Cambridge Analytica, l’art d’influencer l’électorat

Cambridge Analytica

Il y a quelques mois, Netflix sortait un documentaire intitulé “The Great Hack ”. Ce dernier a mis en lumière l’une des plus grandes controverses politiques de la dernière décennie, l’affaire Cambridge analytica (CA).  

Qu’est-ce que Cambridge analytica? 

Cambridge analytica est une firme de communication ayant pour but principale l’exploration et l’analyse de données. En 2018, cette firme a été accusée d’avoir utilisé des données personnelles fournies par Facebook. L’objectif était d’influencer le vote durant les élections présidentielles américaines de 2016 en ayant recours à une technique appelée le microciblage. La firme a utilisé les données récoltées par Global Science Research (GSR). Cette compagnie avait payé plus de 250 000 personnes via Amazon Turk pour répondre à un test de personnalité. 

Ce qu’ils ne savaient pas, c’est qu’ils donnaient accès à leurs données personnelles de leur profil Facebook et celles de leurs ami.es. Les données ont été recueillies à l’aide de l’application “This is your digital life”. Dans les faits, c’est 50 millions d’utilisateurs qui ont vu leurs données compromises par CA.1 Leur stratégie relève d’une combinaison de trois méthodologies : la science comportementale, l’analyse de données et l’utilisation de technologies de publicités ciblées.

Microciblage 

De façon générale, on peut définir le microciblage comme étant une technique ayant pour but de véhiculer un certain message à un public précis.2 Le recours à cette technique lors des campagnes électorales n’est pas nouveau. En 1976, le candidat à la présidentielle Américaine Jimmy Carter a eu recours à des banques de données afin d’adapter son discours en fonction du groupe auquel il s’adressait.3 Cela lui permettait d’ajuster son message selon les préoccupations des électeurs devant lequel il se trouvait. 

L’utilisation du microciblage est une stratégie qui permet aux partis politiques de mieux utiliser leurs ressources financières lors des campagnes électorales. De ce fait, ils ciblent des électeurs qui sont enclins à répondre à leurs messages. 

Aujourd’hui, la différence réside dans le fait que les technologies permettent de mieux cibler les électeurs. L’objectif est de personnaliser les messages des candidats en fonction des traits psychologiques de chaque individu. C’est de cette manière que CA a mobilisé les données personnelles des électeurs afin d’influencer le résultat le jour du vote. 

PHOTO : GETTY IMAGES / DAMIEN MEYER

Big data et algorithme 

Selon Alexander Nix, ancien Directeur général de CA, les Big data² résultent de l’agrégation des divers points de données disponibles sur les individus.4 Il cite les données démographiques et géographiques, les données psychographiques et nos traits de personnalités. Ainsi, à partir de ces informations, il est possible de concevoir un message ciblé qui sera adapté en fonction de chaque individu.  

Cela est rendu possible notamment grâce à l’utilisation des Big data² et des algorithmes. Depuis quelques années, la quantité d’informations que les utilisateurs des plateformes numériques génèrent est sans précédent. Grâce aux Big data², l’équipe de campagne du président Trump savait précisément quels électeurs ciblés pour gagner l’élection. De ce fait, les messages publicitaires du candidat étaient façonnés en fonction de l’électeur pour ensuite être diffusés sur les réseaux sociaux. Ceux-ci étaient relayés par la suite grâce à l’algorithme de la plateforme choisie.   

Au moment où vous lissez ces lignes, vous laissez des traces sur votre comportement en ligne. Cette information que vous laissez permet de générer des publicités ciblées. C’est là qu’interviennent les sites comme Facebook, car celui-ci mobilise les données personnelles de ses utilisateurs à des fins de marketing.5  

Risque pour la démocratie  

Un débat s’impose : devons-nous mieux encadrer l’utilisation des données personnelles lorsqu’il s’agit d’utiliser celles-ci à des fins politiques ? Nous ne pouvons pas permettre l’utilisation des Big data² afin de modeler un message pour influencer l’électeur. Cela est contraire au principe de démocratie. De plus, le domaine du marketing exploite déjà les mégadonnées afin de nous faire consommer davantage. Il serait donc dangereux de laisser des compagnies orienter la conception de la société de demain.  

D’autant plus, Cambridge analytica utilisait des techniques de propagande militaire dans l’élaboration de ces messages publicitaires pour la campagne de Donald Trump.6 Autrement dit, la firme utilisait de la propagande contre le peuple américain.  

Les gouvernements devraient en faire davantage afin de préserver la démocratie et la vie privée des internautes. Ils pourraient s’inspirer du Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Europe.7 Cette dernière est très contraignante et vise à protéger les données personnelles des européens.

Article écrit par Ahlem Mesli, Dominic Tibério, Lily-Marie Morin-Lavoie

Références:

(1) The Guardian. En ligne. https://www.theguardian.com/news/2018/mar/17/cambridge-analytica-facebook-influence-us-election. Consulté le 10 novembre 2020.

(2) Lavigne, Mathieu. « Strengthening ties: The influence of microtargeting on partisan attitudes and the vote ». Party Politics. En ligne. (2020), p. 1. https://journals-sagepub-com.proxy.bibliotheques.uqam.ca/doi/full/10.1177/1354068820918387. Consulté le 10 novembre 2020.

(3) Ibid. 

(4) Nix, Alexander. « The Power of Big Data and psychographics in the Electoral Process ». The 2016 Concordia Annual Summit in New York. New York : The Grand Hyatt New York, 19 September 2016.

(5) Ici Radio-Canada. En ligne. https://ici.radio-canada.ca/premiere/emissions/ca-parle-au-nord/segments/entrevue/67413/facebook-media-reseaux-sociaux-mark-zuckerberg-impacts. Consulté le 10 novembre 2020.

(6) CNN. En ligne. https://www.cnn.com/2018/03/30/politics/bannon-cambridge-analytica/index.html. Consulté le 10 novembre 2020.

(7)  https://ici.radio-canada.ca/nouvelle/1151913/donnees-personnelles-rgpd-europe. Consulté le 10 novembre 2020. 

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