2020 başkanlık seçimleri öncesinde, PredictWise adlı bir seçmen analiz firması, Demokratik kampanyaların ikna edilebilir Cumhuriyetçileri hedeflemesine yardımcı olacak yeni bir yaklaşım geliştirdi: “Covid endişesi” puanları.
Skorları oluşturmak için şirket önce pandeminin ilk karantina aylarında on milyonlarca Amerikalının cep telefonu konumlarını gösteren devasa bir veri setini analiz etti. Daha sonra insanları seyahat modellerine göre sıraladı.
Bir PredictWise raporuna göre, telefon konumları evden çok çıktıklarını gösteren Cumhuriyetçiler yüksek “Covid-19 kararname ihlali” puanları alırken, çoğunlukla evde kalanlar düşük puan aldı. Bazı seçmenlerin takip anketlerinde araştırmacılar, evde kalan Cumhuriyetçilerin pandemi konusunda Demokratlar kadar endişeli olduğunu buldu.
Firma, verileri, birkaç hareketli eyaletteki Demokratların Covid ile ilgili kampanya reklamlarıyla 350.000’den fazla “Covid ile ilgili” Cumhuriyetçiyi hedeflemesine yardımcı olmak için kullandığını söyledi. PredictWise, Arizona’da, puanların Demokratların Senato’ya aday olan Mark Kelly için “40.000’den fazla ikna hedefi açmasına” yardımcı olduğunu bildirdi. (Senatör Kelly’nin ofisi, yorum isteyen e-postalara ve aramalara yanıt vermedi.)
Covid-19 puanları gibi seçmen profili oluşturma sistemleri çoğu insan için görünmez olabilir. Ancak Amerika Birleşik Devletleri’nde düzinelerce siyasi danışmanlık, analitik, medya, pazarlama ve reklam yazılımı şirketini içeren geniş bir seçmen veri madenciliği ekosistemine bir bakış sağlıyorlar.
Önümüzdeki ay yapılacak ara seçimlerde, kampanyalar bir dizi farklı puan alıyor ve bunları en çok arzu edilen seçmen kastlarını oluşturmak için kullanıyor. Gündelik siyaseti kapsayan “silah sahibi”, “tercih yanlısı” ve “Trump 2024” puanları var. Önemli konularda seçmen sıralamaları da var – örneğin “ırksal kızgınlık” puanı ve “trans sporcular katılmamalı” puanı. Hatta bir “UFO’lar hükümete güvenmiyor” puanı bile var.
Kampanya ve medya danışmanları, bu tür siyasi mesele puanlarının, adayların mesajları cerrahi olarak en alıcı seçmenlere yönlendirmesini ve harekete geçirmesini kolaylaştırdığını söylüyor.
Önde gelen bir seçmen veritabanı şirketi olan L2’de pazarlama yöneticisi olan Paul Westcott, “Yalnızca ABD kongre yarışlarını değil, aynı zamanda bu konuya dalan Eyalet Senatosu yarışlarını ve bu mükemmel hedefleri bulmalarına yardımcı olmak için bunu kullanan danışmanları görüyoruz” dedi. Bazı ilçe kampanyalarının bile seçmenleri yerel oylama ölçütlerine göre hedeflemek için puanlama modelleri kullandığını da sözlerine ekledi.
Ancak siyasi araştırmacılara göre, bazı insanları oy kullanma konusunda harekete geçirmeye yardımcı olabilecek aynı nano-hedefleme, diğerlerini de haklarından mahrum edebilir ve siyasi kutuplaşmayı şiddetlendirebilir.
Seçmen puanlaması nedir?
Tüketiciler, demografik profilleri, sosyoekonomik durumları, çevrimiçi etkinlikleri ve çevrimdışı ilgi alanları gibi faktörlere dayalı gizli sıralamalar olan bir dizi tahmine dayalı puanlama sistemine tabidir.
2022 Ara Seçimlerinin Durumu
Her iki parti de 8 Kasım seçimleri öncesinde son adımlarını atıyor.
Seçmen puanları benzer şekilde çalışır. Silah kontrolüne olan inanç gibi, bir bireyin belirli bir partiye veya siyasi duruşa katılma veya katılmama olasılığını tahmin etmeyi amaçlar. Ayrıca bir kişinin oy kullanma olasılığını tahmin etmek için kullanılırlar.
Reklam teknolojisi firmaları genellikle puanları, siyasi kampanyaların akış görüntüleme hizmetlerinde, podcast’lerde, web sitelerinde ve uygulamalarda hedef kitleyi dar bir şekilde hedeflemesine yardımcı olmak için kullanır. Adaylar, siyasi parti komiteleri ve savunuculuk grupları da puanları, yüz yüze aramak, mesaj göndermek veya araştırma yapmak için belirli seçmenlerin listelerini oluşturmaya yardımcı olmak için kullanır.
Ancak araştırmacılar ve gizlilik uzmanları, puanların spekülatif ve istilacı olduğunu ve bilgisayar korsanlarına veya işverenlere sızmaları halinde zarar verebileceklerini söylüyor.
Süreç, 150 milyondan fazla seçmenin “eşcinsel evlilik” puanları veya “Hıristiyan olmayan” puanlar gibi derecelendirmeleri kullanarak – özel olduğunu varsaydıkları kişisel inançlara göre sınıflandırmayı içerebilir. Puanlama sistemleri aynı zamanda kampanyaların farklı seçmenlere farklı ve belki de çelişkili mesajları, çok az kamu sorumluluğu veya gözetimi ile sessizce hedeflemesini sağlayabilir.
Wesleyan Üniversitesi’nde siyasi reklamcılık üzerine çalışan bir hükümet profesörü olan Erika Franklin Fowler, “Bir demokraside, adayların hesap vermesi için hangi vaatlerin verildiğini bilmek isteriz” diyor. “Farklı insanlara farklı şeyler söylüyorlarsa bunu yapmak daha zor.”
Seçmen puanları nasıl hesaplanır?
Puanları hesaplamak için, seçmen profili çıkaran firmalar tipik olarak, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki milyonlarca yetişkinin seçim katılımı, demografisi ve tüketici alışkanlıkları hakkında veri içeren ticari olarak mevcut dosyaları kullanır.
Dosyalar, bir kişinin adı, doğum tarihi ve adresi gibi eyalet seçmen kayıt veritabanlarından elde edilen kamuya açık bilgileri ve ayrıca kişinin oy kullandığı seçim yıllarını içerir. Ayrıca bir telefon numarası, siyasi parti kaydı ve ırk veya etnik köken de içerebilirler.
Seçmen profilleri genellikle tüketiciler hakkında ticari olarak mevcut ayrıntılarla zenginleştirilir: net değer, eğitim düzeyi, meslek, ev değeri, hanedeki çocuk sayısı, silah sahibi olma, evcil hayvan sahipliği, siyasi bağışlar ve hobiler veya yemek pişirme, ahşap işçiliği gibi alışkanlıklar, kumar veya sigara. Bu tür ayrıntılar, müşterilerin sadakat kartı kayıtlarından ve diğer kaynaklardan bilgi alan veri toplayıcılardan satın alınabilir.
Ardından, profil çıkarma firmaları temsili bir seçmen örneğini inceleyerek yanıtlayanları esrarın yasallaştırılması gibi konulardaki tutumlarına göre puanlıyor. Firmalar daha sonra, seçmenlerin tutumlarıyla ilişkili olan düşük gelirli haneler veya düşük yağlı gıda tercihleri gibi dosyalardaki ortak özellikleri belirlemek için makine öğrenimini kullanır.
Bu özellikler, profil oluşturma firmalarının dosyalarında “benzer” seçmenler bulmasını sağlar. Ardından, dosyalarındaki tüm seçmenler için iklim değişikliği gibi konularda sık sık puan hesaplıyorlar.
Seçmen puanları nasıl görünüyor?
Seçmen profili oluşturan şirketlerin her birinin kendi tescilli sıralama sistemleri vardır. Ancak genellikle seçmenlerin puanlarını görmelerine izin vermezler.
Önde gelen bir muhafazakar firma olan i360, seçmenleri 0,0 ila 1,0 arasında sıralayan bir “Evlilik Modeli” de dahil olmak üzere bir dizi puan sunuyor. Tam puana yakın puanlar, “geleneksel evliliği koruyan yasaları” destekleme olasılığı yüksek seçmenlere işaret ediyor.
Barack Obama’nın 2008 başkanlık kampanyasıyla birlikte çalışan bir tahmine dayalı analitik firması olan HaystaqDNA, vergiler, Covid ve diğer konularda düzinelerce tescilli puan içeren kapsamlı bir katalog yayınladı. Bunlar arasında, federal hükümet tarafından işletilen çocuk kaçakçılığı çeteleri içinde bir “derin devlete” inanıp inanmadıklarına göre insanları sıralayan bir “QAnon Believer” puanı da yer alıyor.
Önde gelen ilerici bir firma olan TargetSmart, seçmenlere Donald Trump’a karşı çıkma olasılıklarına göre 0 ile 100 arasında puan veren bir “Trump Resistance” modeli geliştirdi. TargetSmart’ın CEO’su Tom Bonier yaptığı açıklamada, şirketin kampanyaların seçmenlere ulaşmasına yardımcı olmak için halka açık ve ticari olarak mevcut verileri kullandığını söyledi. Firma, seçmen puanlarıyla ilgili sorulara yanıt vermedi.
Siyasi araştırmacılar, bu puanların pazarlanmasına rağmen, insanların oy kullanma geçmişlerinin ve siyasi parti üyeliklerinin seçmen davranışlarının en iyi belirleyicileri olmaya devam ettiğini söylüyor.
Northeastern Üniversitesi’nde dijital iletişimin seçmen katılımını nasıl etkilediğini inceleyen siyaset bilimi yardımcı doçentlerinden Katherine Haenschen, “Bu alanda çok fazla heyecan var” diyor. “En olası tahmin, kişinin geçmişte ne yaptığıdır.”
1840’taki bir seçim genelgesinde, Abraham Lincoln ve Whig Partisi’nin diğer liderleri, ilçe komitelerine, özel ikna çabaları için kararsız “şüpheli seçmenleri” hedef almaları talimatını verdi.
Seçmen hedeflemesi nerede başladı?
Seçmenleri hedef almaya ve yönlendirmeye çalışmak, en az 1840’a kadar uzanan bir seçim propagandası pratiğidir. Bu, Abraham Lincoln’ün, Whig Partisi için bireysel seçmenleri belirlemek ve harekete geçirmek için bir plan ortaya koyan bir kampanya genelgesi yazılmasına yardım ettiği yıldı.
Gazetelerde yayınlanan Lincoln yönergesi, yerel parti komitelerine bölgelerindeki “tüm seçmenlerin eksiksiz bir listesini yapmaları” ve “kime oy vereceklerini kesin olarak” belirlemeleri talimatını verdi. Ayrıca kararsız seçmenlere farklı davranarak parti komitelerine “ŞÜPHELİ SEÇMENLERİ SÜREKLİ TAKİP ETME” ve “onları aydınlatmaya ve etkilemeye” çalışma talimatı verdi.
Bilgisayar modellemenin ortaya çıkışı, seçmen hedeflemeyi otomatikleştirerek daha verimli hale getirdi.
1960’larda Los Angeles’ta bir pazar araştırmacısı olan Vincent Barabba, siyasi kampanyaların hangi mahallelerin hedefleneceğine karar vermesine yardımcı olacak bir bilgisayar programı geliştirdi. Sistem, hane ekonomisi, etnik yapı ve aile kompozisyonu ile ilgili ABD nüfus sayımı verilerinin yanı sıra bireylerin oy kullanma geçmişlerine ilişkin ayrıntıları içeren oylama bölgesi haritalarını kapladı.
1966’da siyasi danışmanlar, sistemi Ronald Reagan’ın California valisi kampanyasına, orta yaşlı, beyaz, erkek sendika üyeleri gibi potansiyel kararsız seçmenlerin bulunduğu mahalleleri belirlemesine ve reklamlarla hedeflemesine yardımcı olmak için kullandı.
Eleştirmenler, Hollywood aktörünün siyasi dönüşümü üzerine bir kitap olan “Ronald Reagan’ı Satmak”a göre, teknolojinin seçmenleri etkileme potansiyelinden endişe ediyor ve onu “manipülatif sosyal bilimciler tarafından hayal edilen uğursuz yeni bir gelişme” olarak alay ediyor.
2000’lerin başında, kampanyalar daha gelişmiş hedefleme yöntemlerine geçmişti.
Başkan George W. Bush’un 2004’teki yeniden seçim kampanyası için, Cumhuriyetçi danışmanlar Amerikalı seçmenleri “Bayrak ve Aile Cumhuriyetçileri” ve “Dini Demokratlar” gibi ayrı gruplara ayırdı. Bush kampanyasında çalışan TargetPoint Consulting’in başkanı Michael Meyers, daha sonra segmentasyonu Cumhuriyetçileri ve tipik olarak Demokratlara oy veren kasabalarda yaşayan sallantılı seçmenleri hedeflemek için kullandıklarını söyledi.
2008’de, Obama’nın başkanlık kampanyasında bireyselleştirilmiş seçmen puanları yaygın olarak kullanıldı. Cumhuriyetçiler kısa süre sonra kendi seçmen profili oluşturma ve hedefleme operasyonlarını güçlendirdiler.
On yıl sonra, gizlice veri madenciliği yapan ve milyonlarca Facebook kullanıcısını puanlayan bir seçmen profili oluşturma şirketi olan Cambridge Analytica, ön sayfa haberi haline geldiğinde, birçok ulusal siyasi kampanya zaten seçmen puanlarını kullanıyordu. Şimdi, yerel adaylar bile bunları kullanıyor.
Bu bahar, Devlet Hesap Verebilirlik Ofisi, tüketici puanlama uygulamasının şeffaflıktan yoksun olduğu ve zarar verebileceği konusunda uyarıda bulunan bir rapor yayınladı. Rapor, seçmen puanlarını özel olarak incelemese de, Kongre’yi puanlama etrafında tüketici korumalarını yürürlüğe koymayı düşünmeye çağırdı.
Skorları oluşturmak için şirket önce pandeminin ilk karantina aylarında on milyonlarca Amerikalının cep telefonu konumlarını gösteren devasa bir veri setini analiz etti. Daha sonra insanları seyahat modellerine göre sıraladı.
Bir PredictWise raporuna göre, telefon konumları evden çok çıktıklarını gösteren Cumhuriyetçiler yüksek “Covid-19 kararname ihlali” puanları alırken, çoğunlukla evde kalanlar düşük puan aldı. Bazı seçmenlerin takip anketlerinde araştırmacılar, evde kalan Cumhuriyetçilerin pandemi konusunda Demokratlar kadar endişeli olduğunu buldu.
Firma, verileri, birkaç hareketli eyaletteki Demokratların Covid ile ilgili kampanya reklamlarıyla 350.000’den fazla “Covid ile ilgili” Cumhuriyetçiyi hedeflemesine yardımcı olmak için kullandığını söyledi. PredictWise, Arizona’da, puanların Demokratların Senato’ya aday olan Mark Kelly için “40.000’den fazla ikna hedefi açmasına” yardımcı olduğunu bildirdi. (Senatör Kelly’nin ofisi, yorum isteyen e-postalara ve aramalara yanıt vermedi.)
Covid-19 puanları gibi seçmen profili oluşturma sistemleri çoğu insan için görünmez olabilir. Ancak Amerika Birleşik Devletleri’nde düzinelerce siyasi danışmanlık, analitik, medya, pazarlama ve reklam yazılımı şirketini içeren geniş bir seçmen veri madenciliği ekosistemine bir bakış sağlıyorlar.
Önümüzdeki ay yapılacak ara seçimlerde, kampanyalar bir dizi farklı puan alıyor ve bunları en çok arzu edilen seçmen kastlarını oluşturmak için kullanıyor. Gündelik siyaseti kapsayan “silah sahibi”, “tercih yanlısı” ve “Trump 2024” puanları var. Önemli konularda seçmen sıralamaları da var – örneğin “ırksal kızgınlık” puanı ve “trans sporcular katılmamalı” puanı. Hatta bir “UFO’lar hükümete güvenmiyor” puanı bile var.
Kampanya ve medya danışmanları, bu tür siyasi mesele puanlarının, adayların mesajları cerrahi olarak en alıcı seçmenlere yönlendirmesini ve harekete geçirmesini kolaylaştırdığını söylüyor.
Önde gelen bir seçmen veritabanı şirketi olan L2’de pazarlama yöneticisi olan Paul Westcott, “Yalnızca ABD kongre yarışlarını değil, aynı zamanda bu konuya dalan Eyalet Senatosu yarışlarını ve bu mükemmel hedefleri bulmalarına yardımcı olmak için bunu kullanan danışmanları görüyoruz” dedi. Bazı ilçe kampanyalarının bile seçmenleri yerel oylama ölçütlerine göre hedeflemek için puanlama modelleri kullandığını da sözlerine ekledi.
Ancak siyasi araştırmacılara göre, bazı insanları oy kullanma konusunda harekete geçirmeye yardımcı olabilecek aynı nano-hedefleme, diğerlerini de haklarından mahrum edebilir ve siyasi kutuplaşmayı şiddetlendirebilir.
Seçmen puanlaması nedir?
Tüketiciler, demografik profilleri, sosyoekonomik durumları, çevrimiçi etkinlikleri ve çevrimdışı ilgi alanları gibi faktörlere dayalı gizli sıralamalar olan bir dizi tahmine dayalı puanlama sistemine tabidir.
2022 Ara Seçimlerinin Durumu
Her iki parti de 8 Kasım seçimleri öncesinde son adımlarını atıyor.
- Seçimin Durduğu Yer :Cumhuriyetçiler, Kongre’nin kontrolü için yapılan yarışmanın son haftalarında kararsız seçmenlerle üstünlük kazanıyor gibi görünürken, Meclis ve Senato için yarışların durumuna bir bakalım.
- Biden’ın Düşük Profili :Başkan Biden’ın büyük kampanya mitinglerine katılmama kararı, bazı kongre bölgelerinde ve eyaletlerinde onu istenmeyen kılan düşük bir onay derecesini yansıtıyor.
- Toprak kaybetmek:Enflasyon endişeleri ön planda ve merkezdeyken, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki demokrasi durumu, soldaki birçok kişinin umduğu gibi oyların itici gücü olacak şekilde şekillenmiyor.
- Minnesota’da:Açık mavi eyalette başsavcılık yarışı, siyasi açıdan daha belirleyici olması muhtemel meselenin saf bir testini sunuyor: kürtaj hakları veya suç.
Seçmen puanları benzer şekilde çalışır. Silah kontrolüne olan inanç gibi, bir bireyin belirli bir partiye veya siyasi duruşa katılma veya katılmama olasılığını tahmin etmeyi amaçlar. Ayrıca bir kişinin oy kullanma olasılığını tahmin etmek için kullanılırlar.
Reklam teknolojisi firmaları genellikle puanları, siyasi kampanyaların akış görüntüleme hizmetlerinde, podcast’lerde, web sitelerinde ve uygulamalarda hedef kitleyi dar bir şekilde hedeflemesine yardımcı olmak için kullanır. Adaylar, siyasi parti komiteleri ve savunuculuk grupları da puanları, yüz yüze aramak, mesaj göndermek veya araştırma yapmak için belirli seçmenlerin listelerini oluşturmaya yardımcı olmak için kullanır.
Ancak araştırmacılar ve gizlilik uzmanları, puanların spekülatif ve istilacı olduğunu ve bilgisayar korsanlarına veya işverenlere sızmaları halinde zarar verebileceklerini söylüyor.
Süreç, 150 milyondan fazla seçmenin “eşcinsel evlilik” puanları veya “Hıristiyan olmayan” puanlar gibi derecelendirmeleri kullanarak – özel olduğunu varsaydıkları kişisel inançlara göre sınıflandırmayı içerebilir. Puanlama sistemleri aynı zamanda kampanyaların farklı seçmenlere farklı ve belki de çelişkili mesajları, çok az kamu sorumluluğu veya gözetimi ile sessizce hedeflemesini sağlayabilir.
Wesleyan Üniversitesi’nde siyasi reklamcılık üzerine çalışan bir hükümet profesörü olan Erika Franklin Fowler, “Bir demokraside, adayların hesap vermesi için hangi vaatlerin verildiğini bilmek isteriz” diyor. “Farklı insanlara farklı şeyler söylüyorlarsa bunu yapmak daha zor.”
Seçmen puanları nasıl hesaplanır?
Puanları hesaplamak için, seçmen profili çıkaran firmalar tipik olarak, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki milyonlarca yetişkinin seçim katılımı, demografisi ve tüketici alışkanlıkları hakkında veri içeren ticari olarak mevcut dosyaları kullanır.
Dosyalar, bir kişinin adı, doğum tarihi ve adresi gibi eyalet seçmen kayıt veritabanlarından elde edilen kamuya açık bilgileri ve ayrıca kişinin oy kullandığı seçim yıllarını içerir. Ayrıca bir telefon numarası, siyasi parti kaydı ve ırk veya etnik köken de içerebilirler.
Seçmen profilleri genellikle tüketiciler hakkında ticari olarak mevcut ayrıntılarla zenginleştirilir: net değer, eğitim düzeyi, meslek, ev değeri, hanedeki çocuk sayısı, silah sahibi olma, evcil hayvan sahipliği, siyasi bağışlar ve hobiler veya yemek pişirme, ahşap işçiliği gibi alışkanlıklar, kumar veya sigara. Bu tür ayrıntılar, müşterilerin sadakat kartı kayıtlarından ve diğer kaynaklardan bilgi alan veri toplayıcılardan satın alınabilir.
Ardından, profil çıkarma firmaları temsili bir seçmen örneğini inceleyerek yanıtlayanları esrarın yasallaştırılması gibi konulardaki tutumlarına göre puanlıyor. Firmalar daha sonra, seçmenlerin tutumlarıyla ilişkili olan düşük gelirli haneler veya düşük yağlı gıda tercihleri gibi dosyalardaki ortak özellikleri belirlemek için makine öğrenimini kullanır.
Bu özellikler, profil oluşturma firmalarının dosyalarında “benzer” seçmenler bulmasını sağlar. Ardından, dosyalarındaki tüm seçmenler için iklim değişikliği gibi konularda sık sık puan hesaplıyorlar.
Seçmen puanları nasıl görünüyor?
Seçmen profili oluşturan şirketlerin her birinin kendi tescilli sıralama sistemleri vardır. Ancak genellikle seçmenlerin puanlarını görmelerine izin vermezler.
Önde gelen bir muhafazakar firma olan i360, seçmenleri 0,0 ila 1,0 arasında sıralayan bir “Evlilik Modeli” de dahil olmak üzere bir dizi puan sunuyor. Tam puana yakın puanlar, “geleneksel evliliği koruyan yasaları” destekleme olasılığı yüksek seçmenlere işaret ediyor.
Barack Obama’nın 2008 başkanlık kampanyasıyla birlikte çalışan bir tahmine dayalı analitik firması olan HaystaqDNA, vergiler, Covid ve diğer konularda düzinelerce tescilli puan içeren kapsamlı bir katalog yayınladı. Bunlar arasında, federal hükümet tarafından işletilen çocuk kaçakçılığı çeteleri içinde bir “derin devlete” inanıp inanmadıklarına göre insanları sıralayan bir “QAnon Believer” puanı da yer alıyor.
Önde gelen ilerici bir firma olan TargetSmart, seçmenlere Donald Trump’a karşı çıkma olasılıklarına göre 0 ile 100 arasında puan veren bir “Trump Resistance” modeli geliştirdi. TargetSmart’ın CEO’su Tom Bonier yaptığı açıklamada, şirketin kampanyaların seçmenlere ulaşmasına yardımcı olmak için halka açık ve ticari olarak mevcut verileri kullandığını söyledi. Firma, seçmen puanlarıyla ilgili sorulara yanıt vermedi.
Siyasi araştırmacılar, bu puanların pazarlanmasına rağmen, insanların oy kullanma geçmişlerinin ve siyasi parti üyeliklerinin seçmen davranışlarının en iyi belirleyicileri olmaya devam ettiğini söylüyor.
Northeastern Üniversitesi’nde dijital iletişimin seçmen katılımını nasıl etkilediğini inceleyen siyaset bilimi yardımcı doçentlerinden Katherine Haenschen, “Bu alanda çok fazla heyecan var” diyor. “En olası tahmin, kişinin geçmişte ne yaptığıdır.”
1840’taki bir seçim genelgesinde, Abraham Lincoln ve Whig Partisi’nin diğer liderleri, ilçe komitelerine, özel ikna çabaları için kararsız “şüpheli seçmenleri” hedef almaları talimatını verdi.
Seçmen hedeflemesi nerede başladı?
Seçmenleri hedef almaya ve yönlendirmeye çalışmak, en az 1840’a kadar uzanan bir seçim propagandası pratiğidir. Bu, Abraham Lincoln’ün, Whig Partisi için bireysel seçmenleri belirlemek ve harekete geçirmek için bir plan ortaya koyan bir kampanya genelgesi yazılmasına yardım ettiği yıldı.
Gazetelerde yayınlanan Lincoln yönergesi, yerel parti komitelerine bölgelerindeki “tüm seçmenlerin eksiksiz bir listesini yapmaları” ve “kime oy vereceklerini kesin olarak” belirlemeleri talimatını verdi. Ayrıca kararsız seçmenlere farklı davranarak parti komitelerine “ŞÜPHELİ SEÇMENLERİ SÜREKLİ TAKİP ETME” ve “onları aydınlatmaya ve etkilemeye” çalışma talimatı verdi.
Bilgisayar modellemenin ortaya çıkışı, seçmen hedeflemeyi otomatikleştirerek daha verimli hale getirdi.
1960’larda Los Angeles’ta bir pazar araştırmacısı olan Vincent Barabba, siyasi kampanyaların hangi mahallelerin hedefleneceğine karar vermesine yardımcı olacak bir bilgisayar programı geliştirdi. Sistem, hane ekonomisi, etnik yapı ve aile kompozisyonu ile ilgili ABD nüfus sayımı verilerinin yanı sıra bireylerin oy kullanma geçmişlerine ilişkin ayrıntıları içeren oylama bölgesi haritalarını kapladı.
1966’da siyasi danışmanlar, sistemi Ronald Reagan’ın California valisi kampanyasına, orta yaşlı, beyaz, erkek sendika üyeleri gibi potansiyel kararsız seçmenlerin bulunduğu mahalleleri belirlemesine ve reklamlarla hedeflemesine yardımcı olmak için kullandı.
Eleştirmenler, Hollywood aktörünün siyasi dönüşümü üzerine bir kitap olan “Ronald Reagan’ı Satmak”a göre, teknolojinin seçmenleri etkileme potansiyelinden endişe ediyor ve onu “manipülatif sosyal bilimciler tarafından hayal edilen uğursuz yeni bir gelişme” olarak alay ediyor.
2000’lerin başında, kampanyalar daha gelişmiş hedefleme yöntemlerine geçmişti.
Başkan George W. Bush’un 2004’teki yeniden seçim kampanyası için, Cumhuriyetçi danışmanlar Amerikalı seçmenleri “Bayrak ve Aile Cumhuriyetçileri” ve “Dini Demokratlar” gibi ayrı gruplara ayırdı. Bush kampanyasında çalışan TargetPoint Consulting’in başkanı Michael Meyers, daha sonra segmentasyonu Cumhuriyetçileri ve tipik olarak Demokratlara oy veren kasabalarda yaşayan sallantılı seçmenleri hedeflemek için kullandıklarını söyledi.
2008’de, Obama’nın başkanlık kampanyasında bireyselleştirilmiş seçmen puanları yaygın olarak kullanıldı. Cumhuriyetçiler kısa süre sonra kendi seçmen profili oluşturma ve hedefleme operasyonlarını güçlendirdiler.
On yıl sonra, gizlice veri madenciliği yapan ve milyonlarca Facebook kullanıcısını puanlayan bir seçmen profili oluşturma şirketi olan Cambridge Analytica, ön sayfa haberi haline geldiğinde, birçok ulusal siyasi kampanya zaten seçmen puanlarını kullanıyordu. Şimdi, yerel adaylar bile bunları kullanıyor.
Bu bahar, Devlet Hesap Verebilirlik Ofisi, tüketici puanlama uygulamasının şeffaflıktan yoksun olduğu ve zarar verebileceği konusunda uyarıda bulunan bir rapor yayınladı. Rapor, seçmen puanlarını özel olarak incelemese de, Kongre’yi puanlama etrafında tüketici korumalarını yürürlüğe koymayı düşünmeye çağırdı.