Целью проведенного исследования, является анализ влияния и рисков технологии Big Data при её применении на выборах. Авторами статьи исследовано применение Big Data в странах западной демократии, прежде всего на примере президентских выборов 2016 года в США. Методологической основой выступили: аналогия и моделирование, а также метод политологической компаративистики, с помощью которых проанализирована степень воздействия на выборы технологии Big Data, выявлены её отрицательные и положительные стороны.
Ключевые слова: Big Data, Data-driven campaign, YouTube, выборы, информационные технологии.
Big Data — это первая ступень к развитию информационных технологий и интернета. Это огромная возможность реализовать весь нерастраченный потенциал и в политике. Ведь в сети есть огромный массив информации. А социальные сети не раз становились едиными площадками для избирательных компаний больших и серьезных лидеров и политических деятелей. Мы попытались объяснить, как Big Data влияет не только на выборы, но и на мнения, взгляды и голоса избирателей.
Возможности Big Data на примере Data-driven campaign
Data-driven campaign определяется как использование Big Data в политических процессах. Data-driven campaign имеет высокую распространённость в применении, особенно в избирательных компаниях [1, с. 43].
Data-driven campaign имеет ряд полезных возможностей, которые играют ключевую роль в политических процессах и организации выборов. Эта платформа может предоставить политическим партиям и организациям программы, приложения и ресурсы для исследования потенциальных избирателей и их социальных групп — это первая полезная функция и возможность.
Вторая возможность заключается в том, что можно изучить поведенческие особенности большого количества избирателей и понять, чего хочет целевая аудитория. А следом выстроить тактику «подталкивания» потенциальных избирателей отдать голос за конкретного кандидата. Иными словами, преувеличить достоинства кандидата, и преумножать недостатки его соперников и оппонентов.
Третья возможность, рост и избыток информации влияет на развитие «клипового мышления» — человек не обрабатывает много информации, а сжимает этот большой объём знаний в отдельно взятые тезисы. То есть, человек не будет строить в голове длинных логических цепочек из объективных фактов и аргументов. А попытается запомнить и проанализировать минимум полученной информации. Это значит, чем меньше мы знаем правду о кандидате, тем меньше мы акцентируем внимание на его отрицательных сторонах.
Также многие политики используют эту возможность, чтобы манипулировать избирателем, который не будет долго обдумывать и взвешивать свои решения, а спонтанно проголосует за более яркого, харизматичного эпатажного политика.
Ограничения и риски при использовании Big Data
Рассмотрим проблемы, ограничения и риски при использовании Data-driven campaign. Проблема недоверия многих граждан и избирателей к современным высоким технологиям. Допустим, старшее поколение откровенно боится, что путём применения «высоких» технологий ими начнут серьезно манипулировать.
Также можно отметить и проблему конфиденциальности и сохранения анонимных данных. Многие политтехнологи и эксперты уверены, что любого избирателя можно полностью идентифицировать при помощи анонимных данных из публичного доступа. Всего существует несколько основных параметров информации о человеке в интернете (пол, почтовый индекс, дата рождения, группа крови и т. д.) [3, с. 50]. Все эти параметры способны раскрыть всю информацию о человеке вплоть до 98–99 %.
Big Data может проанализировать соцсети и аккаунты кандидата, а следом составить виртуальный портрет и образ кандидата. Обман в том, что политик сможет выставить себя идеалом лидерства и политики на своих страничках в социальных сетях, хотя на самом деле этому идеалу может не соответствовать. Но доверчивый избиратель проголосует за этого человека и беспрекословно поверит в его чистоту, честность, порядочность.
Проблема с работой с большими данными. Big Data собирает огромную информацию из разных интернет-источников. Но не факт, что все до единого собранные данные являются абсолютно достоверными и надежными. В политике это может послужить большим ограничением, т. к. кто-то может использовать не достоверную информацию против вас на выборах, подорвав тем самым вашу репутацию в глазах избирателей.
Ну и главная проблема применения данной технологии — это алгоритмы. Big Data так шифрует свои алгоритмы, что даже самый обученный и высоко — профессиональный сотрудник или математик не смогут раскрыть секрет всей системы, а также не смогут понять все нюансы и тонкости работы множества других алгоритмов. И это далеко не весь перечень возможностей и рисков того, что с собой представляет Big Data.
Big Data на примере выборов США и победы Дональда Трампа в 2016 году
В июле 2016 года в США состоялись выборы Президента, в которых победу одержал миллиардер Дональд Трамп. Для многих победа Трампа стала неожиданностью. Тогда как авторы статьи полагают, что внезапный успех миллиардера вполне возможно объяснить влиянием сети Интернет.
Так, например, страница Д. Трампа в социальной сети Facebook является самой многочисленной по количеству подписчиков. Если рассматривать Facebook в целом, а не только сообщество кандидатов, то можно отметить интересную закономерность. Политическая фигура Трампа внушает ненависть, а в лучшем случае насмешку. Из 20 постов про него положительный был только один [2].
Однако, его личность вдохновляет пользователей делиться своими мнениями и контентом, что добавило Трампу очков в президентской гонке. Также Дональд Трамп проводил гораздо больше встреч, чем Хиллари Клинтон (его главный оппонент в ходе выборов), правда, для меньшей аудитории. Дело тут даже не в анализе данных — это наиболее правильный политический подход. Если Хилари сделала акцент на телевизионную аудиторию, которая с каждым годом становится все меньше и меньше, то Трамп провел всю свою компанию в интернете с быстро растущей с каждым годом аудиторией.
Среди четырех кандидатов в президенты в 2016 г. Трамп имеет наибольшее среднее количество репостов видео с YouTube, примерно по 5000 на один ролик. Семь самых популярных видео — это телевизионные ролики, встроенные в сайт кампании Трампа. Как и в случае с постами, большинство видео из общего числа — либо негативные, либо юмористические. Единственное позитивное видео из 10 самых популярных роликов о Трампе — это The DonaldTrump Jam [4, с. 147].
Возвращаясь к мнению политического обозревателя Вана Джонса, которое приводилось нами ранее, аудитория, которая привыкла к реалити-шоу, не отвергает видео с отрицательным содержанием, зачастую находя его ожидаемым и логичным в общей картине происходящего. Этот тезис может показаться странным на первый взгляд, но если вдуматься, то не лишенный смысла.
Выводы
В политике Big Data стала использоваться сравнительно недавно, но весьма успешно. Ведь телевидение постепенно утрачивает своё влияния, уступая место интернету. А Big Data стала незаменимым помощником многих политиков, которые проводят свои избирательные компании в сети или на страничках своих соцсетей. Ведь интернет обладает огромной аудиторией, ни десятки, ни тысячи, ни даже миллионы, а миллиарды человек по всему миру. Big Data может проанализировать потребности и желания людей в рамках одной страны, и выявить закономерности «подталкивания» избирателей отдать свой голос за того или иного политического деятеля. Хоть данная платформа и технология сейчас активно развивается, но пройдет время и Big Data станет «лучом света», который приведёт нас в светлое будущее высоких технологий и гигантских информационных возможностей.
Литература:
- Алексеев Р. А. Проблемы становления российской демократии и роль в этом процессе избирательной системы, технологий BIG DATA и блокчейн // Журнал политических исследований. 2019. Т. 3. № 1. С. 40–52.
- Большие данные и большая политика: как технологии влияют на выборы. Электронный ресурс https://www.americanthinker.com/articles/2018/05/big_data_in_modern_politics.html (дата обращения 07.11.2020).
- Федорченко С. Н. BIG DATA и методологические возможности ресурса GOOGLE TRENDS для политологического исследования // Журнал политических исследований. 2018. Т. 2. № 4. С. 48–55.
- Федорченко С. Н. Политический анализ через оптику Google Trends (кейсы Италии, США, России, Германии и Мексики) // Журнал политических исследований. 2019. Т. 3. № 4. — С. 142–156.
