CC BY
165
Особенности политических технологий президентских избирательных кампаний в
США
Features of political technologies of presidential election campaigns in the USA
Зинеева Екатерина Александровна
Бакалавр Факультет Политология e-mail: leeksway1469@gmail.com
Zineeva Ekaterina Aleksandrovna
Bachelor Faculty of Political science e-mail: leeksway1469@gmail.com
Аннотация.
Стратегия избирательной кампании Барака Обамы в 2012 году не стала победой для новых социальных медиа. Это была победа для «больших данных», которые показали свою феноменальную эффективность. Как сказал один комментатор: «Если кампания 2008 года была строгой, кампания 2012 года была научной». Уже в 2008 году были заложены основы использования инновационных технологий при составлении избирательной стратегии, а в 2012 году это было реализовано. Что же касается выборов президента США в 2016 году, то два фактора серьезно повлияли на результаты этих выборов: это использование алгоритмов Big Data, связанных с психометрией, и трансформация массового сознания под влиянием социальных медиа. Игнорировать включение в политический процесс новых технологий нецелесообразно, учитывая потенциал использования технологий больших данных в конкурентной борьбе политических партий.
Annotation.
The victory of the election campaign of Barack Obama in 2012 did not become a victory for new social media. It was a win for "big data" that showed its phenomenal efficiency. As one commentator said: "If the 2008 campaign was strict, the 2012 campaign was scientific." Already in 2008, the foundations were laid for the use of innovative technologies in drawing up an electoral strategy, and in 2012 this was implemented. As for the US presidential elections in 2016, two factors seriously influenced the results of these elections: the use of Big Data algorithms related to psychometry, and the transformation of mass consciousness under the influence of social media. Ignoring the inclusion of new technologies in the political process is not appropriate, given the potential use of big data technologies in the competition of political parties.
Ключевые слова: Большие данные, социальные медиа, избирательный процесс, США.
Key words: Big data, social media, election process, USA.
Во втором десятилетии XXI века информация стала не только инструментом, сырьем и оружием, но также и самым главным активом, за обладание которым сражаются корпорации. Существует давно установившаяся схема начала использования инновационных технологий, которая применима и к большим объемам данных как ко всякому результату технологического развития: появляется новый продукт, и компании стремятся увеличить доходы, уменьшить затраты или создать другие корпоративные преимущества. Человечество запрограммировано на включение технологии в установленный порядок, они становятся частью повседневной жизни.
По тому же алгоритму происходит переход от применения старых политических технологий, которые трансформируются в совершенно иное качество, смещая инструментальный акцент с визуального медиапространства на площадки сети Интернет, где технологические возможности ресурса сети интенсивно развиваются с каждым годом. Политические технологии впервые стали использоваться в ходе предвыборных компаний в США, эта же страна продолжает задавать тренд мировой практики.
Партии теряют свое влияние, возникает конкуренция между ними за каждый голос, в следствие чего на предвыборные кампании выделяют все больше средств. Методы изменяются, становятся все более эффективными. Расстояние между избирателем и политиком стремительно уменьшается благодаря искусной
работе политтехнологов, изобретательно подбирающих нужные слова, создающих исключительный образ и имидж.
В 2008 году предвыборная кампания Барака Обамы была очень эффективна. Политтехнологами использовано множество удачных параллелей с популярными политиками, такими как Клинтон и Линкольн, тщательно прорабатывалась каждая речь Барака Обамы, создавались видеоролики, направленные на знакомство не с программой, но скорее с самой личностью политика, что вызвало интерес избирателей и повысило уровень их доверия к кандидату. Но главным отличием кампании 2008 года стало не первое, но наиболее эффективное обращение к социальным медиа. На тот момент не было отточенных политических технологий, которые ранее были бы отработаны в Сети в столь серьезном масштабе. Интернет как платформа помог получить поддержку избирателей и превратить расу кандидата из недостатка в достоинство. По мнению большинства экспертов, именно благодаря правильной предвыборной стратегии, использованной в ходе двух не самых простых президентских кампаний, Обама получил и позднее сохранил пост президента США. На этом этапе уже можно увидеть, насколько эффективно было обращение к социальным медиа и построение стратегии с учетом изменяющегося информационного и коммуникационного пространства.
В 2007 году была создана фирма Analyst Institute, которая стала базой для демократов. Интересно, что сайт фирмы абсолютно пустой, на нем нет никакой информации. Уже по итогам 2008 года была налажена система сбора средств и создан банк адресов сторонников демократической партии, что стало основой для дальнейшего сбора и работы с данными. Кампания Обамы успешно накопила жесткие данные из крупных коммерческих баз, файлов избирателей, списков бутиков и беспрецедентного количества интервью с избирателями, которые она регулярно проводила, используя платные телефонные банки и волонтеров. Аналитики Обамы использовали данные для построения сложных статистических моделей, которые позволяли им сортировать избирателей по относительной вероятности поддержки Обамы и отношения к голосованию в целом. Алгоритмы также могли прогнозировать взгляды избирателей по конкретным вопросам.
Демократы эффективно использовали микротаргетинг и намного лучше республиканцев синтезировали полевые исследования политической науки. Митт Ромни вел грамотную кампанию, тщательно все планировал, вложил много средств, но существовала реальная дистанция между умением обеих сторон анализировать электорат и способами взаимодействия с ним.
С первых дней кампании в 2012 году исследователи сосредоточились на исторических, экономических и политических показателях, чтобы объяснить, каким образом Обама занимает такие высоки позиции, учитывая, что ни один из президентов не был переизбран с безработицей выше 7,2 процента или показателем индекса настроений потребителей Мичигана ниже 78 процентов. В США обсуждалась команда кампании и то, каким образом она использовала анализ данных. Цель команды состояла в том, чтобы быть уверенными в каждой отдельной акции. Это привело к созданию аналитического отдела, который, по официальным данным, превышал в пять раз тот, что работал в 2008 году.
Главным ученым избирательной кампании Обамы стал Р. Гане. Его специализация — сфера прогнозирования поведения покупателей. А также, что интереснее, разработка месседжей, которые могли мотивировать покупателей на покупку того или иного товара. И его научные работы как раз и нацелены на персонализацию подходов к покупателю.
Гани ранее разбирал массивы частных данных, которые собираются на корпоративных потребительских серверах, чтобы создать статистические шаблоны, предсказывающие будущее. Например, чтобы помочь установить условия страхования цен, продаваемых продавцам eBay, ученый разработал модель оценки конечной цены для аукционов, исходя из уникальных характеристик каждого пункта продажи. Также Гани занимался
разработкой моделей потребительского поведения, чтобы предприниматели могли создавать индивидуальные потребительские стратегии. В среднем магазины располагают на своих полках 60 000 продуктов, и Гани закодировал их в различные категории, что позволило ему разработать статистические модели того, как люди строят список покупок и управляют своими корзинами.
Алгоритмы кампании Обамы, которые использовались в 2008 году, имеют проблемы с определением позиции избирателя и причин, по которым эта позиция была занята, и как изменить уже принятое решение. Опросы оказались неэффективными для получения иерархии личных приоритетов так, чтобы это могло помочь рассылке целенаправленных сообщений. Например, до предвыборных собраний в Айове в 2008 году демократы в первую очередь выступали против войны в Ираке. Но как только Lehman Brothers рухнула, экономика стала ведущей проблемой среди демографических и идеологических групп. Однако исследования микротаргетинга не смогли определить индивидуальные различия в отношении избирателя к войне или ситуации в экономической сфере. Что делать, если избиратель указывает в веб-форме, что его главной заботой является война в Афганистане? Следует ли его попросить записаться в качестве волонтера программы «Ветераны для Обамы»? Или отправить прямую почтовую рассылку, объясняющую положения внешней политики?
Для решения этой проблемы Р. Гани необходимо было начать обрабатывать информацию, представленную не в форме опроса, неструктурированную. Эти данные часто регистрируется во время записи телефонного разговора, фиксируются через последовательность регистрации на сайте и т.д. Программа «Ловец мечты» анализировала надежды и страхи избирателей, чтобы понять их позицию по разным политическим проблемам. В рамках этой программы было включено поле «заметки», которое перерабатывалось в отдельные записи базы данных. Поле было достаточно большим, чтобы включить «рассказы» избирателей. Одна история могла состоять максимально из 60 000 символов, а заполнение такого поля всячески поощрялось. В такой истории, а также в любом другом текстовом фрагменте можно выделить ключевые слова и контекст, а затем использовать статистические шаблоны, полученные от миллионов избирателей, чтобы уловить смысл. Алгоритм, созданный Р.Гани и способный интерпретировать фактические слова избирателя и сортировать их по категориям, дал возможность сделать более точные и индивидуализированные выводы о том, что волнует людей. Те, кто знаком с Dreamcatcher, описывают его как ставку на текстовую аналитику, позволяющую понять жанр личной информации, которую никто никогда не собирал и не использовал в политике.
В то же время программа «Нарвал» создавала профиль каждого индивидуального избирателя, связывая ранее отдельные хранилища информации. Объединение информации позволило бы специалисту, создающему провокационное письмо о контрацепции, отправлять его только тем женщинам, с которыми агитаторы лично обсуждали репродуктивные взгляды, или людям, которые как можно более дружелюбно относятся к мнению Обамы по этому вопросу. Программа «Нарвал» может объединить множество идентичностей вовлеченного гражданина, таких как онлайн-активист, автономный избиратель, спонсор и т.д. Ранее даже те кампании, которые наиболее интенсивно собирали разнообразные типы данных, не ставили цели по объединению информации. Данные хранились в разных местах, часто в системах, неспособных связываться друг с другом. Но «Нарвал» смог повысить эффективность всей кампании. Агитаторы не будут несколько раз приходить к людям, которые уже вызвались поддержать Обаму.
Таким образом, командой Барака Обамы была создана единая массивная система, которая объединяла информацию, предоставленную социологами и полевыми работниками, информацию по сбору средств и потребительские базы данных, а также социальные и мобильные контакты с основной информацией об избирателях от демократов. Эта информация использовалась для трансляции рекламных объявлений конкретным демографическим группам, оценки избирателей и предоставляла команде детальную картину индивидуальных
обстоятельств и приоритетов. Материалы компании были использованы с учетом выявленных персональных бытовых условий избирателя максимально эффективно, так как строились на основе обработки больших данных. Стоит так же упомянуть тот факт, что избирательная кампания использовала не только свои базы, но и базы других коммерческих организаций. К примеру, информацию по телеканалам, в т.ч. посекундную, предоставила компания Rentrak. Команда объединила ее с данными другой кампании, где была информация об избирателях. Rentrak получила за свою информацию минимум $ 359,000. В результате кампания Обамы смогла найти свою аудиторию. Rentrak измеряет все: от президентских дебатов до десяти самых успешных фильмов недели.
Лучшей иллюстрацией изменения самой природы избирательной кампании служит фраза руководителя команды разработчиков "Obama for America" Скотта Ванденпласа, в котором уместилась история победы Обамы -2012: «4 Гб/с, 10 запросов в секунду, 2000 нод, 3 дата-центра, 8,5 миллиарда запросов. Дизайн, развертывание, демонтаж. 583 дня для избрания президента».
Стоит ли говорить, что для политических партий такая тактика может иметь решающее значение, когда разрыв между основными кандидатами мал. Именно такая ситуация сложилась на политической арене во время выборов президента США в 2016 году. За несколько лет аналитика политических данных трансформировалась из простого микротаргетинга до истинной прогностической науки о данных. Некоторые из самых ярких умов в этой области используют огромное количество данных, сложные модели и продвинутые алгоритмы, чтобы определить наилучший способ обращения к электорату, не отталкивая возможных избирателей. Эти специалисты могли бы так же легко работать над оптимизацией дизайна компонентов реактивных двигателей или над современными роботами. Но их умы используются для сложного и детального анализа вероятных результатов президентской борьбы с учетом множества переменных.
Потенциал больших данных в политике, как уже было сказано, вырос из кампании Обамы 2008 года. К 2012 году команда аналитиков выросла, и ее влияние распространилось по всей кампании. Мэтт Довер и Элан Кригель были частью это команды. В 2016 году оба занимали видные позиции в команде аналитиков Хилари Клинтон, для работы была доступна база данных демократической партии, которая дополнялась в течении нескольких лет. Дэвид Плуфф предположил, что кампания Клинтон могла бы извлечь пользу из опыта, накопленного на демократической стороне, что не сравнится с кампанией Трампа, которая иногда кажется чистой импровизацией.
Конечно, существовали проблемы и недоработки, старую систему необходимо было настроить под нового кандидата. «Project Ivy» - так демократическая партия назвала свою всеобъемлющую миссию по улучшению прежних моделей и методов для анализа мнений избирателей, а также по подготовке персонала кампании для работы с базами и инструментами анализа. Однако подобно тому, как корпорация Арр1е с уходом Джобса не создала ничего нового, так и выборы 2016 года не стали историей прорывов для Хилари Клинтон. Базовые тренды были заданы командой уходящего президента.
Клинтон заказала множество экспериментов, чтобы оценить результативность и экономическую эффективность разных методов работы с избирателями на телевидение, радио, через адресную почтовую рассылку, онлайновые медийные объявления, веб-видео, телефонные звонки и т. д. Вместе с исследовательскими группами аналитическая команда изучала не только с кем говорить, как и о чем, но и когда. Как выбрать лучшее время для контакта с избирателем? За 90 дней, 60дней, за неделю, за ночь до выборов? Команда Обамы понимала важность ответа на это вопрос, но он так и не был проанализирован. Имея полный календарь конкурентных праймериз, в 2016 году было много возможностей для проведения экспериментов с контрольной группой, чтобы дать ответ, и это было сделано.
Эрик Шмидт на платформе Timshel запустил полусекретный проект The Groundwork, основная задача которого сводилась к построению технологической инфраструктуры для сбора информации об избирателях. Первоначально Groundwork был основан в офисе в центре Бруклина, всего в нескольких кварталах от штаб-квартиры его крупнейшего клиента - кампании Клинтон. Там инженеры-программисты создавали инструменты и инфраструктуру, которые могли бы дать ей решающее преимущество.
Платформа Timshel была создана, с целью уменьшить технологический разрыв между циклами президентских кампании, продвигая инфраструктуру Big Data, лежащую в основе современной президентской политики. Сокращение расстояния происходило также между Google и демократической партией США. Бывший исполнительный директор Google, Стефани Хэннон, стала главным техническим директором кампании Клинтон, более того, множество бывших сотрудников Google работают высокопоставленными техническими сотрудниками в Белом доме. Шмидт, со своей стороны, является одним из самых влиятельных спонсором демократической партии.
Согласно раскрытию информации о финансировании кампании Groundwork, кампания Клинтон является единственным политическим клиентом. Сотрудниками в основном являются разработчики программного обеспечения с опытом работы в таких технических фирмах, как Netflix, Dreamhost и Google. Основное внимание Groundwork уделяется созданию платформы, которая может выполнять важнейшие функции современной кампании. В основу этой работы было положено создание технологической инфраструктуры для сбора огромного количества информации об избирателях и разработка инструментов, которые помогут кампании в сборе средств, рекламе и в сборе голосов. Необходимо создать политическую версию системы управления взаимоотношениями с клиентами, т.е. с потенциальными избирателями. Ряд задач для этой платформы, включая координацию деятельности спонсоров, сбор средств, маркетинг в социальных сетях, заставляет ее казаться следующей версией платформы «Нарвал».
Демократам удалось создать совершенную выборную машину, в которой все - от выдвижения кандидатов до мобилизации сторонников - объединилось программными решениями. Накоплены миллиарды байт информации о сотнях миллионах избирателей. Изученность поведенческого профиля давала возможность персонализированного общения. Волонтёры и сторонники объединялись в единые сети. Однако существует мнение, что превалирование технического подхода к решению выборных задач стало как основным достижением команды Клинтон, так и её главной проблемой. Увлечённость виртуализацией избирательного процесса придало привкус искусственности всему исходящему от кандидата демократов.
Скептически настроенный по поводу возможностей Big data, Трамп был последователен и на начальном этапе своей кампании он фактически не инвестировал в это направление. Ветераны "цифровых сражений", такие как Зак Моффатт, прямо предупреждали об угрозе отставания республиканцев. Но хотя их штаб делал упор на телевизионную рекламу, он не игнорировал технологические новшества.
Ещё в феврале 2014 года было заявлено о создании программы Para Bellum Labs, позволяющей собирать и анализировать предложения о ходе кампании, внося необходимые корректировки. В августе 2015 года был запущен высокотехнологичный стартап Republic Computer Science, управляющий "полем" и работой волонтёров в системе CRM. Набор услуг по статистическому моделированию, аналитики и цифровой рекламы предоставляли известные на рынке компании Deep Root Analytics и Targeted Victory. Но все это не могло дать большого преимущества Трампу, так как Клинтон уже заняла эту нишу, а опыта, информации и разработок у нее было в разы больше. Как бы то ни было, в июне 2016 года Трамп нанял кембриджского аналитика, который работал с Тедом Крузом, для внедрения собственной программы данных.
Не только полстеров, но и тех, кто далек от изучения электорального поведения, взволновали сообщения о деятельности американского психометрика Михаила Косински и английской компании Cambridge Analytica. Одних более интересует вопрос об использовании разработанного ими метода при поддержке избирательной кампании Дональда Трампа и выборах в других странах. Другие, прежде всего, видят в новой технологии сбора и анализа данных об установках и поведении людей новое вмешательство кибер-достижений в жизнь общества и совершенную технологию манипуляции общественным и индивидуальным сознанием.
Статья рассказывает о том, как с помощью больших данных можно составить психологический портрет пользователя, основанный на системе «Океан», т.е. выявлении пяти характеристик: открытость, добросовестность, экстраверсия, уступчивость и невротизм. Cambridge Analytica решила использовать психографические методы, позволяющие воздействовать на потенциальных избирателей беспрецедентным образом. Михаил Козински был одном из тех, чей метод лег в основу работы компании.
Как и ранее, здесь в первую очередь предлагается опрос, а далее данные анализируются и выявляются связи между предпочтениями пользователей и их установками, в том числе и политическими. «В 2012 году Козинский доказал, что анализа 68 лайков в Facebook достаточно, чтобы определить цвет кожи испытуемого (с 95% вероятностью), его гомосексуальность (88% вероятности) и приверженность Демократической или Республиканской партии США (85% вероятности),» - можно прочитать в статье. Схема выглядит простой, но, если кампании Барака Обамы и Хилари Клинтон были направленны на создания образных портретов избирателей, анализ их мнений и приоритетов, настроений и отношений к тем или иным вопросам. У Трампа мы видим пример конструирования личности пользователя.
Штаб Трампа воспользовался Facebook как вариантом нетрадиционных медиа, в то время как Клинтон шла, скорее, проторенными путями. Использовались и так называемые «темные публикации», когда некоторые объявления попадали только в ленту определенных групп лиц. Рассылка сообщений определялась тем, что хочет услышать потенциальный избиратель. В день третьих теледебатов между Трампом и Клинтон команда Трампа отправила в социальные сети 175 тысяч различных вариантов посланий. Они отличались мелкими деталями, чтобы максимально точно психологически подстроиться под конкретных пользователей. Речь здесь идет уже не о микротаргетинге, а о гиппертаргетинге, более конкретном и точном агитационном контенте в социальных медиа. Психометрическая модель, анализ больших данный и гиппертаргетинг - вот основа избирательной стратегии Дональда Трампа.
Сопоставление результатов кампании 2016 г. с итогами президентских кампаний 2012 и 2008 г. показывает, что Д. Трампу, несмотря на всю противоречивость его фигуры и активное противодействие ему значительной части руководства Республиканской партии, удалось завоевать большую поддержку избирателей, чем его предшественникам - М. Ромни и Дж. Маккейну. В частности, М. Ромни в 2012 г. получил около 61 млн голосов, а Дж. Маккейн в 2008 г. и того меньше - порядка 60 млн голосов.
Список используемой литературы:
1. BENENSON J. Values, Not Demographics, Won the Election // The New York Times. 2012. [Электронный доступ] URL: http://www.nytimes.com/2012/11/08/opinion/obama-won-on-values-not-demographics.html?pagewanted=all&_r=0 (15.05.17).
2. Goldmacher S. Hillary Clinton's 'Invisible Guiding Hand' // Politico. 2016. [Электронный доступ] URL: http ://www.politico. com/magazine/story/2016/09/hillary-clinton-data-campaign-elan-kriegel-214215#ixzz4OkonB3K4 (1.05.17)
3. Issenberg S. Anatomy of a Narrow Victory // Slate. 2012. [Электронный доступ] URL: http://www.slate.com/articles/news_and_politics/victory_lab/2012/01/romney_s_iowa_win_it_took_a_lot_more_than_ money_.html (2.05.17)
4. Issenberg S. Obama's White Whale // Slate. 2012. [Электронный доступ] URL: http://www.slate.com/artides/news_and_pohtics/victory_lab/2012/02/project_narwhal_how_a_top_secret_obama_cam paign_program_could_change_the_2012_race_.html (17.05.17)
5. Issenberg S. Project Dreamcatcher // Slate [Электронный доступ] URL: http://www.slate.com/articles/news_and_politics/victory_lab/2012/01/project_dreamcatcher_how_cutting_edge_text_an alytics_can_help_the_obama_campaign_determine_voters_hopes_and_fears_.html (16.03.17)
6. Kaye K. How Clinton and Trump Really Match Up in the Campaign Data Wars // AdvertisingAge. 2016. [Электронный доступ] URL: http://adage.com/article/datadriven-marketing/clinton-trump-match-data-arena/302989/ (20.05.27)
7. Pasick A., Fernholz T. The stealthy, Eric Schmidt-backed startup that's working to put Hillary Clinton in the White House // Politico. 2015. [Электронный доступ] URL: https://qz.com/520652/groundwork-eric-schmidt-startup-working-for-hillary-clinton-campaign/ (23.04.17)
8. Rogers D. From Big Marketing to Big Data: How Obama Used the Power of Technology to Win the Presidential Election (Again) // Inmar. 2012. [Электронный доступ] URL: https://www.inmar.com/blog/shopper-insights/2012/11/30/from-big-marketing-to-big-data-how-obama-used-the-power-of-technology-to-win-the-presidential-election-again/ (19.05.17)
9. Докторов Б. З. Хроника президентской избирательной кампании в США 2016 года. Опыт социологического наблюдения социального процесса [электронный ресурс]. М.: ЦСПиМ, 2017. - 352с. URL: http://www.socioprognoz.ru/publ.html?id=473 (19.03.17)
10. Почепцов Г. Выборы Обамы как новый этап развития избирательных технологий // 2012. [Электронный доступ] URL: http://psyfactor.org/lib/obama4.htm (1.05.17)
11. Почепцов Г. Выборы Обамы как новый этап развития избирательных технологий // 2012. [Электронный доступ] URL: http://psyfactor.org/lib/obama4.htm (1.05.17)
12. Расследование Das Magazin: как Big Data и пара ученых обеспечили победу Трампу и Brexit // The Insider. 2016. [Электронный доступ] URL: http://theins.ru/politika/38490 (17.03.17)
13. Фролова Ольга Александровна Особенности политических технологий двух президентских кампаний Барака Обамы // Общество: политика, экономика, право. 2014. №1. [Электронный доступ] URL: http://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-politicheskih-tehnologiy-dvuh-prezidentskih-kampaniy-baraka-obamy (07.05.2017).
