. Noen av SCLs underforetak skal ha vært involvert i valg fra Ukraina til Nigeria og bistått Nepals konge mot maoistiske opprørere, mens andre har utviklet metoder for å påvirke befolkningen i østeuropeiske land og Afghanistan for NATO. Og i 2013 opprettet SCL et nytt selskap for å bidra i valgkampen i USA: Cambridge Analytica.

Kosinski kjente ikke til noe av dette, men han hadde en vond smak i munnen. «Det begynte å lukte ille,» har han kommentert i ettertid. Etter nærmere undersøkelser oppdaget han at Aleksandr Kogan i hemmelighet hadde etablert sitt eget foretak for å gjøre forretninger med SCL. I en reportasje fra desember 2015 i The Guardian, og i firmainterne dokumenter Das Magazin har fått tilgang til, framgår det at SCL fikk vite om Kosinskis metode av Kogan.

Kosinski fikk mistanke om at Kogans firma kunne ha kopiert Facebook/femfaktormodell-verktøyet hans for å selge det til valgpåvirkerne i SCL. Han brøt all kontakt med Kogan og varslet instituttets ledelse. Det utløste en innviklet feide internt på universitetet.

«Mr. Brexit»

Så var det stille i et års tid, men i november 2015 kunngjorde den mest ekstreme av de to Brexit-bevegelsene, «Leave.EU» som var støttet av Nigel Farage, at den hadde hyret et stordata-firma til å hjelpe seg i valgkampen: Cambridge Analytica.

Firmaets sterke side: nyskapende politisk markedsføring, «mikro-targeting», gjennom måling av folks personlighetstrekk basert på data fra deres digitale fotavtrykk og OCEAN-modellen.

Kosinski mottok mye e-post med spørsmål om hva han hadde å gjøre med dette – ordene «Cambridge», «personlighetstrekk» og «analyse» fikk mange til å tenke på Kosinski. Selv hadde han aldri hørt om firmaet før, trass i at det hevdet å ha tatt navnet «Cambridge Analytica» etter sine første ansatte, som hadde vært forskere fra universitetet. Skrekkslagen søkte Kosinski opp nettstedet deres. Var det hans metode som nå ble brukt i stor skala i politisk øyemed?

Etter resultatet av folkeavstemningen, skrev venner og kjente til ham: «Se hva du har gjort nå.» Overalt måtte Kosinski forklare at han ikke hadde noe med firmaet å gjøre. (Det er fremdeles uklart i hvor høy grad Cambridge Analytica var involvert i Brexit-valgkampen. Firmaet har ikke selv villet svare på spørsmål om dette.)

Så går noen stille måneder igjen, men 19. september 2016, halvannen måned før presidentvalget i USA, låter riffet til «Bad Moon Rising» med Creedence Clearwater Revival gjennom den mørkeblå hallen i Grand Hyatt-hotellet i New York. Concordia-møtet er et slags miniatyrversjon av Verdens økonomiske forum i Davos.

Folk i høye stillinger verden over er invitert, blant andre presidenten i Sveits, Johann Niklaus Schneider-Ammann. En kvinnelig annonsørstemme lyder: «Ta vel imot Alexander Nix, administrerende direktør i Cambridge Analytica.» En slank mann i mørk dress entrer podiet. Det blir stille i salen. Mange av de som er der vet at dette er mannen bak Trumps nye strategi i digitale medier. (En video av presentasjonen til Nix finnes på YouTube, nå på onsdag holder han åpningsforedraget på en stordata-konferanse i Stockholm red.anm.).

Noen uker tidligere hadde Trump tvitret den litt kryptiske meldingen: «Snart kommer dere til å kalle meg Mister Brexit.» En del politiske kommentatorer hadde allerede merket seg noen slående paralleller mellom Trumps politiske agenda og den ytre, høyre Brexit-bevegelsens, men få hadde merket seg sammenhengen i det at Trump nylig hadde hyret et politisk markedsføringsbyrå som het Cambridge Analytica.

De mange kandidatene

Fram til da hadde Trumps digitale valgkampstab i hovedsak bestått av én person: Brad Parscale, leverandør av markedsføringstjenester og mislykket gründer, hadde satt opp et helt grunnleggende nettsted for Trump mot et honorar på 1500 dollar. Trump, 70 år gammel, var ikke fortrolig med datateknologi – han hadde ikke engang datamaskin på kontoret sitt. Trump skriver ikke e-post selv, kunne hans personlige assistent en gang fortelle. Det skal ha vært hun som overtalte ham til å skaffe seg en moderne mobil, som han nå altså tvitrer fra ustanselig.

Hillary Clinton, derimot, tydde mye til lærdommen fra USAs første «sosiale medier-president», Barack Obama. Hun hadde arvet e-postadresselistene til det demokratiske partiet, arbeidet med ledende stordata-analytikere fra BlueLabs og mottok støtte fra Google og DreamWorks. Da det ble kunngjort at Trump hadde hyret Cambridge Analytica, rynket Washingtons elite bare på nesen. Utlendinger i skreddersydde dresser, som ikke forstår seg på dette landet og folket som bor her? Jasså?

«Jeg har gleden av å få snakke til dere om den påvirkningskraften stordata og psykografi kan ha i en valgkampprosess.» Logoen til Cambridge Analytica, en hjerne bestående av nettverksknutepunkter, vises på skjermen bak Alexander Nix. «For halvannet år siden var senator Cruz blant de mindre populære kandidatene [i republikanernes nominasjonsvalg],» forklarer den blonde mannen på høyglanspolert britisk engelsk, som får amerikanere til å reise bust slik standard-høytysk kan få sveitsiske tilhørere til å bli mistroiske (eller, for den saks skyld, slik «forpenet» hovedstadsmål kan virke på tilhørere i andre norske dialektområder red. anm.).

«Under 40 % av befolkningen hadde hørt om ham,» kan en tekst på skjermen bak Nix fortelle. Cambridge Analytica ble opprinnelig hentet inn i de republikanske primærvalgene som konsulenter for Ben Carson og Ted Cruz. Cruz, og senere Trump, mottok betydelige donasjoner til valgkampen fra den mediesky milliardæren Robert Mercer. Han og datteren Rebekah skal være de største investorene i Cambridge Analytica.

«Så hvordan gjorde han det så skarpt som han gjorde?» Fram til nå, forklarer Nix, har valgkampbudskap vært formulert etter demografiske konsepter. «En helt latterlig idé, dette med at alle kvinner skal motta samme budskap fordi de er av samme kjønn – eller alle afroamerikanere på grunn av hudfargen.» Nix forklarer at mens andre organiserer budskapene sine basert på demografi, bruker Cambridge Analytica psykometri.

Selv om dette kan stemme, så er det uenighet om hva slags rolle Cambridge Analytica spilte i valgkampen til Ted Cruz. I desember 2015 ga Cruz-teamet psykologiske data og analyser mye av æren for framgangen sin. Cambridge Analytica sluttet å jobbe for Cruz kort tid etter. Men i bransjetidsskriftet Advertising Age beskrev en politisk klient konsulentene fra Cambridge Analytica som et «femte hjul på vogna», samtidig som han kalte velgerdatamodellene de leverte «utmerkede». Valgkamporganisasjonen til Cruz betalte firmaet minst 5,8 millioner dollar for assistanse med å identifisere velgere og velgergrupper før primærvalget i Iowa, som Cruz vant før han trakk seg som kandidat i mai.

Nix går til neste bilde i presentasjonen sin: fem ansikter representerer hver sin personlighetsprofil. Nå handler det om OCEAN og femfaktormodellen. Han sier: «Cambridge har utviklet en modell som kan forutsi personlighetstrekkene til hver eneste voksne person i USA.» Tilhørerne sitter trollbundet. Nøkkelen til Cambridge Analyticas vellykkede markedsføring, hevder Nix, er en kombinasjon av tre elementer: atferdsvitenskap basert på OCEAN-modellen, stordata-analyse og målrettet markedsføring i form av persontilpasset annonsering, tilpasset den enkelte forbrukers personlighet så presist som mulig.

Nix forklarer åpent hvordan firmaet gjør dette. Først kjøper Cambridge Analytica inn persondata fra en rekke ulike kilder – grunneierregistre, kjøretøyregistre, opplysninger om handlevaner fra bonuskortordninger, ulike klubbmedlemskap, abonnementer på aviser og blad, til og med kirkemedlemskap. Nix får opp logoene til verdensomspennende stordata-innhentere som Acxiom og Experian – i USA er så å si all personlig informasjon til salgs. Vil man vite hvor det bor jødiske kvinner, kan informasjonen ganske enkelt kjøpes – telefonnummer inkludert.

Cambridge Analytica sammenholder all denne informasjonen med listene over de som er registrert til de republikanske primærvalgene, pluss annen tilgjengelig informasjon fra nettet, og beregner personlighetsprofiler etter femfaktormodellen. Digitale fotavtrykk blir til virkelige mennesker med bekymringer, behov, interesser og boligadresser.

Metoden virker nokså lik den Michal Kosinski utviklet. Nix fortsetter: Cambridge Analytica bruker også «undersøkelser fra sosiale medier» og data innhentet via Facebook. Og firmaet gjør akkurat det Kosinski advarte mot: «Vi har profilert hver eneste voksne person i USA,» skryter Nix. «220 millioner mennesker.» Han åpner et skjermbilde. «Dette er en dataoversikt vi lagde for valgkampteamet til Cruz.»

Opp kommer et kontrollpanel, diagrammer til venstre, et kart over Iowa til høyre – det var her Cruz vant med overraskende stor margin. Kartet er merket med hundretusenvis av små, røde og blå prikker. Nix oppretter søkefiltre. «Republikanere» – de blå prikkene blir borte. «Sitter ennå på gjerdet» – flere prikker blir borte. «Menn»… og så videre. Til sist står bare ett navn igjen på skjermen, med opplysninger om alder, adresse, interesser, personlighetstrekk og politiske tilbøyeligheter. Hvordan skal så Cambridge Analytica skreddersy et målrettet, politisk budskap til denne personen?

Nix viser hvordan psykografisk kategoriserte velgere kan motta rettede budskap, basert på våpenlovgivning og USAs 2. grunnlovstillegg som et eksempel: «Til velgere med høy score for nevrotisisme og planmessighet: et budskap om innbrudd i hjemmet – og det å eie et våpen som trygghetstiltak.» Et bilde til venstre på skjermen viser en innbruddstyvs hånd i det han knuser et vindu. På høyre side, et bilde av en mann og en ungdom på en gressvoll i solnedgangen. Begge har hagler – de er på andejakt: «For mer introverte og vennligere innstilte mottakere. Folk som er opptatt av tradisjoner og familie.»

Hvordan holde Clintons velgere borte fra valgurnene

Trumps besynderlige selvmotsigelser, de sterkt kritiserte omskiftelige lunene hans, og de inkonsekvente meldingene det resulterte i, ble plutselig hans største fortrinn: et ulikt budskap til hver enkelt velger. Matematiker Cathy O’Neil observerte at Trumps oppførsel minnet mest om en opportunistisk algoritme som fulgte svingninger i opinionen.

«Så å si alle Trumps utspill var motivert av stordata-analyse,» forteller Alexander Nix. På dagen da den siste presidentdebatten mellom Trump og Clinton ble holdt, testet Trump-teamet ut 175 000 ulike varianter av annonser med budskapene hans, via Facebook, for å finne den aller mest virkningsfulle. Variasjonene var for det meste mikroskopiske, og hensikten var å finne den psykologisk sett aller mest virkningsfulle – ulike overskrifter, fargebruk, billedtekster, stillbilde eller videoklipp. Denne finjusteringen ble gjort helt ned på mikronivå, forklarte Nix i et intervju med oss. «Vi kan målrette annonser mot den enkelte småby eller den enkelte boligblokk. Til og med enkeltmennesker.»

I Little Haiti-strøket i Miami, for eksempel, sendte Trump-teamet ut annonser til beboerne om Clinton-stiftelsens mislykkede bistandsarbeid etter jordskjelvet på Haiti, for å ta fra dem lysten til å stemme på Hillary Clinton. Et av målene var å holde potensielle Clinton-velgere (bl.a. tvilere på venstresiden, afroamerikanere og unge kvinner) borte fra valgurnene; å «hemme» disse velgergruppene, som en person høyt oppe i Trumps valgkampapparat sa til Bloomberg noen dager før valget. Blant Trump-valgkampens «dark posts» – «mørke postinger», dvs. betalte Facebook-annonser som bare dukker opp i nyhetsstrømmen til brukere med visse fellestrekk – var det for eksempel videoklipp, rettet mot afroamerikanere, hvor Hillary Clinton omtaler svarte menn som «rovdyr».

Nix avslutter talen sin på Concordia-møtet med å si at tradisjonell, ikke-rettet reklame er i ferd med å avgå ved døden. «Barna mine kommer iallfall aldri til å forstå denne formen for massekommunikasjon.» Og før han går av podiet, avslører han for forsamlingen at siden Cruz trakk seg, har firmaet bistått en annen av de gjenværende kandidatene.

Akkurat hvor individuelt rettet Trump-valgkampens digitale velgerkommunikasjon var på det tidspunktet, var det ikke mulig å se. Angrepene på motstanderen var lite å se i det riksdekkende fjernsynsnettet; de ble sendt ut som personlig utformede meldinger i sosiale medier og annonsering på videostrømmetjenester. Clintons valgkampapparat mente de ledet meningsmålingene, basert på demografiske prognoser, men Bloomberg-journalisten Sasha Issenberg ble overrasket under en tur til San Antonio, hvor Trumps digitale valgkamp ble drevet fra, da hun oppdaget at de var i ferd med å opprette et «andre hovedkvarter».

Teamet fra Cambridge Analytica, angivelig knapt mer enn 10-15 mennesker, fikk utbetalt hundre tusen dollar fra Trump i juli, en kvart million i august, og fem millioner i september. Ifølge Nix skal firmaet ha tjent over femten millioner dollar totalt. (Firmaet er registrert i USA, hvor personvernlovgivningen er mindre streng enn i europeiske land. I Europa krever lovgivningen aktivt samtykke til at personopplysninger blir frigitt, mens i USA tillates det at opplysninger frigis om brukeren ikke aktivt motsetter seg det.)

Fotsoldatenes nye verktøy

Tiltakene var gjennomgripende: I juli 2016 tok Trump-valgkampens «fotsoldater» i bruk en app som kunne vise de sannsynlige politiske standpunktene og personlighetstypene til beboerne i et hus. Appen ble produsert av samme leverandør som var blitt brukt i Brexit-valgkampen. Trumps frivillige ringte bare på der appen anslo at noen kunne være mottakelig for Trumps budskap. De hadde fått retningslinjer for hvordan samtalen skulle føres, basert på hvilken personlighetstype beboeren var antatt å ha. Reaksjonene de fikk, ble meldt tilbake via appen til valgkampstabens «kontrollpaneler».

Ingenting av dette er egentlig noe nytt. Demokratenes valgkampapparat gjorde lignende arbeid, men det er uklart om de brukte psykometriske metoder. Cambridge Analytica, derimot, delte USAs befolkning inn etter 32 personlighetstyper, og konsentrerte seg om bare 17 delstater. Akkurat som Kosinski oppdaget at menn som liker «MAC» på Facebook har noe større sannsynlighet for å være homofile, oppdaget Cambridge Analytica at uttrykt preferanse for amerikanske biler var en ypperlig indikator på en potensiell Trump-velger. Det viste Trump-teamet bl.a. hvilke budskap som ville ha størst virkning, og hvor de ville ha det. Avgjørelsen om å konsentrere innsatsen i Michigan og Wisconsin under valgkampinnspurten ble tatt på grunnlag av slik dataanalyse. Presidentvalget ble første arena for implementering av en slik stordata-modell.

Hva nå?

Cambridge Analytica var selvsagt ikke den eneste, og heller ikke den avgjørende, årsaken til Trumps seier. Men i hvilken grad påvirket psykometriske metoder utfallet av valget? Det vet vi ikke. Selskapet var ikke villig til å legge fram bevis for virkningen av arbeidet deres. Og det er godt mulig at spørsmålet ikke lar seg besvare.

Likevel fins det indisier, som den overraskende popularitetsøkningen til Ted Cruz under primærvalgene. Det ble også registrert økt valgdeltakelse utenfor byene. Færre afroamerikanske velgere forhåndsstemte. Det at Trump-valgkampen brukte så lite penger, kan også forklares med at individuelt rettet annonsering basert på personlighetsdata var effektivt.

Likeledes brukte han en langt større andel av budsjettet sitt på annonsering i digitale medier enn på TV, sammenlignet med Hillary Clinton. Facebook viste seg å være valgkampens beste våpen og valgkampmedium, slik Nix forklarte, og slik bemerkninger fra en rekke sentrale medarbeidere i Trumps valgkampapparat har vist.

Mange har ment at statistikerne tapte valget, siden prognosene deres slo så feil. Sett at statistikere egentlig bidro til valgseieren – men bare de som brukte den nye metoden? Det virker ironisk at Trump, som ofte har snakket nedsettende om vitenskapelig forskning, tok i bruk en så vitenskapelig metode i valgkampen sin.

En annen vinner er Cambridge Analytica. Firmaets styremedlem Steve Bannon, tidligere sjef for den høyreekstreme digitale nyhetskanalen Breitbart News, er utnevnt til Donald Trumps sjefstrateg og en av hans øverste rådgivere. Cambridge Analytica vil ikke kommentere påstander om at de er i samtale med Storbritannias statsminister Theresa May, men Alexander Nix hevder at firmaet er i ferd med å bygge opp klientbasen sin verden over.

Han skal ha mottatt henvendelser fra Sveits, Tyskland og Australia. Firmaets folk reiser nå rundt til ulike konferanser i Europa for å vise fram det vellykkede arbeidet i USA. I år er det valg i tre sentrale EU-land med populistpartier som igjen er i ferd med å vokse seg sterke: Frankrike, Nederland og Tyskland. Suksessen med valgarbeidet kommer beleilig for firmaet, som forbereder seg på å innta reklamemarkedet.

Uroen

Fra kontoret sitt ved Stanford-universitetet har Kosinski fulgt med på alt dette. Etter presidentvalget har uroen spredd seg ved universitetet. Kosinski reagerer på utviklingen med det skarpeste våpenet en forsker har: vitenskapelig analyse. Han og kollega Sandra Matz har gjennomført en rekke undersøkelser de snart skal publisere.

De foreløpige resultatene er skremmende: Studien viser at individuelt rettet annonsering kan gi opp til 63 % flere klikk på annonser, og opp til 1400 flere salg som resultat av konkrete reklametilbud på Facebook når produkt og reklamebudskap tilpasses forbrukernes personlighetstrekk. Den viser også hvordan personlighetsbasert tilpassing kan skaleres, ved å vise at de fleste produkt- og merkesider på Facebook er personlighetsrettet, og at store forbrukergrupper kan nås med høy presisjon gjennom en enkelt Facebook-side.

Etter at denne artikkelen ble publisert på tysk, har en talsmann for Cambridge Analytica sagt i en uttalelse:

Cambridge Analytica bruker ikke data fra Facebook. Firmaet har ikke hatt noen forbindelse med Michal Kosinski. Firmaet kjøper ikke forskning av underleverandører. Det bruker ikke samme metode. Psykografi har knapt blitt anvendt i det hele tatt. Cambridge Analytica har ikke tatt del i noen aktivitet for å få velgere i USA til å unnlate å stemme i presidentvalget. Firmaets innsats var utelukkende rettet mot å stimulere til økt valgdeltakelse. Cambridge Analytica

Verden er snudd på hodet. Storbritannia er i ferd med å melde seg ut av EU, og Donald Trump har blitt USAs president. Og Kosinski, som ville advare mot farene ved psykologisk rettet kommunikasjon i politiske sammenhenger, mottar nok en gang e-post med anklager i. «Nei,» sier han stille og rister på hodet:

«Dette er ikke min feil. Det var ikke jeg som lagde bomben. Jeg viste bare at den eksisterer.»

Paul-Olivier Dehaye bidro med research til denne artikkelen.

Teksten er oversatt av Bjørn Fredrik Meyer for NRKbeta.