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导语：你也许并不关心谁当上了美国总统但必须知道他是如何当上美国总统。因为他用的那一套工具河南则政鼎律师事务所，今后将影响到我们每个人的生活，哪怕是远在地球另一端的中国。
2016年11月9日早上，米哈尔·科辛斯基这位34岁的研究员要在苏黎士联邦理工学院做讲座，话题是大数据和数据革命的危险性。
科辛斯基是心理测定学领域的顶尖专家——这是一个由数据驱动的心理学分支。那天早上，他打开电视，看到震惊世界的消息：跟所有主流数据机构的预测相反，唐纳德·J.特朗普当选了美国总统。
科辛斯基看着电视里的庆祝画面，各州陆续揭晓的选举结果。他产生了一种预感：大选结果很有可能和他的研究有关。
沉思的科辛斯基，衣冠楚楚的尼克斯，还有一脸坏笑着的特朗普——这三人：一个是电子革命的推动者，一个是执行者，而后面那个却是个受益者。
大数据危险吗？
这几天，只要你生活在地球上，那就一定听过大数据这个词。大数据到底是什么呢？其实简单来说就是我们做的一切事情，不论在互联网上还是在线下，都会留下数字的印记。比如说您的每一次购物，每一次网络搜索，在手机上的每一次操作，乃至在社交网络上的每一个点“zan",这些行为都会被记录下来。
11月9号那天，大数据所带来的巨大效益开始浮出水面。特朗普在线竞选活动的背后，就有这家叫做Cambridge Analytica的大数据公司。在英国脱欧运动的早期，它就曾服务于Leave.EU组织。
要理解美国大选的结果，以及政治传播的未来，我们还得从2014年的剑桥大学说起。事情发生在科辛斯基的心理测定学中心。
心理测定学有时又称心理风貌学，专注于心理特质的测量，比如性格。上世纪80年代，有两组心理学家开发了一种模型，名为“五大性格特质”。
它们是：开放性（你对新的经验有多开放？），尽责性（你有多完美主义），外向性（你有多合群？），亲和性（你有多体贴、多愿意配合？），神经过敏性（你有多容易不开心？），统称“OCEAN”。
基于这些维度，我们可以对每个人作出相对准确的评估。这包括他们的需求、恐惧和行为方式。五大性格特质已成为心理测定的标准手段。
但长久以来，这种办法都有一个问题，即数据收集的难度——需要让被调查者填写一份涉及隐私的复杂问卷。之后，互联网诞生，继而是Facebook，再接着，科辛斯基这样的学者出现了。
米哈尔·科辛斯基
2008年，还在华沙念书时，米哈尔·科辛斯基迎来一个转机。他被剑桥大学心理测定学中心录取，它是全球同类机构中历史最悠久的一家。最开始，是他的同学大卫·史迪威（David Stillwell，现在是剑桥大学商学院的讲师）发布了一个小小的Facebook应用，那时候的Facebook还没有成长为如今这头巨兽。
发布一年后，科辛斯基加入其中。这个应用名为MyPersonality（我的性格），用户可用其填写心理测定问卷，其中有五个问题就来自五大性格特质问卷（“我很容易慌张”，“我爱跟别人唱反调”等）。根据这些评估，用户们可以得到自己的“性格风貌”，五大性格特质分列其上。用户还能选择是否将Facebook个人主页的数据分（fen）享（xiang）给研究人员。
科辛斯基原以为，能从同学那儿回收几十份问卷就已经很好了，但没过多久，成百上千、乃至数百万人都对该应用敞开了心扉。突然之间，这两位博士生就拥有了结合Facebook个人主页数据和心理测定学分数的最大数据集。
后来几年，科辛斯基和同事们有开发出了一种方法，首先，他们以网络调查的形式，向十名被试提供问卷。通过他们的回馈，这些心理学家们计算出五大性格特质的分值，然后将结果与被试的各类网络数据加以对照：他们在Facebook上“zan”过、转 过或发 过什么，或他们列明的性别、年龄、住址等。这样一来，研究人员就可以对号入座、描绘出一个人的性格风貌了。
这套分析方法可以根据人们在网上的举动做出准确判断，比如说，点“zan”过某个化妆品的男人，有更大可能是同性恋；最准的同性恋预测指标之一，是喜欢“武当帮”这个嘻哈乐队。Lady Gaga的歌迷最有可能是外向者，给哲学点过“暂”的往往是内向者。
单独起来，这些信息都不足以提供可靠的预测，但一旦将成百上千的个人数据点整合起来，预测结果就可以十分准确。
科辛斯基和团队孜孜不倦地完善着他们的模型。2012年，科辛斯基证明，基于一名Facebook用户的68个“zan”，该模型可以预测出用户的肤色（准确率95%）、性取向（准确率88%），以及该用户是支持民主党还是共和党（准确率85%）。
但模型的能耐并不止步于此。用户的智力、宗教信仰，以及烟酒、毒品的使用情况，这些都可以被预测出来。通过这些数据，它甚至能推断用户的父母是否离异。
从这些预测中，我们就能看出这个模型的厉害。科辛斯基没有停止过改进的脚步：没过多久，他就能凭借Facebook上的十个“zan”，赛过某个人身边同事对此人的了解；70个“zan”就足以赛过好友；150个“zan”赛过父母；300“zan”赛过另一半。再多一点的话，甚至可以赛过一个人对自己的了解。
这些结果发布的那一天，科辛斯基接到两通电话。一通威胁要起诉他，另一通则是工作邀约。滑稽的是，两个电话都来自Facebook。
没过几周，用户在Facebook上“zan”过的内容就变成了默认不可见。在此之前，你“zan”过哪些内容是默认全网公开的。
但是这样不会难倒收集数据的人们：他们开始在收集之前都先征求Facebook用户的同意，但是，目前很多的应用和网络调查都要求访问私密数据，以此作为提供性格测试的条件。
但他们研究的不光是点zan记录，也不仅限于Facebook：如今，科辛斯基和团队可以仅看一个人在Facebook上发布的照片数（一个很好的外向性指标），就评估出他们的五大性格特质。但即便不在上网，我们其实也在透露各种信息。
更重要的是，反过来也行得通：我们既可以从数据中得出一个人的心理风貌，也可以反过来，用这些数据搜寻特定心理风貌的人群：比如所有坐立不安的父亲，所有愤怒的内向者，乃至于所有摇摆不定的政党支持者。
说白了，科辛斯基发明了一种“人肉搜索引擎”。他开始看到这项工作的潜力，但也逐渐意识到它固有的危险性。科辛斯基疑惑：若有人滥用他的搜人引擎，用它摆布他人，结果又会怎样？他开始在大部分研究中加入警示语。他警告称：这种方法“可能会对个人福祉、自由乃至生命构成威胁”。但似乎没人理解他的语重心长。
那一阵子，也就是2014年初，心理学系有一位年轻的助理教授名为亚历山大·高根（Aleksandr Kogan）。他找到科辛斯基，说有一家公司对科辛斯基的分析方法感兴趣，并想访问MyPersonality的数据库，让他代为询问。但受到保密协议的约束，高根不能透露这些数据的用途。
起初，科辛斯基和团队考虑接受邀约，因为这样一来，中心就能获得一大笔钱，但随后，他犹豫了。
最后，科辛斯基说，高根披露了这家公司的名字：SCL，全程战略传播实验室。该公司的网站上写着：“我们是首屈一指的竞选管理机构”。SCL基于心理学建模，提供市场营销服务，核心焦点之一：影响大选。
当时的科辛斯基并不知道，SCL是一群公司的母公司。至于SCL和旗下众多分支的老板是谁，人们并不清楚，因为企业结构错综复杂。SCL的一些子公司曾涉足乌克兰和尼日利亚等国的大选，帮助尼泊尔君主打击反政府组织，有的则帮北约影响过东欧和阿富汗居民。2013年，SCL分拆出一家新公司，涉足美国大选，这家公司就是Cambridge Analytica。
科辛斯基那时候对此一无所知，但他有一种不好的预感。“事情开始让人反感。”他回忆说。经过进一步的调查，他发现，亚历山大·高根秘密注册了一家公司，与SCL做生意。
有赖于2015年12月英国《卫报》的一篇报道，以及《杂志》期刊拿到的公司内部文件，事情才渐渐浮出水面：SCL从高根那里了解到了科辛斯基的研究方法。
科辛斯基开始怀疑，高根的公司可能抄袭了他基于Facebook点“zan”记录的五大性格特质测量工具，并将其卖给了这家影响大选的公司。科辛斯基立刻与高根断绝联系，并向中心主任汇报情况。这在大学内部激起了错综复杂的矛盾冲突。
最后，亚历山大·高根后迁居新加坡，在那里成家，并改姓斯派克特（Dr. Spectre，直译为“幽灵博士”）。米哈尔·科辛斯基则读完博士，接受了斯坦福大学的工作邀约，移居美国。
“脱欧先生”
过了一年风平浪静的时光。到2015年11月，两个脱欧组织中相对激进的一个，即奈吉尔·法拉奇（Nigel Farage）支持的“Leave.EU”，宣布将网络宣传委托给了一家大数据公司，这家公司正是Cambrige Analytica。其标榜的核心实力叫做“创新型的政（zheng）治（zhi）营销”。它基于OCEAN模型，通过数字脚印测量人们的性格，从而实现“微定向”传播。
从那以后，科辛斯基常接到电子邮件，质问他在其中扮演了什么角色——一提到剑桥、性格和分析这些关键字，很多人立马就想到了科辛斯基。他说，他也是第一次听说有这家公司。惶恐之余，他查看了这家公司的网站，心里疑惑：他的分析方法是否被大规模运用，并服务于政治目的？
在脱欧结果出炉后，亲朋好友纷纷写信给科辛斯基：瞧瞧你干的好事！不论去哪儿，科辛斯基都得解释一遍，他跟这家公司没有半毛钱关系。事情平息了几个月。2016年9月19日，也就是美国大选日前一个月，在纽约君悦酒店的深蓝色大厅，康科迪亚峰会正在这里举行。它就好比微缩版的世界经济论坛，世界各地的决策者受邀而来，其中就有瑞士总统约翰·施奈德·阿曼。
“让我们欢迎Cambridge Analytica首席执行官亚历山大·尼克斯上台”。一位身穿黑色西服的苗条男士走上讲台。观众席安静了下来。与会者中很多人都知道，他就是特朗普新雇用的数字战略主管。
在那几周前，特朗普曾经在Twitter上神秘兮兮地说：“很快，你们就会叫我脱欧先生。”政治观察者们也确实对照过特朗普和英国的脱欧运动，看到了两者议程的惊人相似。但很少有人注意到这与Cambridge Analytica有关。
亚历山大·尼克斯
在Cambridge Analytica参与进来之前，特朗普的数字竞选活动基本就靠一个人：布拉德·帕斯凯乐（Brad Parscale），一名市场营销创业者，创办过一家企业，但以失败告终，他收1500美元，给特朗普建了个最最基本的网站。
特朗普年近70了，其实他对互联网、数据这些东西可以说是一窍不通，之前很久他的办工作上连个电脑都没有。他不会用电子邮件、智能手机。在他助理的劝说下他开始学习使用手机，特朗普之前有名的喜欢发推文都是在手机上写。
另一方面，希拉里·克林顿反而是对奥巴马在社交媒体上最拿手的那一套活学活用。她掌握民主党的地址簿，与BlueLabs最前沿的大数据分析师合作。
2016年6月，特朗普雇用Cambridge Analytica的消息公布后，华盛顿的老油条们嗤之以鼻——一个老外能读懂美国和美国人民？开玩笑！
回到前面说的康科迪亚峰会。亚历山大·尼克斯发言时说道：“今天很荣幸来到这里，和大家谈谈大数据和心理风貌在选举中所能发挥的力量。”在他身后则是Cambrige Analytica的徽标——一个由网络节点构成的大脑，仿佛一幅地图。“18个月前，美国参议员克鲁兹还算是人气较低的一位候选人，听说过他的人还不足40%，”这个金发男人解释说，“看看他后来的人气，他怎么办到的？”
尼克斯解释说，到目前为止，竞选活动的组织架构依照的是人口统计学概念。“这个想法很荒唐：所有女性收到的消息都一样，或者所有黑人收到的消息都一样。”尼克斯的意思是，虽然到目前为止，其他竞选阵营都仰赖人口统计学特征，Cambridge Analytica却独辟蹊径地使用了心理学指标。
尼克斯切换到下一张幻灯片：五张不同的脸，每张对应一种性格风貌。这就是五大性格特质，或称OCEAN模型。“在Cambridge，”他说，“我们建立了一个模型，可预测美国每个成年人的性格。”
按照他的介绍，Cambridge Analytica 的核心优势就在于它结合了三大行为科学：OCEAN模型、大数据分析、定向广（guang）告（gao）。
他打开截屏。“这是我们为克鲁兹竞选活动准备的数据操作面板。”屏幕上出现一个数据控制中心。
左边是图表；右边是爱荷华州的地图（在该州的初选中，克鲁兹意外获得大面积的胜利）。地图上有无数个红色和蓝色的小点。
尼克斯一步步缩小范围：先是去掉红色表示的民主党支持者，剩下“共和党支持者”，继而锁定“未决选民”，又消失了一批点；再锁定这些人中的“男性”……最后，地图上只剩下一个名字，年龄、住址、兴趣爱好、性格特质和政治倾向一应俱全。
到了这一步，Cambridge Analytica又该如何用恰到好处的政治宣传，有针对性地拉票呢？
亚历山大·尼克斯在2016年的康科迪亚峰会上
尼克斯以枪支拥有权、美国宪法第二修正案为例，展示了按心理风貌分类的选民该如何区别对待：“对一群情绪极不稳定的受众，你就抓住入室抢劫威胁和枪支带来的安全感这两点做文章。”左边是一张图：夕阳下的田野中站着父子两人，各自端着枪，似乎是在打野鸭。
“相反地，如果是（对新经验）较为封闭，亲和性又高的受众，他们看重的则是传统、习惯和家庭。”
如何阻止希拉里支持者去投票
特朗普明显的前后不一致、备受批评的反复无常，以及由此导致的种种矛盾论调，突然成了他最宝贵的资产：对每一个选民，他的宣传方式都不尽相同。2016年8月，数学家凯西·奥尼尔（Cathy O’Neil）就观察说：特朗普的举动就像是一个彻头彻尾的机会主义算法，其计算结果随着受众的反应而变动。
“特朗普传达出的每一条讯息都是由数据驱动的。”亚历山大·尼克斯说。在特朗普和希拉里展开第三场总统辩论时，其竞选团队就拿他的基本立场，在Facebook上测试了17.5万个不同的广告版本，以找到最合适的版本。
不同版本的差别大多都只是细节，如标题、颜色等，或加照片，或附视频，但这样可以有针对性地，将心理影响的效果最大化。这样的微调一直精确到最小的群体，尼克斯在一次采访中透露：“我们可以对一个村庄或小区，乃至一个个人，进行有针对性的宣传。”
比如在迈阿密的小海地，特朗普竞选团队就向当地居民宣传：海地地震之后，克林顿基金会是如何行动不力。这样就断了他们给希拉里投票的念想。
这就是他们的目标之一：让潜在的希拉里支持者（包括摇摆不定的左翼人士、黑人，以及年轻女性）放弃投票。大选前一周，一位高级竞选官员在接受彭博社采访时，称此举为“抑制”战术。
这些Facebook广告帖又称“暗帖”（dark posts），只有符合具体特征的用户才会看到。比如，黑人用户就会看到这样的一些视频：在视频中，希拉里称黑人男性为“掠夺者”。
在康科迪亚峰会上，尼克斯宣在演讲最后放话说，传统的地毯式广告已寿终正寝。
在当时，特朗普的数字军团的定向宣传到底将分析精细到了何种程度，我们无从得知。因为这些竞选宣传，多数是投放在社交媒体或数字电视上，以有针对性的方式加以传播，很少展示在主流电视上。结果是，希拉里团队基于人口统计学对宣传效果进行预估，误以为自己占了上风。
特朗普竞选和英国脱欧运动都用到了一个应用：Groundgame。这是一款选举拉票应用，结合了选民数据和“地理空间可视化技术”。
另一方，特朗普团队的线下宣传也是高度以数据分析为导向：2016年7月，特朗普的拉票队配备了一款应用，可以鉴定某户居民的政治观点和性格类型。当初，脱欧运动的宣传员用的也是这个。
应用对于每户人家对特朗普宣传的接受程度做了个评定。拉票员只去对特朗普接受度高的人家敲门。并且根据居民的性格还配对了对话指南，之后拉票员再将居民的反馈上传应用，这些数据这会会传到特朗普竞选团队的操作界面。
虽然民主党也采取了类似的举措，但是却没有心理测定学分析这件杀手锏。Cambrige Analytica将美国人口划分为32种性格特质，并只将17个州作为重点。
科辛斯基曾发现，喜欢MAC化妆品牌的男性相对更有可能是同性恋，同样的道理，Cambrige Analytica则发现，倾向于购买美国本土汽车的人更有可能投票给特朗普。
综合起来，这些发现告诉特朗普，哪些宣传信息在哪些地方最为管用。大选进入最后几周时，特朗普团队转战密歇根和威斯康辛，这正是基于数据分析而做出的决定。
编后语：
大数据并不可怕，关键在于你怎么用它
说了这么多年的精准营销、商业智能，背后想要实现就是先要存大数据。
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