Dietro la vittoria di Trump non c'è pancia o fortuna, ma miliardi di dati

Prendete le elezioni presidenziali Usa e miscelatele con una puntata di Black Mirror. Adesso immaginate che a raccontarvele sia Tyrell Wellick, il rampante manager di Mr Robot. Il risultato è la conferenza tenuta da Alexander Nix allo Iab Forum di Milano. Nix è “l'uomo dei dati” di Donald Trump, il cervello che ha scolpito il suo programma e convinto milioni di americani a votarlo. Perché, ascoltando Nix, si ha una conferma: la strada di Trump verso la Casa Bianca non è stata lastricata di sparate casuali ma di miliardi (sì, miliardi) di dati.

La storia dell'analista, amministratore delegato di Cambridge Analytica, è costruita sulla persuasione. Non solo su quella degli elettori. Ha dovuto, prima di tutto, convincere Trump e il suo staff. Nix è infatti, caso più unico che raro, un inglese capace di imporsi nell'iper-competitivo mondo della consulenza politica americana. L'attuale presidente aveva bollato come “sopravvalutato” l'impatto di dati e analisi. Si sarà ricreduto, visti i risultati. Nix, invece, gioca a carte scoperte. Sale sul palco ed esordisce così: “Avere la giusta tecnologia e i giusti dati fa la differenza in una campagna elettorale”.

Trump ha sottovalutato i dati. Ma i dati poi lo hanno fatto vincere

Quando è stato ingaggiato, ha raccontato, lo staff era estremamente ridotto e il budget non prevedeva investimenti in tecnologia e analisi dei dati. Con il suo arrivo le cose sono cambiate in fretta. Il punto di partenza è stato l'enorme bacino di Cambridge Analytica: solo negli Stati Uniti ha “fino a 5 mila punti di raccolta”. Cioè avamposti che, tra rilievi diretti o di terze parti (come aziende e organizzazioni), sono in grado di pescare informazioni su milioni di cittadini.

La raccolta è seguita dall'analisi. Che con l'intelligenza artificiale diventa anche possibilità di predire il futuro. O, meglio, di capire che cosa vogliono i clienti (nel caso delle imprese) o gli elettori (nel caso delle elezioni). Per Nix non c'è una grande differenza. Cambia solo il tema: dalla scelta dello smartphone a quella della croce da mettere sulla scheda. Il processo, però, è simile: si masticano dati per capire come convincere le persone.

Per farlo non basta conoscere genere, età, etnia (“Essere una donna o un bianco impatta sulla tua visione delle cose”). Cambridge Analytica ha spezzettato l'elettorato anche in base a target specifici (apertamente pro-Trump, repubblicani diffidenti, indecisi) e alla personalità dei cittadini: “Ci sono persone – ha affermato Nix - per le quali è più efficace una comunicazione più razionale e altre per le quale conta di più l'impatto emotivo”.

Perché il fallimento delle previsioni dei media non lo sorprende

In una delle mappe (stupefacenti e un po' inquietanti) proiettate da Nix, gli Stati Uniti si sono trasformati in milioni di puntini. Ogni puntino un abitante. Ogni abitante un clic e una lista di caratteristiche. Ne sono venuti fuori messaggi elettorali su misura, non solo per stile ma anche per contenuto. Risultato: sul web, durante la campagna, i prodotti dello staff “sono stati visti 1,4 miliardi di volte in sei mesi”.

Analisi e intelligenza artificiale non hanno la certezza di sapere cosa succederà. Ma vedono prima quello che potrebbe accadere. Così è stato durante le presidenziali. Mentre buona parte dei media bollavano come impossibile la rimonta di Trump, il candidato repubblicano recuperava in Stati di tradizione democratica, come il Wisconsin. Un caso? No. “I dati raccolti – racconta Nix – ci dicevano che in Wisconsin si poteva vincere”. E così la campagna ha spinto a fondo in alcune aree dello Stato. Risultato: Trump ha ottenuto il 47,9% dei voti e Hillary Clinton il 46,9%.

Nix non ha solo gestito le informazioni per costruire una campagna elettorale. Basandosi sui big data, ha fatto dire a Trump quello che parte degli americani volevano sentirsi dire, come volevano sentirselo dire. “Oggi – ha concluso il ceo di Cambridge Analytica – è l'audience che guida la comunicazione”. È un bene o un male?