Cambridge Analyticas hemmelige psykografiske værktøj er et spøgelse fra fortiden

De nye måder, hvorpå marketingfolk og også politiske institutioner nu kan høste vores sociale mediedata og opdele os i homogene grupper, der er velegnede til massetilpassede og målrettede budskaber, har været et af de varme spørgsmål, der udspiller sig efter kølvandet på de seneste Facebook- og Cambridge Analytica store -dataskandale. Mange artikler har allerede søgt at opsummere begivenhederne, handlinger, deltagere, og synspunkterne - ikke mindst de uetiske. Imidlertid, vores opmærksomhed blev henledt til det faktum, at der i øjeblikket er ringe empiriske beviser for den faktiske effektivitet eller virkning af de psykografiske analyseværktøjer, der bruges af Cambridge Analytica (CA). Dette er overraskende, i betragtning af at metoden hidtil er blevet fremhævet som noget, der kunne betegnes "det ultimative marketingvåben".

Denne artikel stammer fra vores erfaring og udvekslinger med forskere inden for forbruger- og marketingforskning, som måske er mest bekendt med udviklingen af ​​markedsundersøgelser og segmenteringsmetoder og praksis over tid.

Det hemmelige våben:psykografisk segmentering

Det psykografiske segmenteringsværktøj, der anvendes af CA, udvider det traditionelle marketingpublikum eller vælgeranalyse ud over simpel "demografi"-f.eks. alder, køn, uddannelse-mod profilering baseret på personlighedstræk og værdibaserede score. Kombineret med "big data" fra Facebook -profiler og algoritmisk forbedret statistisk analyse og stealth marketing taktik, denne metode er uden tvivl blevet en misundelsesværdig digital marketing hemmelighed, ikke mindst blandt reklame- og marketingfolk.

Mens en stor del af den offentlige diskussion om CA -sagen har handlet om, hvor enorme mængder Facebook -data uetisk er blevet indhentet og brugt til at påvirke vælgeradfærd i det amerikanske valg og Brexit, relativt lidt er blevet sagt om den nøjagtige analysemetode, som firmaet har brugt, og omfanget af dets bidrag til afstemningsresultaterne. Ifølge en detaljeret redegørelse af Michael Wade fra IMD Business School, CA var i stand til at identificere profilerne for mere end 50 millioner Facebook -brugere ved at matche to forskellige tilgange og datakilder. Først, resultaterne af 270, 000 personlighedstest opnået gennem en quiz-lignende Facebook-app udviklet af Cambridge-professor Aleksandr Kogan. Sekund, resultaterne var statistisk relateret til "digitale fodaftryk af menneskelig adfærd" for disse respondenter og deres (uvidende) Facebook -venners profiler (f.eks. "kan lide"), takket være en model udviklet af en anden Cambridge -akademiker, Michal Kosinski.

Som resultat, psykografiske oplysninger om millioner af mennesker blev automatisk afledt af Facebook -data, uden den normalt belastende proces med personligheds spørgeskemaer, der tager hundredvis af spørgsmål at besvare af hver analyseret deltager. Denne form for "reverse engineering" (som Wade kalder det) baseret på sociale mediebrugeres aktivitet betyder, at kun omkring 100 Facebook "likes" er nok til at estimere en persons psykologiske træk. Information som at lide, sige, Salvador Dalì eller Lady Gaga ville tjene som en indikator for en personlighedstype - f.eks. åbenhed. Maskinlæringsimplementeringen og mere detaljerede analytiske procedurer er opsummeret i video med Jack Hansom fra SCL-valg, virksomhed tilknyttet Cambridge Analytica.

Selvom metoden blev hævdet at være i stand til at producere "frygtelig nøjagtig personlighedsanalyse", brug af Facebook -likes som psykometriske indikatorer giver betydelige metodologiske grænser. For eksempel, at lide en Facebook -side er ikke en individuel handling udført isoleret, ligesom den systematiske udarbejdelse af et spørgeskema. I stedet, det er en iboende social og symbolsk handling - og skal fortolkes i forbindelse med platformen og dens anvendelse.

I betragtning af nøjagtigheden af ​​CA's forudsigelser, to andre punkter skal kritisk overvejes. Først, hvis psykografisk analyse overhovedet er relevant for at udlede marketingindsigt. Sekund, mikromålrettet reklameindhold via psykografiske teknikker har kapacitet til effektivt at manipulere folks sind.

Et våben fra fortiden?

Inden for marketing og forbrugerforskning, teknikker til markedssegmentering har udviklet sig fra, at det simpelthen ikke er effektivt, heller ikke muligt for en marketingmedarbejder at forsøge at påvirke alle på én gang, med samme besked. Derfor, målretning af en bestemt undergruppe - en der ville være mere tilbøjelig til at reagere på en ønsket måde på det påtænkte marketingbudskab - bliver praksis og teori om marketingkommunikation. Imidlertid, the logic for choosing the effective segmentation and targeting criteria has changed importantly over the years, not least due to technological changes and possibilities.

Despite the work of theorists in the early 20th century – for example, Thorsten Veblen and Max Weber, who recognised that consumption behaviour is closely tied with social structures (and vice versa) – the marketing scholars and practitioners in the post–World War II mass-media era have relied heavily on individualist and behavioural psychological paradigm. It is fair to say this has been the golden age of psychographic market segmentation in which target group has been profiled and expressed in terms of their personality traits or value system scores (for example, the VALS system).

Imidlertid, the personality/value-based measurement has consistently been challenged for its ability to predict actual behaviours, such as specific product, brand or environmental choice (Wedel and Kamakura 2000 and Rokka and Uusitalo 2008). Sekund, these approaches precisely assume that behavioural patterns are shaped by differences in "global" psychological states or values (openness, conscientiousness, extraversion, agreeableness and neuroticism) that are thus "necessarily devoid of any influence of sociohistorical context" (Holt 1997, 327). Put differently, an abstracted and universalized personality type cannot capture the complexity and cultural sensitivity of consumer lifestyle choices, symbolic expression and tastes.

This shift in thinking put an end to wider application of psychographic methods long ago, at least in the field of marketing and consumer research. I stedet, four decades of work have testified the importance of sociocultural perspectives that are much more sensitive to the social and symbolic systems that shape our lifestyle-relevant choices and tastes (Arnould and Thompson 2005 and Holt 1997). This perspective is also shared by researchers in the Lifestyle Research Centre of EM Lyon. An analysis of Facebook likes from this standpoint would be understood more as the analysis of individuals' lifestyle associations and networks governed by socially established expressions of taste. Main difference of the psychographic segmentation to this form of socio-cultural lifestyle analysis would be its lack of connection to society and its cultural currents.

A 'magic bullet'?

A second issue evoked in the CA debate is the manipulative power of big data–based psychographic approaches that bear rather naïve assumptions about how communication and advertising work.

In the 1930s – the heyday of totalitarian propaganda – the dominant theory for interpreting the effects of mass media on population described political messages as "magic bullets" that, once they reached the targeted audience, would have immediate persuasive power. This arguably simplistic view was rejected a decade later by Paul Lazarsfeld and colleagues at Columbia University. Their empirical work relativized the power of political propaganda, demonstrating that message effects are largely mediated by interpersonal relations and collective interpretations – for instance, political views are also discussed and formed during family dinners and not simply absorbed from the media (Neuman and Guggheneim 2011). Similar considerations also resonate widely in advertising and marketing research. For eksempel, there exists a body of academic literature that indicates that, based on empirical evidence, advertising does not increase or reduce alcohol consumption (Tikkanen and Aspara 2017).

Imidlertid, with the rise of big data–based psychographic segmentation, the old "magic bullet" thesis has apparently gained new popularity. Cambridge Analytica's bragging of 'psychological warfare" stands as a case in point. We still have little or no evidence of the extent to which such campaigns can persuade people to change their mind about even simple product or brand choices – much less to vote differently.

We cannot argue there is no value in, nor evidence of, the ability of psychometric segmentation to achieve marketing goals. For eksempel, a recent study found a 40% increase in advertising click-through-rate. Imidlertid, its actual effects on consumption or voting behaviour have yet to be demonstrated.

Denne artikel blev oprindeligt offentliggjort på The Conversation. Læs den originale artikel.