L’outil psychographique secret de Cambridge Analytica est un fantôme du passé

Les spécialistes du marketing, mais également les institutions politiques, disposent de nouvelles méthodes pour récolter nos données sur les réseaux sociaux et nous diviser en groupes homogènes, adaptés aux messages personnalisés en masse et aux messages ciblés. C’est l’un des sujets brûlants de l’actualité suite au récent scandale du big data, impliquant Facebook et Cambridge Analytica.

De nombreux articles ont cherché à synthétiser les événements, les actions, les participants et les points de vue – notamment ceux contraires à l’éthique. Toutefois, nous notons qu’à l’heure actuelle, il n’existe que peu de preuves empiriques de l’efficacité ou de l’impact réels des outils d’analyse psychographique utilisés par Cambridge Analytica (CA). Une constatation surprenante, étant donné que cette méthode a été présentée jusqu’à présent comme « l’arme marketing suprême ».

Cet article est le fruit de notre expérience et de nos échanges avec des universitaires experts en études marketing et de consommation. Ils sont sans doute les plus au fait des méthodes et pratiques de segmentation et d’études de marché, ainsi que de leur évolution au fil du temps.

L’arme secrète : la segmentation psychographique

Avec l’outil de segmentation psychographique utilisé par CA, l’analyse traditionnelle des électeurs ou de l’audience marketing va au-delà des simples critères démographiques, tels que l’âge, le genre ou l’éducation. Elle s’apparente plutôt à un profilage, basé sur les traits de caractère et des scores de valeurs. Combinée au big data des profils Facebook, à l’analyse statistique améliorée par le biais d’algorithmes et à des tactiques de marketing insidieux, cette méthode est devenue un secret convoité du marketing numérique, notamment parmi les professionnels de la publicité et du marketing.

Le débat public autour de l’affaire CA s’est principalement axé sur la façon dont de vastes quantités de données Facebook ont été obtenues de manière contraire à l’éthique et utilisées aux fins d’influencer le comportement des votants lors des élections aux États-Unis et du Brexit. Peu d’indications ont été révélées quant à la méthode d’analyse exacte utilisée par la société et l’étendue de sa contribution aux résultats du vote. D’après un compte rendu détaillé de Michael Wade de l’IMD Business School, CA a pu identifier les profils de plus de 50 millions d’utilisateurs Facebook en faisant concorder deux approches et sources de données différentes. Les résultats de 270 000 tests de personnalité ont été obtenus grâce à une appli Facebook similaire à un quiz et mise au point par Aleksandr Kogan, professeur à Cambridge. Ensuite, à l’insu des répondants, ces résultats ont été statistiquement reliés à leurs « empreintes numériques des comportements humains » et à celles de leurs amis Facebook via leurs profils (par exemple, les « likes »), grâce à un modèle développé par un autre universitaire de Cambridge, Michal Kosinski.

Résultat : des informations psychographiques concernant des millions d’individus ont été automatiquement dérivées de données Facebook, sans avoir recours au fastidieux procédé habituel des questionnaires de personnalité impliquant des centaines de questions auxquelles chaque participant doit répondre. Grâce à cette forme d’« ingénierie inversée », comme la dénomme Wade, basée sur l’activité des utilisateurs sur les réseaux sociaux, 100 « likes » sur Facebook suffisent pour estimer les caractéristiques psychologiques d’une personne. Des informations telles que le fait d’aimer, disons, Salvador Dalì ou Lady Gaga, serviraient d’indicateur révélateur d’un type de personnalité – par exemple, l’ouverture d’esprit. La mise en œuvre du machine-learning et la procédure d’analyse plus détaillée sont résumées dans une vidéo mettant en scène Jack Hansom de SCL elections, une société affiliée à Cambridge Analytica.

Résumé de la mise en œuvre du machine-learning et de la procédure d’analyse

Si la méthode a été décrite comme étant capable de produire une « analyse de la personnalité d’une précision terrifiante », l’utilisation des « likes » sur Facebook comme indicateurs psychométriques présente d’importantes limites méthodologiques. À titre d’exemple, aimer une page Facebook ne constitue pas une action individuelle effectuée de manière isolée, comme la collecte systématique dans le cadre d’un questionnaire. Il s’agit plutôt d’un acte fondamentalement social et symbolique – et qui doit donc être interprété dans le contexte de la plateforme et de son utilisation.

Concernant l’exactitude des prédictions de CA, il convient d’examiner objectivement deux autres points : premièrement, la pertinence même de l’analyse psychographique comme source d’informations marketing ; et deuxièmement, la capacité d’un contenu publicitaire micro-ciblé, par le biais de techniques psychographiques, à manipuler efficacement les esprits.

Une arme du passé ?

En matière d’études marketing et de consommation, les techniques de segmentation du marché ont évolué car il n’est pas efficace, ni même possible, pour un distributeur de tenter d’influencer tout le monde simultanément, en utilisant un seul et même message. Par conséquent, le ciblage d’un sous-groupe spécifique est devenu l’usage en communication marketing, en pratique comme en théorie. En revanche, la logique qui sous-tend le choix des critères efficaces de segmentation et de ciblage a considérablement évolué au fil des ans, principalement en raison des nouvelles possibilités offertes par la technologie.

Dès le début du XXème siècle les travaux de certains théoriciens comme Thorsten Veblen et Max Weber ont mis en avant le lien étroit entre le comportement de consommation et les structures sociales (et inversement). Mais les universitaires et praticiens en marketing à l’ère des médias de masse de l’après-Seconde Guerre mondiale se sont largement appuyés sur le paradigme de l’individualisme ou de la psychologie comportementale. Cette approche a marqué l’âge d’or de la segmentation psychographique du marché, avec le profilage du groupe cible et son expression en termes de traits de personnalité ou de scores dans un système de valeurs (par exemple, le système VALS).

Cependant, la mesure basée sur la personnalité/les valeurs a été sans cesse remise en cause quant à sa capacité à prédire des comportements réels, comme un choix spécifique de produit, de marque ou d’environnement (Wedel & Kamakura, 2000 et Rokka & Uusitalo, 2008). En outre, ces approches partent du principe que les schémas comportementaux sont façonnés par des différences de valeurs ou selon le schéma des Big Five, cinq états psychologiques globaux : ouverture à l’expérience, caractère consciencieux, extraversion, agréabilité et névrosisme. Ils seraient donc « nécessairement dénués de toute influence du contexte socio-historique » (Holt 1997, 327). Or, un type de personnalité abstrait et universalisé ne peut pas refléter la complexité et la sensibilité culturelle des choix de vie, de l’expression symbolique et des goûts des consommateurs.

Cette évolution de la pensée a depuis longtemps mis fin à l’application des méthodes psychographiques, du moins dans le domaine des études marketing et de consommation. À la place, quatre décennies de travaux ont témoigné de l’importance des perspectives socioculturelles, qui sont bien plus sensibles aux systèmes sociaux et symboliques influençant nos goûts et nos choix de mode de vie (Arnould & Thompson, 2005 et Holt, 1997). Un point de vue que partagent également les chercheurs du Lifestyle Research Centre. Une analyse des « likes » sur Facebook dans cette perspective se comprendrait plutôt comme l’analyse des réseaux et associations de modes de vie des individus, régis par des expressions de goût socialement établies. Ce qui différencie principalement la segmentation psychographique de cette forme d’analyse du mode de vie socioculturel, c’est son manque de connexion avec la société et ses courants culturels.

The « Magic bullet » ?

Autre question évoquée lors du débat sur l’affaire CA : le supposé pouvoir de manipulation des approches psychographiques basées sur le big data s’appuie sur des hypothèses plutôt naïves quant aux procédés utilisés par la communication et la publicité.

Dans les années 1930 – à l’apogée de la propagande totalitaire – la théorie dominante pour interpréter les effets des médias de masse sur la population présentait les messages politiques comme des « Magic bullets », ou recettes miracle, qui, une fois le public ciblé atteint, exerceraient un pouvoir de persuasion immédiat. Cette vision assurément simpliste fut rejetée dix ans plus tard par Paul Lazarsfeld et ses collègues de l’université de Columbia. Leurs travaux empiriques ont relativisé le pouvoir de la propagande politique, démontrant que les effets des messages dépendaient en grande partie des relations interpersonnelles et des interprétations collectives. Les opinions politiques, par exemple, sont également débattues et forgées au cours de dîners en famille, et non simplement tirées des médias (Neuman & Guggenheim, 2011). Des considérations analogues rencontrent également un large écho dans le domaine des études publicitaires et marketing. Ainsi, il existe tout un corpus de publications indiquant, preuves empiriques à l’appui, que la publicité n’a le pouvoir ni d’augmenter ni de réduire la consommation d’alcool (Tikkanen & Aspara, 2017).

Cependant, avec l’essor de la segmentation psychographique basée sur le big data, l’ancienne thèse de la « solution miracle » connaît apparemment un regain de popularité. En témoigne Cambridge Analytica et la « guerre psychologique » dont elle se targue. Or, il n’existe toujours que peu, voire pas de preuves de l’influence de telles campagnes. Ni de leur capacité à persuader les gens de changer d’avis, ne serait-ce que sur de simples choix de produits ou de marques – et encore moins de voter différemment.

Nous ne pouvons pas contester l’intérêt de la segmentation psychométrique ni la preuve de sa capacité à atteindre certains objectifs marketing. Ainsi, une étude récente a mis en évidence une augmentation de 40 % de certains taux de clics publicitaires. Cependant, son impact réel sur les comportements de consommation, qui plus est de vote, reste à démontrer.

Joonas Rokka, emlyon business school

Professeur en marketing et directeur du Lifestyle Research Center, j’enseigne la stratégie de marque, les marchés de consommation et les modes de vie des consommateurs, l’expérience de service et la communication, en abordant notamment le Web marketing et des médias sociaux. Mes travaux de recherche portent également sur la stratégie de marque mais aussi sur l’expérience et la culture des consommateurs, les médias numériques et les méthodes de recherche visuelles créatives. Dans ce cadre, j’expérimente des méthodes audiovisuelles innovantes comme la vidéographie permettant de donner à voir la complexité des expériences menées : temporalité, espace, mouvement, etc.

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Massimo Airoldi, emlyon business school

Chercheur postdoctoral à emlyon business school, j’ai récemment terminé mon doctorat en sociologie et méthodologie au NASP, Université de Milan. Mes articles ont été publiés dans des revues internationales telles que Poetics and Information ou Communication & Society. Mes principaux thèmes de recherche sont les algorithmes, les plateformes de médias sociaux, la consommation et les méthodes de recherche digitales.

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