Era il 9 novembre 2016, e molti non riuscivano a credere alle notizie provenienti da tutti gli schermi del mondo: Donald Trump aveva appena vinto le elezioni e stava per diventare presidente degli Stati Uniti. Pochissimi, anche tra i più eminenti analisti, si aspettavano un esito del genere.

Immediatamente lo 'gnè gnè gnè' globale si è rivolto contro gli esperti che avevano sbagliato previsioni e sondaggi: la statistica è affidabile quanto l’astrologia, i sondaggi non servono più a niente, le elezioni si vincono andando nei mercati e nelle fabbriche, in mezzo alla gente che “hanno fame” (cit.), a chi non ne può più della globalizzazione e del politicamente corretto.

Giusto? Sbagliato, secondo un dossier di Hannes Grassegger e Mikael Krogerus pubblicato su Vice.com e basato su un report di Das Magazin (ma qualcuno, da queste parti, lo aveva intuito molto prima): la questione non è che “gli esperti” abbiano perso le elezioni perché assaliti dal terribile gender o dall'insidioso radicalchicchismo, ma ha più a che fare col fatto che ben pochi esperti abbiano capito e usato la giusta metodologia. Quelli che l’hanno fatto, tuttavia, le elezioni hanno aiutato a vincerle.

“Presto mi chiamerete Mr Brexit”, twittava Trump nell’estate 2016, quando il mondo era ancora ben lungi dall’immaginarlo col dito sul bottone dell’atomica: molti hanno pensato all’effetto sorpresa di una sua possibile vittoria, analogo a quello scatenato dal risultato del referendum britannico, alcuni hanno notato le similitudini tra le due propagande, quasi nessuno si è accorto che la ditta assoldata poco tempo prima per curare la sua comunicazione online era la Cambridge Analytica, stessa oscura società che stava dietro a Leave.eu, la più aggressiva delle due principali campagne per la Brexit.

A quanto pare, la Cambridge Analytica è riuscita a creare un metodo basato sull’analisi psicometrica combinata coi Big Data, il tutto applicato alla tv digitale e ai social network, che ha permesso di personalizzare la campagna elettorale del candidato repubblicano a livelli impensabili fino a qualche anno fa.

Ma che cos’è la psicometria? In sostanza, una branca della psicologia che si occupa della misurazione delle caratteristiche psicologiche, come la personalità. Negli anni '80, due team di psicologi hanno sviluppato un modello di classificazione degli esseri umani basato su cinque caratteristiche psicologiche principali, chiamate "Big Five", che sono apertura mentale (ovvero l'essere più o meno aperti alle nuove esperienze), coscienziosità (l'essere più o meno perfezionisti), estroversione (l'essere più o meno socievoli), amicalità (l'essere più o meno attenti e collaborativi) e stabilità emotiva (l'essere più o meno facili al turbamento emotivo).

Analizzando questi aspetti (in inglese anche riassunti con l'acronimo OCEAN, da Openness, Conscientiousness, Extroversion, Agreeableness e Neuroticism) si riesce a tracciare un quadro abbastanza accurato del tipo di persona che si ha di fronte, dei suoi bisogni, delle sue paure e dei suoi probabili comportamenti. Il modello Big Five è diventato lo standard della psicometria: per molto tempo, tuttavia, il problema di questo approccio è stato raccogliere i dati, perché i questionari erano lunghi, complicati e molto personali. Poi, però, è arrivato Internet. E Facebook.

Per ironia della sorte (o forse dietro c’è qualcosa di più?) Michal Kosinski, il ricercatore della Cambridge University che per primo ha compiuto studi approfonditi sull’integrazione fra modelli psicometrici e dati ricavabili dai social network, non c’entra niente con la Cambridge Analytica. Tutto cominciò nel 2008, con un’app su Facebook: Kosinski e il suo collega ricercatore David Stillwell inventarono MyPersonality, che dava agli utenti dell’allora avveniristica creatura di Zuckerberg la possibilità di svolgere diversi test psicometrici, uno dei quali consisteva in una serie di domande psicologiche tratte dal questionario Big Five ("Cado facilmente in preda al panico" "Tendo a contraddire gli altri"...). In base alle loro risposte, gli utenti ricevevano un "profilo della personalità" - basato sui vari punti del Big Five - e potevano decidere se condividere o no i dati del loro profilo Facebook con i ricercatori.

Kosinski pensava che il questionario sarebbe girato al massimo tra qualche decina di suoi amici del college, ma invece, dopo poco tempo – potenza dei meccanismi social - il test arrivò a centinaia, migliaia, poi milioni di persone che, di loro spontanea volontà, sceglievano di rivelare i loro più riposti pensieri. All'improvviso, i due dottorandi si ritrovarono in possesso del più grande set di dati di sempre, che combinava risultati psicometrici con profili Facebook.

Da qui Kosinski e il suo team cominciarono a elaborare uno studio, raccogliendo le risposte degli utenti al test Big Five e combinandole con i loro like su Facebook, all’epoca pubblici per impostazione di default. Se il fatto che chi mette like a pagine di filosofia tenda all’introversione più di chi aderisce alla pagina fan di Lady Gaga può sembrare un’informazione inutile, centinaia di informazioni del genere, combinate insieme, portano ad effettuare una profilazione potenzialmente molto accurata, creando un modello applicabile a milioni di persone.

Per altre informazioni, poi, non c’è nemmeno bisogno dei like: anche quando non siamo online riveliamo qualcosa di noi. Per esempio, il sensore di movimento del nostro telefono rivela, se non altro, a che velocità ci muoviamo e di quanto ci spostiamo (un dato in correlazione con l'instabilità emotiva). Il nostro smartphone, dice Kosinski, è un gigantesco questionario psicologico a cui ognuno di noi aggiunge ogni giorno nuovi dati, che ne sia consapevole o no.

Il ricercatore continuò a lavorare su questo filone, che sembrava promettente: dopo un po’, riusciva a “inquadrare” mediamente una persona meglio di quanto potesse fare un ipotetico collega di lavoro, solo sulla base di dieci like su Facebook. Settanta like gli bastavano per saperne più di quello che ne sapevano in media gli amici, con 150 superava ciò che sapevano i genitori, con 300 arrivava a saperne di più del suo compagno o compagna di vita. Avendo a disposizione più like, poteva arrivare a sapere di una persona più di quanto questa sapesse, o credesse di sapere, su se stessa.

Nel giorno in cui pubblicò i risultati di queste ricerche, Kosinski ricevette due telefonate: una per minacciarlo di denuncia, l’altra per offrirgli un lavoro. Entrambe venivano da Facebook. Poche settimane dopo, per una strana coincidenza, i like sul social network più famoso del mondo divennero privati di default.

Quando Kosinski, a inizio 2014, fu avvicinato da un tale Aleksandr Kogan, che diceva di agire a nome della SCL (Strategic Communications Laboratory), fu tentato di accettare la sua offerta e “vendergli” la propria ricerca e i propri database, ma poi esitò: andando sul sito della società, scoprì che si definiva "the premier election management agency" e faceva marketing basato su modelli psicologici. Obiettivo principale: condizionare le elezioni. Anche senza aver scoperto che quella società era la “madre” di un gruppo di aziende che operavano nel campo della comunicazione politica, compresa la neonata Cambridge Analytica, il gioco cominciò a sembrargli troppo pericoloso. Declinò l’offerta di Kogan (che, tanto per dare l'idea, nel frattempo si è trasferito a Singapore e si fa chiamare "Dr. Spectre") e cominciò a interrogarsi sui potenziali pericoli del suo metodo psicometrico, qualora qualcuno avesse deciso di usarlo per scopi non trasparenti. Decise quindi di aggiungere alle sue pubblicazioni una postilla dai toni drammatici: "questo approccio potrebbe rappresentare una minaccia al benessere, alla libertà, alla stessa vita delle persone". Tuttavia, all’epoca nessuno capiva bene perché.

Molti l’hanno capito all’indomani del referendum sulla Brexit, quando hanno cominciato a tempestare il povero Kosinski di email infuriate: “Guarda cos’hai fatto!” Ma Kosinski non ha avuto parte attiva nella campagna, né ha a che fare con la Cambridge Analytica: sia il Guardian sia Das Magazin danno per accertato che Kogan riuscì a carpire di nascosto e a passare alla SCL le informazioni che servivano per poter replicare il metodo e applicarlo alla comunicazione politica.

Gli attivisti del Leave, per fare campagna porta a porta, avevano a disposizione un’app che la Cambridge Analytica ha fornito anche ai sostenitori di Trump, e che consentiva loro, basandosi su analisi psicometriche condotte in precedenza, di conoscere le opinioni politiche e la personalità degli abitanti di ogni casa. I militanti di Trump, perciò, bussavano solo alle porte delle persone che venivano indicate dall’app come potenzialmente ricettive ai suoi messaggi, e arrivavano ben preparati, con tanto di istruzioni per sviluppare una conversazione adatta al tipo di personalità di chi si trovavano di fronte. A loro volta, dopo i colloqui, inserivano nell'app le reazioni delle persone contattate, e questi nuovi dati ritornavano al centro di controllo della campagna di Trump.

Grossi passi avanti rispetto alle tradizionali campagne di comunicazione basate solo sui dati demografici: Alexander Nix, l’impeccabile CEO della Cambridge Analytica, nel settembre 2016, appena dopo aver abbandonato Cruz e cominciato a lavorare con Trump, si è lasciato andare a un moto di disprezzo verso i suoi concorrenti ancora fermi al marketing a tappeto. "Che idea ridicola, davvero, quella per cui tutte le donne, o tutti gli afroamericani, dovrebbero ricevere lo stesso messaggio in quanto donne o afroamericani, solo in base al loro genere o alla loro razza".

Ma Nix, in quella stessa occasione, ha detto anche cose ben più significative: "Abbiamo profilato la personalità di tutti i cittadini adulti degli Stati Uniti d'America - 220 milioni di persone", ad esempio. Un grado di precisione che, proprio come nei peggiori incubi di Kosinski, permette di personalizzare i messaggi “non solo sulla città o sul quartiere, ma addirittura sul singolo individuo” (ancora parole di Nix). Qui entra in gioco la psicografica, che, sfruttando i Big Data, guida la personalizzazione delle pubblicità in base alle caratteristiche “Big Five” del ricevente: se, ad esempio, in quest’ultimo prevalgono la coscienziosità e l’instabilità emotiva, allora avranno più presa i messaggi che fanno leva sulla paura e sulla violenza; se prevalgono invece l’apertura e l’amicalità, sarà più efficace un approccio basato sulle gioie della famiglia o dell'amicizia.

Altro pilastro della campagna è stato mostrare annunci personalizzati agli indecisi del Partito Democratico, per convincerli a non andare a votare: agli haitiani residenti a Miami sono apparsi articoli sponsorizzati che evidenziavano la cattiva gestione, da parte della Clinton Foundation, degli aiuti ai terremotati di Haiti; agli afroamericani, potenziali elettori democratici, video in cui Hillary Clinton definiva “predatori” gli uomini di colore.

La Cambridge Analytica, in sostanza, ha classificato la popolazione Usa in 32 tipi di personalità e si è concentrata su appena 17 stati. Proprio come Kosinski aveva teorizzato che è più probabile che gli uomini con un like alla pagina dei cosmetici Mac siano gay, la società di Alexander Nix ha scoperto che una preferenza per le automobili made in Usa era un ottimo indicatore di un potenziale elettore di Trump. Tra le altre cose, queste scoperte si sono rivelate utili per rivelare a Trump quali dei suoi messaggi andassero meglio, e dove. È stata l'analisi dei dati a portare alla decisione di concentrarsi sul Michigan e sul Wisconsin nelle settimane finali della campagna. Massimo risultato, minima spesa – anche se un totale di 15 milioni di dollari pagati (per ammissione dello stesso Nix) dal candidato repubblicano a un’oscura ditta inglese di consulenza politica non sono esattamente bruscolini. Comunque, soldi ben spesi, considerato che dalla parte, sonoramente sconfitta, di Hillary Clinton c'erano Google e la Dreamworks.

Quello che molti critici di Trump non hanno capito, o hanno capito troppo tardi, è che le sue apparenti incoerenze, la sua incostanza, il dire un giorno una cosa e il giorno dopo il suo contrario non erano affatto punti deboli, ma rappresentavano il suo maggior punto di forza: un messaggio diverso per ogni elettore. E, forse adesso cominceremo a capirlo e ad agire di conseguenza anche qui, il concetto non vale solo per il nuovo presidente Usa. "Praticamente ogni messaggio che Trump mandava era costruito in base ai dati", ricorda Nix.

La Cambridge Analytica non commenta sull’effettiva efficacia del proprio lavoro per la campagna elettorale del candidato repubblicano, e, tramite un portavoce, respinge le accuse di aver attivamente allontanato gli elettori democratici dalle urne, ma ci sono forti indizi che il suo contributo sia stato fondamentale, e che sia andato al di là della semplice consulenza. Non ultimo il fatto che Steve Bannon – fondatore del periodico di alt-right “Breitbart News” e diventato tristemente famoso, negli ultimi giorni, come la mente che sta dietro ad alcuni dei provvedimenti più controversi della nuova amministrazione americana – sia passato direttamente dal board della società britannica al National Security Council di Trump.

Questo è lo scenario con cui la comunicazione politica deve cominciare a fare i conti, questo è il futuro che neanche George Orwell avrebbe mai immaginato, in cui non solo ci sottoponiamo a un’analisi dei nostri dati così minuziosa da oscurare l’abilità di qualunque polizia segreta, ma sembriamo anche contenti di farlo. Un piccolo prezzo da pagare, in fondo, per poter ritrovare finalmente la tanto agognata sovranità, magari guidati da un bell'uomo forte "eletto dal popolo". Purché ci prometta che nemmeno stavolta dovremo fare i conti con la realtà, purché abbia con sé comunicatori tanto geniali quanto privi di scrupoli che continuino a dare a ognuno la "sua" realtà, la droga di cui non può più fare a meno, personalizzata secondo i suoi più riposti e più tremendi desideri.

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