選挙運動中にデータを使用することは新しいことではありません。 しかし、カナダの連邦選挙が近づくにつれて、当局はデータ追跡が監視にならないように熱心にならなければなりません。 （シャッターストック）
今後のカナダ連邦選挙では、個人データの悪用と乱用による干渉と混乱の危険が再び高まっています。
これはサーベイランスの問題です。サーベイランスを研究する専門家として、政治コンサルタント会社がデータを収集、分析、使用しており、 一般に、データの処理方法を認識していません。 不透明度と複雑さは 現代の監視問題の一般的な特徴.
これらの質問は、 Cambridge AnalyticaとFacebookのスキャンダル.
現在廃止されているケンブリッジアナリティカのロゴ。 シャッターストック
現在廃止されているケンブリッジアナリティカは、データ駆動型の選挙に関して押し付けがましく、操作的なすべての象徴となっています。
それにもかかわらず、データとデータ分析は長年の選挙で役割を果たしてきました。 すべての民主主義国家のすべての最新のキャンペーンは、データを単にポーリングする場合でも、データを使用します。
しかし、今日の大規模な有権者関係管理プラットフォームは、ソーシャルメディア、モバイルアプリ、ジオターゲティング、人工知能の力を活用してデジタルキャンペーンを実施し、別のレベルに引き上げています。
を通じて組織された最近のワークショップ ビッグデータ監視 プロジェクトおよびホスト ブリティッシュコロンビア州の情報およびプライバシー委員のオフィス、ケンブリッジアナリティカスキャンダルをきっかけに、国際的な学者、市民社会の擁護者、規制当局を集めました。
さまざまな国でのデータ駆動型選挙の性質と効果をどのように理解できますか？ 今後、規制当局にどのような問題が発生しますか？
神話と現実
デジタルキャンペーンとビッグデータの力の活用 米国および他の国でますます選挙の成功の鍵と考えられてきました.
世界中の政治家は、有権者に関するより良い、より洗練された、より正確なデータさえあれば、選挙に勝つことができると信じています。
ある段階で、ケンブリッジアナリティカは、アメリカの有権者に約5,000の異なるデータポイントがあると主張しました。 彼らは一人ではありませんでした。 米国の有権者分析業界—のような企業を含む カタリスト, i360 & HaystaqDNA —膨大な量の個人データが管理されています。 データは無料と購入の両方であり、公共および商業ソースからのものです。
による最近の報告 戦術的な技術集団 ドイツでは、地元の新興企業からグローバルな戦略家に至るまで、政治的範囲内の政党やキャンペーンを積極的にターゲットとする企業、コンサルタント会社、代理店、マーケティング会社の範囲を文書化しています。 データは、資産、知性、影響力として使用されます。
同時に、データ駆動型の選挙の力は誇張されています。 ビッグデータが実際に選挙に勝つ方法とその証拠は、経験的に決定するのが困難です。 米国の通信専門家ジェシカ・ボールドウィン・フィリッピによる研究は、 データ主導のキャンペーン戦略は、有権者を説得するよりも、支持者とドナーを動員するのにはるかに効果的です。 サイズとスケールの強調は、しばしば有効性の主張として混同されます。
米国とその他
一般に、有権者分析は米国で開拓され、他の民主主義国に輸出されています。 驚くべき最近の例は、ブラジルでのWhatsAppの有害な使用です。 大統領に立候補したジェイル・ボルソナロのキャンペーンによる人種差別的、女性差別的、同性愛嫌悪のメッセージの拡散.
この5月の2019写真では、サポーターがスマートフォンをかざして、ブラジリアのブラジル大統領Jair Bolsonaroの写真を撮ります。 ボルソナロは、ブラジル最大のメディア企業であるGloboを、メディアに漏洩したWhatsappメッセージの「敵」と呼んでいます。 （AP Photo / Eraldo Peres）
他の国では、有権者分析の分野は、その影響を和らげ、おそらくひねりを加える制約に直面しています。
これらには、選挙資金の制限、さまざまな政党と選挙制度、多くの異なる選挙法とデータ保護規則が含まれます。
特に有権者分析の実際の方法と影響の疑いがあまり明確でない場合、地域の政党の労働者とボランティアはどのように地形をナビゲートするのですか？
成功のためのデータ分析の想定される利点を認識できないために、その方法に日付を記入したり、ライバルに遅れをとることを望んでいる政党はありません。
しかし、研究者として、データ駆動型キャンペーンがさまざまな制度的および文化的慣行と相互作用する方法についてはあまり理解していません。 また、世界中のローカルおよび中央レベルのキャンペーンで、専門家やボランティアがデータをどのように評価するかもわかりません。
また、GoogleとFacebookの主要なプラットフォームのパフォーマンスが国によって異なることも明らかです。 ノースカロライナ大学ジャーナリズムおよびメディア教授ダニエル・クライス GoogleとFacebookを「民主的なインフラストラクチャ」として比較します 提供されるサービスに関して。
著名な投票者追跡者など、非イデオロギーであると主張するプラットフォームでさえ ネイションビルダー、コンコルディア大学のフェンウィックマッケルビーのように、ほとんど非政治的です 示されている。 Googleアルゴリズムも実証します 検索機能に組み込まれた固有の政治的バイアス.
新しい慣行と古い法律
古い法律は、有権者分析業界とデジタルキャンペーンに適用されます。 これらには、リストの流通を管理する選挙法や、最近まで、 政治キャンペーンによる個人データの収集、使用、および普及を規制するために使用されていない.
などのデータ保護法 欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）、政治的な意見に基づいて機密性の高い個人データの取得と処理を制限します。
しかし、問題は単にプライバシーと侵入を伴うだけでなく、データガバナンス、言論の自由、偽情報、民主主義自体も含まれます。 データ駆動型の選挙では、情報に基づいて動員された一方の民衆の民主的利益と、他方の過剰な有権者監視の危険性とのバランスについての新しい考え方が必要です。
透明性と秘密
関連する重要な問題は、データ駆動型の選挙に限らず、それらによって鋭く説明されているが、透明性の問題です。
FacebookやTwitterのようなオンラインネットワークを作成するプラットフォームビジネスで実際に行われていることについて、ほとんど公に知られていないことと、適切な民主的慣行の支持者が知るべきであると主張することの間には違いがあります。
結局、選挙に関しては、関連情報のオープンな共有が重要です。 Cambridge Analyticaなどの有権者管理プラットフォームは、政治主任と実際の慣行の両方について本質的に秘密です。 たとえば、政治広告の費用を誰が支払うのかはほとんどわかっていません。
一方、選挙に参加し、選挙に参加する人々は、説明責任の前提条件として、すべての政党の透明性に重大な関心を持っています。 選挙の結果に影響を与えるデータの使用は基本的に不透明であるため、緊張は明白です。
したがって、データ駆動型選挙で実際に何が起こるかを知ることは困難です。
ウィスコンシン大学教授 キム・ヨンミエ ステルスメディアプロジェクトを実行します。研究者が米国での政治キャンペーンのスポンサーを追跡し、疑わしいソースを特定し、有権者をターゲットにするパターンを評価できる、ユーザーベースのリアルタイムデジタル広告追跡アプリです。
選挙の実施を担当する役人は、連邦選挙が近づくにつれて、そして世界中でカナダのこの種の情報に細心の注意を払うべきです。
著者について
David Lyon、監視研究センター所長、社会学教授、 クイーンズ大学、オンタリオ コリン・ベネット、政治学教授、 ビクトリア大学
この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.
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