Poderosa arma psicológica de manipulação em massa através do Big Data

Citar: Qualquer pessoa que tenha vivido no planeta Terra nos últimos cinco anos conhece o termo Big Data. O termo indica, basicamente, que tudo que fazemos, dentro e fora da internet, deixa rastros digitais. 

Cada compra que fazemos com nossos cartões, cada busca que digitamos no Google, cada movimento que fazemos com nosso celular no bolso e cada "curtida" são armazenados — especialmente cada "curtida". 

Por muito tempo, não se sabia o que fazer com esses dados — exceto, talvez, criar um anúncio de remédio de hipertensão logo após você pesquisar as palavras "como reduzir a pressão arterial".

Porém, com o uso de técnicas psicológicas e estatísticas, em associação com a análise agora possível do Big Data, criou-se um sistema que pode determinar quais pessoas ou grupos de pessoas são mais aptas a pensarem ou agirem de determinada maneira, bem como manipula-las para que façam aquilo que se deseja. 

Algo que pode ser usado como um sistema de marketing, muito mais poderoso do que todas as estratégias marqueteiras até hoje inventadas, elevando enormemente as possibilidades e o impacto no seu uso para lavagem cerebral em massa, para os diversos fins da elite que o detém.

Citar:A Psicometria, também conhecida como psicografia, é uma área da psicologia que busca analisar e mensurar características psicológicas, entre elas a personalidade individual. Nos anos 80, dois grupos de psicólogos desenvolveram um modelo que buscava avaliar seres humanos com base em cinco fatores de personalidade, conhecidos como os "Big Five". 

São eles: a abertura (qual é seu grau de abertura em relação a novas experiências?), a consciência (o quão perfeccionista você é?), a extroversão (você é uma pessoa sociável?), a amabilidade (você é cooperativo e atencioso?) e o neuroticismo (você se irrita ou se magoa com facilidade?). 

Com base nessas cinco dimensões — também conhecidas como OCEAN, um acrônimo para os termos em inglês — é possível classificar de forma relativamente precisa a personalidade de qualquer pessoa. Isso inclui suas necessidades, medos e possíveis comportamentos. A teoria dos "Big Five" tornou-se a técnica padrão da psicometria. 

No entanto, por muito tempo essa abordagem foi limitada pelo difícil processo de coleta de dados, que antigamente envolvia questionários complexos e extremamente pessoais. Mas aí veio a Internet. E o Facebook. E Kosinski.

Michal Kosinski era apenas um estudante de Varsóvia, na Polônia, quando sua vida mudou completamente, em 2008. Naquele ano, ele foi aceito na Universidade de Cambridge para cursar um doutorado no Centro de Psicometria, uma das instituições mais antigas da área. Kosinski uniu-se ao seu colega David Stillwell (hoje professor da Faculdade de Administração da Universidade de Cambridge) por volta de um ano após Stillwell ter criado um pequeno aplicativo para o Facebook, na época uma plataforma muito menor. 

O app, intitulado MyPersonality, oferecia aos usuários uma série de questionários psicométricos, incluindo uma série de perguntas retiradas de questionários de personalidade Big Five ("Eu entro em pânico com facilidade", "Eu contradigo os outros" etc). Com base nessa avaliação, os usuários recebiam um "perfil de personalidade" — uma combinação das cinco características do Big Five — e decidiam se queriam ou não compartilhar seus dados com os pesquisadores.

Kosinski esperava que apenas alguns amigos preenchessem o questionário, mas em pouco tempo centenas, milhares e depois milhões de pessoas haviam lhe revelado suas crenças e sentimentos mais íntimos. De repente, os dois candidatos a doutorado viraram donos do maior banco de dados de informações psicométricas da história.

A abordagem desenvolvida por Kosinski e seus parceiros de pesquisa é bem simples. Em primeiro lugar, eles ofereciam aos voluntários um questionário apresentado como um teste online. A partir das respostas, os psicólogos calculavam em qual dos domínios do Big Five cada voluntário se encaixava. 

Em seguida, a equipe chefiada por Kosinski comparava os resultados com todos os dados digitais dos voluntários: o que eles "curtiam", compartilhavam ou postavam no Facebook, e até seu gênero, idade ou endereço. Isso permitia aos pesquisadores ligar os pontos e tirar algumas conclusões.

Pequenos atos digitais podem dar base a deduções surpreendentemente precisas. Por exemplo, homens que "curtiam" a marca de cosméticos MAC eram, mais provavelmente, gays; por outro lado, um dos maiores indicadores de heterossexualidade era uma "curtida" na página do grupo de rap Wu-Tang Clan. 

Seguidores da Lady Gaga são provavelmente mais extrovertidos, enquanto aqueles que "curtem" filosofia tendem à introversão. Embora cada uma dessas informações não seja o suficiente para gerar previsões confiáveis, quando se juntam dezenas, centenas ou milhares de dados, o resultado são deduções muito confiáveis.

Aos poucos, Kosinski e sua equipe foram refinando suas técnicas. Em 2012, Kosinski provou que, com base em uma média de 68 "curtidas" por usuário, era possível prever sua etnia (com 95% de precisão), sua orientação sexual (com 88% de precisão) e sua afiliação ao partido democrata ou republicano (85% de precisão). 

Mas as possibilidades não paravam por aí. Informações como nível de inteligência, assim como o uso de drogas ilícitas, álcool ou cigarros, também podiam ser inferidas. A partir dos dados coletados, era possível deduzir até se os pais de certo usuário eram divorciados. A força dessa abordagem era evidenciada pela sua precisão.

Kosinski continuou a aperfeiçoar seu método: em pouco tempo, ele tornou-se capaz de avaliar uma pessoa melhor do que a média das pessoas avalia um colega de trabalho, tudo isso com base em apenas dez "curtidas" no Facebook. Setenta "curtidas" eram o suficiente para saber mais sobre uma pessoa do que seus amigos, 150, seus pais, e 300, seus parceiros amorosos. 

Um número maior de "curtidas" podiam dizer mais sobre uma pessoa do que ela mesmo acreditava saber. No dia em que Kosinski publicou essas descobertas, ele recebeu dois telefonemas. Uma era uma ameaça de processo, e a outra, uma oferta de emprego. Ambas vinham da mesma empresa: o Facebook.

Mas Kosinksi e sua equipe não se limitaram a curtidas: agora, eles podiam atribuir características do Big Five com base apenas no número de fotos de perfil de certa pessoa, ou em sua quantidade de amigos (um clássico indicador de extroversão). 

Isso sem contar o que revelamos sobre nós fora da internet: o sensor de movimento do seu celular, por exemplo, revela o quão rápido você se move e a distância de seus deslocamentos (dados relacionados à instabilidade emocional). 

Nossos smartphones, concluiu Kosinski, são um questionário psicológico que está sendo constantemente preenchido, tanto consciente quanto inconscientemente.

Mas o mais importante é que o contrário também é verdade: seus dados não só podem ser usados para criar seu perfil psicológico, como também servir como ferramenta de busca para perfis específicos: todos os pais ansiosos, todos os introvertidos raivosos — ou até todos os democratas indecisos. Para todos os efeitos, Kosinski havia criado uma espécie de ferramenta de busca de pessoas. Foi por volta dessa época que ele começou a compreender o potencial — mas também o risco— de sua invenção.

Para ele, a internet sempre foi uma dádiva. Tudo o que ele queria era retribuir esse favor, compartilhar cada vez mais conhecimento. Se dados podem ser quantificados, por que não tirar proveito deles? Aquele era o espírito de toda uma geração, o começo de uma nova era que transcendia as limitações do mundo físico. 

Mas o que aconteceria, perguntava-se Kosinski, se alguém usasse sua criação para manipular outras pessoas? O pesquisador começou a acrescentar avisos à maioria de seus trabalhos científicos. Sua abordagem, advertia ele, "poderia representar uma ameaça ao bem-estar, à liberdade individual e até à vida". Na época, porém, ninguém parecia compreender a gravidade de suas palavras.

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Diante de tudo isto, não consigo deixar de fazer uma ligação imediata com um conceito de ficção, inventado pelo famoso escritor Isaac Asimov, chamado de Psico-história:

Citar:Psico-história, uma ciência fictícia presente no universo da Fundação de Isaac Asimov , mescla história, sociologia e matemática estatística para prever com exatidão as ações coletivas de populações muito grandes, como a do Império Galáctico.

Citar:De acordo com David Brin, autor do livro Foundation's Triumph, ambientado no cenário do Império Galático de Asimov, os planos do Department of Defense dos Estados Unidos, e da União Europeia, de construírem computadores para analisar textos, incluindo blogues e twits, e fazer previsões do futuro, é uma tentativa de construir um tipo de psico-história no mundo real.[2]

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E a parte ruim disto tudo é que parece tais conhecimentos já estão sendo usados para manipulação política em larga escala. Afirma-se que a vitória de Trump nas eleições norte americanas foi ocasionada, em grande parte, pelo uso de tais ferramentas que, em resumo, são o resultado da soma de psicologia, estatística e Big Data.

Citar:No início de 2014, Kosinski foi abordado por um jovem professor assistente do departamento de psicologia chamado Aleksandr Kogan. Alegando ser funcionário de uma empresa interessada no método de Kasinski, ele pediu acesso a seu banco de dados. Kogan havia assinado um contrato com a empresa em questão, o que o proibia de revelar a razão de seu pedido.

Num primeiro momento, Kosinski e sua equipe consideraram a oferta, visto que isso implicaria numa grande quantidade de dinheiro para o instituto, mas ele logo começou a hesitar. Por fim, conta Kosinski, Kogan revelou o nome da empresa: SCL, ou Strategic Communication Laboratories. Kosinski pesquisou o nome da empresa no Google: "Somos a melhor agência da área de gerenciamento eleitoral", dizia o site. 

A SCL oferecia serviços de marketing eleitoral embasados na abordagem psicológica. Uma de suas principais áreas de atuação: influência de eleições. Influenciar eleições? Perturbado, Kosinski continuou lendo. Que tipo de empresa era essa? Qual era o objetivo dessas pessoas?

O que Kosinski não sabia é que a SCL é a matriz de um conglomerado de empresas. Graças à uma estrutura corporativa complexa, vista em casos como a UK Companies House, os Panama Papers e a empresa de registro de Delaware, não se sabe quem é o dono da SCL e de suas filiais. 

Algumas dessas filiais estiveram envolvidas em eleições na Ucrânia, Nigéria e no confronto entre o rei do Nepal e rebeldes, enquanto outras desenvolveram formas de influenciar cidadãos do Leste Europeu e do Afeganistão a mando da OTAN. Em 2013, a SCL criou uma nova empresa que viria a exercer um importante papel nas eleições norte-americanas: a Cambridge Analytica.

Kosinski, que até então não sabia da existência dessa empresa, estava com um mau pressentimento. "A coisa toda começou a parecer suspeita", relembra. Investigando mais a fundo, ele descobriu que Aleksandr Kogan havia registrado secretamente uma empresa afiliada à SCL. De acordo com uma matéria publicada em dezembro de 2015 no The Guardian e segundo documentos internos da empresa entregues à Das Magazin, Kogan apresentou o método de Kosinski à SCL.

Kosinski logo começou a suspeitar que a empresa de Kogan havia imitado sua ferramenta de análise para vendê-la à SCL. Ele imediatamente rompeu contato com Kogan e comunicou o diretor do instituto do acontecido, iniciando um grande conflito dentro da universidade. 

Depois de toda essa polêmica, Aleksandr Kogan se mudou para Singapura, onde ele se casou e mudou seu nome para Dr. Spectre. Michal Kosinski concluiu seu doutorado, recebeu uma oferta de emprego da Universidade de Stanford e mudou-se para os EUA.

Durante um ano, as coisas permaneceram calmas. Então, em novembro de 2015, a mais radical das campanhas pró-Brexit, a "Leave.EU", anunciou a contratação de uma empresa de Big Data que ficaria responsável por sua campanha digital: a Cambridge Analytica. 

O ponto forte da empresa era seu inovador marketing político — conhecido também como microtargeting — que consistia em avaliar a personalidade de indivíduos com base em seus dados digitais, uma estratégia inspirada no modelo OCEAN de Kosinski. Kosinski passou a receber emails questionando seu envolvimento com a empresa — as palavras Cambridge, personalidade e análise de dados remetiam diretamente ao pesquisador. 

Antes disso, Kosinski nunca havia ouvido falar da empresa, nomeada, segundo seu site, em homenagem a seus primeiros funcionários, pesquisadores da universidade. Horrorizado, ele entrou no site da empresa. Estaria sua metodologia sendo utilizada para fins políticos?

Após o resultado do Brexit, amigos e conhecidos o confrontaram: "veja só o que você fez". Onde quer que ele fosse, Kosinski era obrigado a explicar seu envolvimento com a empresa (ainda não se sabe qual é o verdadeiro envolvimento entre a Cambridge Analytica e a campanha pró-Brexit. A Cambridge Analytica negou-se a falar sobre o assunto).

Nos meses seguintes, as coisas se acalmaram. Então, no dia 19 de setembro de 2016, pouco mais de um mês antes das eleições dos EUA, os riffs de guitarra da música "Bad Moon Rising", da banda Creedence Clearwater Revival, tremeram as paredes azuis do centro de convenções do Hotel Grand Hyatt, em Nova York. Naquele local, ocorria o Concordia Summit, uma espécie de Fórum Econômico Mundial em miniatura. Políticos e dirigentes de todo o mundo foram convidados, entre eles Johann Schneider-Ammann, presidente da Suíça. 

"Deem as boas vindas a Alexander Nix, diretor executivo da Cambridge Analytica", anuncia uma suave voz feminina. Um homem magro de terno escuro entra no palco. A plateia fica em silêncio. Muitos dos convidados sabem que este é o representante de marketing digital de Trump.

Algumas semanas antes, Trump havia tuitado, um tanto enigmaticamente: "Em breve vocês me chamarão de Sr. Brexit". Comentaristas políticos já haviam apontado algumas semelhanças entre a agenda de Trump e a do Brexit, um movimento de direita. Mas poucos haviam notado a relação entre a o referendo britânico e a última contratação de Trump: a empresa de marketing Cambridge Analytica.

Até aquele momento, a campanha digital de Trump havia sido coordenada por uma pessoa: Brad Parscale, um marqueteiro e fundador fracassado de startups que criou um site amador para a campanha de Trump por míseros US$1.500. Trump, 70, não é muito afeito à tecnologia — sua mesa de escritório sequer possui um computador. Trump não manda ou lê emails, afirma sua assistente pessoal. Foi ela quem o convenceu a comprar um smartphone, de onde hoje ele tuíta incessantemente.

Hillary Clinton, por outro lado, buscou reinvidicar o legado de Barack Obama, conhecido como o primeiro "presidente das mídias sociais". Além de ter o email de todos os membros do Partido Democrata, ela trabalhou em conjunto com grandes analistas de Big Data como a BlueLabs, recebendo apoio de empresas como a Google e a DreamWorks. 

Em junho de 2016, quando Trump anunciou a contratação da Cambridge Analytica, a velha guarda da política americana torceu o nariz. Estrangeiros afetados, com ternos feitos sob medida e que não sabem nada sobre esse país ou seu povo? Que piada era aquela?

"É um privilégio falar com vocês sobre o papel do Big Data e da psicografia no processo eleitoral". O logotipo da Cambridge Analytica — um cérebro composto por uma rede de pontos interligados, semelhante a um mapa, aparece atrás de Alexander Nix. "Apenas 18 meses atrás, o Senador Cruz era um dos candidatos menos populares", explica Nix em seu sotaque britânico marcado, que incomoda os americanos da mesma forma que um sotaque alemão inquieta suíços. "Menos de 40% da população o conhecia", diz outro slide. 

A Cambridge Analytica havia se envolvido na campanha eleitoral americana dois anos antes, prestando serviços de consultoria para Ben Carson e Ted Cruz, ambos candidatos republicanos. A campanha de Cruz — e mais tarde a de Trump — foi financiada predominantemente pelo bilionário Robert Mercer, que, junto de sua filha Rebekah, é apontado como o acionista majoritário da Cambridge Analytica.

"Mas como ele mudou a opinião pública?" Até aquele momento, explica Nix, as campanhas eleitorais haviam sido organizadas a partir de conceitos demográficos. "Uma ideia ridícula. Essa abordagem afirma que todas as mulheres devem receber a mesma mensagem por conta de seu gênero — ou todos os afro-americanos por causa de sua raça". Nix queria dizer que, enquanto os chefes de campanha até então haviam focado em grupos demográficos, a Cambridge Analytica empregava a psicometria.

Embora isso seja verdade, o papel da Cambridge Analytica na campanha de Cruz é discutível. Em dezembro de 2015, a equipe de Cruz atribuiu seu crescente sucesso à análise psicológica de dados e ferramentas analíticas. No livro Advertising Age, um cliente político disse que a equipe da Cambridge era como "um gasto extra", mas que seu produto era, não obstante, "excelente". 

A campanha de Cruz pagou à empresa por volta de US$5,8 milhões para identificar membros das convenções partidárias do estado de Iowa, estado onde Cruz ganhou uma grande quantidade de votos antes de sua saída da corrida eleitoral, em maio de 2016.

Nix muda para o próximo slide, estampado com cinco rostos, cada um deles correspondente a um tipo de personalidade. A imagem representa o Big Five, ou o método OCEAN. "Em nossa empresa", diz ele, "elaboramos uma forma de definir a personalidade de cada adulto dos Estados Unidos". A platéia está cada vez mais envolvida. 

Segundo Nix, o sucesso do marketing da Cambridge Analytica depende de uma combinação de três elementos: ciência do comportamento baseada no método OCEAN, análise de Big Data e publicidade dirigida. A publicidade dirigida é definida como um tipo de publicidade personalizada, alinhada da forma mais precisa possível às demandas de cada consumidor.

Nix explica de forma muito honesta a metodologia de sua empresa. Primeiro, a Cambridge Analytica compra dados pessoais de diferentes fontes, entre eles sistemas de registros de terras, dados automotivos, dados de compras, cartões de fidelidade, listas de sócios de clubes, assinaturas de revistas e igrejas. 

Nix exibe os logotipos de corretoras de dados como a Acxiom e a Experian — nos EUA, quase todos seus dados pessoais estão à venda. Se você quiser saber qual é o local com maior concentração de mulheres judias, por exemplo, é possível comprar essa informação, incluindo uma lista de números de telefone. 

Depois disso, a Cambridge Analytica junta esses dados às listas eleitorais do Partido Republicano e atribui um perfil do Big Five a cada um de seus membros. Ao longo desse processo, pegadas digitais tornam-se pessoas reais, com medos, necessidades, interesses e endereços. A metodologia utilizada pela Cambridge Analytica é muito parecida com aquela desenvolvida por Michal Kosinski. 

Um exemplo: a Cambridge Analytica também usa, como afirma Nix, "pesquisas feitas em mídias sociais" e dados do Facebook. Além disso, a empresa faz exatamente aquilo que Kosinski sempre repudiou: "Nós definimos a personalidade de todos os adultos dos Estados Unidos — 220 milhões de pessoas", vangloria-se Nix.

Ele abre uma imagem. "Esse é um painel de dados que preparamos para a campanha de Cruz". Vários gráficos aparecem na tela. À esquerda há diagramas; à direita, um mapa do estado de Iowa, onde Cruz ganhou um número surpreendente de votos nas primárias; e, dentro desse mapa, centenas de milhares de pontos vermelhos e azuis. 

Nix restringe seus critérios de busca: "republicanos" — os pontinhos azuis desaparecem; "indecisos" — mais pontos somem; "homens", e assim por diante. Por fim, resta apenas um nome, junto do qual aparecem uma idade, endereço, interesses, personalidade e orientação política. Mas como a Cambridge Analytica personaliza mensagens políticas ao nível individual?

Nix mostra como eleitores psicologicamente categorizados podem ser abordados de formas diferentes, para isso usando o exemplo do direito ao porte de armas, estabelecido pela 2ª emenda à constituição americana: "Para um público altamente neurótico e consciente, apresentamos a ameaça de um roubo e comparamos uma arma à uma apólice de seguro". 

A imagem à esquerda mostra a mão de um intruso quebrando uma janela. Do lado direito, vemos um homem e uma criança em um campo ao pôr do sol, ambos segurando armas de caça: "Por outro lado, essa é a propaganda que apresentamos para um público fechado e amável, pessoas que se preocupam com tradições, hábitos e família".

As inconsistências óbvias de Trump e sua tão criticada instabilidade tornaram-se seu maior trunfo: ele transmite uma mensagem diferente para cada eleitor. A ideia de que durante sua campanha Trump agiu como um algoritmo oportunista, adaptando-se às reações de seu público, foi sugerida pela matemática Cathy O'Neil em agosto de 2016.

"Quase todas as propagandas encomendadas por Trump foram baseadas na análise de dados", afirma Alexander Nix. No dia do terceiro debate presidencial entre Trump e Clinton, a equipe de Trump testou mais de 175.000 propagandas inspiradas em seus argumentos, a fim de encontrar as versões mais adequadas para o Facebook. 

Em sua maioria, as mensagens distinguiam-se em detalhes microscópicos, de forma a atingir seus alvos do modo mais pessoal possível: cada uma delas tinha títulos, cores, legendas, vídeos ou fotos diferentes. Esse direcionamento atinge até os menores dos grupos, explicou Nix em uma entrevista à Das Magazin. "Podemos direcionar nossas propagandas a vilas, bairros, ou até mesmo a indivíduos".

No distrito de Little Haiti, localizado em Miami, nos EUA, por exemplo, a campanha de Trump divulgou aos moradores notícias sobre a falta de apoio da Fundação Clinton após o terremoto no Haiti, uma estratégia para evitar que esses indivíduos votassem em Hillary Clinton. 

Esse era um dos maiores objetivos da campanha de Trump: manter os possíveis eleitores de Clinton (que incluíam esquerdistas indecisos, afro-americanos e mulheres jovens) longe das urnas a fim de "suprimir" seus votos, como um dos coordenadores da campanha de Trump disse à Bloomberg duas semanas antes das eleições. 

Esses "posts escondidos" — propagandas patrocinadas disfarçadas de notícias que só podiam ser vistas por usuários com perfis específicos — incluíam vídeos direcionados a afro-americanos nos quais Hillary Clinton se refere a homens negros como pedradores, por exemplo.

Nix encerra sua palestra afirmando que a publicidade tradicional está morta. "Meus filhos nunca compreenderão o conceito de comunicação em massa". Em seguida, antes de deixar o palco, ele anuncia que, desde a saída de Cruz da corrida eleitoral, sua empresa está trabalhando para um dos outros candidatos. 

Na época, era impossível compreender como a população americana estava sendo manipulada pelas tropas digitais de Trump, cujas armas de escolha eram não a TV aberta, mas sim mensagens personalizadas nas mídias sociais. 

Enquanto a equipe de Clinton acreditava estar na liderança, Sacha Issenberg, uma jornalista da Bloomberg, ficou surpresa ao descobrir em uma visita a San Antonio — base da campanha digital de Trump — que uma "segunda sede" estava sendo criada. A equipe da Cambridge Analytica, formada por apenas uma dúzia de pessoas, recebeu US$100.000 de Trump em julho, US$250.0000 em agosto e US$5 milhões em setembro. 

Segundo Nix, a empresa recebeu, ao todo, mais de US$15 milhões (a empresa opera nos EUA, onde as leis de proteção aos dados pessoais são mais frouxas do que na União Europeia. Enquanto as leis de privacidade europeias exigem que o cliente aceite explicitamente a divulgação de seus dados, as leis americanas permitem o uso desses mesmos dados a menos que o cliente proíba ativamente sua disseminação).

O Groundgame, um aplicativo de angariação de votos que associa os dados de eleitores à "tecnologia de visualização geoespacial", foi utilizado pelas campanhas de Trump e do Brexit. Crédito: L2

A estratégia da Cambridge Analytica foi radical: a partir de julho de 2016, a angariação de votos de Trump foi feita por meio de um aplicativo capaz de identificar a orientação política e personalidade de todos os habitantes de uma determinada casa. O app havia sido elaborado pela mesma desenvolvedora do aplicativo usado pela campanha pró-Brexit. A equipe de Trump limitava suas visitas às casas classificadas pelo aplicativo como receptivas à imagem do candidato. 

Os cabos eleitorais recebiam orientações cuidadosamente personalizadas de acordo com a personalidade de cada morador. Em seguida, eles informavam as respostas dos eleitores ao aplicativo, que enviava esses novos dados de volta para a sede da campanha de Trump.

Essa estratégia não é exatamente nova. Os democratas usaram métodos parecidos, mas não há nenhuma evidência de que eles tenham empregado perfis psicométricos em suas pesquisas. A Cambridge Analytica, por outro lado, dividiu a população americana em 32 tipos de personalidades, focando sua campanha em apenas 17 estados. 

E assim como Kosinski havia estabelecido que homens que gostam de maquiagem tendem a ser gays, a empresa descobriu que a preferência por carros fabricados nos EUA era uma característica comum aos possíveis eleitores de Trump. Entre outras coisas, essas descobertas mostraram a Trump quais mensagens tinham mais efeito. 

A decisão de focar as últimas semanas da campanha nos estados de Michigan e Wisconsin foi feita com base nesses dados. No fim, Trump se tornou uma desculpa para a implementação de um modelo nacional de análise de Big Data.

É claro que a Cambridge Analytica não foi a única responsável pela vitória de Trump. Mas até que ponto os métodos psicométricos influenciaram o resultado das eleições? Quando indagada, a Cambridge Analytica se recusou a fornecer qualquer prova da eficácia da sua campanha. De qualquer forma, é possível que essa questão seja impossível de responder.

Mesmo assim, existem algumas pistas: uma delas é a ascensão surpreendente de Ted Cruz durante as primárias. Outra é o aumento da participação eleitoral nas áreas rurais — e seu reflexo, o declínio da participação eleitoral da população afro-americana. Outra pista é o fato de Trump ter gastado pouco dinheiro em sua campanha, o que poderia muito bem atribuído à efetividade da publicidade dirigida. 

Há também o fato dele ter investido muito mais em sua campanha digital do que Hillary Clinton. De qualquer forma, o Facebook provou ser eficiente tanto quanto arma como cabo eleitoral, como explicado por Nix e segundo comentários feitos por figuras importantes da campanha de Trump.

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E pensar que tal tecnologia poderia ser usada para o estabelecimento de uma civilização harmônica, abundante e dinâmica, em vez de ser usada para mesquinharia política e manipulação em massa!

Estas técnicas, se bem empregadas, poderiam ajudar a criar uma sociedade com um nível ótimo de alocação de recursos para todos, sem a necessidade de preços, lucro e concorrência, resolvendo definitivamente o “problema do cálculo econômico” ao ajudar a tornar desnecessário o uso dos preços como variáveis para a distribuição dos recursos da forma mais eficiente possível, sem que se faça a invasão da privacidade dos indivíduos. 

Já temos toda a tecnologia necessária para criarmos um novo mundo, basta a utilizarmos de forma direta para resolvermos os problemas sociais, em vez de usarmos intermediários como o mercado ou o Estado burocrático, que sempre deturpam o seu uso para fins nada sociais ou sustentáveis, como sempre ocorreu e continua ocorrendo.

Com Informações: Fórum Anti Nova Ordem Mundial