BRA JOURNALISTIK ÄR INTE GRATIS
Gillar du det vi gör?
Swisha en peng till: 123 401 876 8
Michal Kosinski håller regelbundet föreläsningar på det temat över hela världen och är en av världens mest framstående experter inom psykometri, en gren inom psykologin som utgår från dataanalys. När han sätter på tv:n på morgonen inser han att en bomb har slagit ned: tvärtemot alla opinionsbyråers prognoser har Donald Trump valts till president i USA.
Michal Kosinski sitter länge kvar och iakttar Donald Trumps segertåg när resultaten från delstaterna kommit in. Han har en föraning om att valresultatet kan ha något med hans forskning att göra. Till slut drar han ett djupt andetag och stänger av.
Senare samma dag skickar ett relativt okänt brittiskt företag, baserat i London, ut ett pressmeddelande: "Vi är mycket glada över att vår revolutionerande analysmetod av digital kommunikation spelat en så integrerad del i president Trumps extraordinära vinst", säger Alexander James Ashburner Nix i utskicket.
Var även del av Brexitkampanjen
Alexander Nix är från Storbritannien, 41 år gammal och vd för Cambridge Analytica. Han är alltid oklanderligt klädd i skräddarsydda kostymer, bär designade glasögon och har sitt vågiga blonda hår bakåtkammat i backslick. Hans företag har inte bara varit en integrerad del av Donald Trumps onlinekampanj, utan var det även i Brexitkampanjen.
Av dessa tre spelare – den analytiske Michal Kosinski, den välansade Alexander James Ashburner Nix och den flinande Donald Trump – visar en av dem vägen till den digitala revolutionen, medan en annan implementerar den och en tredje drar nytta av den.
Alla som inte levt de senaste fem åren på en annan planet är sannolikt bekanta med begreppet Big Data. Big Data innebär i huvudsak att allt vi gör, både online och offline, lämnar digitala spår. Varje köp vi gör med våra betalkort, varje sökning vi skriver in på Google, varje förflyttning vi gör när mobiltelefonen ligger i fickan, varje "like" lagras. Speciellt alla "likes". Under ganska lång tid var det ganska oklart vad poängen med all denna datainsamling var – förutom att vi fick upp annonser för högt blodtryck strax efter att vi googlat på "sänkt blodtryck."
Den 9 november förra året stod det klart att potentialen kan vara mycket större än så. Företaget bakom Donald Trumps onlinekampanj, samma företag som i ett tidigt skede av Brexitkampanjen hade arbetat för "Lämna EU"-sidan, var ett stort dataföretag: Cambridge Analytica.
Den här artikeln kommer inte med något fullständigt svar på varför Donald Trump vann valet. Det finns tusentals olika orsaker till hans överraskande seger. Den här artikeln fokuserar på en liten men viktig detalj: användningen av stora datamängder.
Utvecklade modell för personligheter
För att förstå valresultatet, och hur politisk kommunikation skulle kunna fungera i framtiden, måste vi börja med en märklig incident år 2014 vid Cambridge University, på Kosinskis Psychometrics Center. Psykometri, ibland även kallad psykografi, fokuserar på att mäta psykologiska egenskaper, såsom personlighet.
På 1980-talet utvecklade två forskarlag inom psykologin en modell för att bedöma människor utifrån fem personlighetsdrag, känd som Big Five. Egenskaperna som bedöms är: öppenhet (hur öppen du är för nya upplevelser), plikttrogenhet (hur mycket av perfektionist du är), utåtvändhet (hur social du är), medgörlighet (hur hänsynsfull och samarbetsvillig du är) och ängslighet (hur lätt upprörd du blir). Utifrån dessa dimensioner – inom forskningen kallad Ocean efter openness, conscientiousness, extroversion, agreeableness, neuroticism – går det att göra en relativt träffsäker uppskattning av vilken typ av person man har att göra med. Till exempel sådant som grundläggande behov och rädslor, och hur personen sannolikt kommer att bete sig i olika situationer. Big Five utvecklades till en standardmodell inom psykometri. Men under lång tid var problemet datainsamlingen, eftersom analysen kräver att man fyller i ett komplicerat och ingående frågeformulär. Sedan kom internet. Och Facebook. Och Michal Kosinski.
Michal Kosinski var student i Warszawa när hans liv, år 2008, tog en ny vändning. Han antogs vid Cambridge University för att ta sin doktorsexamen vid Psychometrics Centre, en av världens mest anrika institutioner inom hans forskningsfält. Där anslöt Michal Kosinski sig till ett forskningsprojekt under David Stillwell (numera föreläsare på Judge Business School, vid University of Cambridge). Ungefär ett år tidigare hade Stillwell lanserat en liten Facebook-app, på den tiden hade medieplattformen ännu inte vuxit till det jättemonster den är i dag. Deras My Personality-app gjorde det möjligt för användare att fylla i olika psykometriska frågeformulär, inklusive en handfull psykologiska frågor baserade på personlighetstestet i Big Five ("Jag får lätt panik", "Jag säger emot andra", etcetera). Baserat på utvärderingen fick användarna en "personlighetsprofil" med individuella Big Five-värden, som de kunde dela med sig av till forskarna.
Michal Kosinski hade väntat sig att en handfull studiekamrater skulle fylla i frågeformuläret, men inom kort hade hundratals, tusentals, till slut miljontals människor avslöjat sina innersta preferenser. Plötsligt hade de två doktoranderna det största dataunderlaget som kombinerade psykometriska poäng med Facebook-profiler som någonsin hade samlats in.
Tillvägagångssättet som Michal Kosinski och hans kollegor utvecklade under de kommande åren var faktiskt ganska enkelt. Först bad de en rad försökspersoner att fylla i en enkät, i form av en frågesport, och utifrån deras svar beräknade psykologerna deras individuella Big Five-värden. Sedan jämförde Kosinskis team resultaten med alla möjliga data som försökspersonerna lämnat efter sig digitalt: vad de gillade, vad de delade och publicerade på sin Facebook-profil, eller vad de angivit för kön, ålder och bostadsort, till exempel. Detta gjorde det möjligt för forskarna att se mönster och jämföra olika svar.
De upptäckte att det gick att dra förvånansvärt säkra slutsatser utifrån testpersonernas beteenden online. Till exempel var män som gillade sminkmärket MAC mer benägna att vara gay, medan en av de bästa indikatorerna för heterosexualitet var att gilla Wu-Tang Clan. Anhängare av Lady Gaga var i högre grad extroverta, medan de som gillade filosofi tenderade att vara introverta. Även om varje enskild bit av sådan information var alltför knapphändig för att generera en tillförlitlig analys blev förutsägelserna väldigt exakta när tiotals, hundratals eller tusentals enskilda datapunkter kombinerades.
Michal Kosinski och hans team förfinade modellerna minutiöst. År 2012 visade Michal Kosinski att det, baserat på ett genomsnitt av 68 Facebook-likes, var möjligt att förutsäga en amerikansk användares hudfärg (med 95 procents säkerhet), sexuella läggning (88 procents säkerhet) och om de röstade på demokraterna eller republikanerna (85 procent). Inte nog med det – allt från intelligenskvot, religiös tillhörighet till sådant som alkohol-, cigarett och drogvanor kunde fastslås. Utifrån vad användarna "gillade" var det till och med möjligt att härleda om de hade skilda föräldrar.
Styrkan i modellen illustrerades av hur bra det gick att förutse en individs svar. Kosinski fortsatte att förfina modellerna, och det dröjde inte länge förrän han, utifrån endast tio Facebook-likes, kunde utvärdera en person bättre än dennes genomsnittliga arbetskamrat. Med 70 likes kunde han säga mer om personerna än vad deras vänner visste, med 150 likes mer än vad föräldrarna visste, och med 300 likes mer än vad deras partners visste. Med ytterligare likes kunde Michal Kosinski till och med överträffa vad personerna trodde att de visste om sig själva. Samma dag som Michal Kosinski publicerade sina resultat fick han två telefonsamtal. Det ena hotade att stämma honom, det andra erbjöd honom jobb. Båda samtalen kom från Facebook.
Ett par veckor senare gjorde Facebook alla likes privata som standard. Tidigare hade standardinställningen varit att alla på internet kunde se vad du gillade. Men förändringen utgjorde inget större hinder för datainsamlare: medan Michal Kosinski alltid frågat Facebook-användarna om tillåtelse för att få använda deras data, kräver mängder av appar och onlinefrågesporter i dag att du delar med dig av dina privata uppgifter för att du ska kunna installera dem. (Alla som vill kan göra Michal Kosinskis personlighetstest, baserat på Facebook-likes, på hans hemsida och sedan jämföra resultatet med ett klassiskt Ocean-frågeformulär, liknande det som användes på Cambridge Psychometrics Center.)
Men det handlade inte bara om likes eller om Facebook: Michal Kosinski och hans team kunde till slut ta fram en persons Big Five-värden enbart utifrån hur många profilbilder en person hade på Facebook, eller hur många kontakter de hade (en bra indikator på "utåtvändhet"). Även när vi inte är online avslöjar vi något om oss själva. Till exempel avslöjar rörelsesensorn i vår telefon hur snabbt vi går och hur långt vi reser (vilket korrelerar med känslomässig instabilitet). Vår smartphone, konstaterade Michal Kosinski, är ett enda stort psykologiskt frågeformulär som vi ständigt fyller i, både medvetet och omedvetet.
Men framför allt – och det här är nyckeln – fungerar det även omvänt. Förutom att det går att skapa psykologiska profiler utifrån en persons digitala fotspår, kan de på motsvarande sätt användas för att leta efter specifika profiler: alla ängsliga fäder eller alla arga och introverta, till exempel – eller varför inte alla osäkra demokrater? Vad Michal Kosinski hade uppfunnit var i huvudsak ett slags mänsklig sökmotor. Han började inse möjligheterna, men också de inneboende riskerna, med sitt arbete.
Som en gåva från himlen
För honom hade internet varit som en gåva från himlen. Och egentligen ville han ge något tillbaka, dela med sig av sina upptäckter. Data kan kopieras, så varför skulle inte alla dra nytta av det?
Detta återspeglade andan hos en hel generation, det var också början av en ny era, där möjligheterna överskred begränsningarna i den fysiska världen. Men vad skulle hända, funderade Michal Kosinski, om någon missbrukade hans sökmotor för att manipulera människor?
Han började lägga till varningar i de flesta av sina vetenskapliga artiklar. Hans metod, varnade han, "kan utgöra ett hot mot människors välbefinnande, frihet eller till och med liv." Men ingen tycktes riktigt förstå vad han menade.
Vid den här tiden, i början av 2014, kontaktades Michal Kosinski av en ung biträdande professor vid namn Aleksandr Kogan, som var verksam vid institutionen för psykologi. Han sa att han arbetade på uppdrag för ett företag som var intresserat av Michal Kosinskis metod och ville få tillgång till My Personality-databasen. Aleksandr Kogan kunde inte avslöja i vilket syfte databasen skulle användas; han var bunden av sekretess.
Michal Kosinski och hans team övervägde till en början erbjudandet, eftersom det skulle innebära en hel del pengar för institutet, men sedan tvekade han. Michal Kosinski minns att Aleksandr Kogan till slut avslöjade namnet på hans uppdragsgivare: SCL, eller Strategic Communikation Laboratories. Michal Kosinski googlade företaget: " den främsta byrån inom valkampanjarbete", stod det på bolagets hemsida. SCL erbjöd marknadsföring baserad på psykologiska analyser. Ett av dess huvudsakliga områden: att påverka val.
Påverka val? Med stigande obehag klickade sig Michal Kosinski genom sidorna. Vilken typ av företag var detta? Och vad hade dessa människor i kikaren?
Vad Michal Kosinski inte visste var att SCL är ett moderbolag till en grupp av företag. Vem som egentligen äger SCL och dess olika grenar är fortfarande oklart på grund av en komplicerad företagsstruktur, liknande den som dykt upp i Panamadokumenten. Några av SCL:s dotterbolag har varit inblandade i allt från val i Ukraina och Nigeria till att ha hjälpt Nepals kung mot rebellerna, medan andra har ägnat sig åt att påverka östeuropeiska och afghanska medborgares inställning till Nato. Och år 2013 knoppade SCL av sig i ett nytt bolag med inriktning på amerikanska val: Cambridge Analytica.
Michal Kosinski visste ingenting om allt detta, men han hade dålig magkänsla. "Det började osa katt om det hela", minns han. Efter ytterligare efterforskningar upptäckte han att Aleksandr Kogan i hemlighet hade registrerat ett företag som gjorde affärer med SCL. Enligt en artikel i The Guardian, från december 2015, och interna företagsdokument som Das Magazin tagit del av, framgår det att SCL fått kännedom om Michal Kosinskis modeller genom Aleksandr Kogan.
Michal Kosinski började misstänkta att Aleksandr Kogans bolag kopierat hans "likes"-baserade mätverktyg för att sälja det till kampanjbyrån. Han bröt genast kontakten med Aleksandr Kogan och informerade chefen för institutet, vilket skapade en infekterad konflikt inom universitetet. Aleksandr Kogan flyttade till Singapore, gifte sig och ändrade namn till Dr. Spectre. Michal Kosinski avslutade sin doktorsexamen, fick ett jobberbjudande från Stanford och flyttade till USA.
Allt var tyst i ungefär ett år. Sedan, i november 2015, annonserade den mer radikala av de två Brexitkampanjerna, "Lämna EU"-sidan under ledning av Nigel Farage, att de hade anlitat en byrå som arbetade med Big Data för att stödja deras onlinekampanj: Cambridge Analytica. Företagets främsta styrka: innovativ politisk marknadsföring – så kallad riktad annonsering – genom analys av människors personlighetstyp utifrån deras digitala fotspår, baserad på Ocean-modellen. Nu började Michal Kosinski få e-post från människor som undrade vad han hade med saken att göra – nyckelorden Cambridge, personlighetstyp och analyser gjorde att många omedelbart tänkte på Michal Kosinski. Det var första gången han hörde talas om företaget, som enligt hemsidan lånat sitt namn från dess grundare, forskare vid universitetet. Skräckslagen läste han hur företaget marknadsfördes. Hade hans modell börjat användas i stor skala för politiska syften?
Efter Brexitresultatet skrev vänner och bekanta brev till honom: "Titta vad du har gjort." Gång på gång var Michal Kosinski tvungen att förklara att han inte hade något att göra med detta företag. (Det är fortfarande oklart hur djupt Cambridge Analytica var involverad i Brexitkampanjen. Cambridge Analytica vill inte diskutera sådana frågor.)
Den mörkblå hallen fylldes
Under några månader lugnar det sig igen. Därefter, den 19 september 2016, drygt en månad före det amerikanska valet, fylls den mörkblå hallen på Grand Hyatt Hotel, i New York, av Creedence Clearwater Revivals "Bad Moon Rising". Concordia-eventet är som ett World Economic Forum i miniatyr. Beslutsfattare från hela världen bjuds in, bland annat den schweiziska presidenten Johann Schneider-Ammann. "Välkommen upp på scenen Alexander Nix, vd för Cambridge Analytica", annonserar en kvinna med len röst. En långsmal man i mörk kostym kliver upp på scenen. Tystnaden sänker sig i lokalen. Många som är där vet att detta är Donald Trumps nya digitala strateg. (En video av presentationen finns på Youtube.)
Några veckor tidigare hade Donald Trump något kryptiskt twittrat, "Snart kommer ni att kalla mig Mr Brexit." Politiska bedömare hade redan pekat på slående likheter mellan Donald Trumps agenda och högerrörelsen bakom Brexit, men få hade uppmärksammat kopplingen till Donald Trumps senaste tillskott i kampanjrörelsen, företaget Cambridge Analytica.
Fram till nu hade Donald Trumps digitala kampanj bestått av mer eller mindre en enda person: Brad Parscale, en marknadsföringsentreprenör och misslyckad start up-grundare som gjort en enkel hemsida åt Donald Trump för 1 500 dollar. Den 70-årige Donald Trump är inte särskilt teknikkunnig – det finns inte ens en dator på hans skrivbord. Donald Trump använder inte e-post, avslöjade hans personliga assistent en gång. Hon övertalade honom att skaffa en smartphone, som han nu tweetar med oavbrutet.
Hillary Clinton, å andra sidan, förlitade sig på arvet från den första "sociala medier-presidenten" Barack Obama. Hon hade det demokratiska partiets adresslistor, arbetade med banbrytande Big Data-analytiker från Bluelabs och fick stöd från Google och Dreamworks. När det tillkännagavs, i juni 2016, att Donald Trump hade hyrt in Cambridge Analytica, rynkade etablissemanget i Washington bara på näsan: Utländska snubbar i skräddarsydda kostymer som inte förstår landet och dess folk? Allvarligt?
– Det är en ära att här i dag få tala till er om kraften i Big Data och psykografi i valprocessen.
Cambridge Analyticas logotyp, en hjärna bestående av nätverkskopplingar, dyker upp som en karta bakom Alexander Nix.
– För bara 18 månader sedan var senator Cruz en av de minst populära kandidaterna, förklarar den blonde mannen på en knivskarp, brittisk engelska, som kan göra amerikaner nervösa på samma sätt som schweizare kan bli obekväma av formell tyska.
– Mindre än 40 procent av befolkningen har hört talas om honom, läser han från en annan Powerpointbild.
Cambridge Analytica hade blivit involverad i den amerikanska valkampanjen nästan två år tidigare, till en början som konsult för republikanerna Ben Carson och Ted Cruz. Ted Cruz kampanj – och senare Donald Trumps – finansierades främst av den hemlighetsfulla amerikanske programvarumiljardären Robert Mercer, som tillsammans med sin dotter Rebecka rapporteras vara den största investeraren i Cambridge Analytica.
– Så hur lyckades han bli så populär?
Hittills, förklarar Alexander Nix, har valkampanjer byggt på demografiska analyser.
– Vilken urlöjlig idé att alla kvinnor ska få samma meddelande på grund av sitt kön, eller alla afroamerikaner på grund av sin hudfärg.
Medan andra kandidater hittills förlitat sig på den typen av demografisk indelning, menade Alexander Nix, använde sig Cambridge Analytica av psykometri.
Även om det kan vara sant, är Cambridge Analyticas roll i Ted Cruz kampanj fortfarande inte klarlagd. I december 2015 förklarade Ted Cruz team att kampanjens stora framgångar berodde på att de använt sig av psykologisk dataanalys. I tidskriften Advertising Age sa en politisk sekreterare att inblandningen av Cambridgepersonal var "som ett femte hjul", samtidigt som deras produkt, väljardatamodellen, fungerade "utmärkt". Kampanjen skulle betala bolaget minst 5,9 miljoner dollar för att identifiera väljarna i primärvalet i Iowa, vilket Ted Cruz vann, innan han hoppade av presidentvalskampanjen i maj.
Alexander Nix klickar fram nästa bild: fem olika ansikten som var och ett motsvarar en personlighetsprofil i Big Five-, eller Ocean-modellen.
– På Cambridge, säger han, lyckades vi skapa en modell som kan förutsäga personligheten hos varenda vuxen människa i hela USA.
Åhörarna lyssnar koncentrerat. Enligt Alexander Nix, bygger Cambridge Analyticas framgångsrika marknadsföring på en kombination av tre pusselbitar: beteendevetenskap utifrån Ocean-modellen, Big Data-analys och riktade annonser. Riktade annonser betyder individuellt utformad reklam som anpassas i så hög grad som möjligt utifrån personligheten hos den enskilda konsumenten.
Alexander Nix förklarar öppet hur hans företag gör detta. Först köper Cambridge Analytica personuppgifter från en rad olika källor, som fastighetsregister, fordonsdata, kunddata, bonuskort, klubbmedlemskap, vilka tidningar man läser, vilka samfund man tillhör. Alexander Nix visar logotyper från globala datainsamlare, som Acxiom och Experian – i USA är nästan alla personuppgifter till salu. Om du, till exempel, vill veta var judiska kvinnor bor, kan du helt enkelt köpa denna information, inklusive deras telefonnummer. Sedan samkör Cambridge Analytica dessa data med röstlängder från det republikanska partiet och digital data online och genererar en personlighetsprofil utifrån Big Five-modellen. Likes och andra digitala fotspår förvandlas plötsligt till riktiga människor med rädslor, behov, intressen och bostadsadresser. Metoden liknar ganska mycket den som Michal Kosinski utvecklade. Cambridge Analytica använder också, berättar Alexander Nix, "undersökningar i sociala medier" och Facebook-data. Företaget gör, med andra ord, exakt det som Michal Kosinski varnade för:
– Vi har tagit fram en personlighetsprofil för varje vuxen i USA, 220 miljoner människor, skryter Alexander Nix. Han klickar fram en skärmbild på duken.
– Detta är en instrumentpanel som vi tog fram för Ted Cruz kampanj.
En digital styrcentral visas. På vänster sida syns diagram; till höger, en karta över Iowa, där Ted Cruz vann ett överraskande stort antal röster i primärvalet. På kartan syns också hundratusentals små röda och blå punkter. Alexander Nix begränsar urvalskriterierna: "Republikaner", de blå prickar försvinner; "Osäkra väljare", fler prickar försvinner; "Manliga väljare", och så vidare. Slutligen återstår bara ett namn, inklusive ålder, adress, intressen, personlighet och politisk preferens.
Hur ska Cambridge Analytica närma sig denna person med ett lämpligt politiskt budskap? Alexander Nix visar hur väljare i olika psykografiska kategorier kan angripas på olika sätt och tar som exempel frågan om vapenkontroll:
– För en neurotisk och samvetsgrann målgrupp är hotet en inbrottstjuv – och försäkringen en pistol.
En bild till vänster visar hur en inkräktare slår sönder ett fönster. Den högra halvan visar ett fält i solnedgången och en man och ett barn som skjuter duvor.
– Ett annat budskap gäller för en sluten och hågad målgrupp, som bryr sig mer om traditioner, vanor, och familjevärden.
Inkonsekvensen en stor tillgång
Donald Trumps påfallande inkonsekvens, hans kritiserade ombytlighet och kavalkaden av motstridiga budskap visade sig plötsligt vara hans stora tillgång: ett budskap för varje väljare. Att Donald Trump agerat som en perfekt populistisk algoritm utifrån publikens reaktioner är något som matematikern Cathy O’Neil presenterade i augusti 2016.
– Så gott som varje budskap som Donald Trump lanserade var datadrivet, menar Alexander Nix.
Samma dag som den tredje presidentvalsdebatten mellan Donald Trump och Hillary Clinton ägde rum testade Donald Trumps team 175 000 olika annonsvarianter för sina argument för att hitta exakt rätt uttryck, framför allt via Facebook. Budskapen skilde sig för det mesta bara åt i mikroskopiska detaljer för att matcha mottagarna på bästa psykologiska sätt: olika rubriker, färger, bildtexter, med bild eller med video. Den här finjusteringen fortsatte ända ner till de minsta väljargrupperna, förklarar Alexander Nix i en intervju med oss.
– Vi kan rikta oss till mindre orter eller specifika bostadskvarter på ett målinriktat sätt. Till och med till enskilda individer.
I stadsdelen Little Haiti, i Miami, försåg exempelvis Trumpkampanjen invånarna med nyheter om Clinton Foundations misslyckade insatser efter jordbävningen i Haiti, för att få dem att inte rösta på Hillary Clinton. Detta var ett av huvudmålen: att få potentiella Clintonväljare (såsom osäkra vänstersympatisörer, afroamerikaner och unga kvinnor) att stanna hemma, att "undertrycka" deras röster, som en ledande kampanjtjänsteman sa till nyhetsbyrån Bloomberg veckorna före valet. Dessa "smutsiga inlägg" – sponsrade nyhetsliknande annonser på Facebook som endast kan ses av användare med särskilda profiler – bestod bland annat av videoklipp riktade mot afroamerikaner i vilka Hillary Clinton refererar till svarta män som rovdjur.
Alexander Nix avslutar sin föreläsning på Concordiakonferensen med att konstatera att den traditionella reklamen är död.
– Mina barn kommer med all säkerhet aldrig att förstå konceptet masskommunikation.
Innan han kliver av scenen berättar han att, eftersom Ted Cruz hoppat av sin kampanj, företaget nu hjälper en annan av de återstående presidentkandidaterna.
Att Donald Trumps digitala trupper kunde rikta in sig mot den amerikanska befolkningen med sådan exakthet var vid det här laget okänt, de använde sig mindre av traditionell tv för sina attacker och satsade mer på personliga meddelanden i sociala medier och digital-tv. Och medan Hillary Clintons team lutade sig mot demografiska prognoser och trodde att ledningen var säkrad, noterade Bloomberg-journalisten Sasha Issenberg förvånat under ett besök i San Antonio, där Donald Trumps digitala kampanjhögkvarter låg, att ett "andra högkvarter" var på väg att byggas upp. Cambridge Analytica, som till synes bestod av bara ett dussintal människor, mottog 100 000 dollar från Donald Trump i juli, 250 000 i augusti, och 5 miljoner dollar i september. Enligt Alexander Nix fick företaget mer än 15 miljoner dollar totalt. (Företaget har sitt säte i USA, där hanteringen av personuppgifter är mindre reglerad än i EU. Europeiska integritetslagar kräver i allmänhet att en person måste godkänna spridningen av persondata, medan det i USA är tillåtet att sprida persondata så länge personen i fråga inte aktivt motsätter sig detta).
Tillvägagångssättet var radikalt: Från och med juli 2016 var Donald Trumps röstvärvare utrustade med en app med vilken de kunde urskilja vilka politiska åsikter och personlighetstyper de boende hade i husen de passerade. Apptillverkaren var densamma som använts av Brexitfunktionärerna. Donald Trumps kampanjarbetare ringde bara på hemma hos dem som appen rankade som mottagliga för hans budskap. Röstvärvarna hade med sig riktlinjer för olika typer av samtal anpassade efter de boendes olika personlighetstyper. Reaktionerna på samtalen matades i sin tur in i appen och de nya uppgifterna flödade tillbaka till instrumentpanelen hos kampanjstaben.
Detta var inget nytt. Demokraterna gjorde liknande saker, men det finns inga bevis för att de förlitade sig på psykometrisk profilering. Cambridge Analytica delade dock in den amerikanska befolkningen i 32 personlighetstyper och fokuserade på bara 17 stater. Och precis som Kosinski hade visat att män som gillar MAC är något mer benägna att vara gay, upptäckte företaget att ett intresse för bilar tillverkade i USA var karaktäristiskt för potentiella Trumpväljare. Sådana insikter visade också vilka budskap som fungerade bäst och var. Beslutet att fokusera på Michigan och Wisconsin under de sista kampanjveckorna gjordes på grundval av dataanalys. Presidentkandidaten blev redskapet för att tillämpa en modell av Big Data i verkligheten.
Inte enda orsaken
Cambridge Analytica var naturligtvis inte den enda orsaken till att Donald Trump vann. Men i vilken utsträckning påverkade psykometriska metoder valutgången? När vi ställt frågan till Cambridge Analytica har de varit ovilliga att presentera några svar på hur effektiv deras kampanj varit. Och det är fullt möjligt att frågan är omöjlig att besvara.
Ändå finns det ledtrådar. Bland annat det faktum att Ted Cruz plötsligt steg i mätningarna under primärvalen.Att antalet väljare på landsbygden ökade. Att antalet afroamerikanska förtidsröster minskade. Även det faktum att Donald Trump spenderade så lite pengar på kampanjande skulle kunna förklaras av slagkraften i de riktade och personlighetsbaserade annonserna. Liksom att han, jämförd med Hillary Clinton, satsade betydligt mer på digitala kampanjer än på tv-kampanjer. Facebook visade sig vara det ultimata vapnet och det bästa verktyget för kampanjarbete, som Alexander Nix sa, och som även hörts från flera medarbetare i Trumpkampanjen.
Många har hävdat att de stora förlorarna i valet var statistikerna, eftersom deras förutsägelser var helt i det blå. Men tänk om statistikerna i själva verket hjälpte till att vinna valet, det vill säga de statistiker som använde den nya metoden. Det är en historiens ironi att Donald Trump, som ofta sågar vetenskaplig forskning, utnyttjade en extremt vetenskaplig metod i sin kampanj.
En annan stor vinnare är Cambridge Analytica. Steve Bannon, en av företagets styrelseledamöter och tidigare chef för den högerextrema nättidningen Breitbart News, utsågs strax efter valet till Donald Trumps chefsstrateg.
Medan Cambridge Analytica inte vill kommentera påstådda förhandlingar med den brittiska premiärministern Theresa May, hävdar Alexander Nix att han håller på att bygga upp sin kundbas över hela världen, och att han har fått förfrågningar från såväl Schweiz, Tyskland som Australien. Hans företag turnerar för närvarande runt på europeiska konferenser och visar upp framgångarna i USA-valet. Senare i år går tre av de mest inflytelserika EU-länderna till val, Frankrike, Holland och Tyskland, där populistiska partier är på frammarsch.
Företagets valframgångar kommer vid en läglig tidpunkt, och de har även börjat rikta in sig mot den kommersiella reklammarknaden.
Kosinski har iakttagit allt detta från sitt kontor på Stanford. Efter det amerikanska valet råder det upprorsstämning på universitetet. Kosinski har svarat på utvecklingen med det skarpaste vapnet en forskare har: en vetenskaplig analys. Tillsammans med forskarkollegan Sandra Matz har han genomfört en serie tester som snart kommer att publiceras. De första resultaten är alarmerande. Studien visar att individuellt anpassad marknadsföring kan locka upp till 63 procent fler klick på annonser och upp till 1 400 fler genomförda köp om produkt och marknadsföringsbudskap anpassas efter användarnas personlighetstyp i reklamkampanjer på Facebook. Studien visar också på skalbarheten i personlighetsbaserad marknadsföring, genom att de flesta produkt- och varumärkessidor på Facebook redan är personlighetsorienterade, vilket möjliggör att stora konsumentgrupper med hög precision kan nås genom en enda sida.
I ett uttalande efter att den här artikeln publicerades på tyska, säger en representant för Cambridge Analytica:
"Cambridge Analytica använder inte data från Facebook. Företaget har inte haft några kontakter med Dr Michal Kosinski. Företaget köper inte in externa forskningsresultat och använder inte hans metoder. Psykografi har knappt använts överhuvudtaget. Cambridge Analytica har inte tagit del i någon aktivitet för att få väljare i USA att avstå från att rösta i presidentvalet. Firmans insats har enbart varit inriktad på att öka valdeltagandet."
Världen har vänts upp och ner. Storbritannien lämnar EU, Donald Trump är president i USA. Och på Stanford har Michal Kosinski, som ville varna för faran med psykologisk kommunikation i politiska sammanhang, återigen börjat ta emot e-post med anklagelser.
– Nej, säger Michal Kosinski tyst och skakar på huvudet. Det här är inte mitt fel. Det var inte jag som byggde bomben. Jag visade bara att den går att tillverka.
Hannes Grassegger, schweizisk internet-teoretiker, reporter och författare. Grassegger är ekonomutbildad finansanalytiker, men arbetar för närvarande som reporter för tidningen "Das Magazin"
Mikael Krogerus, finlandsvensk författare och journalist. Var i fem år redaktör för Neue Zürcher Zeitungs magasin "NZZ Folio" och är nu redaktör på "Das Magazin" där denna artikel först publicerades i december 2016.
PRENUMERERA PÅ ETC HELG
Den här artikeln kommer från veckans ETC Helg.
Vill du prenumerera för under 16 kronor numret?
Här kan du teckna en prenumeration.
