Viraliser l'extrême-droite : le plan de Bannon - Hacking social

« J’ai réalisé que Milo pouvait connecter très vite ces gamins. Vous pouvez activer cette armée. Ils arrivent par le gamergate et ensuite on les dirige vers la politique et Trump »

Pour reprendre l’image donnée par un des politiciens du Brexit11, CA et ses clients d’extrême droite allumaient un feu, puis passaient un ventilateur dessus pour en faire un incendie. Ce ventilateur, c’était à la fois une machine qui avait capté 87 millions de profils facebook complet, les avait associés à des tonnes de banques de données, les avait appareillés d’algorithmes pouvant faire d’énormes études et ainsi prédire les comportements. CA travaillait ensuite à microcibler le groupe qui serait le plus efficace en terme de « ventilateur » pour propager l’incendie et savaient comment l’y inciter sans qu’il se rende compte de la manipulation.

Illustration d'une courbe : A montrer aux gens en disant "où vous trouvez vous ?"

Juste à titre d’illustration, voici l’exemple d’une courbe de distribution, non des Italiens, mais de 293 Chinois utilisant Weiboi, un réseau social chinois ; les profils extravertis sont à partir de 45, les profils introvertis sous 35 (entre les deux, ce sont les ambiverts). L’étude semble avoir aussi permis de créer un outil de détection de la personnalité à partir de l’analyse de l’activité de ces 293 personnes. Extroverts Tweet Differently from Introverts in Weibo, Zhou, Xu, Zhao 2017 https://www.researchgate.net/publication/315456499_Extroverts_Tweet_Differently_from_Introverts_in_Weibo

Tout ceci peut être également pensé dans une logique de hack, d’ingénierie sociale : le hackeur-manipulateur repère d’abord une vulnérabilité du système – qui est ici un système humain, donc cela va passer par s’appuyer sur ses biais, ses caractéristiques personnelles avec lesquelles il pourra jouer, puis les exploiter.

Il faut se rappeler que contrairement à la recherche, CA a ici accès à des échantillons de personnes parfois énormes (ils pouvaient tester 40 000 personnes ; mais ils avaient 87 millions de profils à disposition), d’une très grande variété en termes d’âge, de genre, de profession, de localisation etc., et en plus, extrêmement bien renseignés d’ores et déjà sur plein de variables. Par exemple, il y avait 320 000 profils dont il connaissait la personnalité – et d’autres variables que Kogan n’a pas révélées12, cumulés avec toutes ces données :

Démographique - Géographique (Factuel)

• Age
• Genre
• Ethnicité
• Religion
• Formation
• revenus
• Propriétaire / Locataire
• Statut socio-économique (CSP)
• Facteurs géographiques

Psychographie / Attitude

• Sensibilité à la publicité
• Données automobiles? (automotive)
• Confiance consommateur - Economie / Business
• Style de vie
• Habitudes d'achats
• Segments d'engagements politiques / civiques
• Opinions téléphonie (?)

Personnalité / Comportement

• Psychologie

• Ouverture

• Conscience

• Extraversion

• Amabilité

• Neuroticisme (tendance persistante à l'expérience des émotions négatives)

• Persuasion

• Réciprocité

• Rareté

• Autorité

• Peur

• Preuve sociale (tendance à adopter le comportement ou le point de vue d'autres personnes. )