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In Italia, elezioni politiche 2013 alle porte: Big Data anche per i politici nazionali?

Quattro anni fa, per le elezioni presidenziali statunitensi, Barak Obama aprì ai politici la strada di Facebook e dei Social Media. Nel 2012 è stata la volta di Twitter e dei Big Data. I nostri politici ne seguiranno la scia?

Le tecnologie di nuova generazione per l'analisi predittiva dei dati - identificabili con il termine inglese "Analytics - sono state tra le protagoniste della recente campagna per la presidenza degli Stati Uniti, vinta da Barack Obama che, dopo aver "saggiato" il potenziale di Internet nella scorsa edizione della gara per la Casa Bianca, nel 2012 ha fatto un passo in avanti, proprio per analizzare le enormi quantità di dati che popolano il Web. In tal modo, ad esempio, è riuscito ad individuare delle piccole nicchie di malcontento sociale, indirizzandovi delle iniziative specifiche, con il doppio risultato di guadagnare nuovi consensi e di ricevere delle donazioni per finanziare la sua campagna elettorale da fonti insospettabili.

Le elezioni, infatti, oggi si giocano su tre fronti:

> la Televisione, dove si possono misurare le reazioni del pubblico quasi ad ogni parola pronunciata dai politici in scena;

> i Sondaggi che se all'inizio venivano condotti su modesti campioni di intervistati, ormai hanno come riferimento l'intera popolazione, grazie al moltiplicarsi dei canali di comunicazione capaci di operare in tempo reale;

> il Web dove tra Facebook, Twitter e tutti gli altri Social Media si possono percepire gli umori del pubblico, anticiparne le tendenze e le reazioni.

Con un'ulteriore importante variante rispetto al passato: non si ragiona più in termini di "pubblico", ma di singoli elettori, gruppi di interesse, associazioni. Tant'è, che hanno guadagnato grande terreno i così detti Tea Party o Donation Lunch - incontri conviviali tra gruppi di individui accomunati da interessi omogenei - e le telefonate mirate condotte da Call Center dotati di "script" - ovvero testi con le argomentazioni per indurre a votare per la propria parte - altamente personalizzati, al punto da apparire espressamente concepiti per ciascun individuo al quale ci si rivolte.

Una gara "porta a porta", dove non si suonano più i campanelli "a caso", ma si sa cosa dire ad ogni interlocutore al quale ci si rivolge. E benché si sia solo all'inizio di un percorso che è destinato ad esser sempre più sofisticato, alla base di tutto ci sono i nuovi sistemi di raccolta ed elaborazione dei "Big Data", in grado di svolgere in tempo reale elaborazioni di moli di dati del tutto inimmaginabili solo pochi anni fa. Pensiamo infatti ai risultati che si possono ottenere in tal modo nelle vendite di prodotti di consumo, di beni durevoli, ma anche di oggetti più sofisticati ed impegnativi come delle abitazioni o delle polizze assicurative.

Big Data? Definiamoli!

Prima di proseguire nel discorso, è indispensabile chiarirsi cosa si intende per "Big Data". I dati vengono considerati "Big" non solo quando "sono tanti", ma quando oltre alla quantità, aggiungono l'eterogeneità - ovvero non sono solo di tipo alfanumerico e strutturati, ma anche non strutturati e multimediali - e la necessità di esser elaborati in tempi stretti. Possibilmente, in tempo reale. Caratteristiche che si ritrovano perfettamente, ad esempio, in un flusso di interscambi su Facebook o Twitter, che diventa interessante analizzare mano a mano che si svolge, in quanto può fornire utili indicazioni su come vengono percepiti determinati accadimenti. Ma anche per fotografare le abitudini delle persone in base ad alcuni fattori che ne connotano l'esistenza. Ad esempio: ci sono correlazioni tra la scelta del colore di una macchina e le preferenze di voto politico? E come incidere su questi fattori?

Sembra assurdo o ridicolo, ma al proposito desidero citare alcuni versi di un'attualissima canzone - Destra Sinistra - del grandissimo Giorgio Gaber: Giorgio Gaber, copertina disco

Ma cos'è la destra cos'è la sinistra...

Fare il bagno nella vasca è di destra, far la doccia invece è di sinistra
un pacchetto di Marlboro è di destra, di contrabbando è di sinistra.
Una bella minestrina è di destra, il minestrone è sempre di sinistra
I blue-jeans che sono un segno di sinistra, con la giacca vanno verso destra

Chiaro che Gaber cantava questi versi con la sua solita ironia, ma oggi tutte queste informazioni "circolano sulla rete" - o attraverso i pagamenti elettronici fatti con Carte di Credito, PayPal e domani via telefonino grazie alle tecnologie di Mobile Payment - e possono esser usate per indirizzarsi a colpo sicuro sugli indecisi, o per trovare motivazioni efficaci per indurre alcuni a cambiare idea... E se funziona per la politica, figuriamoci per per i beni di consumo, gli spettacoli, le vacanze...

Il meccanismo diventa enormemente efficace una volta che viene correlato ai sistemi di geolocalizzazione, attraverso i quali non solo si è in grado di indirizzarsi verso i singoli individui, ma persino di colpirli in modo più o meno esplicito l'à dove si celano i loro interessi. Cosa che ha due valenze: una puramente comunicativa e di relazione - impostare un comizio, organizzare un incontro, scegliere gli argomenti per una dichiarazione - l'altro, più virtuoso ma complesso, per derivarne i punti del programma da sottoporre agli elettori. Anzi, non "agli elettori", ma ad ogni singolo votante!

Una storia cominciata nel 2004

Il primo esempio di come l'uso di informazioni è stato utilizzato per far leva su nicchie motivazionali ci viene da Bush che, stando al New York Times, nel 2004 ha organizzato una campagna di mail verso gli elettori democratici di colore, tradizionalmente conservatori, usando, come motivazione a votare per lui, la drastica opposizione che avrebbe fatto ai matrimoni Gay. Il risultato? Sebbene sia pressoché impossibile misurare gli effetti di quella singola azione, nell'area dove sono state inviate le mail, la percentuale di elettori neri che hanno votato per Bush è passata dal 9% del 2000, al 16% del 2004.

Iniziativa efficace, ma ancora poco raffinata. Per lo meno, alla luce di cosa si può fare oggi. Con un messaggio si può infatti pensare di colpire solo un sottoinsieme di quel genere di popolazione, evitando ad esempio di indirizzarsi sui Gay o su coloro i quali, sebbene nel target, hanno dimostrato altre idee o di esser più sensibili ad altri argomenti, pubblicando, ad esempio propri commenti su Facebook o Twitter.

Oggi, infatti, si possono combinare i dati, con numerosi altri fattori di provenienza eterogenea, integrando le fonti più disparate e incrociandole con i macro-dati provenienti dalle analisi storiche e statistiche così da individuare nuove motivazioni ed argomentazioni di sicuro effetto. Da qui, gli ultimi giorni della campagna di novembre di Obama che, stando alle sue stesse dichiarazioni, hanno visto il Presidente degli Stati Uniti impegnato in prima persona a chiamare ad uno ad uno una serie di elettori ancora indecisi.

E' chiaro, tuttavia, che sulle tecniche adottate, sui risultati ottenuti, sui fattori sui quali hanno fatto o intendono far leva, tutti i protagonisti sono molto riservati, visto che lì si celano i fattori critici per assicurarsi un vantaggio competitivo sugli avversari. Ad esempio, quali fonti utilizzare, su quali elementi costruirsi dei profili, come raggiungere gli interlocutori, con quali argomenti sensibilizzarli sono tutti parametri da studiarsi attentamente combinando competenze tecniche con sensibilità politica e di marketing.

Tuttavia, alcune indiscrezioni stanno già diventando di dominio pubblico. Ad esempio, lo scorso agosto, Fox News ha riferito che Mitt Romney è riuscito a raccogliere molti più fondi di Barack Obama anche grazie ai contributi ottenuti dal alcuni elettori residenti in aree a forte prevalenza di Democratici. L'approfondimento fornito successivamente grazie ad alcuni giornalisti di Associated Press ha chiarito che artefici di questo successo sono stati gli strumenti di Data Mining usati per individuare gli argomenti sui quali impostare la campagna elettorale specifica per quelle aree.

In particolare, utilizzando le stesse tecniche normalmente impiegate per analizzare i dati di vendita e le possibilità nei prodotti di largo consumo, sono stati esaminati numerosi dati di tipo sociologico ed economico - la composizione delle famiglie, le disponibilità economiche, i patrimoni personali, le donazioni effettuate, le tasse pagate e via dicendo. Questi dati sono poi stati incrociati con alcuni parametri di carattere psicologico, derivati dalle indagini comunemente disponibili per la classificazione dei consumatori e l'analisi dei loro comportamenti, così da individuare quelli potenzialmente più propensi a fare delle donazioni a sostegno della campagna di Romney. In tal modo sono state esaminati i dati di oltre 2 milioni di famiglie nel circondario di San Francisco e di altre località limitrofe, arrivando a classificare alcune migliaia di individui potenzialmente propensi a contribuire con 2.500 dollari o più al finanziamento della campagna elettorale di Romney.

Un lavoro che non si improvvisa

Per ottenere questo livello di risultati occorre tuttavia avere delle competenze specifiche, un valido set di strumenti ed un lungo periodo di tempo per la messa a punto dei sistemi. Ad esempio, per analizzare il contenuto dei Tweet, distinguendo tra commenti negativi e positivi, bisogna prima di tutto "addestrare" il sistema, dandogli in pasto un gran numero di messaggi e specificando come vanno considerati. Una volta messo a punto, il sistema diventa però in grado di analizzare in automatico e con assoluta affidabilità milioni di Tweet, fornendo indicazioni precise sulle azioni da pianificare. Esattamente come si fa con i sistemi di valutazione della reputazione, con la differenza che in questo caso occorre agire/reagire in tempo reale, visto che le campagne elettorali si svolgono in periodi piuttosto brevi e su ambiti limitati: gradimento di prodotti, servizi, marchi e poco altro.

Nel caso di una campagna elettorale lo spettro di azione diventa molto più ampio: i commenti, le opinioni, le reazioni possono riguardare aspetti sociali - tipo la sicurezza, la salute, l'immigrazione - problematiche economiche - la tassazione, la disoccupazione, il PIL, il bilancio dello Stato - o anche politiche tipo le relazioni internazionali, le ideologie, le questioni morali. Con sfumature molto più sottili del "mi piace" o meno, visto che spesso l'opinione è fortemente condizionata dal suo proponente e che le alleanze possono condizionare giudizi e conclusioni. Anche le fonti vanno "pesate" in relazione alla stratificazione della popolazione: Web e Social Media sono frequentati da persone normalmente più giovani, istruite e abbienti della media della popolazione, per cui non sono rappresentative in assoluto di tutti gli elettori, per cui il loro peso va ponderato sulla globalità della popolazione. Ad esempio analizzando il traffico e le opinioni di Twiitter, alcuni osservatori erano arrivati a predire una larga vittoria di Romney, ma poi tutti sappiamo che così non è stato.

In conclusione, la strada verso un uso sofisticato dei Big Data e degli strumenti di Analytics nel mondo politico è ormai tracciata e senza ritorno, anche se considerandone la ancora modesta maturità bisognerà mettere in conto le necessarie difficoltà e criticità di applicazione. Ma una cosa è certa: così come nel giro di poco il Web è divenuto il cardine di alcune forze politiche, a cominciare dal movimento 5 Stelle di Grillo, per il prossimo futuro chi non si avvia lungo questo percorso è destinato a rimanere tagliato fuori.

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