of 59045 LinkedIn

Presidentsverkiezingen en big data

AfbeeldingPraktisch iedereen weet dat president Obama bij zijn verkiezingsstrijd intensief gebruik maakte van big data-analyses. In 2008 verzamelde zijn team voor het eerst intensief data over de mening van verschillende groepen burgers inzake politieke onderwerpen. Hierdoor wist hij in elke staat precies wat de burgers daar bezig hield. En in het bijzonder de kiezers die nog niet hun mening en keuze hadden bepaald. In 2012 verfijnde Obama deze techniek en kon daardoor waarschijnlijk de nek-aan-nek race met de republikeinse kandidaat John McCain winnen.

Met realtime simulaties per staat werden elke nacht 66.000 analyses gedraaid, waar alle verzamelde informatie opnieuw en opnieuw werd beoordeeld. En kon gedetailleerd allerhande social media-uitingen, tweets, interviews van medewerkers met burgers, krantenartikelen, tv- en radiocommentaren worden gevolgd. Gebruikmakend van ‘micro-targeting’: heel kleine doelgroepen specificeren, hen realtime volgen en hun actuele mening over onderwerpen weten. Dus heel veel data verzamelen en verwerken én een diepe segmentatie van de populatie weten te benoemen.

 

Juiste doelgroep en goed luisteren
Het succes van de campagne was niet alleen wat Obama wel moest zeggen, maar vooral wat hij niet moest zeggen of op welke uitspraken van zijn tegenstander hij wel of niet moest reageren. Winst behalen door ‘fouten’ van je tegenstander optimaal te benutten en zelf zo weinig mogelijk ‘verkeerde’ dingen te zeggen. Dat was de strategie om uiteindelijk te winnen.

 

Een nieuwe presidentscampagne is alweer gestart en beide kandidaten hebben zich met nog meer techniek en data scientists omringd, om optimaal van big data te kunnen profiteren. Het uiteindelijke succes ligt in het bepalen van de juiste doelgroepen en het beste (kunnen) luisteren naar al die verschillende meningen van de kiezers. Een staat als Californië stemt sowieso democratisch en een staat als Texas sowieso republikeins. Dus daar hoef je niet veel energie in te steken. Het gaat om de zogenaamde ‘swing states’ waar kleine verschuivingen de uiteindelijke winnaar bepalen. Minimale verschuivingen leveren direct winst op.

 

The internet of one
Hoe kleiner men kan segmenteren, des te beter men verschuivingen kan meten en interpreteren. De persoonlijke beleving van kiezers kennen en deze individuele meningen in gerichte acties omzetten, is de crux. We spreken ook wel over het ‘Internet of One’, individueel gedrag analyseren. Zoals interesses, passies, voorkeuren en afkeer. Deze informatie kun je verzamelen via social media en individuele belacties. Zodra je die verfijnde informatie bezit, kun je een zeer gerichte campagne maken en de juiste mensen de juiste boodschap sturen en die boodschap effectief verbreden naar grotere groepen.

 

Hoewel deze analyses enorm belangrijk zijn, zal de kandidaat ook een goed politiek gevoel moeten hebben, omdat juist dit soort analyses geen lineaire resultaten laten zien, maar plotselinge verschuivingen mogelijk zijn. De voorspelbaarheid van hoe meningen veranderen, is uiterst lastig en intuïtie blijft zeker nodig om al die intelligence ook tactisch in te zetten. Big data is een geweldig hulpmiddel maar niet de ultieme panacee voor alle uitdagingen en beslissingen.

 

De computer zegt ‘Nee’
De komende jaren zullen big data gereedschappen ons meer en meer omringen. En ook zullen we computers steeds intelligenter maken. Meer en meer zal slimme informatica ons helpen, ondersteunen en sturen in het dagelijks leven. We zullen dus de computer ook beter moeten leren begrijpen. Wat als de computer ‘nee’ zegt, terwijl ons gevoel zegt dat het een ‘ja’ moet zijn? Wie heeft gelijk? En waarom zou iemand – jij of de computer – gelijk kunnen hebben? Het wordt steeds lastiger onze eigen gevoelens te matchen met alle analytics die ons omringen.

 

Op school leren we de dingen die in het dagelijks leven veel nodig zijn. Lezen, schrijven, rekenen. En we leren Engels omdat Engels nu eenmaal heel veel om ons heen wordt gesproken. Maar als er ook veel computertaal om ons heen wordt gesproken, dan is het vak informatiekunde op de basisschool echt geen vreemd idee. Als we in ons leven steeds meer met computers en het internet te maken krijgen, waarom zien we dat dan niet als voorwaardelijke basiskennis? En leren begrijpen waarom een computer soms onterecht ‘nee’ of ‘ja’ zegt. Om dan persoonlijk toch een betere afweging maken.

 

Programmeren
In een onderzoek dat EMC de afgelopen maanden heeft laten uitvoeren, werd 1500 consumenten gevraagd naar hun kennis over informatietechniek en de verwachtingen naar hoe dit de komende jaren hun leven zou veranderen. Hoe snel zullen zelfrijdende auto’s op de weg komen? Hoe snel zult u 3D-printers in huis krijgen? En zullen kinderen op de basisschool leren programmeren? Het publiek was verrassend positief over hoe snel men deze ontwikkelen ziet gebeuren. De Nederlandse consument is dus open en ontvankelijk voor veel nieuwe techniek die allemaal gebaseerd zal zijn op digitale datacreatie, dataverzameling en dataverwerking.

 

Maar of we nu het technische vak programmeren op de basisschool moet hebben, betwijfel ik. Spelenderwijs programmeren kinderen al op heel jonge leeftijd. Slimme spelletjes waar tactisch of strategisch moet worden gespeeld om te kunnen winnen, is al een soort programmeren. Dus leren begrijpen hoe een computer ‘denkt’, in plaats van technisch programmeren. Begrijpen wat de informatiewereld om je heen aan voordelen maar zeker ook aan gevaren levert. Begrijpen dat iets op internet zich niet meer makkelijk laat verwijderen. Hoe werken apps en wat sta je die allemaal wel of niet toe? Hoe kun je veiligheid en vertrouwen van een app of een website controleren en het hanteren van de basisregel: ‘bij twijfel niet doen’.

 

Informatiekunde
Zoals de verkiezingen in de US laten zien, krijgen computers met hun big data-toepassingen ook steeds meer grip op onze democratische processen, zoals in dit geval de verkiezingen. Maar dit geldt natuurlijk voor alle politieke beslissingen in het parlement. Wat adviseert of dicteert de computer? Waarom zegt de computer dat eigenlijk? Hoe komt de computer aan zijn data en is dat allesomvattend? Allemaal zaken die de komende decennia normaal zullen worden.

 

Is de computer beter dan een mens om een auto te besturen? Is een auto zonder chauffeur veiliger? Als dat zo is, zijn wellicht in de toekomst snelwegen alleen nog toegankelijk voor zelfrijdende auto’s omdat dit veel veiliger is. Waar eindigt onze menselijke verantwoordelijkheid en wanneer kunnen we op de computer vertrouwen? In zo’n wereld is een basisvak ‘informatiekunde’ op de basisschool echt geen overbodigheid. Nu alleen nog de leerkrachten vinden die dat onze kinderen kunnen onderwijzen. Dat zou wel eens de grootste uitdaging kunnen worden…

Verstuur dit artikel naar Google+

Reageer op dit artikel
















Even geduld a.u.b.

AfbeeldingDell EMC Computer Systems (Benelux)

Edisonbaan 14 B

3439 MN Nieuwegein

www.netherlands.emc.com

www.datacentered.nl / www.emcblog.nl

netherlands@emc.com 

Afbeelding Afbeelding Afbeelding 

Meer nieuws

Afbeelding

 

 

Equalit: Samenwerkingsverband meerdere gemeenten

Bloggers