Comment les données de Facebook ont aidé Trump à se faire élire

C'était l'un de ces questionnaires largement partagés sur Facebook et d'autres réseaux sociaux , comme "quel Pokémon es-tu ?" ou "Quels sont tes mots préférés ?". Mais ce test psychométrique là était destiné à aider Donald Trump à se faire élire président des Etats-Unis.

Intitulé "thiismydigitallife" (ceci est ma vie numérique), ce test de personnalité demandait au participant s'il était expansif, vindicatif, inquiet, bavard, s'il menait ses projets à leur terme ou s'il était intéressé par l'art.

Quelque 320.000 personnes ont fait le test, conçu par un certain Alexandre Kogan, qui travaillait pour une société appelée Cambridge Analytica, fondée par des conservateurs américains, notamment le sulfureux Steve Bannon, qui deviendra un très proche conseiller de Donald Trump, avant d'être limogé.

Parce que le test de Kogan circulait sur Facebook, il a glané beaucoup plus d'informations que celles fournies par ceux qui y ont participé volontairement: à l'époque, en 2015, ce genre d'application pouvait récupérer non seulement les informations des participants à un test mais aussi celles de tous leurs "amis" de Facebook.

Facebook dit aujourd'hui que Kogan a agi illégalement et a depuis réduit l'accès de ce genre d'applications aux données des "amis" des participants. Mais cette faille dans son système a permis de collecter les données personnelles de 50 millions d’utilisateurs de Facebook: leur identité, leurs goûts, leur lieu de vie, leurs photos et leurs réseaux.

Les services de marketing utilisent ces informations pour cibler précisément les publicités pour des voitures, des vêtements ou des hôtels. Elles ont aussi été utilisées dans le passé pour identifier des électeurs potentiels.

Mais Kogan et Cambridge Analytica les ont utilisées à des fins de profilage électoral, créant une base de données qui a permis à l'équipe de campagne de Donald Trump d'en savoir plus que personne n'a probablement jamais su sur les utilisateurs de Facebook et de concevoir des messages électoraux jouant sur leurs préjugés, leurs peurs et leurs goûts.

Le projet était basé sur le travail d'un ancien chercheur de l'université de Cambridge, Michal Kosinski, qui étudiait les personnalités en fonction de leur activité en ligne.

- Profilage psychométrique -

Kosinski et un autre chercheur, David Stillwell, ont travaillé pendant plusieurs années sur leur propre test de personnalité sur Facebook, "myPersonnality". Ils ont glané les réponses de six millions de participants à ce test, ainsi que les profils sur Facebook de tous leurs "amis".

En 2015, ils ont publié une étude intitulée "Les évaluations de personnalités faites par des ordinateurs sont plus sûres que celles des humains".

Ils démontraient qu'ils pouvaient dessiner un portrait psychométrique d'une personne de façon assez précise en se basant simplement sur ce qu'elle "aime" sur Facebook.

"Le fait que les ordinateurs évaluent les personnalité mieux que les humains offre des opportunités mais présente aussi des risques en termes de jugements psychologiques, de marketing et de respect de la vie privée", soulignaient-ils.

Selon plusieurs médias, Kosinski aurait refusé de partager ses données avec Kogan et Cambridge Analytica, craignant qu'elles soient utilisées à des fins électorales. Kogan a donc créé son propre test.

- Des résultats redoutables -

Et Cambridge Analytica a prouvé que les méthodes de Kosinski, qui a depuis rejoint l'université de Stanford, donnaient des résultats redoutables.

La société a commencé par utiliser un test de profilage standard, connu sous le nom de "Big Five", car il mesure cinq traits de caractère dont les initiales donnent le mot "océan": l'ouverture (appréciation de l'art, curiosité et imagination), la conscienciosité (respect des obligations, organisation), l'extraversion (émotions positives, caractère fonceur), l'agréabilité (tendance à être compatissant et coopératif plutôt que soupçonneux) et le neuroticisme (tendance à la colère, l'inquiétude ou la dépression).

Les participants devaient dire s'ils approuvaient ou désapprouvaient "fortement" ou "moyennement" des assertions comme "j'ai tendance à être organisé" ou "je ne suis pas intéressé par l'art".

Les résultats ont été affinés par les informations sur l'activité sur Facebook du participant et de ses amis. Pour classer les électeurs, un algorithme trouvait un lien entre "agréabilité" ou "neuroticisme" et le sexe, l'âge, la religion, les loisirs, les voyages et les opinions sur des sujets précis.

Cette étude a permis de collecter plus de 4.000 données sur chaque électeur américain, se vantait Alexander Nix, le patron de Cambridge Analytica, avant sa suspension mardi. Elle a permis ce qu'il a appelé du "micro-profilage comportemental" et du "message psychographique".

En d'autres termes, une campagne électorale pouvait diffuser, via Facebook ou d'autres réseaux sociaux, des messages, des informations ou des images qui étaient finement ciblés pour manipuler les électeurs.

Pour Donald Trump ça semble avoir marché.