A MODA PARA PREVER O VOTO: UMA ESTRATÉGIA DA C.A

Por Ad Age*

O delator da Cambridge Analytica (CA) revelou que a empresa era capaz de usar preferências de moda para desenvolver algoritmos de segmentação com o objetivo de veicular mensagens políticas a públicos segmentados. Christopher Wylie exemplificou pela primeira vez como dados anônimos eram usadas pela empresa.

Segundo o ex-funcionário, pessoas que tinham interesse na marca Abercrombie & Fitch tinham a tendência de ser menos cautelosas e mais liberais. Indivíduos que gostam da marca Wrangler, por outro lado, normalmente eram mais conservadores e ordeiros. Wylie disse, também, que pessoas que se engajavam em posts da Vogue ou da Macy’s eram, normalmente, mais extrovertidas e liberais — o que ajudou a CA a realizar microtargeting de mensagens políticas a esse público.

A empresa colapsou após revelações que vieram à tona no início do ano sobre o tratamento de dados de usuários do Facebook. As informações foram obtidas de um pesquisador da universidade de Cambridge sem o consentimento dos donos dos perfis.

Wylie falou durante a conferência Business of Fashion, na semana passada. Antes de trabalhar na CA, ele estava estudando para prestar um doutorado em moda, com foco em tendências no segmento. O profissional foi responsável pela denúncia contra a atuação da firma na eleição presidencial estadunidense, realizada em 2016.

Relacionar escolhas pessoais a padrões de votação não é algo novo, e empresas de tecnologia constantemente colhem dados de forma mais acurada para vendê-los a seus anunciantes. O próprio Facebook possui uma equipe vasta de pesquisa profunda de seus usuários. Eles publicaram um estudo sobre eleições baseado em um experimento que foi feito com 61 milhões de usuários para mobilizar cidadãos às urnas durante as eleições de 2010.

“Uma das coisas que a Cambridge Analytica percebeu quando pegou os dados do Facebook foi que marcas de moda eram realmente úteis em produzir algoritmos sobre como pessoas pensem e sentem”, afirmou Wylie, adicionando o fato de que os dados foram diretamente usados para construir modelos para a eleição presidencial de 2016.

*Traduzido por Salvador Strano

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