2020 başkanlık seçimleri öncesinde, PredictWise adlı bir seçmen analizi firması, Demokratik kampanyaların ikna edilebilir Cumhuriyetçileri hedef almasına yardımcı olmak için yeni bir yaklaşım geliştirdi: “Covid endişesi” puanları.
Skorları oluşturmak için şirket ilk olarak, pandeminin ilk kilitlenme aylarında on milyonlarca Amerikalının cep telefonu konumlarını gösteren muazzam bir veri setini analiz etti. Ardından insanları seyahat modellerine göre sıraladı.
Bir PredictWise raporuna göre, telefon konumları evden çok fazla ayrıldığını gösteren Cumhuriyetçiler yüksek “Kovid-19 kararname ihlali” puanları alırken, ağırlıklı olarak evde oturanlar düşük puanlar aldı. Araştırmacılar, bazı seçmenler üzerinde yapılan takip anketlerinde, evde oturan Cumhuriyetçilerin salgın hakkında neredeyse Demokratlar kadar endişeli olduğunu buldu.
Firma, veriyi birkaç hareketli eyaletteki Demokratların Covid ile ilgili kampanya reklamlarıyla 350.000’den fazla “Covid-endişeli” Cumhuriyetçiyi hedeflemesine yardımcı olmak için kullandığını söyledi. PredictWise, Arizona’da, puanların Demokratların Senato için yarışan Mark Kelly için “40.000’den fazla ikna hedefi açmasına” yardımcı olduğunu bildirdi. (Senatör Kelly’nin ofisi, yorum isteyen e-postalara ve aramalara yanıt vermedi.)
Covid-19 puanları gibi seçmen profilleme sistemleri çoğu insan için görünmez olabilir. Ancak ABD’de düzinelerce siyasi danışmanlık, analitik, medya, pazarlama ve reklam yazılımı şirketini içeren geniş bir seçmen veri madenciliği ekosistemine bir bakış sağlıyorlar.
Gelecek ay yapılacak ara seçimler öncesinde, kampanyalar bir dizi farklı puan topluyor ve bunları en çok arzulanan seçmenlerini oluşturmak için kullanıyor. Gündelik siyaseti kapsayan “silah sahibi”, “seçim yanlısı” ve “Trump 2024” puanları var. Ayrıca, önemli konularda seçmen sıralamaları da var – örneğin bir “ırksal kızgınlık” puanı ve “trans sporcular katılmamalı” puanı. Hatta “UFO’lar hükümete güvenmiyor” skoru bile var.
Kampanya ve medya danışmanları, bu tür siyasi mesele puanlarının, adayların mesajları cerrahi olarak en açık seçmenlere hedeflemesini ve harekete geçirmesini kolaylaştırdığını söylüyor.
Önde gelen bir seçmen veri tabanı firması olan L2’de pazarlama yöneticisi olan Paul Westcott, “Yalnızca ABD kongre yarışlarını değil, aynı zamanda bu konuya dalan Eyalet Senatosu yarışlarını ve danışmanların bu mükemmel hedefleri bulmalarına yardımcı olmak için bunu kullandıklarını görüyoruz” dedi. Bazı ilçe kampanyalarının bile, seçmenleri yerel oy pusulasında hedeflemek için puanlama modelleri kullandığını ekledi.
Ancak siyaset araştırmacıları, bazı insanları oy kullanmak için harekete geçirmeye yardımcı olabilecek aynı nano hedeflemenin, diğerlerini oy hakkından mahrum bırakabileceğini ve siyasi kutuplaşmayı şiddetlendirebileceğini söylüyor.
Seçmen puanlaması nedir?
Tüketiciler, demografik profilleri, sosyoekonomik durumları, çevrimiçi etkinlikleri ve çevrimdışı ilgi alanları gibi faktörlere dayalı gizli sıralamalar olan bir dizi tahmine dayalı puanlama sistemine tabidir.
2022 Ara Seçimlerinin Durumu
Her iki parti de 8 Kasım seçimleri öncesinde son adımlarını atıyor.
- Seçimin Durduğu Yer :Cumhuriyetçiler, Kongre’nin kontrolü için yapılan yarışmanın son haftalarında kararsız seçmenlerle avantaj kazanıyor gibi görünürken, Meclis ve Senato yarışlarının durumuna bir göz atın.
- Biden’ın Düşük Profili :Başkan Biden’ın büyük kampanya mitinglerine katılmama kararı, onu bazı kongre bölgelerinde ve eyaletlerde istenmeyen kılan düşük bir onay notunu yansıtıyor.
- Alan kaybetmek:Önde ve merkezde enflasyon endişeleri varken, ABD’deki demokrasinin durumu, soldaki pek çok kişinin olmasını umduğu gibi oyların itici gücü olacak şekilde şekillenmiyor.
- Minnesota’da:Açık mavi eyaletteki başsavcılık yarışı, hangi konunun siyasi olarak daha belirleyici olabileceğine dair saf bir test sunuyor: kürtaj hakları mı yoksa suç mu?
Perakendeciler ve diğer hizmetler, bireysel müşterilerin zaman içinde ne kadar para harcayacağını tahmin etmeye çalışmak için genellikle “müşteri yaşam boyu değeri” puanlarını kullanır. Üniversiteler okulu bırakma riski taşıyan öğrencileri belirlemek için “sürdürme” puanlarını kullanır.
Seçmen puanları benzer şekilde çalışır. Silah kontrolüne olan inanç gibi, bir bireyin belirli bir partiye veya siyasi duruşa katılma veya katılmama olasılığını tahmin etmeyi amaçlarlar. Ayrıca bir kişinin oy kullanma olasılığını tahmin etmek için de kullanılırlar.
Reklam teknolojisi firmaları puanları genellikle siyasi kampanyaların akışlı görüntü hizmetlerinde, podcast’lerde, web sitelerinde ve uygulamalarda kitleleri dar bir şekilde hedeflemesine yardımcı olmak için kullanır. Adaylar, siyasi parti komiteleri ve savunuculuk grupları da puanları, şahsen aramak, metin yazmak veya bilgi vermek için belirli seçmen listeleri oluşturmaya yardımcı olmak için kullanır.
Ancak araştırmacılar ve gizlilik uzmanları, puanların spekülatif ve istilacı olduğunu ve bilgisayar korsanlarına veya işverenlere sızdırılması durumunda zarar verebileceklerini söylüyor.
Süreç, 150 milyondan fazla seçmeni – “eşcinsel evlilik” puanları veya “Hıristiyan olmayan” puanları gibi derecelendirmeleri kullanarak – özel olduğunu varsaymış olabilecekleri kişisel inançlarına göre sınıflandırmayı içerebilir. Puanlama sistemleri ayrıca kampanyaların farklı ve belki de çelişkili mesajları farklı seçmenlere sessizce hedeflemesini ve çok az kamu hesap verebilirliği veya gözetimi yapmasını sağlayabilir.
Wesleyan Üniversitesi’nde siyasi reklamcılık üzerine çalışan bir hükümet profesörü olan Erika Franklin Fowler, “Bir demokraside, adaylardan hesap sorulabilmesi için hangi vaatlerin verildiğini bilmek isteriz” diyor. “Farklı insanlara farklı şeyler söylüyorlarsa bunu yapmak daha zor.”
Seçmen puanları nasıl hesaplanır?
Puanları hesaplamak için, seçmen profilleme firmaları tipik olarak Amerika Birleşik Devletleri’ndeki milyonlarca yetişkinin seçim katılımı, demografisi ve tüketici alışkanlıklarına ilişkin verilerle dolu ticari olarak mevcut dosyaları kullanır.
Dosyalar, bir kişinin adı, doğum tarihi ve adresi gibi eyalet seçmen kayıt veritabanlarından elde edilen ve ayrıca kişinin oy kullandığı seçim yılları gibi halka açık bilgileri içerir. Ayrıca bir telefon numarası, siyasi parti kaydı ve ırk veya etnik köken de içerebilirler.
Seçmen profilleri genellikle net değer, eğitim düzeyi, meslek, ev değeri, hanedeki çocuk sayısı, silah sahipliği, evcil hayvan sahipliği, siyasi bağışlar ve yemek pişirme, ağaç işleri gibi hobiler veya alışkanlıklar gibi tüketicilerle ilgili ticari olarak mevcut ayrıntılarla zenginleştirilir. kumar veya sigara. Bu tür ayrıntılar, müşterilerin sadakat kartı kayıtlarından ve diğer kaynaklardan bilgi toplayan veri toplayıcılardan satın alınabilir.
Daha sonra, profil çıkarma firmaları seçmenlerin temsili bir örneklemini inceler ve yanıtlayanları esrarın yasallaştırılması gibi konulardaki duruşlarına göre puanlar. Firmalar daha sonra dosyalardaki ortak özellikleri (düşük gelirli haneler veya az yağlı gıda tercihi gibi) belirlemek için makine öğrenimini kullanır ve bu da seçmenlerin tutumlarıyla ilişkilidir.
Özellikler, profil çıkarma şirketlerinin dosyalarında “benzeyen” seçmenler bulmasını sağlar. Ardından dosyalarındaki tüm seçmenler için iklim değişikliği gibi konularda puan hesaplıyorlar.
Seçmen puanları nasıl görünüyor?
Seçmen profili çıkaran şirketlerin her birinin kendi tescilli sıralama sistemleri vardır. Ancak genellikle seçmenlerin puanlarını görmelerine izin vermezler.
Önde gelen muhafazakar bir firma olan i360, seçmenleri 0,0 ila 1,0 arasında derecelendiren bir “Evlilik Modeli” de dahil olmak üzere bir dizi puan sunuyor. Tam puana yakın puanlar, seçmenlerin “geleneksel evliliği koruyan yasaları” destekleme olasılığının yüksek olduğunu gösteriyor.
Barack Obama’nın 2008 başkanlık kampanyasında çalışan bir tahmine dayalı analitik firması olan HaystaqDNA, vergiler, Covid ve diğer konularda düzinelerce tescilli puan içeren kapsamlı bir katalog yayınladı. Bunlar arasında, insanları federal hükümet tarafından işletilen çocuk kaçakçılığı çeteleri içinde bir “derin devlete” inanıp inanmadıklarına göre sıralayan bir “QAnon Mümin” puanı yer alıyor.
Önde gelen ilerici bir firma olan TargetSmart, seçmenlerin Donald Trump’a karşı çıkma olasılıklarına göre 0 ile 100 arasında puan veren bir “Trump Direnci” modeli geliştirdi. TargetSmart’ın CEO’su Tom Bonier yaptığı açıklamada, şirketin halka açık ve piyasada bulunan verileri kampanyaların seçmenlere “en çok üzerinde durdukları konularda” ulaşmasına yardımcı olmak için kullandığını söyledi. Firma, seçmen puanlarıyla ilgili sorulara yanıt vermedi.
Siyasi araştırmacılar, bu puanların pazarlanmasına rağmen, insanların oy verme geçmişlerinin ve siyasi parti üyeliklerinin, seçmen davranışlarının en iyi tahmin edicileri olmaya devam ettiğini söylüyor.
Northeastern Üniversitesi’nde dijital iletişimin seçmen katılımını nasıl etkilediğini inceleyen siyaset bilimi yardımcı doçenti Katherine Haenschen, “Bu alanda çok fazla yutturmaca var” diyor. “En olası tahmin, kişinin geçmişte ne yaptığıdır.”
Seçmen hedeflemesi nerede başladı?
Seçmenleri hedef almaya ve etkilemeye çalışmak, en azından 1840 yılına kadar uzanan bir seçim propagandası uygulamasıdır. O yıl, Abraham Lincoln, Whig Partisi için bireysel seçmenleri belirleme ve harekete geçirme planını ortaya koyan bir kampanya genelgesinin yazılmasına yardım etti.
Gazetelerde yayınlanan Lincoln direktifi, yerel parti komitelerine bölgelerindeki “tüm seçmenlerin mükemmel bir listesini yapma” ve “kime oy vereceklerini kesin olarak belirleme” talimatı verdi. Ayrıca, kararsız seçmenlere farklı davrandı ve parti komitelerine “ŞÜpheli Seçmenleri SÜREKLİ TAKİPTE BULUN” ve “onları aydınlatmaya ve etkilemeye” çalışma talimatı verdi.
Bilgisayar modellemesinin ortaya çıkışı, seçmen hedeflemeyi otomatikleştirmeye yardımcı olarak onu daha verimli hale getirdi.
1960’larda Los Angeles’ta bir pazar araştırmacısı olan Vincent Barabba, siyasi kampanyaların hangi mahalleleri hedef alacağına karar vermesine yardımcı olacak bir bilgisayar programı geliştirdi. Sistem, hanehalkı ekonomisi, etnik yapı ve aile bileşimine ilişkin ABD nüfus sayımı verilerinin yanı sıra bireylerin oy kullanma geçmişlerine ilişkin ayrıntıları içeren oylama bölgesi haritalarını kapladı.
1966’da siyasi danışmanlar, Ronald Reagan’ın Kaliforniya valiliği kampanyasında, orta yaşlı, beyaz, erkek sendika üyeleri gibi potansiyel kararsız seçmenlerin bulunduğu mahalleleri belirlemesine ve bunları reklamlarla hedeflemesine yardımcı olmak için sistemi kullandı.
Hollywood aktörünün siyasi dönüşümü üzerine bir kitap olan “Ronald Reagan’ı Satmak” kitabına göre eleştirmenler, teknolojinin seçmenleri etkileme potansiyelinden endişe duyuyor ve bunu “manipülatif sosyal bilimciler tarafından hayal edilen uğursuz yeni bir gelişme” olarak alaya alıyorlardı.
2000’lerin başında, kampanyalar daha gelişmiş hedefleme yöntemlerine geçmişti.
Başkan George W. Bush’un 2004’teki yeniden seçim kampanyası için, Cumhuriyetçi danışmanlar Amerikan seçmenlerini “Bayrak ve Aile Cumhuriyetçileri” ve “Dindar Demokratlar” gibi farklı gruplara ayırdılar. Bush’un kampanyasında çalışan TargetPoint Consulting’in başkanı Michael Meyers, daha sonra segmentasyonu, Cumhuriyetçileri ve tipik olarak Demokratlara oy veren kasabalarda yaşayan kararsız seçmenleri hedef almak için kullandıklarını söyledi.
2008’de, Obama başkanlık kampanyası, bireyselleştirilmiş seçmen puanlarını yaygın olarak kullandı. Cumhuriyetçiler çok geçmeden kendi seçmen profili çıkarma ve hedefleme operasyonlarını güçlendirdiler.
On yıl sonra, milyonlarca Facebook kullanıcısını gizli bir şekilde veri madenciliği yapan ve puanlayan bir seçmen profili çıkarma şirketi olan Cambridge Analytica birinci sayfa haberleri haline geldiğinde, birçok ulusal siyasi kampanya zaten seçmen puanlarını kullanıyordu. Şimdi, yerel adaylar bile bunları kullanıyor.
Bu baharda, Devlet Sorumluluk Bürosu, tüketici puanlama uygulamasının şeffaflıktan yoksun olduğu ve zarar verebileceği konusunda uyarıda bulunan bir rapor yayınladı. Rapor, seçmen puanlarını özel olarak incelemese de, Kongre’yi puanlama etrafında tüketici korumalarını yasalaştırmayı düşünmeye çağırdı.