Как искусственный интеллект повлиял на промежуточные выборы и станет постоянной чертой демократии
11 января 2023 г.Искусственный интеллект помог демократам получить преимущество в сборе средств в этом сезоне выборов, позволив синей партии сохранить контроль над Сенатом и предотвратить захват Палаты представителей республиканцами.
Хотя было много других факторов, демократы в большей степени полагались на ИИ при поиске доноров, по словам профессиональных сборщиков средств, получая больше денег от частных доноров с небольшими долларами, чем их соперники-республиканцы.
«Искусственный интеллект будет играть все более важную роль в развитии демократии», — сказал Мартин Куруц, управляющий Sterling Data Company, демократической компанией, занимающейся технологиями обработки данных, в процессе сбора средств. пробел.
Аналитика данных использовалась для сбора средств на политические цели более десяти лет, а боты — автоматизированные системы, размещающие сообщения в социальных сетях, — уже давно широко распространяют политические сообщения. Но использование ИИ для выявления доноров и максимизации информационно-пропагандистской деятельности — относительно новое явление.
На левой стороне прохода сборщики средств используют искусственный интеллект, чтобы предсказать, кто может пожертвовать на их дело, в то время как на республиканской стороне сборщики средств используют искусственный интеллект, чтобы максимизировать эффективность охвата установленных списков доноров. Хотя республиканский подход может привлечь больше долларов на одного донора, у них меньше доноров, от которых можно собрать.
Возьмем Джона Феттермана, демократа, выигравшего место в сенате Пенсильвании против республиканца Мехмета Оза. По данным Федеральной избирательной комиссии, в 2022 году Феттерман привлек более 55 млн долларов. по сравнению с чуть более 15 миллионов долларов Мехмета Оза. Более половины пожертвований Феттермана поступило от частных спонсоров, пожертвовавших 200 долл. США или меньше, в то время как только около трети пожертвований Оза поступило от доноров с небольшими суммами.
Г-н Феттерман, чья кампания использовала ИИ, был не одинок. Большинство демократов по всему штату превзошли своих коллег из Республиканской партии на многократные рейзы в небольшом долларовом пространстве.
Данные Федеральной избирательной комиссии за избирательный цикл 2022 года показывают, что демократические донорские организации, такие как Демократический комитет по кампании Конгресса, или DCCC потратила около 8,4 млн долларов на цифровое приобретение, а также привлекла 85,6 млн долларов за счет объединенных небольших взносов в долларах — примерно в десять раз больше, чем они потратили. В то же время республиканские организации, такие как Национальный республиканский комитет Конгресса, потратили около 32 млн долларов на цифровое приобретение и собрали вдвое больше этой суммы в виде объединенных небольших пожертвований в долларах.
Хотя небольшие левые доноры обычно более богаты, чем их коллеги-республиканцы, преимущество демократов заключается не только в демографии.
На протяжении большей части последнего десятилетия цифровая реклама была основным средством поиска доноров. Но сбор средств переместился на электронную почту и мобильное приобретение, поскольку цифровая реклама угасла после Меры Apple 2021 года по обеспечению конфиденциальности, ограничивающие возможности отслеживания цифровых рекламодателей. Несколько компаний вскоре поняли, что поиск доноров с помощью ИИ – самый эффективный и быстрый способ привлечения клиентов по электронной почте и с мобильных устройств.
«Ни один аналитик данных в мире не может отсортировать десятки тысяч потенциальных доноров и выяснить, кто из них, скорее всего, даст деньги, — сказал Куруч, чья фирма помогала и DCCC, и Феттерману, — но ИИ может это сделать». р>
"Мы достигли точки, когда любой, кто может работать с электронными таблицами, может использовать машинное обучение для принятия решений на основе данных", – сказал Джонатон Рейли, соучредитель Akkio.
Модели ИИ могут выявлять более крупные тенденции, прогнозировать онлайн-пожертвования и перенастраивать таргетинг за считанные секунды, что позволяет кампаниям настраивать охват практически в режиме реального времени.
«Мы получаем больше дохода от каждого донора, чем демократы по всем направлениям», — сказал Том Ньюхаус, вице-президент по цифровому маркетингу в Convergence Media, но добавил: что изменения Apple в iOS нанесли ущерб стратегиям республиканцев по поиску доноров.
Sterling Data использует веб-сайт машинного обучения без кода, Akkio.com, который позволяет пользователям перетаскивать свои таблицы данных на сайт. . На серверной части Akkio анализирует данные и предоставляет пользователям варианты того, что они хотят предсказать. В случае Sterling Data это вероятность того, что каждый человек пожертвует деньги.
Sterling Data создала базу данных примерно из 30 миллионов доноров с 500 или более колонками информации обо всем, от типа автомобиля, на котором ездит каждый донор, до того, что Netflix показывает, что они смотрят. Он запускает подмножество данных через модель Akkio, обученную определять вероятных доноров для конкретного кандидата. Результатом является список потенциальных жертвователей, ранжированный от наиболее вероятного к менее вероятному, что позволяет Sterling Data сосредоточить свои усилия, не тратя время и деньги на не тех людей.
«Простота использования ранжированных с помощью ИИ списков означает, что фирмы, занимающиеся данными, продающие потенциальных доноров, курируемых ИИ, могут предлагать цены, которые подрывают остальную часть рынка», — сказал Джейкоб Гирс, который до недавнего времени занимал должность управляющего директора Veracity Media, агентства цифровой стратегии.
Инструменты искусственного интеллекта, такие как Akkio, теперь позволяют организациям масштабироваться способами, которые когда-то были невозможны, обрабатывая миллионы точек данных за секунды и определяя приоритеты действий для достижения максимального эффекта.
«Мы достигли точки, когда любой, кто может использовать электронные таблицы, может использовать машинное обучение для принятия решений на основе данных», — сказал Джонатон Рейли, соучредитель Akkio. «Наша платформа позволяет нетехническим пользователям извлекать пользу из своих данных».
Затем компания Sterling Data передает приоритетный список контактов команде кандидата, которая связывается с донорами наиболее эффективным способом.
«Все дело в том, чтобы предсказать, кто на самом деле сделает пожертвование, если мой кандидат протянет руку помощи», — сказал Куруц, добавив, что модель Akkio создает списки потенциальных доноров, которые постоянно увеличивают вдвое больше, чем списки, созданные с помощью других методов.
По словам Кевина Мэсси, партнера
Быстрая окупаемость позволяет кампаниям быстрее реагировать и разумнее распоряжаться своими бюджетами на привлечение клиентов, потому что они быстрее видят результаты.
Sterling Data тратит тысячи часов на обзвон потенциальных жертвователей с большими суммами. Фирма использует другую форму ИИ, называемую обработкой естественного языка, для чтения заметок о звонках и сбора новых сведений об этих донорах. Электронные письма зарезервированы для потенциальных доноров с небольшими долларами. Sterling Data сотрудничает с демократами по всему избирательному бюллетеню, от кандидатов в Конгресс до кандидатов в городской совет.
"Настроить масштабный таргетинг очень сложно, а связаться с донором, будь то по электронной почте или по номеру телефона, еще сложнее", – сказал Куруц.
Существует множество различных источников данных, из которых можно собрать информацию о потенциальных донорах. "Чем больше информации о потенциальных донорах вы получите, тем лучше будет модель", – сказал Куруч.
Куруч считает, что подход без кода будет распространяться, потому что он дает силу в руки ежедневно практикующего специалиста, которому больше не нужны дорогостоящие специалисты по данным для достижения результатов. Куруч отметил, что может создавать и запускать свои модели ИИ с помощью Akkio в самолете на своем ноутбуке.
Компания Newhouse из Convergence Media говорит, что они используют функции искусственного интеллекта в платформе электронной почты и SMS под названием Iterable, чтобы оптимизировать время или способ охвата, будь то электронная почта или текстовое сообщение. , например, что приводит к увеличению пожертвований на одного донора. Но он сказал, что республиканцам еще предстоит объединиться вокруг центрального набора технических инструментов, которые являются общими для всех.
«Чтобы расширить базу доноров-республиканцев, республиканцы должны использовать искусственный интеллект или моделирование данных для выявления новых доноров», — сказал он.
Оригинал