לקראת כל מערכת בחירות מתפרסמים עשרות סקרים המבוססים בדרך כלל על כמה מאות נשאלים בלבד. מכוני הסקרים מספרים לנו שבחרו בקפידה מדגם המייצג את כלל בעלי זכות הבחירה, תוך התחשבות במשתנים כמו גיל, מגדר, אזור מגורים, השכלה ומידת הדתיות. ובכל זאת, פעם אחר פעם מתברר שהסקרים מתקשים לשקף במדויק את תוצאות האמת.
בעידן הבינה המלאכותית ומדע הנתונים, ייתכן שגם הדרך למדוד את דעת הקהל צריכה להשתנות. במקום לשאול כמה מאות אנשים למי יצביעו, אלגוריתמים יכולים לנתח את ההתנהגות הדיגיטלית של מיליוני אנשים ולחפש דפוסים שקשה מאוד לבני אדם לזהות.
כל פעולה דיגיטלית שאנחנו מבצעים משאירה אחריה "פירור מידע". הלייקים שאנחנו עושים, הסרטונים שבהם צפינו, החיפושים שביצענו, הקניות שערכנו והעמודים שאחריהם אנחנו עוקבים - כל אחד מהם כמעט חסר משמעות בפני עצמו. אבל כאשר מחברים מיליארדי פירורי מידע כאלה לאורך חודשים ושנים, מתקבלת תמונה מפתיעה על מי שאנחנו: תחומי העניין שלנו, ההרגלים שלנו, ואפילו הערכים והעמדות הפוליטיות שלנו.
השאלה הזאת כבר אינה תיאורטית. בשנים האחרונות פורסמו מחקרים שהראו כי המידע שאנשים משאירים ברשתות החברתיות מסוגל להעיד גם על עמדותיהם הפוליטיות. אחד המחקרים הידועים ביותר, שנערך באוניברסיטת קיימברידג' בשנת 2013, הראה שניתן להעריך את ההשתייכות הפוליטית של משתמשי פייסבוק בדיוק של כ־85% באמצעות ניתוח הלייקים שלהם בלבד.
האלגוריתם אינו מחפש בהכרח לייק למפלגה מסוימת; דווקא השילוב בין מוזיקה, קבוצות ספורט, תוכניות טלוויזיה, מותגים ותחומי עניין אחרים מאפשר לזהות דפוסים המאפיינים אנשים בעלי השקפות דומות. מחקרים מאוחרים יותר הראו שגם התחביבים שלנו, העמודים שאחריהם אנחנו עוקבים ואפילו הפעילות שלנו בפורומים שאינם פוליטיים יכולים לספק רמזים משמעותיים על הנטיות הפוליטיות שלנו.
אבל כאן עולה השאלה המעניינת באמת: האם אפשר להשתמש בידע הזה כדי למדוד את דעת הקהל בצורה מדויקת יותר?
סקרי בחירות מבוססים על הנחה פשוטה: אם נשאל מדגם מייצג של האוכלוסייה, נוכל להעריך כיצד תצביע המדינה כולה. בפועל, לשיטה הזו יש מגבלות מוכרות. הסקר מתבצע בנקודת זמן אחת בלבד, והוא נשען על תשובות שמספקים הנשאלים. חלקם מסרבים להשתתף, אחרים מסתירים את עמדתם האמיתית, ויש מי שמשיבים את מה שנראה להם מקובל או רצוי מבחינה חברתית. גם אופן ניסוח השאלות, סדרן ולעיתים אף האינטראקציה עם הסוקר עשויים להשפיע על התוצאה.
לעומת זאת, שיטות המבוססות על מדע הנתונים אינן נשענות על תשובה שניתנה בשיחת טלפון קצרה. הן מנתחות דפוסי התנהגות שנצברו לאורך זמן, אצל אוכלוסיות רחבות בהרבה, ומתבססות על מה שאנשים עושים בפועל - ולא רק על מה שהם בוחרים לומר ברגע נתון. גם לגישה הזו יש מגבלות, והיא אינה חסינה מהטיות או מטעויות, אך היא פותחת אפשרות חדשה למדידת דעת קהל בקנה מידה שלא היה אפשרי בעבר.
הבינה המלאכותית כבר משנה את הדרך שבה אנחנו עובדים, לומדים, מחפשים מידע ומקבלים החלטות. תעשיות שלמות עוברות טרנספורמציה, ולכן טבעי שגם עולם סקרי הבחירות יתפתח בהתאם.
השאלה כבר אינה האם הטכנולוגיה מסוגלת ללמוד על ההעדפות הפוליטיות שלנו, אלא האם נמשיך למדוד את דעת הקהל באמצעות כמה מאות תשובות טלפוניות - או שנאמץ כלים המסוגלים ללמוד ממיליוני דפוסי התנהגות בעולם הדיגיטלי. במקביל, נצטרך לוודא שאותם כלים אינם משמשים רק כדי למדוד את דעת הקהל, אלא גם כדי לעצב אותה.
הכותב הוא ראש תוכנית מדע הנתונים בפקולטה למדעי המחשב במסלול האקדמי המכללה למנהל