Dans la controverse entourant Cambridge Analytica - le cabinet de conseil politique qui a travaillé pour la campagne de Donald Trump - et Facebook, les préoccupations concernant l'ingérence des gouvernements étrangers dans les élections américaines et les violations de la vie privée des utilisateurs de Facebook ont ​​été primordiales.

Mais il y a peu de preuves que Cambridge Analytica était en fait capable d'influencer l'électorat lors de l'élection présidentielle de 2016 grâce à son utilisation des données Facebook, Eitan Hersh, professeur agrégé de science politique à Tufts, a déclaré le 16 mai au Comité judiciaire du Sénat américain.

"L'idée que Cambridge Analytica pourrait utiliser Facebook aime prédire les personnalités et utiliser ces prédictions pour cibler efficacement les publicités me semble invraisemblable, compte tenu de ce que nous savons des défis importants de la persuasion dans les campagnes, ", a-t-il déclaré. "Aucune preuve n'a été produite publiquement sur le profilage ou le ciblage de l'entreprise pour suggérer que ses efforts ont été efficaces."

Hersh a témoigné aux côtés de Christopher Wylie, un ancien entrepreneur de Cambridge Analytica, et Mark Jamison, chercheur invité à l'American Enterprise Institute, à l'audience du Comité judiciaire « Cambridge Analytica et l'avenir de la confidentialité des données ».

Le sénateur John Kennedy (R-Louisiane) a répliqué en disant qu'il pensait que c'était "de la foutaise" de penser que les gens en Amérique ne sont pas convaincus par la publicité. Hersh a répondu que "ce n'est pas parce que les campagnes dépensent beaucoup d'argent en publicité que cela fonctionne. Pendant longtemps, les campagnes dépensaient beaucoup d'argent en appels automatisés, " a-t-il dit. " D'innombrables expériences ont montré que les appels automatisés ne font rien. Dans un environnement où il y a beaucoup de stimuli—beaucoup de choses se passent dans la campagne—beaucoup de publicités de campagne ne fonctionnent pas vraiment."

Les campagnes politiques utilisent des données pour mobiliser les gens à sortir et à voter, et, séparément, persuader les électeurs d'adopter un point de vue, Hersh a noté. Les campagnes ont déjà accès aux dossiers publics qui détaillent l'affiliation partisane des électeurs, course, genre, âge, et géographie, qui « est très instructif pour identifier quels électeurs soutiendront les démocrates ou les républicains, " Hersh a déclaré dans un témoignage écrit, citant les recherches de son livre de 2015 Hacking the Electorate:How Campaigns Perceive Voters (Cambridge University Press). Cette information est utilisée pour essayer de stimuler la participation électorale.

Toujours, prédictions sur la race ou l'origine ethnique d'un électeur, par exemple, se trompent environ 25 pour cent du temps. « Donc, lorsqu'une campagne envoie un message, un quart des personnes recevant le message seront mal ciblées. La recherche suggère que les électeurs pénalisent les candidats qui les ciblent mal, " il a dit.

Lors de l'audience, plusieurs sénateurs ont soulevé la question de savoir comment Cambridge Analytica aurait pu chercher à supprimer la participation électorale, surtout parmi les minorités. Ces efforts auraient-ils été efficaces ? "Je ne pense pas que nous connaissions la réponse, " Hersh a dit. " Pour autant que je sache, toutes les expériences dans ce domaine ont porté sur l'augmentation de la participation. Mais il pourrait être plus facile de démobiliser dans le sens où encourager une personne à ne pas entreprendre une action qui prend du temps – voter – pourrait être plus facile que de l'encourager à prendre l'action. »

Et si la mobilisation - ou la démobilisation - est difficile, alors la persuasion est encore plus difficile, dit Hersh. "Une personne qui était persuasible hier peut ne pas l'être aujourd'hui, " écrit-il. " De plus, un effet de persuasion s'estompe rapidement."

"Probablement personne dans cette pièce, " a-t-il déclaré au comité, "ou personne que quiconque dans cette pièce connaisse, changé d'avis à la suite de toute annonce de campagne électorale de 2016. . . . Lors d'une élection présidentielle en particulier, quand il se passe tant de choses, l'effet d'une annonce, un type d'annonce, un appel automatisé, est généralement nul."

Cela dit, il ajouta, il y a beaucoup de choses que l'on ignore sur la façon dont les campagnes utilisent les médias sociaux pour cibler les électeurs. "Cette polémique nous inquiète un peu, en partie parce que nous ne savons pas vraiment où se situe la frontière entre les publicités tentant de persuader les électeurs et les publicités tentant de manipuler ou de tromper les électeurs, " il a dit.

C'est d'autant plus vrai que Facebook, il a dit, « n'a pas vraiment pris au sérieux son rôle civique solennel en tant que facilitateur de l'information et des communications politiques ». Facebook a beaucoup de données, "et je pense qu'il a agi de manière vraiment inappropriée en termes de façon dont il transmet les informations, vendu des annonces à à peu près tous ceux qui le souhaitent, [tels que] des groupes haineux ciblés, " a-t-il dit. Hersh a déclaré que Facebook utilise des algorithmes et prétend ensuite "" Ce n'est pas de notre faute si ça tourne mal. " Je pense que c'est une façon vraiment terrible de diriger une entreprise."

Hersh a exhorté les Américains à ne pas s'informer de Facebook et d'autres médias sociaux, mais des « organismes de presse dirigés par des rédacteurs en chef qui racontent sérieusement leur devoir d'informer le public sur l'éventail des nouvelles et des commentaires nécessaires à une citoyenneté informée ».