No mesmo dia, uma empresa britânica ainda pouco conhecida com sede em Londres enviou um comunicado à imprensa: “Estamos muito felizes que nosso método revolucionário de comunicação baseada em dados tenha desempenhado um papel tão importante na vitória extraordinária do presidente eleito Trump”, disse Alexander James Ashburner Nix, britânico, 41 anos, e CEO da Cambridge Analytica. Ele sempre aparece em público com ternos bem cortados e óculos de grife, com o cabelo loiro penteado para trás. E a sua empresa não era integrante apenas da campanha online de Trump, mas também do Brexit. Desses três personagens – o reflexivo Kosinski, o cuidadosamente vestido Nix e o sorridente Trump – um deles permitiu a revolução digital, um deles executou e um outro se beneficiou.
Big Data e a psicologia baseada em dados
Qualquer pessoa que não tenha passado os últimos cinco anos vivendo em outro planeta já ouviu falar no termo Big Data. Ele significa essencialmente que tudo o que fazemos, online e offline, deixa vestígios digitais. Cada compra que fazemos com nossos cartões, cada busca que digitamos no Google, a cada lugar que vamos com o celular no bolso e cada curtida, tudo é armazenada – especialmente as curtidas. Por muito tempo, não estava claro como esses dados poderiam ser usados, exceto, talvez, ver anúncios de remédios de pressão logo depois de pesquisar “como reduzir a pressão arterial” no Google. Em 9 de novembro, ficou claro que é possível usar o Big Data para algo muito maior. A empresa por trás da campanha on-line de Trump – a mesma empresa que trabalhou para a Leave.EU no começo do Brexit – era uma empresa de Big Data: a Cambridge Analytica. Para entender o resultado da eleição e como a comunicação política pode funcionar no futuro, é preciso começar com um incidente estranho na Universidade de Cambridge em 2014, no Centro de Psicometria de Kosinski. Psicometria, às vezes também chamada de psicografia, centra-se na medição de traços psicológicos, como a personalidade. Na década de 1980, duas equipes de psicólogos desenvolveram um modelo que buscava avaliar pessoas com base em cinco traços de personalidade – o modelo foi chamado de Big Five: abertura (a novas experiências), consenciosidade (perfeccionismo), extroversão (sociabilidade), condescendência (cooperatividade) e neuroticismo (temperamento). Com base nessas dimensões – conhecidas pela sigla em inglês OCEAN – é possível fazer uma avaliação relativamente precisa de qualquer pessoa. Isso inclui necessidades e medos e como eles devem se comportar. O Big Five tornou-se a técnica padrão de psicometria. Mas, por muito tempo, o problema com essa abordagem foi a coleta de dados. Isso porque era preciso preencher um questionário complicado com informações muito pessoais. Então veio a internet. E o Facebook. E Kosinski. Michal Kosinski foi estudante em Varsóvia quando sua vida tomou uma nova direção em 2008. Ele foi aceito pela Universidade de Cambridge para fazer seu doutorado no Psychometrics Center, uma das instituições mais antigas do tipo em todo o mundo. Kosinski se juntou ao colega David Stillwell (hoje professor da Universidade de Cambridge) cerca de um ano depois de Stillwell ter lançado um pequeno aplicativo no Facebook, muito antes da rede social se tornar a gigante que é hoje. O app MyPersonality convencia usuários a preencher vários questionários psicométricos, incluindo um punhado de perguntas psicológicas do questionário Big Five (“entro em pânico facilmente”, “contrario muito os outros”). Com base na avaliação, os usuários recebiam um “perfil de personalidade” – usando variáveis do Big Five – e a opção de compartilhar seus dados de perfil do Facebook com os pesquisadores. Kosinski esperava que algumas dezenas de colegas universitários preenchessem o questionário, mas, em pouco tempo, milhões de pessoas revelaram seus segredos mais íntimos. De repente, os dois estudantes de doutorado tiveram nas mãos um conjunto de dados gigante combinando pontuações psicométricas com perfis do Facebook prontos para coleta. Deduções absurdamente confiáveis poderiam ser extraídas a partir de alguns poucos cliques online. Por exemplo, homens que curtiram a marca de cosméticos MAC eram ligeiramente mais propensos a serem gays. Por outro lado, um dos melhores indicadores para a heterossexualidade era curtir a página do Wu-Tang Clan. Os seguidores de Lady Gaga eram provavelmente extrovertidos, enquanto aqueles que curtiam páginas de filosofia tendiam a ser introvertidos. Embora essas informações sozinhas não tenham força para produzir uma previsão confiável, dezenas, centenas ou milhares de dados individuais combinados resultam em previsões altamente precisas. Kosinski e sua equipe aprimoraram incansavelmente seus modelos. Em 2012, Kosinski provou que, com base em uma média de 68 likes do Facebook por usuário, era possível prever sua cor da pele (95% de precisão), sua orientação sexual (88%) e sua filiação aos partidos Democrata ou Republicano (85%). Mas, ele não parou por aí. Inteligência, afiliação religiosa, bem como uso de álcool, cigarro e drogas, tudo poderia ser determinado. Com esses dados era até possível deduzir se os pais de alguém eram divorciados. A capacidade de prever a resposta de alguém era a principal demonstração de força do modelo. Kosinski continuou a trabalhar incansavelmente e, em pouco tempo, seu mecanismo já era melhor do que psicólogos para avaliar pessoas apenas com base em 10 curtidas de Facebook. 70 curtidas eram suficientes para saber mais até do que os amigos de alguém, 150 mais do que os pais. Para conhecer uma pessoa mais do que o seu parceiro, bastavam 300 curtidas. Com mais likes do que isso, era possível conhecer mais até do que a própria pessoa sabia sobre si. No dia em que Kosinski publicou essas descobertas, recebeu dois telefonemas. Uma ameaça de processo judicial e uma oferta de emprego. Ambas do Facebook.
Um verdadeiro ‘Google de pessoas’
Apenas algumas semanas depois, as curtidas se tornaram privadas por padrão no Facebook. Antes disso, a configuração normal permitia que qualquer pessoa na internet pudesse ver seus likes. Mas isso não era um obstáculo para os colecionadores de dados: enquanto Kosinski sempre pedia o consentimento dos usuários do Facebook, muitos aplicativos e questionários on-line hoje exigem acesso a dados privados como pré-condição para a realização de testes de personalidade. Qualquer pessoa que queira avaliar a si mesmo com base nos likes do Facebook pode fazer isso por meio do site de Kosinski, e depois comparar os seus resultados com os de um questionário OCEAN clássico, como o do Centro de Psicometria de Cambridge. Mas não se tratava apenas de likes ou mesmo de Facebook: Kosinski e sua equipe agora podiam atribuir valores Big Five baseados simplesmente em quantas fotos de perfil uma pessoa tinha no Facebook, ou quantos contatos tinham (um bom indicador de extroversão). Mas muita coisa é revelada até quando se está offline. O sensor de movimento do celular diz a velocidade e para onde o usuário vai todos os dias. A informação pode ser usada para avaliar instabilidade emocional. O smartphone é um vasto questionário psicológico preenchido a toda hora, consciente e inconscientemente. No entanto, acima de tudo, essa metodologia também funciona no sentido inverso: não só os perfis psicológicos podem ser criados a partir de seus dados, mas essas informações podem ser usadas ao contrário para procurar perfis específicos: todos os pais ansiosos, todos que sentem raiva e os introvertidos, por exemplo – ou todos os democratas indecisos. Essencialmente, o que Kosinski havia inventado era uma espécie de motor de busca de pessoas. Ele começou a reconhecer o potencial, mas também o perigo inerente de seu trabalho. Para ele, a internet sempre parecia um presente dos céus. O que ele realmente queria era dar algo de volta. Os dados podem ser copiados, então por que não beneficiar o bem comum? Foi o espírito de toda uma geração, o início de uma nova era que transcendeu as limitações do mundo físico. Mas o que aconteceria, se perguntou Kosinski, se alguém abusasse de seu motor de busca de pessoas para manipulá-las? Ele começou a adicionar advertências à maioria de seu trabalho científico. “Pode representar uma ameaça ao bem-estar, à liberdade, ou mesmo à vida de um indivíduo”, dizia um dos alertas. Mas, ninguém parecia entender o que ele queria dizer.
Nas mãos erradas
Na mesma época, no início de 2014, Kosinski foi abordado por um jovem professor assistente no departamento de psicologia chamado Aleksandr Kogan. Ele disse que estava a mando de uma empresa interessada no método de Kosinski, e queria acessar o banco de dados MyPersonality. Kogan não tinha permissão de revelar a finalidade, pois era tudo secreto. No início, Kosinski e sua equipe consideraram aceitar a oferta, que traria muito dinheiro para o instituto, mas então o pesquisador hesitou. Kosinski lembra que foi aí que Kogan revelou o nome da empresa: SCL, ou Strategic Communication Laboratories (Laboratório de Comunicação Estratégica, em português). Kosinski pesquisou a empresa: “[Somos] uma grande agência de gestão eleitoral”, diz o site da empresa. A SCL vende marketing baseado em modelagem psicológica. Um de seus principais focos: influenciar eleições. Influenciar eleições? Perturbado, Kosinski navegou pelo site. Que tipo de empresa era essa? E o que essas pessoas estavam planejando? O que Kosinski não sabia na época: a SCL é a mãe de um grupo de empresas. Os verdadeiros donos da SCL e outras empresas não são conhecidos graças a uma estrutura corporativa complicada, muito parecida com as Company Houses do Reino Unido, com o registro de empresas de Delaware e com os Panama Papers. Algumas das filiais da SCL se envolveram em eleições na Ucrânia e na Nigéria, ajudaram o monarca do Nepal contra os rebeldes, e desenvolveram métodos para a OTAN para influenciar cidadãos da Europa Oriental e do Afeganistão. Em 2013, a SCL abriu uma nova empresa para participar das eleições nos EUA: Cambridge Analytica. Kosinski não sabia nada sobre isso, mas tinha um mau pressentimento. “A coisa toda começou a cheirar mal”, ele lembra. Pesquisando mais, ele descobriu que Aleksandr Kogan havia registrado secretamente uma empresa ligada à SCL. De acordo com um artigo de dezembro de 2015 no The Guardian e com documentos internos da empresa nas mãos da Das Magazin, a SCL havia entrado em contato com o método de Kosinski por intermédio de Kogan. Kosinski começou a suspeitar que a empresa de Kogan poderia ter copiado a ferramenta de análise de Big Five baseada em likes do Facebook, a fim de vendê-la para a Cambridge Analytica. Ele imediatamente interrompeu o contato com Kogan e informou o diretor do instituto, provocando um complicado conflito dentro da universidade. O instituto estava preocupado com a reputação da entidade. Aleksandr Kogan mudou-se para Singapura, casou-se e mudou seu nome para Dr. Spectre. Michal Kosinski terminou seu doutorado, conseguiu uma oferta de trabalho em Stanford e se mudou para os EUA.
Sr. Brexit
Não houve turbulências por cerca de um ano. Então, em novembro de 2015, a Leave.EU, a campanha mais radical pelo Brexit, apoiada por Nigel Farage, anunciou a contratação de uma empresa de Big Data para ajudar na campanha on-line: Cambridge Analytica. O principal produto da empresa: um inovador marketing político, baseado em microsegmentação, para avaliar a personalidade das pessoas a partir de pegadas digitais, tudo baseado no modelo OCEAN. Kosinski passou a receber e-mails perguntando o que ele tinha a ver com aquilo – as palavras Cambridge, personalidade e análise imediatamente fizeram muitas pessoas pensarem em Kosinski. Foi a primeira vez que ele ouviu falar da empresa, que teria ganhado o nome porque seus primeiros funcionários tinham sido pesquisadores da Universidade de Cambridge. Horrorizado, ele olhou para o site. Sua metodologia tinha mesmo sido usada em larga escala para fins políticos? Após o resultado do Brexit, amigos e conhecidos escreveram para ele: “olhe o que você fez”. Por toda parte, Kosinski era obrigado a explicar que não tinha nada a ver com essa empresa. Na verdade, até hoje, ainda não está claro até que ponto a Cambridge Analytica esteve envolvida na campanha pelo Brexit. A empresa não falou publicamente sobre isso. Por alguns meses, as coisas ficaram relativamente calmas. Então, em 19 de setembro de 2016, pouco mais de um mês antes das eleições dos EUA, os riffs de “Bad Moon Rising” do Creedence Clearwater Revival encheram o corredor azul-escuro do Grand Hyatt, em Nova York. A Cúpula de Concordia é uma espécie de Fórum Econômico Mundial em miniatura. Foram convidados líderes do mundo todo, entre eles o presidente suíço Johann Schneider-Ammann. “Por favor, deem as boas-vindas a Alexander Nix, diretor executivo da Cambridge Analytica”, anuncia uma voz feminina suave. Um homem magro em terno preto caminha até o palco. Todos se calam. Muitos já sabem que aquele é o novo encarregado da estratégia digital de Trump. Algumas semanas antes, Trump tinha tuitado, de um jeito um tanto quanto enigmático, “logo você estará me chamando de Sr. Brexit”. Analistas políticos notaram semelhanças entre a agenda de Trump e a do movimento de direita Brexit. Mas poucos tinham notado a conexão entre isso e a recente contratação da empresa de marketing Cambridge Analytica. A essa altura, a campanha digital de Trump havia consistido de mais ou menos uma pessoa: Brad Parscale, um empreendedor de marketing e fundador de startup fracassado que criou somente um site simples para Trump por US$ 1.500. Com 70 anos de idade, Trump não é nem um pouco “alfabetizado digitalmente” – não há sequer um computador no seu escritório. Sua assistente pessoal uma vez revelou que Trump não sabe nem mandar e-mails. Ela mesma o convenceu a ter um smartphone, um Galaxy S3 que ele gosta de usar para tuitar sem parar. Hillary Clinton, por outro lado, dependia fortemente do legado do primeiro “presidente de mídias sociais”, Barack Obama. Ela tinha as listas de endereços do Partido Democrata, trabalhou com os melhores analistas de dados como os do BlueLabs, e recebeu o apoio do Google e da DreamWorks. Quando foi anunciado em junho de 2016 que Trump havia contratado a Cambridge Analytica, os poderosos de Washington torceram o nariz. Estrangeiros vestidos em ternos de alfaiate que não entendem nada dos EUA e dos americanos? Sério? “É meu privilégio falar hoje com vocês sobre o poder do Big Data e da psicografia no processo eleitoral”. O logotipo da Cambridge Analytica – um cérebro composto de nós de rede, como um mapa, aparece atrás de Alexander Nix. “Há apenas 18 meses, o senador Cruz era um dos candidatos menos populares”, explica o loiro com um sotaque britânico, algo que incomoda americanos. “Menos de 40% da população tinha ouvido falar dele”, diz outro slide. A Cambridge Analytica tinha se envolvido na campanha eleitoral dos EUA quase dois anos antes, inicialmente por meio de uma consultoria para os republicanos Ben Carson e Ted Cruz. Esse último – e mais tarde Trump – foi financiado principalmente pelo multimilionário de software Robert Mercer, conhecido pela sua discrição. Juntamente com sua filha Rebekah, é tido como o maior investidor da Cambridge Analytica. “Então, como Ted Cruz fez isso?”. Até então, explica Nix, as campanhas eleitorais tinham sido organizadas com base em conceitos demográficos. “Uma ideia realmente ridícula, a ideia de que todas as mulheres devem receber a mesma mensagem por causa de seu sexo – ou todos os negros por conta de sua raça”. O que Nix quis dizer é que, enquanto outras campanhas tinham lançado mão somente de demografia, a Cambridge Analytica estava usando a psicometria.
O EUA inteiro em análise psicográfica
Embora isso possa ser verdade, o papel da Cambridge Analytica dentro da campanha da Cruz é discutível. Em dezembro de 2015, a equipe do político de fato creditou seu crescente sucesso ao uso psicológico de dados e análises. Na publicação Advertising Age, membro da campanha disse que a Cambridge Analytica era “só uma ajuda a mais”, mas considerou, mesmo assim, que sua modelagem de dados de eleitores era “excelente”. A campanha iria pagar à empresa pelo menos US $ 5,8 milhões para ajudar a identificar eleitores nas convenções do estado de Iowa, nos quais Cruz venceu antes de cair fora da corrida pela Casa branca em maio de 2016. O próximo slide de Nix mostrou cinco rostos, cada um correspondente a um perfil de personalidade. É o Big Five (ou o modelo OCEAN). “Em Cambridge, criamos um modelo que prevê a personalidade de cada adulto nos EUA”. O salão é cativado na hora. De acordo com Nix, o sucesso do marketing da Cambridge Analytica baseia-se numa combinação de três elementos: ciência comportamental utilizando o modelo OCEAN; análise de Big Data; e segmentação de anúncios. A segmentação de anúncios é uma publicidade personalizada, alinhada com a maior precisão possível para corresponder à personalidade de alguém. Nix explica abertamente como sua empresa faz isso. Em primeiro lugar, a Cambridge Analytica adquire dados pessoais de uma variedade de fontes diferentes, como registros de terras, dados automotivos, dados de compras, cartões de fidelidade, associações de clubes, revistas lidas, igrejas frequentadas. Nix exibe os logotipos de corretores de dados ativos globalmente como Acxiom e Experian – nos EUA, quase todos os dados pessoais estão à venda. Para saber onde mulheres judias moram, é possível simplesmente comprar essa informação, incluindo números de telefone. A Cambridge Analytica então agrega isso com dados online e os registros eleitorais do Partido Republicano e calcula um perfil de personalidade Big Five. Os traços digitais de repente se transformam em pessoas reais com medos, necessidades, interesses e endereços residenciais. A metodologia parece bastante semelhante à que Michal Kosinski desenvolveu. A Cambridge Analytica também usa, segundo Nixa, “pesquisas em mídias sociais” e dados do Facebook. E a empresa faz exatamente o que Kosinski alertou: “Temos perfis de personalidade traçados para cada adulto nos Estados Unidos da América – cerca de 220 milhões de pessoas”, diz Nix. Ele mostra um print de tela. “Esse é um painel de dados que preparamos para a campanha de Ted Cruz”. No centro, há um controle digital; à esquerda, diagramas; à direita, um mapa de Iowa, onde Cruz ganhou um número enrome de votos nas primárias. E no mapa há centenas de milhares de pequenos pontos vermelhos e azuis. Nix filtra os critérios: “Republicanos” – os pontos azuis desaparecem; “Ainda não convencidos” – mais pontos desaparecem; “Homens”, e assim por diante. Finalmente, resta apenas um nome, incluindo idade, endereço, interesses, personalidade e orientação política. Agora basta que a Cambridge Analytica impacte essa pessoa com a propaganda política perfeita – e super segmentada. Nix mostra como os eleitores categorizados psicologicamente podem ser abordados de maneira diferente, por exemplo, com base na 2ª Emenda (sobre o direito de porte de armas): “para uma audiência altamente neurótica, basta usar a ameaça de um roubo e a apólice de seguro de uma arma na mensagem”. Na hora, uma imagem mostra a mão de um intruso esmagando uma janela. “Por outro lado, para um público que se preocupa com tradição, hábitos e família”: outra imagem mostra um homem e uma criança de pé em um campo ao pôr do sol, ambos segurando armas, caçando patos.
Como manter os eleitores de Hillary longe das urnas
As absurdas inconsistências de Trump, algo muito criticado e resultante de uma série de mensagens contraditórias postadas online, de repente se tornaram seu grande trunfo. Ama mensagem diferente para cada eleitor. A noção de que Trump atuou como um algoritmo perfeitamente oportunista segundo reações do público é algo que a matemática Cathy O’Neil observou em agosto de 2016. “Quase todas as mensagens publicadas por Trump foram baseadas em dados”, disse o CEO da Cambridge Analytica, Alexander Nix. No dia do terceiro debate presidencial entre Trump e Clinton, a equipe de Trump testou 175 mil variações de anúncios diferentes para seus argumentos. O objetivo era encontrar as versões corretas, principalmente por meio do Facebook. As mensagens diferiam na maior parte apenas em detalhes microscópicos, a fim de atingir os públicos de forma infalível psicologicamente: títulos, cores e legendas diferentes, com foto ou com vídeo. Esse nível de detalhamento visa atingir os menores públicos possíveis, explica Nix. “Nós podemos direcionar os anúncios para pequenos vilarejos ou blocos de apartamentos. OU até mesmo para pessoas individualmente”. No distrito de Little Haiti, em Miami, a campanha de Trump divulgou notícias sobre o fracasso da Fundação Clinton após o terremoto no Haiti. O objetivo era garantir que potenciais eleitores de Clinton (parte da esquerda, negros e mulheres jovens) “suprimissem”. Um membro de campanha disse à Bloomberg semanas antes da eleição. Posts patrocinados pelo Facebook que só podem ser vistos por usuários com perfis específicos incluíam, por exemplo, vídeos dirigidos a afroamericanos nos quais Hillary Clinton se refere aos negros como “predadores”. Nix conclui sua palestra na Cúpula de Concordia afirmando que a publicidade tradicional está morta. “Meus filhos certamente nunca, nunca vão entender esse conceito de comunicação de massa”. E, antes de deixar o palco, ele anunciou que, desde que Cruz havia deixado a disputa, a empresa estava trabalhando para um dos candidatos presidenciais restantes.
Trump apostou alto
Era impossível saber àquela altura até os americanos eram alvos das tropas digitais de Trump. Eles atacavam menos na TV convencional e mais com mensagens personalizadas nas mídias sociais. A equipe de Clinton pensava que estava na liderança, com base em projeções demográficas. Ao mesmo tempo, a jornalista da Bloomberg Sasha Issenberg ficou surpresa ao notar em uma visita a San Antonio – onde estava baseada a equipe de campanha digital de Trump – que uma “segunda sede” estava sendo criada. O pessoal da Cambridge Analytica, aparentemente apenas uma dúzia de pessoas, recebeu US$ 100 mil de Trump em julho, US$ 250 mil em agosto e US$ 5 milhões em setembro. De acordo com Nix, a empresa ganhou mais de US$ 15 milhões no total. Nos EUA, a empresa se beneficia de leis muito brandas sobre divulgação de dados pessoais. Enquanto na Europa dados de usuários só podem ser obtidos se os donos permitirem, nos EUA é o contrário. A não ser que um usuário diga “não”, todos os dados podem ser aproveitados por empresas de diversos ramos. As medidas foram radicais. Em julho de 2016, a equipe de Trump começou a usar um aplicativo para identificar visões políticas e personalidades. O programa foi criado pela mesma empresa contratada pelos políticos do Brexit. O pessoal de Trump só batia na porta quem o aplicativo classificava como receptivo às mensagens do candidato. Os membros da campanha iam preparados com guias de conversas adaptadas para o tipo de personalidade dos residentes. Após cada visita, eles alimentavam o app com as reações das pessoas, e os novos dados iam direto para os paineis da campanha de Trump. Isso não chega a ser novidade. Os democratas fizeram coisa parecida, mas não há nenhuma evidência de que tenham lançado mão de perfis psicométricos. A Cambridge Analytica, entretanto, dividiu a população dos EUA em 32 tipos de personalidade, e focou apenas em 17 estados. E, assim como Kosinski descobriu que os homens que gostam de cosméticos MAC são ligeiramente mais propensos a serem gays, a empresa descobriu que a preferência por carros fabricados nos EUA era uma grande pista para um potencial eleitor de Trump. Entre outras coisas, essas descobertas agora mostravam para a equipe de Trump quais e onde certas mensagens funcionavam melhor. A decisão de focar em Michigan e Wisconsin nas últimas semanas da campanha veio da análise de dados. O candidato se tornou o instrumento para implementar um grande modelo de dados.
O que vem pela frente?
Mas, até que ponto os métodos psicométricos influenciaram o resultado da eleição? Questionada, a Cambridge Analytica não estava disposta a fornecer qualquer prova da eficácia da sua campanha. E é bem possível que a pergunta seja impossível de responder. Mas, há alguns indícios fortes. Há a ascensão surpreendente de Ted Cruz durante as primárias. Também houve um aumento grande no número de eleitores de áreas rurais. Houve o declínio na presença de negros nos primeiros dias de votação. O gasto relativamente baixo de Trump pode ser explicado pela eficácia da publicidade baseada em perfis psicológicos. Ou simplesmente por ter investido muito mais em digital do na TV em comparação com Hillary. O Facebook provou ser a arma definitiva e o melhor militante, como explicou Nix e comentários de vários apoiadores de Trump. Muitos alegaram que os estatísticos perderam a eleição porque suas previsões erraram o alvo. Mas e se os estatísticos ajudaram a vencer a eleição, mas apenas que usou o novo método? É uma ironia da história que Trump, que muitas vezes resmungou sobre pesquisas científica, tenham usado uma estratégia altamente científica em sua campanha. Outro grande vencedor é a Cambridge Analytica. Embora a empresa não comente, há supostas negociações em andamento com a primeira-ministra do Reino Unido, Theresa May. Alexander Nix afirma ainda que está reunindo clientes em todo o mundo, incluindo Suíça, Alemanha e Austrália. Sua companhia está viajando atualmente para conferências europeias que usam a empresa como case de sucesso nos Estados Unidos. Em 2017, três países centrais da União Europeia têm eleições com partidos populistas que ressurgem das cinzas: França, Holanda e Alemanha. Os sucessos eleitorais vêm em momento oportuno, quando a empresa se prepara para entrar na publicidade comercial. Kosinski observou tudo isso em seu escritório em Stanford. Após a eleição dos EUA, a universidade está em tumulto. Kosinski está reagindo a tudo isso a melhor arma para um pesquisador: uma pesquisa científica. Junto com sua colega de pesquisa Sandra Matz, ele realizou uma série de testes, que em breve serão publicados. Os resultados iniciais são alarmantes. O estudo mostra a eficácia da segmentação de personalidade. Segundo novos levantamentos, profissionais de marketing podem atrair até 63% mais cliques e 1.400 mais conversões em campanhas no Facebook ao combinar produtos e mensagens com a personalidade dos consumidores. Eles ainda demonstram a escalabilidade do método, mostrando que a maioria das páginas de produtos ou marcas no Facebook são afetadas pela personalidade. Um grande número de consumidores podem ser segmentados com precisão a partir de uma única página do Facebook. Após a publicação original deste artigo na alemã Das magazine, a Cambridge Analytica emitiu em comunicado. “A Cambridge Analytica não usa dados do Facebook, não teve relações com o Dr. Michal Kosinski, não subcontrata pesquisas e não usa a mesma metodologia. A psicografia praticamente não foi usada. A Cambridge Analytica não trabalhou de forma alguma para desencorajar norte-americanos a votarem nas eleições presidenciais. Nossos esforços foram direcionados unicamente para aumentar o número de eleitores”. O mundo foi virado de cabeça para baixo. A Grã-Bretanha está deixando a União Europeia, Donald Trump é presidente dos Estados Unidos da América. Kosinski queria alertar contra os perigos do direcionamento psicológico na política, mas está novamente recebendo e-mails ameaçadores. “Não”, diz Kosinski, calmamente e balançando a cabeça. “Não é minha culpa, eu não construí a bomba, só mostrei ao mundo que ela existe”. O artigo original sobre a pesquisa do Dr. Michal Kosinski apareceu originalmente na Das Magazin, em dezembro. A versão em inglês deste artigo foi publicada antes no Motherboard.
