大數據高科技盜取個人隱私，臉書市值蒸發500億到底冤不冤？
原創 | 藍妃、尼法師
小編 | 笑美人
最近臉書事件沸沸揚揚，我們被這種標題包圍了：
「驚天泄露：他們竊取了 5000 萬臉書用戶數據誘導選票！」
「美國再爆驚天大丑聞！竊取五千萬臉書用戶數據，為了操縱人心！」
新聞看進去，居然還在講兩年前的總統大選，據說一個名不見經傳的小公司，一舉盜取了臉書 5000 萬個用戶的信息，並以此操控了美國大選結果。
啥？我一直以為是俄羅斯操控了這場選舉啊？
然而，我讀了好幾篇中文媒體報道，最後還是對整件事的來龍去脈相當的糊塗。到底竊取的是什麼數據，這個數據又怎麼被用來操縱人心的，你倒是說清楚啊。
沒辦法只好同緊跟時事的小夥伴們一起梳理了一下臉書數據失竊一事。
臉書事件的時間線
2012 年
美國總統大選，奧巴馬大勝。事後爆出，他在競選過程利用大數據分析有效率有針對性地拉攏選民調動選民，成為了把最新科技應用到政治選舉的教科書式範例。
2013 年
共和黨痛定思痛，決心迎頭趕上，他們資助下的數據分析公司遍地開花。
2014 年
班農（Stephen Bannon）和共和黨大金主默瑟（Robert Mercer）創立了劍橋分析。
八卦科普
據新聞說，他們給自己的定位是將心理戰術和網路科技相結合來製造新時代的信息武器。其中學過心理學的小童鞋提出，如果能根據社交網路用戶的心理狀態有針對性地投放廣告啊、虛假信息啊、八卦新聞啊，那就可以更有效地 「操縱」 這些用戶的行為。細思極恐，這個想法聽起來太惡毒了，有沒有？然而這也不是什麼新鮮的伎倆了。電視台播放不同電視劇時，插入不同檔次車子的廣告；同種產品在不同雜誌上用不同的廣告詞；都是對不同受眾群用不同的 「心理」 戰術啦。
劍橋分析的小童鞋們覺得自己這個想法天才極了。但是問題來了，人心隔肚皮，怎麼可以知道社交網路用戶的心理狀態呢？數據，大數據！他們需要大數據來構造一個可以把可觀察到的網路行為和不可觀察到的心理狀態關聯起來的模型！
這時，他們在學術文獻裡面看到劍橋大學有一個研究小組 「成功」 地將臉書上的點贊行為和用戶的心理狀態關聯了起來。他們終於找到了製造信息武器需要的最後一個元素。
大數據進入小鮮肉時代
劍橋分析開始打算直接從劍橋大學負責這項研究的米夏爾·科辛斯基博士（Michal Kosinski）和戴維·史迪威研究員（David Stillwell）那裡搞數據，沒想到被這兩位以研究數據不得泄露為由給拒絕了。最後還是在劍橋大學心理系的前蘇聯（！）研究員庫甘（Kogan）那裡打開了缺口，此人利用自己開發的臉書應用，偽裝科學研究不道德獲取了大量用戶信息，連同自己的分析結果賣給了劍橋分析。
2015 年
共和黨候選人泰德·克魯茲（Ted Cruz）率先使用了劍橋分析的服務。克魯茲失敗後，班農等人加入川普團隊，開始使用劍橋分析的大數據結果，對臉書用戶進行定點廣告投入，以左右選民思想。
2015 年年底
臉書發現數據泄露。然而
第一，只是給庫甘發信讓他刪除數據；
第二，沒有通知受影響的用戶；
第三，竟然聘用了劍橋分析的高管。
臉書數據是如何被盜取的？
2014年，有些臉書用戶收到了這樣一個邀請，下載一個應用，做一個心理測試，就可以隨機拿到$2~$5 的紅包。雖然大多數人路上看見一塊錢也未必會去撿，但是本著網上一分錢也要搶的原則，還是爭先恐後地去做了測試。當然這個測試門檻不低，必須是美國公民，而且需要朋友眾多。最後有近 30 萬幸運的美國人拿到了這筆 「巨款」。
這個測試的設計者就是前文提到的劍橋大學心理系研究員庫甘，他的這款 「我的數字化生活」 應用背後的原理是前文提到劍橋研究小組的科研結果。這個號稱的測試其實私底下悄悄地收集了大量的臉書用戶個人信息。說到這裡不得不提及臉書的預設隱私設置。根據預設值，臉書用戶信息是朋友的朋友可見。翻譯成白話就是當某用戶同意提供某些信息的時候，除非他的朋友特別聲明自己不願分享信息，否則朋友信息也可以一併收集。
於是庫甘憑藉著初始那三十萬人的許可，一舉拿到了臉書 5000 萬用戶的信息。
一般情況下，臉書是不允許這種用戶數據收集。當然任何時候都有例外，臉書的例外情況是，允許學術研究性質的信息收集。
庫甘在短短几周的時間裡從臉書扒下了海量數據，激活了臉書的安全警報。臉書發信問訊，獲知是為了 「學術研究」 以後，也就沒有在意。
這樣也行？!
就好比有人在偷銀行，保安過去詢問，小偷回復 「在裝修呢」，保安就走開了？
然而庫甘可不是在進行什麼學術研究。他此時已經懷揣了劍橋分析的銀子。記得用戶得到的紅包嗎？那就是用劍橋分析的訂金支付的。庫甘拿到這些信息以後，結合自己設計的心理測試的結果，外加一些從另外渠道買來的相關數據，用大數據分析建模分類，最後打包發給了劍橋分析。
劍橋分析通過臉書應用採集用戶數據行為，以及採集數據的手段都違反了臉書的使用條例。明明說好只有我做測驗，為啥暗搓搓地把我的老底給摸了，還把我的七大姑八大姨都給牽扯進來了？！最後我連同七大姑八大姨一古腦賣給了政客 A、B 還有 C！劍橋分析被起訴一點不冤。
這次收集的數據，說起來一點也不敏感，以至於臉書至今否認這是一場數據失竊，因為真正敏感的用戶密碼並未泄露。教授收集的不過是用戶名，所在地，和一些無關緊要的點贊信息（就是那個你在朋友圈看見誰發的文章有意思，隨便點的一個贊）。可是，這些都是全面公開誰都能看得到的信息。就靠這點信息，還能做出花來？
劍橋分析就能！政治競選里用上選民數據分析完全不是個新鮮事。劍橋分析引以為豪的是，他們不是常規的從人口學的層面上給選民分類，他們採用了心理分析的方法，從行為預測上給選民分類，精準打擊到個人，把傳統的競選方法秒成渣，這一切用到的不過是最不起眼，完全公開的點贊。
「了解一個人 10 個臉書的點贊，對這個人的了解足以超越這個人的普通同事；了解 70 個點贊，則對這個人的了解足以超過這個人的朋友；了解 150 個點贊，那麼對這個人的了解可以到達這個人家長的程度；如果了解超過 300 個點贊，那麼恐怕會比這個人最親密的伴侶更了解這個人。」
——演算法的研究者科辛斯基博士
（Michal Kosinski）
庫甘根據大家的點贊記錄，把這些用戶精細分類。這些類別不僅包括了一個人的政治立場，也涵蓋了對此人性格的分析以及如何在選舉中照方抓藥的對策。用戶的政治傾向分析出來，競選過程中，就可以通過精準的廣告投放，影響這個人的選擇。
比如傾向民主黨的人，盡量發讓他對民主黨候選人失望的消息，最好不要去選舉。
傾向共和黨的人，則可以發一些激動人心打雞血的文章。
黑科技真的有效嗎？
儘管劍橋分析把自己吹噓成了前無古人後無來者的宇宙黑科技，好用還是沒用，試過才知道！
第一個吃螃蟹的人是共和黨總統候選人德州議員泰德·克魯茲（Ted Cruz）。劍橋分析背後的大老闆默瑟，在初選時不僅一擲千金支持克魯茲，更不吝惜分享自己的秘密武器。因此劍橋分析把克魯茲在愛荷華州的勝利歸功到自己頭上，號稱依靠了他們的大數據武器，克魯茲的支持率從最早的5%提升到後來的35%。
勇於嘗試黑科技可惜功敗垂成
真的嗎？
從 2013 年夏天起，剛選上議員的克魯茲就把眼光放到了大選的戰略重地愛荷華州，挽起褲腿，上山下鄉，三年內足跡遍布愛荷華大農村。初選前夕，他已經招收了 11,986 個志願者，州內總共 1,681 個選區里，幾乎每個區都有他訓練出來的拉票小隊長。
克魯茲和劍橋分析的合作 2015 年才開始，雖然數據分析的作用毋庸置疑，但是必須提到的一點是，愛荷華州選民以虔誠的基督徒居多，極端保守的佔大多數，相對其他候選人，克魯茲本身的政治立場和基礎盤選民最契合。
在之後的戰役中，克魯茲雖然有劍橋分析輔佐，還是一再敗給草台班子特朗普，落得個黯然退出的下場。可見數據以外的因素作用更大。
劍橋分析是 Trump贏得希拉里的制勝武器嗎？
初選的後期，克魯茲的競選主管凱莉安·康威（Kellyanne Conway）還有背後的大金主默瑟一看形勢不對，果斷投向特朗普的懷抱，順便把劍橋分析也打包過來。所以劍橋分析又成了特朗普贏得希拉里的制勝武器？
存疑。
劍橋科技部分金主名單
之前說到共和黨在輸了 2012 總統大選後，花大錢搞數據分析方面的建設。劍橋分析是其中之一，但是算不上共和黨的直系精銳部隊。共和黨正式的選民數據主要來自三大公司：Deep Root Analytics，TargetPoint 和 Data Trust，總共採集了近一億九千八百萬選民的數據，可以說是共和黨的鎮宅之寶。
三大直系部隊領頭的 Deep Root Analytics 是羅姆尼（Mitt Romney ）競選班子里的成員蘭干（Alex Lundry） 於 2013 年建的。初選的時候，蘭干把寶壓在傑布·布希（Jeb Bush） 這個表面光鮮要啥有啥的官二代身上。結果呢，同樣競選，傑布·布希花得錢最多，數據最完善，得票率才 2.8%，連人家前三名的零頭都不到！敗家子啊！
金錢和大數據都扶不上牆的美國阿斗
傑布·布希退出，特朗普拿到黨內提名後，共和黨內資源全部向特朗普傾斜，有了一億九千八百萬選民的數據，還在乎劍橋分析那區區五千萬萬選民的數據嗎？
劍橋分析顯然不捨得鬆口這塊來之不易的肥肉，他們得意洋洋地吹牛：「RNC有的是數據，我們有的是智慧。」當然，以上說法未經證實。
希拉里輸給特朗普，是因為共和黨在數據分析領域裡領先於民主黨嗎？
這個問題可以吵上個三天三夜沒有結果。
一方面，民主黨才是把大數據用到政治競選的祖師爺。2012 年大選時，奧巴馬完美地把數據採集和分析運用到了競選中各個環節。針對選民定向投放宣傳廣告什麼的，都是人家玩兒剩下的。比如他們也用到了臉書應用，下載了這個app的，主動開放自己的朋友圈，競選團隊的會分析朋友圈的數據，圈定對象，教大家怎麼去拉票。
希拉里繼承到的就是這套已經經過實踐檢驗的精華，之後還被民主黨不斷完善擴充，在地區選舉中測試，可以說她是站在了巨人的肩膀上。
希拉里的團隊非常重視數據分析，競選之初不斷勾搭美國頂尖高校數統方面的精英，求賢若渴。競選其間，也沒少放關於他們如何運用新科技的新聞稿，聲稱數據分析工具幫助他們至少贏了三個搖擺州。
希拉里的數據分析主管叫伊蘭·克里格爾（ Elan Kriegel）， 畢業於一點都不遜於劍橋大學的哥倫比亞大學，創立了自己的數據分析公司，是推動奧巴馬 2012 大選勝利的科技主力軍。2016 年大選, 他領導了 60 多個數學家統計家，人數上抵得上特朗普整個競選班底。比起嚷嚷著 「據分析被大家高估了」 的特朗普,希拉里的團隊可以說被高科技武裝到了牙齒。他們設計出的演算法不但影響競選活動的每個戰略決策，還決定了廣告投入的方向。拉選民方面，希拉里數據分析團隊的側重點在於研究怎麼投放電視廣告，怎麼放，何時放。
當然，在互聯網和社交網路高度發達的今天，電視廣告和電話這些傳統手段是否還足夠有效是有一定存疑的。早在幾年前專家就預測，新聞運轉的方式和以前會有很大的不同，社交網路上政治廣告的投入在未來會越來越多。拋開效果不說，在地方電台鋪天蓋地地放某個候選人的廣告，和在臉書上不動聲色地用八卦小文暗中策反某個選民，後者聽起來高科技炫酷多了。
希拉里最終還是輸給了從頭到尾沒有大佬看好的川普，究其原因，除了希拉里的各種硬傷，以及美國工薪階級的不滿情緒，甚至是普京的外援 「協助」，大數據在其中到底有沒有起到一點作用？這個問題跟競選結束兩年來我們聽過的無數事後分析一樣，討論熱烈，但是沒有結論。
但是有一件事很清楚，在網路無所不在，社交媒體鋪天蓋地的今天，我們所擁有的隱私會越來越少，總有一天，我們醒來發現，人工智慧比自己還懂自己。
在大數據的覆蓋下，
每個人終將無所遁形。
參考文獻：
https://www.washingtonpost.com/news/the-fix/wp/2016/02/01/what-we-can-learn-from-the-iowa-republican-entrance-poll/?utm_term=.a4bfaa8ab681
https://www.washingtonpost.com/politics/the-inside-story-of-how-ted-cruz-won-iowa/2016/02/02/238b0b94-c839-11e5-a7b2-5a2f824b02c9_story.html?utm_term=.5d074fc2cedb
https://www.theguardian.com/technology/2018/mar/17/facebook-cambridge-analytica-kogan-data-algorithm
http://www.latimes.com/business/lazarus/la-fi-lazarus-list-brokers-20161028-snap-story.html
https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/09/07/where-can-you-buy-big-data-here-are-the-biggest-consumer-data-brokers/#1bcf1e726c27
https://www.cnn.com/2017/06/02/politics/hillary-clinton-dnc-data-pushback/index.html
https://www.upguard.com/breaches/the-rnc-files
https://www.politico.com/magazine/story/2016/09/hillary-clinton-data-campaign-elan-kriegel-214215
https://www.crazyegg.com/blog/2016-presidential-social-media/
https://www.firebellymarketing.com/2012/11/u-s-election-2012-social-media.html
https://www.bloomberg.com/amp/news/articles/2018-03-20/meet-the-psychologist-at-the-center-of-facebook-s-data-scandal
https://www.washingtonpost.com/business/understanding-the-facebook-cambridge-analytica-story-quicktake/2018/03/21/6aee3898-2cbf-11e8-8dc9-3b51e028b845_story.html?utm_term=.7b3e904d8ced
https://www.google.com/amp/s/motherboard.vice.com/amp/en_us/article/mg9vvn/how-our-likes-helped-trump-win
https://www.cbsnews.com/news/trump-campaign-phased-out-use-of-cambridge-analytica-data-before-election/
https://www.mediavillage.com/article/how-data-and-micro-targeting-won-the-2012-election-for-obama-antony-young-mindshare-north-america/
https://www.washingtonpost.com/news/post-politics/wp/2016/11/09/clintons-data-driven-campaign-relied-heavily-on-an-algorithm-named-ada-what-didnt-she-see/?utm_term=.85c4e8ddcaef
https://www.theguardian.com/uk-news/2018/mar/21/facebook-row-i-am-being-used-as-scapegoat-says-academic-aleksandr-kogan-cambridge-analytica
http://money.cnn.com/2018/03/20/technology/aleksandr-kogan-interview/index.html
https://business.trustedshops.co.uk/blog/facebooks-role-in-the-uk-vote
https://slate.com/technology/2018/03/the-cambridge-analytica-scandal-is-what-facebook-powered-election-cheating-looks-like.html
https://www.vox.com/2018/3/20/17138756/facebook-data-breach-cambridge-analytica-explained
(文中圖片來自網路）
【無事生妃】MuchAdo_USA原創文章
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