Il tuo voto è scritto sulla pelle

Come ogni primo martedì del mese, domani c'è il nuovo appuntamento con il Foglio Innovazione, il mensile tech a cura di Eugenio Cau. Dalle 23.30 di oggi lo potete leggere online qui.

Alla vigilia delle elezioni presidenziali americane del 2016 analisti politici e sondaggisti – gli uni sulla base dell’intuito, gli altri avendo in mano i numeri dei famosi polls – erano tutti concordi nell’indicare Hillary Clinton come la favorita. A pochi giorni dal voto, il 23 ottobre, CNN diceva che “Hillary Clinton ha un vantaggio di 12 punti su Donald Trump e ha raggiunto il 50 per cento di supporto nazionale tra i probabili elettori”. Il sette novembre la Reuters scriveva: “La candidata democratica Hillary Clinton ha circa il 90 per cento di probabilità di sconfiggere il repubblicano Donald Trump nella corsa alla Casa Bianca, secondo il progetto finale di Reuters / Ipsos States of the Nation”. Il giorno dopo il New York Times, citando una percentuale leggermente inferiore, l’85 per cento, affermava: “La possibilità di perdere di Clinton è quasi uguale alla probabilità che un giocatore di football della Nfl manchi un field goal da 30 metri”. Come è andata a finire lo sappiamo.

Sebbene Clinton abbia vinto il voto popolare con quasi tre milioni di voti in più, Trump si è aggiudicato il voto del collegio elettorale ed è stato eletto presidente. Da quel novembre del 2016, la fallibilità dei sondaggi è diventata argomento di analisi almeno quanto i sondaggi stessi, una discussione che si sta ripresentando anche oggi, in piena pandemia, con Joe Biden in testa su Trump in quasi tutti gli stati e con una domanda che ora come allora aleggia nell’aria: saranno affidabili questi numeri? Ovviamente nessuno può dirlo, men che meno nella situazione instabile in cui ci troviamo: qualsiasi evento positivo o negativo – più morti, il vaccino o una cura per il Covid-19, la relazione con la Cina – potrebbe fare ribaltare tutto. A cosa affidarsi allora?

Analisti, esperti politici, statistici si sono interrogati per mesi sul come e sul perché nel 2016 i sondaggi abbiano sbagliato così clamorosamente. Nel maggio 2017 un conglomerato di grandi sondaggisti ha pubblicato un rapporto che assomigliava a una specie di analisi post mortem. L’analisi, pubblicata dall’American Association for Public Opinion Research, indicava nel principale indiziato il sondaggio a livello statale, colpevole di aver sottostimato il sostegno a Trump, soprattutto in Pennsylvania, Michigan e Wisconsin. Lo studio concludeva che c’erano tre diverse ragioni per una tale discrepanza. La prima era un sostanziale cambiamento nelle preferenze di voto durante gli ultimi giorni della campagna: il 13 per cento degli elettori di Wisconsin, Florida e Pennsylvania – ovvero tre stati vinti da Trump – aveva fatto la propria scelta nell’ultima settimana delle elezioni. La seconda, un fallimento nell’aggiustare i campioni di riferimento, che sarebbero stati sovrastimati di soggetti laureati. Il terzo motivo indicato era quello più banale, ma anche il più intuitivo: gli elettori di Trump non avevano rivelato le loro preferenze se non fino a dopo le elezioni. Patrick Murray, capo dell’istituto elettorale della Monmouth University, una società che conduce numerosi sondaggi statali, in quegli stessi giorni dichiarava a Business Insider: “I sondaggi potrebbero non essere in grado di prevedere neanche le prossime elezioni”. Pressato sul perché, rispondeva: “Mancata risposta da parte di un importante nucleo di elettori di Trump”.

Se questa analisi è un bene, perché dà risposte concrete sui motivi degli errori del 2016, dall’altra parte non risolve il problema: niente e nessuno ci dice che i sostenitori di Trump a questo giro saranno più sinceri. Non solo, la situazione di forte crisi economica che l’America sta affrontando potrebbe rendere l’uso del sondaggio tradizionale ancora più problematico e inaffidabile, da cui la necessità di trovare altri strumenti di indagine.

Nel novembre 2016, in un laboratorio di Manhattan situato nel Meatpacking District, i ricercatori della SPARK Neuro, una compagnia all’epoca non ancora neanche ufficialmente nata, stavano mandando avanti esperimenti sugli elettori in cui invece di utilizzare questionari a scelta multipla o domande dirette, come nel caso dei sondaggi classici, utilizzavano misure come la variazione della attività elettrica cerebrale, la risposta galvanica della pelle o, ancora, i movimenti oculari come sintomo di attenzione. Invece di basare le loro previsioni sulle risposte coscienti dei soggetti – risposte che sono quindi passibili di manipolazione nel caso i cui i soggetti decidano ad esempio di mentire – i ricercatori utilizzavano risposte fisiologiche spontanee, non mediate, su cui i soggetti non avevano controllo, e che per questo motivo erano più affidabili. In particolare, lo studio mandato avanti da SPARK Neuro due settimane prima delle elezioni riguardava proprio elettori di stati in bilico, persone che, a quindici giorni dal voto, sostenevano di non avere ancora deciso se votare per Trump o per Clinton. A questi soggetti i ricercatori facevano vedere diversi tipi di video e informazioni sui due candidati mentre, contemporaneamente, misuravano le loro reazioni emotive e la loro attenzione, interpretando poi i dati sulla base di un algoritmo. Grazie a questo metodo di indagine, gli sperimentatori avevano scoperto che un certo numero di persone che si identificavano come indecise in realtà erano più in connessione a livello emotivo con Donald Trump, ad esempio rispondevano meglio a livello cerebrale quando lo sentivano parlare del famoso muro al confine con il Messico, pur non ammettendo, a voce, di essere anti immigrazione.

Lanciata ufficialmente nel gennaio del 2017 con investitori come Peter Thiel, Michael Eisner e Will Smith e con uno slogan che dice “attingendo al subconscio”, SPARK Neuro è solo una delle diverse compagnie che ormai operano nel settore del neuromarketing ovvero l’applicazione dei princìpi delle neuroscienze cognitive – la branca della scienza che studia i correlati neuronali di comportamenti complessi ed emozioni – ai meccanismi decisionali, che possono andare dal tipo di scarpe da ginnastica da comprare alla scelta del candidato per cui votare. Misurare i sentimenti e le convinzioni dei consumatori osservando e misurando le risposte fisiologiche spontanee e non mediate non è una novità. Introdotto nel 2002, il neuromarketing oggi è usato sia da Google – che agli inserzionisti propone “emotion analytics” – sia dalla Nielsen – che ha un settore di neuromarketing tutto suo – sia dagli studi cinematografici per valutare la bontà dei trailer sia soprattutto da grossi brand per testare le loro campagne pubblicitarie: nel settembre del 2018 prima di lanciare il famoso e controverso spot con protagonista il giocatore di football Colin Kaepernick, la Nike si rivolse proprio alla SPARK Neuro.

“Non è certo una novità”, dice al Foglio Innovazione il professor Stefano Cappa, docente di Neurologia alla University School for Advanced Studies (IUSS) di Pavia e uno dei primi, in Italia, a dedicarsi allo studio dei correlati neuronali del comportamento umano. “Quello che c’è di nuovo è la metodologia: se prima le neuroscienze si affidavano alla risonanza magnetica cerebrale, oggi è possibile raccogliere una quantità maggiore di dati più semplici e di bassa intensità, e immetterli in modo massiccio lasciando che siano gli algoritmi di apprendimento a determinare i risultati. Il problema è però nella tempistica: perché questi esperimenti abbiano senso ci vorrebbero appunto quantità enormi di dati, quindi con esperimenti che durano semestri, mentre spesso società come SPARK Neuro hanno clienti che vogliono risultati in trenta giorni”.

In un articolo pubblicato su Medium Joe Lazauskas, responsabile marketing di Contently, noto storyteller e tra i primi sostenitori del neuromarketing, racconta di un esperimento portato avanti assieme a Neuro Insight, società che tra i suoi clienti vanta Nestè, Coca-Cola, Corona, Facebook e Amazon. Assieme al collega Shane Snow, Lazauskas ha indagato come i soggetti rispondevano ai contenuti pubblicitari politici di tre diversi candidati democratici alle primarie, Bernie Sanders, Elizabeth Warren e Joe Biden. La variabile misurata era una misura sviluppata dalla Neuro Insight e si chiama Steady State Topography (SST), una tecnologia che valuta la velocità di elaborazione in diverse parti del cervello: secondo quello che dice il sito della compagnia questa tecnologia “può effettivamente misurare i processi neurali ‘top-down’ che indicano marcatori psicologici chiave come la memoria a lungo termine, il processo decisionale e la valenza edonica”. Cinquantatré soggetti venivano osservasti mentre guardavano episodi della serie Modern Family e mentre guardavano spot elettorali dei tre candidati. “Abbiamo osservato i cambiamenti nell’attività cerebrale dei partecipanti e monitorato le loro risposte secondo per secondo usando quattro parametri: codifica della memoria a lungo termine (che è altamente correlata al processo decisionale); engagement; se un soggetto ha provato emozioni positive o negative e l’intensità di quelle emozioni. I risultati sono uno sguardo affascinante su ciò che funziona davvero con gli elettori”, scrive Lazauskas.

Per capire perché la campagna di Warren a un certo punto ha entusiasmato così tanto e per analizzare quali parti del suo messaggio sono state le più efficaci, “i sondaggi non bastano”, sostiene il ricercatore, così come non sono sufficienti a spiegare il perché tanti elettori sono ancora fedeli a Biden nonostante le sue molte incertezze e delle prestazioni non esattamente brillanti nei dibattiti televisivi. Per capire ciò che accade davvero nella testa degli elettori alle primarie bisogna guardare dentro alla loro mente, alle risposte involontarie. Nel caso di Biden, ad esempio, lo studio di Lazauskas mostra come il suo narrato personale sia fondamentale per suscitare una risposta cerebrale: i picchi di “engagement e intensità emotiva” si avevano nei soggetti di fronte alla presentazione di fotografie in bianco e nero legate al passato dell’ex vicepresidente o con immagini di lui nell’atto di confortare gli elettori. Il risultato opposto si aveva invece quando il messaggio di Biden diventava generico, quando c’era la sua voce fuori campo, quando la narrazione da emotiva si faceva logica. “Ciò sottolinea l’importanza delle narrazioni personali”, continua Lazauskas. “Mentre le pubblicità politiche mostrano comunemente filmati di persone che lavorano, presumibilmente nella speranza di relazionarsi con gli elettori, i nostri soggetti lì perdevano completamente interesse”.
Neuro Insight, SPARK Neuro, Immersion Neuroscience: sono molte le società che oggi si dedicano al neuromarketing e che, potenzialmente, potrebbero applicare la loro metodologia e la conoscenza allo studio dei processi decisionali degli elettori.

Alla fine del suo articolo su Medium Lazauskas sostiene che, rispetto ai repubblicani, che hanno abbracciato l’uso di dati sensibili già da tempo (vedi alla voce Cambridge Analytica, nel 2016) i democratici sono più restii all’uso di queste misure. “Alla fine, il candidato che vince la nomination dovrebbe voler sapere tutto ciò che può su ciò che realmente risuona con gli elettori. E alcune di queste intuizioni possono essere acquisite solo misurando il subconscio”, scrive Lazauskas alla fine del suo articolo. Una posizione forse più da ceo che da scienziato se è vero, come invece ricorda il prof. Cappa, che “nessun dato al mondo ti può garantire di poter prevedere come si comporterà una persona”. Men che meno nella solitudine della cabina elettorale.