A associação entre Cambridge Analytica e Facebook tem todas as armadilhas de um thriller de Hollywood - um CEO ao estilo vilão Bond, um bilionário recluso com um passado questionável, um ingênuo e indeciso informante, um cientista de dados hipster que se tornou político, um professor e, claro, um presidente triunfante e sua família influente. A maior parte da cobertura da imprensa nos últimos dias tem focado em como a Cambridge Analytica conseguiu obter dados de mais de 50 milhões de usuários do Facebook. E como não conseguiu excluir esses dados quando foi solicitada a fazê-lo. Muito pouca atenção foi dada ao que a Cambridge Analytica realmente fez com os dados, uma vez que os conseguiu.

A maneira pela qual a Cambridge Analytica usou os dados durante a recente campanha presidencial dos EUA é, de fato, a parte mais interessante da história. Sua abordagem em relação à segmentação e análise de dados representa uma mudança gradual na forma como a análise pode ser usada como uma ferramenta para gerar insights e exercer influência.

Vamos começar com segmentação simples. Pesquisadores usam há tempos a segmentação para atingir determinados grupos de eleitores. Os segmentos incluem categorias como gênero, idade, renda, nível de escolaridade e tamanho da família. Segmentos também podem ser criados em torno de afiliação política ou preferências de compra. A máquina de análise de dados de Hillary Clinton, chamada de Ada em homenagem à pioneira cientista da computação, usou técnicas de segmentação de última geração para direcionar grupos de eleitores elegíveis da mesma forma que Obama fez quatro anos antes.

A Cambridge Analytica, por contrato, deu uma nova arma à máquina eleitoral de Trump. Eles também usaram segmentos, mas além de fazê-lo com dados demográficos, como Clinton, eles também fizeram segmentação usando psicografia. Qual a diferença entre dados demográficos e psicográficos? A informação demográfica é informativa, enquanto a psicologia é comportamental. Segmenta por personalidade.

Segmentar por personalidade faz muito sentido. Sabemos muito bem que duas pessoas com o mesmo perfil demográfico podem ter personalidades marcadamente diferentes. Nós também sabemos que a adaptação de uma mensagem à personalidade de uma pessoa - seja ela aberta, introvertida, argumentativa, etc. – é um processo longo.

Tradicionalmente, sempre houve duas rotas para verificar a personalidade de alguém; você pode passar a conhecer essa pessoa muito bem, normalmente durante um período prolongado. Ou faz com que essa pessoa passe por um teste de personalidade e peça a ela para compartilhá-lo com você. Nenhum desses métodos é realisticamente aberto aos pesquisadores.

Até a Cambridge Analytica ...

A Cambridge Analytica encontrou uma terceira via, com a ajuda de dois professores da Universidade de Cambridge. O primeiro, Aleksandr Kogan, vendeu acesso a 270.000 testes de personalidade completados pelos usuários do Facebook através de um aplicativo on-line que criou para fins de pesquisa. A venda dos dados à CA foi, de fato, contra o código de conduta interno do Facebook. Além disso, os dados de Kogan também vieram com um bônus - ele coletou dados do Facebook dos amigos dos que fizeram os testes e, com uma média de 200 amigos por pessoa, isso somou cerca de 50 milhões de pessoas.

No entanto, esses 50 milhões de pessoas não fizeram testes de personalidade. É aqui que entra o segundo professor de Cambridge, Michal Kosinski. Ele descobriu uma maneira de fazer engenharia reversa de um perfil de personalidade da atividade do Facebook, particularmente "likes". Escolher "gostar" de imagens de pôr-do-sol, cachorros ou pessoas aparentemente diz muito sobre sua personalidade. Tanto, de fato, que com base em 300 likes, o modelo de Kosinski é capaz de prever o perfil de personalidade de alguém com a mesma precisão que um cônjuge. A Cambridge Analytica pegou as ideias de Kosinski, as melhorou e as comercializou.

Armada dessa recompensa, e combinando dados adicionais obtidos de outros lugares, a Cambridge Analytica criou perfis de personalidade para mais de 100 milhões de eleitores americanos registrados. A empresa então usou esses perfis para publicidade direcionada. Imagine, por exemplo, você poder identificar um segmento de eleitores que é elevado em conscientização e neuroticismo, e outro segmento que é elevado em extroversão, mas com pouca abertura. Claramente, as pessoas em cada segmento responderiam de forma diferente ao mesmo anúncio político. Mas, no Facebook, elas não precisam ver o mesmo anúncio - cada uma pode ver o seu próprio, adaptado para obter uma resposta desejada. Essas respostas podem ser votar para um candidato, não votar para um candidato, ou para angariar fundos.

A Cambridge Analytica trabalhou arduamente para desenvolver dezenas de variantes sobre mensagens políticas em torno de temas como a imigração, a economia e os direitos das armas, todos adaptados a diferentes perfis de personalidade. Não há nenhuma evidência de que a máquina eleitoral de Clinton fez o mesmo.

A análise comportamental e o perfil psicográfico estão aqui para ficar, não importa o que vem da Cambridge Analytica. Ela industrializa o que bons vendedores têm feito por milênios – ajusta suas mensagens e entrega com base nas personalidades de seus clientes. Esta abordagem para a eleição e, de fato, para o marketing, será o legado final da Cambridge Analytica.

* Michael Wade é Diretor do Centro Global de Transformação de Negócios Digitais no IMD e co-autor da Digital Vortex: Como os líderes de mercado de hoje podem vencer os competidores perturbadores Jogo próprio. Ele não é um investidor em nenhuma das empresas mencionadas neste artigo.