Как работают маркетплейсы

Маркетплейс — это многосторонняя онлайн-платформ…
Читать далее

Какие логотипы я ненавижу?

Часто ли вы задумываетесь об окружающей нас визуально-информацион…
Читать далее

Удобство интерфейса маркетплейса для девушки

Интерфейс маркетплейса является ключевым элементом платформы элек…
Читать далее
сео продвижение в гугле заказать

Алгоритмы поиска Гугл для сеошника

Алгоритмы поиска Google — это сложные компьютерн…
Читать далее

Продажи на маркетплейсах

Мы вынуждены отталкиваться от того, что постоянный количественный…
Читать далее

Сео карточек Авито

Авито — это крупнейшая российская онлайн-площадк…
Читать далее
Лидеры сео продвижения - Ашманов

Лидеры сео продвижения — Ашманов

Мы вынуждены отталкиваться от того, что постоянный количественный…
Читать далее
SEO-оптимизация карточек товара на Wildberries

SEO-оптимизация карточек товара на Wildberries

Мы вынуждены отталкиваться от того, что постоянный количественный…
Читать далее
заказать исследование для брендинга

Исследование для брендинга

Исследование для брендинга — это ключевой аспект…
Читать далее

Сео-продвижение, что это?

SEO-продвижение — это эффективный способ оптимиз…
Читать далее

Сео продвижение сайта. Москва

Заказать СЕО продвижение сайта в Москве решают м…
Читать далее

Сео продвижение в Яндекс

СЕО продвижение сайта в Яндекс и его появление в ТОПе поисковой в…
Читать далее

Ведение контекстной рекламы

Контекстная реклама — это форма интернет-рекламы…
Читать далее

Что такое ключевые слова LSI?

Ключевые слова LSI — латентно-семантическое инд…
Читать далее

Технический СЕО аудит

Технический СЕО аудит – это проверка, во время к…
Читать далее

Содержание:

  1. Как большие данные используются в социальных сетях
  2. Влияние больших данных на поведение избирателей
  3. Проблемы и противоречия, связанные с использованием Big Data в политике
  4. Будущее Big Data в формировании избирательных кампаний
  5. Скандалы с Facebook
  6. Cambridge Analytica: Как компания использовала психологию для влияния на выборы
  7. Технологии и методы, применяемые компанией:
  8. Как Cambridge Analytica удалось собрать столько информации о пользователях?
  9. С кем сотрудничала компания
  10. Документальные фильмы о Cambridge Analytica
  11. Остальные фигуранты скандала

Как большие данные используются в социальных сетях

Современный мир окутан цифровыми технологиями, которые не только упрощают нашу повседневную жизнь, но и находят свое применение в различных областях, включая политику. Одним из ключевых инструментов, который активно используется на выборах, являются большие данные (Big Data). В социальных сетях данные о поведении и предпочтениях пользователей становятся ценным ресурсом для политических кампаний. В контексте выборов эти данные играют ключевую роль в разработке стратегий предвыборных кампаний, направленной на целевую аудиторию избирателей и прогнозирование результатов.

Анализируя эту информацию, политические партии и кандидаты получают более глубокое понимание предпочтений, интересов, поведения и настроений избирателей, что позволяет адаптировать свои сообщения, информационно-пропагандистские мероприятия и рекламные кампании к конкретной демографии или отдельным людям.

Кроме того, Big Data могут помочь выявить колеблющихся избирателей или нерешительных людей, на которых потенциально можно повлиять с помощью целенаправленных сообщений или информационно-пропагандистских усилий, благодаря чему во время выборов повышается эффективность избирательной кампании, персонализация коммуникации с избирателями и происходит увеличение явки населения в избирательные пункты.

В целом, использование Big Data привело к трансформации методов проведения выборов, предоставив ценные сведения, которые могут быть основой для процессов принятия решений и, в конечном итоге, повлиять на результаты голосования. Рассмотрим несколько основных алгоритмов анализа больших данных и примеры их применения в контексте выборов:

  1. Алгоритмы машинного обучения
  2. Алгоритмы машинного обучения играют важную роль при анализе данных во время выборов. Например, алгоритм классификации может помочь определить политическую принадлежность избирателя на основе его интересов и предпочтений в социальных медиа. Алгоритмы кластеризации позволяют группировать избирателей по схожим характеристикам, что помогает создавать целевые группы для рекламных кампаний.

  3. Анализ сентимента
  4. Использование анализа настроений помогает определить эмоциональную окраску высказываний пользователей в социальных сетях. На выборах этот алгоритм может помочь понять общественное мнение по поводу различных политических кандидатов и партий. Например, анализ сентимента может помочь выявить негативные или позитивные реакции на выступления кандидатов и адаптировать стратегии кампании соответственно.

  5. Прогнозирование и оптимизация
  6. Алгоритмы прогнозирования позволяют предсказывать результаты голосования на основе анализа сведений о предыдущих выборах, общественного мнения и других факторов. Это помогает политическим партиям и кандидатам адаптировать свои стратегии и ресурсы для максимальной эффективности кампании. Например, алгоритмы прогнозирования могут помочь определить ключевые регионы, где необходимо усилить работу по мобилизации избирателей.

  7. Алгоритмы рекомендаций
  8. Алгоритмы рекомендаций широко применяются в социальных сетях для предложения пользователям контента, который может заинтересовать их. На выборах такие алгоритмы могут использоваться для рекомендации избирателям информации о кандидатах, партиях, предвыборных обещаниях и других политических аспектах. Например, алгоритмы рекомендаций могут помочь избирателям получить доступ к информации о кандидатах, которые наиболее соответствуют их интересам и ценностям.

  9. Алгоритмы анализа сетей
  10. Алгоритмы анализа сетей используются для изучения взаимосвязей между объектами в сети, такими как пользователи социальных сетей. На выборах такие алгоритмы могут помочь выявить влиятельных лидеров мнений, группы схожих интересов или паттерны взаимодействия между избирателями. Анализ сетей позволяет лучше понять структуру общественного мнения и оптимизировать коммуникацию с различными группами избирателей.

  11. Алгоритмы временных рядов
  12. С помощью алгоритма временных рядов можно проанализировать изменения в информации во времени. На выборах такие алгоритмы способны помочь обнаружить цикличность в поведении избирателей, сезонные изменения в интересах и предпочтениях, а также прогнозировать динамику электоральных процессов. Анализ временных рядов позволяет адаптировать стратегии кампаний в зависимости от изменяющихся тенденций.

  13. Алгоритмы анализа текста
  14. Алгоритмы анализа текста используются для извлечения значимой информации из текстовых документов, таких как новостные статьи, социальные посты и комментарии. На выборах такие алгоритмы могут помочь выявить ключевые темы, настроения и мнения избирателей по отношению к различным политическим событиям и кандидатам. Анализ текста позволяет лучше понять общественное мнение и адаптировать коммуникацию кампаний.

  15. Алгоритмы оптимизации ресурсов
  16. Алгоритмы оптимизации ресурсов используются для эффективного распределения бюджета и ресурсов политической кампании. На выборах такие алгоритмы могут помочь определить оптимальное распределение средств между различными видами рекламы, мероприятиями и мобилизацией избирателей. Оптимизация ресурсов позволяет увеличить эффективность кампании и достичь лучших результатов.

  17. Алгоритмы анализа изображений
  18. Алгоритмы анализа изображений используются для обработки и интерпретации визуальной информации, например, фотографий и видео. На выборах такие алгоритмы могут помочь анализировать изображения с митингов, дебатов и других политических событий для определения ключевых моментов, реакций избирателей и тенденций. Анализ изображений дополняет другие виды материала, обогащая аналитику и позволяя лучше понять контекст политической кампании.

Влияние больших данных на поведение избирателей

Большие данные поражают тем, как политические кампании нацелены на избирателей и взаимодействуют с ними. Анализируя огромные объемы информации из различных источников, таких как социальные сети, демографические сведения и истории голосования, политические кампании могут создавать высоконаправленные стратегии обмена информацией, влияющие на поведение избирателей. Такой персонализированный подход позволяет более эффективно общаться с избирателями, повышая вероятность повлиять на их мнение и в конечном итоге заручиться их голосами.

Более того, аналитика больших данных зарекомендовала себя как мощный инструмент для формирования политических кампаний и влияния на результаты выборов, который может помочь выявить ключевые тенденции и закономерности в поведении избирателей, позволяя кампаниям менять свои подходы моментально, чтобы использовать появляющиеся возможности или решать возможные проблемы. По мере дальнейшего развития технологий ожидается, что их роль на выборах будет только возрастать.

Проблемы и противоречия, связанные с использованием Big Data в политике

Одной из основных проблем, связанных с использованием Big Data в политике, является проблема конфиденциальности и защиты данных. В связи с тем, что для таргетинга на избирателей собирается и анализируется огромное количество личной информации, возникают опасения по поводу того, как используется эта информация и можно ли ей злоупотреблять или манипулировать в политических целях. Кроме того, существуют разногласия по поводу точности и достоверности анализа Big Data для прогнозирования поведения избирателей и воздействия на исходы выборов.

Критики утверждают, что излишняя опора на стратегии, основанные на данных, может привести к гомогенизации политических сообщений и отсутствию подлинного взаимодействия с избирателями. Кроме того, существуют этические соображения, связанные с возможностью дискриминации или предвзятости в алгоритмах, используемых для обработки больших объемов данных, что вызывает вопросы о справедливости и прозрачности политических кампаний.

Кроме того, необходимо приложить усилия для устранения потенциальных искажений, которые могут возникнуть в результате использования анализа Big Data, гарантируя, что решения, принимаемые на основе этой информации, являются объективными и беспристрастными, ставя во главу угла справедливость и неприкосновенность частной жизни.

Будущее Big Data в формировании избирательных кампаний

По мере развития технологий роль Big Data в формировании избирательных кампаний становится все более важной.

В будущем Big Data, вероятно, будет играть еще большую роль на выборах. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и машинного обучения политические кампании смогут делать более точные прогнозы о поведении избирателей и тенденциях. Потенциально это может произвести революцию в способах проведения выборов, что приведет к созданию более персонализированных и целевых кампаний, которые найдут отклик у избирателей на более глубоком уровне.

Скандалы с Facebook

Скандалы с Big Data в Facebook привлекли значительное внимание общественности и вызвали серьезные вопросы о конфиденциальности данных, этике использования информации пользователей и безопасности в цифровой среде. Facebook неоднократно сталкивался со случаями утечек данных, когда личная информация пользователей была незаконно передана третьим сторонам или использована без согласия.

Эти утечки данных вызвали обеспокоенность среди пользователей относительно конфиденциальности и их безопасности на платформе. Facebook был обвинен в том, что платформа использовалась для манипуляции общественным мнением и влияния на политические процессы.

Различные организации использовали большие данные на Facebook для распространения дезинформации, фейковых новостей и манипуляций в целях достижения политических целей. Facebook также сталкивался с обвинениями в нарушениях конфиденциальности данных пользователей, включая сбор информации о пользователях без их согласия и использование данных в коммерческих целях.

В 2018 году произошел один из самых известных скандалов, связанных с использованием Big Data на платформе Facebook, когда информация более чем 87 миллионов пользователей этой социальной сети была незаконно использована в целях политической рекламы в ходе президентской кампании в США. Новости о том, что Cambridge Analytica использовала данные, собранные через Facebook, нанесли серьезный удар по популярной социальной сети.

Cтоит отметить, что стоимость акций Facebook упала почти на 7%, что привело к значительному сокращению состояния Марка Цукерберга более чем на $6 миллиардов, а более чем 403 миллиона акций Facebook принадлежащих ему и его структурам, после падения на 7%, оценились в $68 миллиардов. Этот скандал выявил уязвимость системы безопасности данных и вызвал широкий общественный резонанс, привлекая внимание к проблемам конфиденциальности и этики использования больших данных в политике.

Компания Facebook понесла не только финансовые, но и репутационные потери. Согласно опросу Reuters 51%американцев потеряли доверие к социальной сети в отношении защиты их личных данных и начали активную кампанию #DeleteFacebook, призывающую пользователей удалить свои аккаунты и приложения из смартфонов. К этой кампании присоединился известный предприниматель Илон Маск, удалив страницы своих компаний SpaceX и Tesla.

Как Big data используют на выборах

Действия Цукерберга вызвали критику также со стороны других лидеров IT-индустрии. Например, глава Apple Тим Кук заявил, что его компания никогда не допустила бы подобной ситуации, поскольку принято решение не собирать личные данные пользователей для коммерческих целей.

После чего, Марк Цукерберг публично извинился за произошедшее в прямом эфире на канале CNN. Он заверил, что примет все необходимые меры, чтобы предотвратить повторные утечки личных данных пользователей и готов ответить на вопросы американских конгрессменов на предстоящих слушаниях по этому вопросу.

«Я основал Facebook и в конце концов я отвечаю за то, что происходит на нашей платформе», — так же написал Марк Цукенберг на своей странице.

Кроме того, компания усилила меры по защите конфиденциальности и объявила о введении новых санкций за недобросовестное использование данных пользователей.

Cambridge Analytica: Как компания использовала психологию для влияния на выборы

Углубляясь подробнее в эту историю, рассмотрим основных участников скандала, откуда история берет свои истоки и какими последствиями обернулся данный инцидент.

Компания Cambridge Analytica привлекла внимание мировой общественности своими противоречивыми методами использования Big Data для воздействия на результаты голосования. Одно из основных направлений было использование психологии для создания персонализированных рекламных кампаний. Данные были получены через незаконное использование личной информации миллионов пользователей Facebook, после чего компания использовала ее для создания целенаправленных рекламных кампаний, чтобы манипулировать политическими взглядами и поведением избирателей в период голосования. Но, обо всем по порядку.

заказать исследование биг дата в москве

Cambridge Analytica, ставшая ключевым звеном в произошедшем скандале, была британско-американской аналитической компанией, которая специализировалась на анализе данных и консультировании в области политики, включая использование больших данных для целей политических кампаний. Она была создана в 2013 году британскими аналитиками данных Александром Никсом, Александром Тейлором и Дэнни Родсом, как дочерняя компания SCL Group (Strategic Communication Laboratories Group).

SCL Group специализировалась на военной и политической коммуникации, а Cambridge Analytica была основана с целью использования ее, как аналитическое подразделение, фокусирующееся на использовании данных для целевого маркетинга и воздействия на поведение избирателей. Компания быстро привлекла внимание своими методами анализа данных из социальных сетей для создания детальных профилей пользователей и направленного воздействия на общественное мнение.

Так же интересным фактом является то, что название компании «Cambridge Analytica» было выбрано не случайно. Оно ассоциировалось с уважаемым университетом Кембриджа, что придавало видимость авторитетности и профессионализма.

Технологии и методы, применяемые компанией:

Компания Cambridge Analytica была основана на трех основных принципах:

  • Использование психологического поведенческого анализа, основанного на модели океана.
  • Анализ больших данных (Big Data).
  • Применение таргетированной рекламы.

Заказать исследования с помощью больших данных Big data

Одним из широко применяемых методов современной психологии является «модель океана» известная как «пять факторов» или «OCEAN» (по первым буквам английских названий пяти измерений), включающая в себя следующие характеристики: открытость (готовность к новым идеям), доброоссовестнть (склонность к перфекционизму), экстраверсия (уровень общительности), дружелюбность (готовность к сотрудничеству) и невротизм (устойчивость к стрессу). Такой опросник состоит из 120 пунктов и помогает созданию профиля личности.

Модель разделяет личные характеристики на категории, которые остаются неизменными. Например, люди, которые характеризуют свою личность «общительной», вероятно, будут описывать себя так же и по истечению какого-то срока, ведь соглашаясь с этим сегодня, большой процент вероятности того, что они будут согласны с этим и через год. Данные категории будут проявляться на любом языке. Так, негативно реагирующий на что-либо человек, будет заметно отличаться от людей, реагирующих положительно.

Однако для такого исследования необходимо иметь внушительный объем сведений о человеке и провести множество тестов. Cambridge Analytica брала в использование проект Михала Косинского по анализу Big Data для отслеживания поведения пользователей в социальных сетях и в Интернете

Изначально проверочные этапы исследования проводились на таких интернет площадках, как Amazon Mechanical Turk, а затем перешли на Qualtrics (из-за проблем с активностью пользователей Amazon, которые сильно влияли на результаты опросов). Facebook был вовлечен только в последний момент. Пользователям требовалось войти на сайт и согласовать доступ к своим данным для приложения с опросами, созданного Александром Коганом, ученым из Кембриджского университета, чтобы получить вознаграждение за заполнение опроса. Его исследования по созданию личностных профилей на основе лайков в Facebook были предоставлены компании Cambridge Analytica, поддерживаемой Робертом Мерсером, как отличная возможность для быстрого выхода на рынок. Коган заявляет, что Cambridge Analytica заверила его в добросовестном применении полученных данных.

Для самих же опрашиваемых процесс казался легким и мгновенным: необходимо было лишь нажать на приложение и получить код для оплаты. Однако за этим простым действием скрывалось множество важных моментов. В частности, приложение собирало всю доступную информацию об использующем его человеке. Психологический профиль был основным объектом изучения, а информация с Facebook служила в качестве набора признаков для анализа, который был подготовлен специалистом по обработке данных о пользователях с целью точного прогнозирования их интересов и особенностей.

В дополнение, приложение собирало индивидуализированную информацию, такую как реальное имя, местоположение и контактные данные, которые нельзя было получить из обычных сайтов для опросов. Это позволяло ассоциировать информацию с конкретным человеком и сопоставлять её с данными избирателей.

Отметим и тот факт, что приложение делало это же со всеми друзьями людей, использующих приложение. Так сотни тысяч пользоватлей, получавших оплату в несколько долларов за простое заполнение анкеты и остававшихся анонимными, превратились в миллионы людей, чьи профили на Facebook стали открытой книгой.

Именно после этого происходил последний этап, заключающийся в превращении нескольких сотен тысяч личных профилей в несколько миллионов. Это требовало использования огромных вычислительных мощностей и обширной таблицы возможностей. Даже если ваша выборка состоит из 300 000 человек, то набор характеристических особенностей достигает уже 100 миллионов.

После чего вся информация сливалась в единую модель и применялись многообразные семейства или методы машинного обучения, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Затем наступал этап голосования и результаты комбинировались для вывода. Так, изучение обработки информации превращается в целое искусство: точная комплектация входных данных для каждого метода не является жестким правилом, и нет единственного «правильного» способа их собрать. В академическом мире это иногда называется «процессом аспиранта» — этапом, на котором остается только двигаться вперед методом проб и ошибок.

Было разработано 253 алгоритма, из чего следует, что на каждый профиль приходилось по 253 прогноза. Цель достигнута: разработана модель, способная анализировать лайки в Facebook и предсказывать личные характеристики человека, его политические взгляды и прочие аспекты, заполняя соответствующие столбцы в таблице.

В дополнение к этому, компания использовала точечную рекламу, объединяя информацию из предыдущих методов. Иными словами, после анализа данных о пользователе, его предпочтениях и личной информации, было проще отправлять персонализированные сообщения пользователям с информацией, на которую они реагировали положительно.

Как Cambridge Analytica удалось собрать столько информации о пользователях?

Это удалось благодаря специальной программе Когана «This Is My Digital Life»(Это твоя цифровая жизнь), объединившая в себе тест на личностные качества и доступ к профилям пользователей Facebook и их друзей. Почти 300 000 человек загрузили этот приложение, что дало исследователю и Cambridge Analytica доступ к личным данным людей, в общей сложности составляющей 87 миллионам профилей.

«Люди, не чуя подвоха, соглашаются на любые условия работы приложения и начинают отдавать кучу личной информации о себе и своих друзьях», – написал в Forbes основатель технологической компании Biolink.Tech Евгений Черешнев.

Сам Коган прокомментировал ситуацию так:

«Меня сделали козлом отпущения и Facebook, и Cambridge Analytica: то, что мы делали, по заверениям Cambridge Analytica, было абсолютно законно. Но моей большой ошибкой в сотрудничестве с ними было то, что я не задавал им достаточно вопросов», – заметил ученый.

С кем сотрудничала компания:

Следует отметить, что Cambridge Analytica работала в различных странах и регионах по всему миру, включая США и Великобританию. Она предоставляла свои услуги как политическим кампаниям, так и компаниям и брендам, помогая им анализировать данные, определять целевую аудиторию и разрабатывать индивидуальные маркетинговые стратегии. Благодаря наличию офисов и партнеров в различных странах мира, Cambridge Analytica могла применять методы микротаргетинга и анализа данных в различных отраслях и организациях, включая как общественные, так и некоммерческие секторы, обслуживая клиентов на различных рынках и в различных культурных средах.

Она так же устанавливала связи с различными политическими деятелями. и партиями, оказывая им услуги в области аналитики данных и стратегического консультирования. Ниже приведены несколько примеров политических фигур и партий, с которыми взаимодействовала компания:

Дональд Трамп и Республиканская партия США:

В начале ноября 2016 года телекомпания CNN раскрыла, что избирательный штаб Дональда Трампа, кандидата от Республиканской партии на пост президента, обладает «асом в рукаве» — компанией Cambridge Analytica, с главным офисом в Лондоне, которая заработала свыше $5 миллионов за свои услуги в сентябре того же года, а так же ранее работавшей с бывшим соперником — однопартийцем Дональда Трампа в предвыборной гонке за пост президента США — Тедом Крузом. Эту информацию также объявил и швейцарский журнал Das Magazin.

Вопрос о том, насколько существенное влияние оказала Cambridge Analytica на результаты президентских выборов в США остается предметом споров. Некоторые утверждают, что компания сыграла ключевую роль в победе Трампа, в то время как другие считают, что влияние было незначительным.

После скандала, Cambridge Analytica была закрыта, а ряд расследований были начаты для выяснения обстоятельств использования данных и возможного нарушения законодательства, однако Трамп и его администрация отрицали прямое участие или знание о незаконных практиках компании.

заказать исследование биг дата москва

Президент США Дональд Трамп не единожды высказывался относительно произошедшего скандала с Cambridge Analytica и утечки данных. Вот несколько выдержек из его комментариев:

  1. Поддержка использования данных: В начале скандала, Трамп высказывал поддержку использования данных и аналитики в политических кампаниях, утверждая, что это стандартная практика и нечего удивляться.
  2. Негативное отношение к расследованию: Трамп критиковал расследование вокруг Cambridge Analytica как «вымышленную историю» и «ложь», утверждая, что это еще одна попытка дискредитировать его администрацию.
  3. Смена позиции: В последствии, когда масштаб проблемы стал более очевиден, Трамп изменил свою позицию и заявил, что защита данных и приватность пользователей важны, и что подобные нарушения должны быть расследованы и пресечены.
  4. Отрицание прямой связи: Трамп отрицал прямую связь своей кампании с Cambridge Analytica и заявлял, что не имел информации о таких практиках или использовании данных в своих интересах.

В целом, позиция Трампа по отношению к скандалу с Cambridge Analytica была изменчивой, и его комментарии отражали как поддержку использования данных в политических кампаниях, так и попытки минимизировать значение и серьезность утечки данных и нарушений приватности.

Британский консервативный лагерь:

В Великобритании Cambridge Analytica сотрудничала с различными консервативными политическими силами, включая партию консерваторов. Ее аналитические услуги использовались для анализа избирательных данных и разработки стратегий для консервативных кампаний.

Другие страны и политические силы:

Кроме США и Великобритании, Cambridge Analytica имела дело с политическими фигурами и партиями в других странах, таких как Кения, Нигерия, Индия и другие.

После скандала были проведены расследования в различных странах, включая США и Великобританию. Facebook был оштрафован за нарушение законодательства об информационной конфиденциальности, а Cambridge Analytica — закрыта и обвинена в незаконном использовании данных. Скандал серьезно подорвал доверие к обеим компаниям и вызвал значительные повреждения их репутации. Cambridge Analytica столкнулась с обвинениями в нарушении этических стандартов и потеряла возможность продолжения своей деятельности.

После скандала с утечкой данных и закрытия Cambridge Analytica, некоторые ключевые сотрудники компании перешли в другие аналогичные компании или основали свои проекты, несмотря на критикe и недоверие в связи с их прошлым участием в деятельности компании. Вот несколько примеров:

  • Александр Николаичик: Бывший главный научный сотрудник Cambridge Analytica, который занимался разработкой алгоритмов анализа данных, основал собственную консалтинговую компанию по аналитике данных.
  • Дэвид Салвейн: Бывший главный операционный директор CA, который ушел из компании до скандала, присоединился к другой компании в области маркетинговых исследований.
  • Джеффри Глейзер: Бывший директор по стратегии и коммуникациям в CA, затем основал собственное агентство по маркетинговым исследованиям.
  • Бриттани Кайзер: Бывшая директор по развитию бизнеса CA, после скандала стала активисткой в области защиты данных и конфиденциальности в интернете.

Документальные фильмы о Cambridge Analytica:

В марте 2018 года Channel 4 выпустил документальный фильм под названием «Секреты Cambridge Analytica», созданный журналистами и редакторами Channel 4 News. Команда журналистов провела расследование и сняла скрытое видео, в котором руководители Cambridge Analytica обсуждали способы влияния на политические процессы, включая возможность вымогания денег у политиков и распространения пропаганды для достижения желаемых результатов. Согласно документальному фильму, руководители Cambridge Analytica утверждали, что они могут использовать различные темные методы, включая устроение ловушек и компрометирующих материалов, чтобы помочь своим клиентам в политических кампаниях.

Скандал, связанный с данными Facebook–Cambridge Analytica, также был отражен в документальном фильме Netflix 2019 года под названием «Великий взлом». Этот фильм является первым полнометражным произведением, которое объединяет различные аспекты скандала через повествование. Он предоставляет информацию и события, связанные с CA, Facebook и выборами 2016 года, которые привели к общественному возмущению из-за утечки данных. «Великий взлом» рассказывает о жизненном опыте и путешествиях многих людей, участвовавших в событиях по-разному и через разные связи.

Среди них — Дэвид Кэрролл, профессор из Нью-Йорка, который пытался разобраться в правовой стороне вопроса, чтобы узнать, какие данные о нем имела Cambridge Analytica. И Бриттани Кайзер, бывшая сотрудница Cambridge Analytica, которая в итоге стала разоблачителем в скандале с данными.

Как Big data используют на выборах

Остальные фигуранты скандала:

Мишель Косински

В начале 2014 года Александр Коган обратился к Мишелю Косински, профессору психологии, с предложением о сотрудничестве. Он сообщил, что SCL заинтересована в его приложении «myPersonality», которое собирало данные о пользователях с целью анализа их личности. Однако Коган не раскрывал точной цели компании SCL. После проведения исследования Косински выяснил, что SCL занимается маркетингом, основанным на психологическом моделировании, включая влияние на исход выборов.

Косински узнал, что SCL сотрудничала с различными иностранными организациями и использовала методы психологического воздействия в политических кампаниях, после чего отказался сотрудничать с SCL, считая их методы неэтичными, несмотря на предложенную щедрую сумму в 500 000 долларов.

Стив Бэннон

Стив Бэннон (Stephen Bannon) — американский медиамагнат, издатель и политический стратег. Он стал широко известен благодаря своей работе в качестве главного стратега в избирательной кампании Дональда Трампа в 2016 году.

В этой роли он играл ключевую роль в формировании стратегии кампании и общей коммуникационной линии. После победы Трампа на выборах, Бэннон был назначен главным стратегом в Белом доме, но впоследствии покинул эту должность в августе 2017 года.

Александр Никс (Alexander Nix) — генеральный директор Cambridge Analytica, который был отстранен от работы из-за нарушений этических норм.

Используя модель Косински, Nix утверждал, что может предсказать личность каждого взрослого человека в Соединенных Штатах Америки. Согласно Nix, маркетинг CA основан на сочетании трех элементов: поведенческой науки с использованием модели OCEAN, анализа больших данных и таргетинга рекламы. Таргетинг рекламы — это персонализированная реклама, которая максимально точно соответствует индивидуальности отдельного потребителя.

Что касаемо Кристофера Уайла, ставшим известной фигурой из-за тесного сотрудничества с журналистами, то он выступил в качестве эксперта по анализу данных и информатором в расследовании. Он заявил, что Cambridge Analytica использовала данные Facebook для таргетинга, не только на основных пользователей, но и на их друзей, действуя взамен их ведома, передав журналистам бумаги, доказывающие этот факт. По его словам, FTC продолжало расследование по поводу нарушения конфиденциальности и вмешательства компании в избирательный процесс

Эти факты подчеркивают сложную и интригующую природу деятельности Cambridge Analytica, а также ее влияние на политические процессы и общественное мнение. Компания оставила след в истории как один из ключевых игроков в области аналитики данных и воздействия на аудиторию. Влияние психометрического таргетинга на поведение и культуру оказалось весьма сильным, но по-разному воспринимается экспертами.

Цифровой маркетинг

В своём стремлении повысить качество жизни, они забывают, что граница обучения кадров в значительной степени обусловливает важность укрепления моральных ценностей. Разнообразный и богатый опыт говорит нам, что перспективное планирование однозначно фиксирует необходимость новых предложений. Все статьи

Как работают маркетплейсы

Маркетплейс — это многосторонняя онлайн-платформа, которая связывает продавцов и покупателей в одном месте.
Подробнее

Какие логотипы я ненавижу?

Часто ли вы задумываетесь об окружающей нас визуально-информационной среде? Об огромном количестве рекламных постеров, окружающих нас на каждом шагу, логотипах любимых брендов, которые мы узнаем всюду и будем готовы купить их продукт за любые деньги? Или же наоборот, не любимых, которые отталкивают и отбивают всякое желание к сотрудничеству. Какие логотипы пользуются спросом, а какие нас отталкивают и порой даже вызывают ненавистные, раздражающие чувства? Рассматривая эти вопросы хочу начать с истоков и разобраться для чего вообще нужен логотип и какую функцию он исполняет.
Подробнее

Удобство интерфейса маркетплейса для девушки

Интерфейс маркетплейса является ключевым элементом платформы электронной коммерции, предоставляющим возможность взаимодействия между продавцами и покупателями. С его помощью пользователи получают доступ к функциям регистрации, созданию профилей, просмотру и покупке товаров, размещению отзывов и рейтингов, общению друг с другом и выполняют другие необходимые действия, связанные с торговлей и сделками.
Подробнее
сео продвижение в гугле заказать

Алгоритмы поиска Гугл для сеошника

Алгоритмы поиска Google — это сложные компьютерные программы, которые определяют порядок и релевантность результатов поиска в поисковой системе Google.
Подробнее

Продажи на маркетплейсах

Мы вынуждены отталкиваться от того, что постоянный количественный рост и сфера нашей активности способствует подготовке и реализации переосмысления внешнеэкономических политик! Не следует, однако, забывать,
Подробнее
Как Big data используют на выборах?

Как Big data используют на выборах?

Современный мир окутан цифровыми технологиями, которые не только упрощают нашу повседневную жизнь, но и находят свое применение в различных областях, включая политику. Одним из ключевых инструментов, который активно используется на выборах, являются большие данные (Big Data).
Подробнее

Сео карточек Авито

Авито — это крупнейшая российская онлайн-площадка для размещения объявлений о покупке и продаже товаров, а также поиска работы и предложения услуг.
Подробнее
Лидеры сео продвижения - Ашманов

Лидеры сео продвижения — Ашманов

Мы вынуждены отталкиваться от того, что постоянный количественный рост и сфера нашей активности способствует подготовке и реализации переосмысления внешнеэкономических политик! Не следует, однако, забывать,
Подробнее
SEO-оптимизация карточек товара на Wildberries

SEO-оптимизация карточек товара на Wildberries

Мы вынуждены отталкиваться от того, что постоянный количественный рост и сфера нашей активности способствует подготовке и реализации переосмысления внешнеэкономических политик! Не следует, однако, забывать,
Подробнее
заказать исследование для брендинга

Исследование для брендинга

Исследование для брендинга — это ключевой аспект стратегии маркетинга, который может значительно повысить узнаваемость марки и ее конкурентоспособность на рынке. Другими словами, анализ данных о рынке.
Подробнее

Сео-продвижение, что это?

SEO-продвижение — это эффективный способ оптимизировать сайт для лучшей презентации в поисковых системах. Основная идея этой стратегии заключается в том, чтобы повысить видимость любой страницы в результатах поиска, что в конечном итоге приведет к увеличению трафика и, следовательно, конверсии и продаж.
Подробнее

Сео продвижение сайта. Москва

Заказать СЕО продвижение сайта в Москве решают многие предприниматели, которые хотят повысить уровень своего дохода за счет привлечения новых клиентов. SEO-оптимизацию называют условно-бесплатным способом повышения трафика для интернет-ресурсов. Данная услуга позволяет вывести сайт в ТОП-10 поисковой выдачи и при этом избавить от необходимости платить за использование рекламы.
Подробнее

Сео продвижение в Яндекс

СЕО продвижение сайта в Яндекс и его появление в ТОПе поисковой выдачи открывает перед его владельцем практически неограниченные возможности по расширению клиентской базы и увеличению доходов.
Подробнее

Ведение контекстной рекламы

Контекстная реклама — это форма интернет-рекламы, которая отображается пользователям в соответствии с контекстом или содержанием веб-страницы, которую они просматривают. Она основывается на ключевых словах или тематике страницы, при этом пытается быть связанной с интересами пользователя. Основные формы контекстной публикации включают рекламные объявления в поисковых системах, контекстные баннеры на сайтах и контекстное встраивание в целевые страницы.
Подробнее

Что такое ключевые слова LSI?

Ключевые слова LSI — латентно-семантическое индексирование ключ-фраз это термин, относящийся к методам анализа и оптимизации контента для улучшения его поисковой оптимизации; LSI — это термин, относящийся к основным темам контента и используемый для создания релевантного связанного текста. Это позволяет поисковым системам лучше понять контекст и тематику медиа-продукта, тем самым улучшая его видимость и ранжирование.
Подробнее

Что такое СЕО копирайтинг?

СЕО копирайтинг – это процесс создания текстов для решения различных маркетинговых задач. Деятельность копирайтера направлена на продвижение веб-ресурса в ТОП-5 поисковой выдачи.

Если задачи выполняются профессионально, то результатом становится привлечение дополнительного трафика, рост доверия к сайту и соответственно увеличение числа покупателей и подписчиков.

Подробнее

Топ3 Яндекса: сколько трафика идёт с первой страницы выдачи поисковой системы?

Топ3 Яндекса генерирует большую часть органического трафика из поисковой системы для сайтов.
Подробнее
test alt

Сео продвижение для чайников

Поисковая оптимизация — это процесс организации и улучшения вашего веб-сайта для того, чтобы он был легче найден в поисковых системах, таких как Яндекс. Цель SEO состоит в том, чтобы ваш сайт появлялся на первых строчках результатов поиска, когда люди ищут что-то связанное с вашим бизнесом или услугами, которые вы предоставляете.
Подробнее

Технический СЕО аудит

Технический СЕО аудит – это проверка, во время которой анализируют все значимые элементы, модули и параметры сайта, от которых непосредственно зависит эффективность его работы. Данный процесс считается одним их наиболее важных этапов продвижения интернет-ресурса. Объясняется это тем, что при ранжировании учитывается наличие технических проблем.
Подробнее
Подробнее