Znanje, ki si ga je njegova ekipa pridobila in preverila tekom kampanje, danes prenaša na področje reševanja širših vprašanj in težav družbe, kot so na primer področje izobraževanja, zdravstva, energije, prevoza in javne varnosti.
Znan je po raziskovalnih prispevkih na področju podatkovnega rudarjenja, aktivnega učenja, oblikovanja vedenja potrošnikov in odkrivanja goljufij.
Delo Ghanijeve ekipe je v ZDA med lansko predsedniško tekmo močno odmevalo. Medtem ko so del javnosti zainteresirali za področje, je bilo na drugi strani ogromno tistih, ki so se spraševali, ali je to, kar počnejo, sploh primerno.
Ghani sicer trdi, da je šla domišljija o tem, kakšne podatke je njegova ekipa pravzaprav zbirala, veliko predaleč. "Pisali so o tem, da preverjamo pornografske strani, ki jih obiskujejo volivci," pravi Ghani, ki takšno početje zanika.
Kot pravi, so imeli o ljudeh na voljo podatke, kot so spol, starost, naslov, izobrazba, podatki o prostovoljnih prispevkih, prostovoljstvu in aktivnostih na družbenih omrežjih. Seveda pa se v njih skriva marsikaj, razlaga Ghani in pojasni, da so iz naslova na primer lahko precej dobro razbrali socialnoekonomski status osebe, med drugim tudi po tem, kakšna je v soseski osebe cena nepremičnin.
Ghanijeva skupina je z eksperimenti in modeli kampanji prinesla precej denarja in marsikaterega volivca.
Medtem ko so pri zbiranju denarja ugotovili, da je treba ljudi, če hočeš, da ti darujejo denar, precej zasipati s pozivi, da so še posebej radodarni, če prej omeniš podporo stvari, ki je pomembna tudi njim, ali da ljudje iz lenobe, če je na prvem mestu obrazca za zbiranje sredstev višji možni znesek od uradno zaprošenega, raje darujejo več, kot da bi sami vpisali nižji znesek, a da le ni dobro biti pohlepen, ker to ljudi odvrne, so pri iskanju glasov izdelali tri modele. Ti so za volivce odgovarjali na vprašanje, kako verjetno podpirajo kandidata, ali se jih da prepričati in kako verjetno je, da bodo na volitve sploh šli.
Še posebej je zanimiv pristop k uporabi priljubljenega Facebooka za namen kampanje. Uporabnike Facebooka so namreč uporabili kot direktne promotorje kampanje Baracka Obame. Ugotovili so, da uporabniki Facebooka pač raje poslušajo prijatelje kot "uradne govorce".
Namesto da bi iskali všečke Facebook prijateljev Baracka Obame, so jih prosili, da jim preko aplikacije dovolijo dostop do prijateljev. Raziskovalcem je namreč hitro postalo jasno, da so kandidatovi Facebook prijatelji že prepričani, da pa je precejšen potencial med njihovimi prijatelji.
Nato so analizirali, kateri so ljudje, na katere ima oseba, ki jim je dovolila dostop do podatkov, najverjetneje vpliv. Sem spadajo tisti, s katerimi je uporabnik delil in vzajemno všečkal vsebine. In nato so ti ljudje, ki so bili v spletni interakciji, prej ali slej prejeli sporočilo v smislu "John, povabi Tima in Alana in pojdite na volitve". Sporočilom so dodajali celo fotografije omenjenih ljudi, ki so jih ti uporabili na Facebooku in načeloma veljajo za javno lastnino. Sporno? Takšne pritožbe so seveda bile, a je izračun pokazal, da je bil učinek večji kot posledice nekaj negodovanja.
Ghani, s katerim smo se pogovarjali na Institutu Jožefa Štefana, kjer je o svoji izkušnji z ameriškimi volitvami tudi predaval, sicer ocenjuje, da bodo tovrstne analize v prihodnosti še napredovale. Seveda ne le v politiki in marketingu. Pa čeprav je mnogo ljudi, ki jih takšno početje moti, skrbi ... Kot pravi, lahko namreč z analizo podatkov pridemo do marsikatere rešitve.
"Ideja je, da s tem rešujemo probleme družbe. Dejstvo je, da se zbira veliko podatkov in da jih je mogoče uporabiti na različne načine. Lahko jih uporabite, zato da ljudem nekaj prodate, ali zato da jim omogočite boljše storitve. Odvisno od področja, na katerem delujete. Humanitarne organizacije lahko na primer izboljšajo načine pomoči ...," razlaga Ghani.
Kaj analiza podatkov v družbeno korist pomeni v praksi, razlaga na primeru izobraževanja. "V ZDA – pa tudi drugje – je veliko dobrih učencev, ki so pametni, pridni ... A se nato, namesto da bi napredovali po izobrazbeni lestvici, ne vpišejo na fakulteto, ali izberejo slabšo, ker je morda bližje doma, je cenejša ... Študij v ZDA je pač drag. Vendar to poslabša njihove možnosti v kasnejšem življenju. Zato so nas šole prosile za izdelavo modela, s katerim bi ugotovili, kateri njihovi učenci bi uspešno doštudirali, a se na želeno fakulteto najbrž sploh ne bodo prijavili. Na podlagi rezultatov se zdaj s temi študenti pogovarjajo svetovalci. Razlagajo jim njihove možnosti, štipendije ... Seveda ni rečeno, da je fakulteta najboljša možnost za vsakogar, vendar se na ta način to vsaj skuša ugotoviti," pravi Ghani.
Da je mogoče s pravimi sporočili vplivati na obnašanje ljudi, so že zdavnaj ugotovili trgovci, analitiki podatkov s svojimi modeli področje le še izboljšujejo. Zato je vsekakor na mestu vprašanje, kako zelo je mogoče na podlagi vsega ugotovljenega usmerjati vedenje ljudi. Ghani odgovora (še) nima: "To je nekaj, kar bomo v prihodnosti šele ugotovili. Vemo, da to lahko počnemo na področju volitev, prodaje, ne vemo pa še dovolj. Nekaj takšnega dela je bilo tudi na področju zdravja, kajenja ... Trenutno raziskujemo, izvajamo poskuse, je pa to seveda področje s potencialom."
Pa vidi na svojem področju kakšne moralne, etične zadržke? "Vedno gre za to, kako stvari uporabiš. Ljudem lahko prodajaš stvari, ki so zanje koristne ali škodljive. Razprava o etičnih problemih analize podatkov je enaka, kot če bi razpravljali o etičnosti uporabe kamna. Lahko ga uporabite za gradnjo ali za to, da ga vržete v človeka in ga ubijete. Menim pa, da bi morala biti uporaba zbranih podatkov regulirana. Zbiranje podatkov se bo seveda dogajalo, ker je to stranski produkt marsičesa, kar počnemo. Vendar bi morali regulirati, kdo jih uporablja, kako in s kakšnim namenom, ker je pač v naših rokah, ali bodo v korist ali škodo," pravi strokovnjak.
Vprašanje regulacije pa trenutno države urejajo samostojno. "Ponekod bi bila seveda potrebna večja regulacija. Je pa glavna težava nekje drugje. Če že, potem je regulirano zbiranje podatkov, morali pa bi se bolj osredotočiti na analizo, gradnjo modelov. Se vprašati, kakšno posledico ima delovanje na podlagi zbranih podatkov za ljudi. Samo zbiranje namreč ni takšen problem. Poleg tega bi morali imeti ljudje možnost, da sami odločijo, v kakšne namene dovolijo obdelavo svojih podatkov. Na primer – ne za trgovino, da za izboljšanje zdravstva," je prepričan Ghani.
KOMENTARJI (26)
Opozorilo: 297. členu Kazenskega zakonika je posameznik kazensko odgovoren za javno spodbujanje sovraštva, nasilja ali nestrpnosti.