Le microciblage fonctionne, mais pas comme les gens pensent

Les récentes élections américaines ont soulevé la question de savoir si le « microciblage », l’utilisation de données en ligne étendues pour adapter les messages persuasifs aux électeurs, a modifié le terrain de jeu de la politique.

Aujourd’hui, une étude récemment publiée et dirigée par des universitaires du MIT révèle que si le ciblage est efficace dans certains contextes politiques, la partie « micro » des choses n’est peut-être pas l’outil qui change la donne, comme certains l’ont supposé.

Les résultats sont publiés dans la revue Actes de l’Académie nationale des sciences.

« Dans un contexte de messagerie traditionnel où vous avez un problème sur lequel vous essayez de convaincre les gens, nous avons constaté que le ciblage avait un avantage persuasif substantiel », déclare David Rand, professeur au MIT et co-auteur de l’étude.

En effet, l’étude a révélé que l’adaptation des publicités politiques en fonction d’un attribut de leur public cible – par exemple, l’affiliation à un parti – peut être 70 % plus efficace pour influencer le soutien politique que de simplement montrer à tout le monde la seule publicité qui devrait être la plus persuasive sur l’ensemble de la chaîne. population. Mais le ciblage des publicités politiques à l’aide de plusieurs attributs – par exemple, l’idéologie, l’âge et les valeurs morales – n’a apporté aucun avantage supplémentaire, dans l’étude.

« Nous n’avons pas trouvé beaucoup de preuves que le microciblage fonctionne », déclare Rand, professeur Erwin H. Schell à la MIT Sloan School of Management. « Nous avons constaté que nous avions autant d’avantages persuasifs avec un ciblage basé sur un seul attribut qu’avec un ciblage sur plusieurs attributs. »

Les auteurs de l’étude sont Ben Tappin, post-doctorant à l’Université de Londres et chercheur affilié à l’équipe de coopération appliquée du MIT ; Chloe Wittenberg, doctorante au département de science politique du MIT ; Luke Hewitt Ph.D., chercheur invité au Stanford Center on Philanthropy and Civil Society ; Adam Berinsky, professeur Mitsui de sciences politiques au MIT ; et Rand, qui est également professeur de sciences du cerveau et cognitives au MIT et directeur de l’équipe de coopération appliquée.

Messages d’essai routier

Le micro-ciblage politique a fait l’objet d’une attention particulière après les élections américaines de 2016, lorsqu’il est devenu largement connu que la société Cambridge Analytica avait utilisé les données de Facebook pour élaborer des messages très ciblés destinés aux électeurs. Ce que les chercheurs ont trouvé moins clair depuis lors est : ces publicités ont-elles fonctionné ?

Pour évaluer cette question, les chercheurs ont mené des séries d’expériences d’enquête en 2022, en utilisant la plateforme d’enquête en ligne Lucid. Dans la première phase, avec plus de 23 000 participants, les chercheurs ont créé des publicités pour deux campagnes thématiques : l’une axée sur la loi américaine sur la citoyenneté de 2021 et la seconde sur le revenu de base universel. Les participants ont été divisés au hasard soit en un groupe témoin, qui n’a reçu que des informations de base sur la politique pertinente, soit en plusieurs groupes de traitement différents, qui ont chacun regardé une publicité vidéo visant à influencer les opinions sur cette politique. Cette approche est parallèle à la pratique réelle de la campagne consistant à essayer de nombreux types d’annonces, puis à déterminer laquelle est la plus efficace.

Dans la deuxième phase de l’étude, les chercheurs ont ensuite simulé plusieurs stratégies de campagne. Plus de 5 000 participants ont de nouveau été affectés soit à un groupe témoin – qui a reçu les mêmes informations de base sur les problèmes que lors de la première phase – soit à l’un des trois groupes de traitement. Les membres de ces groupes de traitement ont vu soit le message le plus performant de la première phase de l’étude ; une annonce choisie au hasard ; ou une annonce « ciblée » sélectionnée sur la base d’un modèle d’apprentissage automatique formé sur les données de la première phase de l’étude. Pour évaluer l’avantage supplémentaire du microciblage, les chercheurs ont également fait varier la complexité du processus de ciblage utilisé pour faire correspondre les publicités aux participants, en ciblant ces participants en utilisant entre une et quatre caractéristiques personnelles.

Grâce à cette conception en plusieurs étapes, les chercheurs ont pu évaluer l’efficacité d’une stratégie de ciblage par rapport à plusieurs autres tactiques publicitaires de campagne largement utilisées.

En fin de compte, la stratégie de ciblage a mieux fonctionné que ces autres tactiques, mais les publicités microciblées basées sur plusieurs caractéristiques des électeurs n’étaient pas plus efficaces que celles basées sur une seule caractéristique.

Les chercheurs espèrent que leurs découvertes contribueront à éclairer les débats en cours sur le microciblage et les campagnes politiques américaines.

« Il y a eu beaucoup de spéculations sur les promesses et les dangers du microciblage pour le fonctionnement de notre système démocratique », a déclaré Berinsky. « Notre étude nous permet d’évaluer de manière rigoureuse l’impact potentiel du microciblage politique dans le monde réel. »

Une annonce ne convient pas à tous

Rand souligne que les résultats de l’étude occupent un terrain d’entente; le microciblage n’est probablement pas la force apparemment écrasante que les gens craignent, mais les publicités politiques ciblées ont toujours un avantage la plupart du temps.

« En termes d’implications pour la publicité politique, il semble certainement que le ciblage sera souvent une bonne idée, et si vous ne le faites pas, vous risquez de laisser un pouvoir de persuasion sur la table », a déclaré Rand. « En même temps, ce n’est clairement pas un contrôle mental. »

Il est important de se rappeler que le microciblage dans le contexte de la persuasion politique fonctionne différemment de celui de la publicité commerciale, suggère Rand, car il est difficile de générer les données nécessaires pour former les modèles de ciblage politique et distribuer les publicités qui en résultent.

Le microciblage en politique fonctionne également différemment que pour la publicité commerciale, suggère Rand, car il est difficile de générer les données nécessaires pour former les modèles de ciblage politique et distribuer les publicités qui en résultent.

« Si Facebook effectue un microciblage basé sur la vente de widgets, il est en mesure d’obtenir de bons commentaires sur l’achat ou non des widgets, puis d’utiliser ces données pour optimiser en permanence le ciblage », déclare Rand. En politique, il est beaucoup plus difficile d’obtenir des informations fiables sur les attitudes des électeurs et les décisions de vote, ce qui rend très difficile le micro-ciblage efficace des publicités politiques à grande échelle.

Bien que leurs résultats suggèrent que le ciblage des publicités politiques peut être efficace dans certains contextes, les chercheurs notent également plusieurs raisons pour lesquelles le ciblage peut fonctionner différemment – et peut-être moins efficacement – en dehors du contexte expérimental qu’ils ont développé. D’une part, les avantages du microciblage variaient considérablement entre les deux principales politiques étudiées. Ces avantages étaient encore plus faibles dans la deuxième expérience, axée sur une situation de campagne alternative, bien que moins courante.

Comme le suggère Wittenberg, « il est important de comprendre non seulement si le microciblage est efficace, mais aussi quand ».

Cette histoire est republiée avec l’aimable autorisation de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un site populaire qui couvre l’actualité de la recherche, de l’innovation et de l’enseignement au MIT.