你悄悄搜了啥，給誰點了贊，他們統統都知道…

上周末，英美兩國的媒體，爆出了一則與Facebook臉書有關的大新聞。

報道稱，一家名叫Cambridge Analytica劍橋分析的數據分析公司，通過為臉書平台開發的性格小測試程序，收割了超過5000萬的用戶數據。

並且，利用這5000萬用戶，操縱了2016年的美國大選。

大概意思就是，這個公司針對每個用戶的特點，尤其是那些偏中立不知道投誰的選民，投放洗腦政治新聞，進而最終將川普推向大選勝利。

利用大數據給人洗腦？還影響選舉？小小的一個臉書賬號也能搞出這麼多事兒？比起波瀾詭譎的政治鬥爭，俄羅斯陰謀，在鋪天蓋地的報道中，我更在乎的是這個案件背後隱藏的大數據危機。

先給大家講一下，它們如何抓取用戶信息，又是如何操縱大選的大概過程：

2014年夏天，這個公司和一位劍橋的研究人員合作，展開了一項研究，抓取了大約32萬用戶的核心數據，這些用戶的喜好，性格和交友圈信息，一覽無遺。

在媒體披露的內部交流郵件中顯示，各種用戶信息從性別到智商，從政治傾向到工作信息，甚至臉用戶是否自律嚴謹，都能夠一一分析出來。

具體如何操作，都基於劍橋大學研究人員Kogan開發出的一款，基於臉書平台的性格測試小程序「這是我的數字生活」。

Kogan和他的團隊，以學術研究為名義，向參與測試的人，有償徵集所謂的測試答案，還在網站買廣告位，推薦此款小程序。

實際上，在回答個人性格隱私的問題時，進入測試後，每一個使用者，都必須向第三方授權自己的臉書信息。似乎是一個我們平時經常遇到的畫面，好像並沒有什麼大不了的。

第三方，就是Kogan所代表的小程序背後的劍橋分析。而授權的信息，不僅僅是參與測試用戶的朋友圈信息，還包括他們朋友的資料。

據估計，每一個使用者都會帶來額外的160位朋友的信息數據。

測試結束，他們拿到了接近32萬個原始用戶數據，然後每人至少160的好友，32萬*160 = 5100多萬！

這是個龐大的數字，2016年美國大選總有效票數也才1個多億多一點，這5000萬的作用有多大，可想而知。

得到這些數據的劍橋分析，建立了大型的分析模型，逐個分析用戶的個人喜好和政治傾向。

這也被他們稱為「Personality profiles性格資料」。在這些資料里，用戶的教育信息、地理位置、喜歡的頁面、情感狀況、工作狀況等都一一被記錄下來。

接下來，便開始了「定製化」的洗腦過程。川普的競選團隊，從臉書的廣告，和新聞推送計算出發，將有利於自己的消息和新聞定向，推送給潛在選民。

不知道投票給誰？Okay，給你推送希拉里的負面新聞，植入希拉里不行的概念。

我舉個簡單的例子，我們都知道希拉里是贊同接納難民的，

如果據數據判斷，一個用戶他經常點贊批判接納難民的相關內容，或者從該用戶的交往人群，信仰等線索蛛絲馬跡，大概推斷此人反移民或者不支持接納移民，

那麼對他的主頁頻繁推送希拉里「接納移民」的觀點新聞，勢必會讓該用戶產生對希拉里的反感。

喜歡聳動新聞？沒問題，專門給你發送「震驚」類的內容，一次管飽。

當用戶在潛移默化中，每天被推送閱讀這些定製類的新聞時，你很難說他們不被影響。在大數據幫助下，川普團隊潛移默化地影響了很多選民，這也成了他登上總統之位的強效助力。

這一切，直到上周末，才被劍橋分析的前員工Chris Wylie揭露給公眾，震驚世人的同時，也把臉書打的措手不及。

除了小扎被各種質問以外，臉書首席安全官決定辭職，英美兩國的法律機構也紛紛計劃問責。臉書的股價也在一天之內暴跌，小扎的身價縮水了60億美元。

事實上，Facebook這種事，影響的不止是選舉這樣的大事件。大數據還在操縱我們每個人生活的方方面面。

首先，我們得談談大數據到底是什麼？

簡單來說，大數據就是利用海量信息，找到其中不易被人察覺的關聯，並利用這種關聯的分析方法。

想要從大數據中獲利，離不開收集和分析信息。收集信息早已過了大張旗鼓搞調查的時代，現在的數據公司，已經都能做到無聲無息地了解我們的生活。

這些公司做的第一步，就是收集數據。

我們在網路上的所有行為，每一次點贊，每一次分享，每一次瀏覽，都將成為被記錄分析的數據。

當代人手機電腦不離手，只要連接了網路，我們就在留下痕迹。

搜索引擎成了我們聯通網路的大門，每次搜索，都會被看門的數據公司，記錄下我們往哪個方向走。

搜索過遊戲，就給你推薦遊戲；消費過護膚用品，就給推送同類型產品；轉發過汽車新聞，就給推薦汽車。

這種利用cookie搜集數據的方式，其實不是很新的技術了。最早的cookie在1994年就被設計出來了，最初只是想讓用戶在自己的電腦上，記錄訪問伺服器時的狀態。

現在的cookie也是一樣的功能，大家訪問購物網站的時候，網站在你的電腦上記錄下你瀏覽的信息，再次打開這個網站時，網站就可以讀取cookie了解到你之前做了什麼。

比如有東西加到購物車還沒結賬，再進入網站時購物車自動恢復，或者看的小說看到一半，再打開網站時自動找到上次讀到的位置。

本來這項技術是為了提供更好的客戶體驗，讓大家瀏覽網站時，不需要一次把所有的事情都做完。然而，這個技術被廣告商盯上了，掌握了我們網上的一舉一動。

通過讀取cookie，廣告商可以知道我們看過什麼網頁，看了多久，操作到什麼地步。

除了讀取cookie，數據公司還會收集用戶的個人基礎信息、點贊、社交圈、消費習慣和生活習慣，也就是Facebook這種公司從我們身上拿到的資料。

集齊了他們需要的信息，這些公司就開始對這些數據進行分析。

這個分析的過程，叫做用戶畫像。

用社交網站上的各種資料，配合用戶在網上的瀏覽信息建立模型，用模型運算預測用戶可能發生的行為。

比如用戶最近發了一大筆獎金，平時又在瀏覽包包，通訊錄里還新加了幾個代購，這種條件就可以預測用戶買包的概率相當大，符合買包人群的普遍行為特徵。

廣告商根據這些分析結果，就可以預測我們可能會買什麼，進行定向投放廣告。

報姐在工作室里調查了一下小夥伴的手機，不同的年齡，婚戀情況，手機型號，學歷的人群的確會收到不同的廣告推送。

比如，這就是一個工作室里玩遊戲，有駕照的男生近期收到的定向廣告：

然而，這種推薦演算法還只是初級，現在的公司收集信息，分析數據的能力已經進化到讓人防不勝防。

它們不僅想知道我們搜索了什麼，還想了解我們的各個方面。

乖乖讓用戶交出個人信息不是一件容易的事，我們又不是傻子，憑什麼給這些公司我們的資料。

但是事實證明，道高一尺魔高一丈，為了搞到數據，他們想出各種辦法，哄得用戶樂呵呵地自己奉上隱私數據。

像劍橋分析給每個用戶5塊錢，用戶不僅把自己的東西都交代了，還給了他們許可權去了解自己的朋友們。想想我們，是不是也有曾經為了返券優惠，提供額外資料給某些app呢？

雖然是有不少人意志堅定，不為這種小恩小惠所誘惑。即便如此，依然會被數據公司，用各種方法抓取走你的信息。

比如，某大名鼎鼎的情色網站，做的成功不僅是因為它內容豐富，更因為它去通過各種辦法收集用戶信息，從海量片源中，精準推薦用戶愛看的片子。

除了記錄搜索和瀏覽歷史，這個網站想到了一個絕佳的點子獲得用戶的偏好信息：看用戶觀看完後是否關閉窗口。

一段視頻播放後，沒有快進快退，窗口也沒有關閉，說明用戶對這段影片是「滿意」的，正在忙，騰不出手來關閉…

就這樣，用著各種各樣，我們知道或不知道的辦法，個人信息就被搜集走了。不僅是我們的名字年齡，點贊、消費習慣、出行習慣甚至作息時間，都會被收集。

信息越多，通過數據模型分析出的結果越準確。他們甚至可以根據之前的消費記錄，愛好、人脈和消費能力，預測出我們自己都不知道的，在未來會產生的消費需求。

這些，利用我們在互聯網上留下的痕迹，進行精確投放，已經讓人不適。更讓人不寒而慄的是，還有些技術像是幽靈一樣，冷冷地監聽窺視著我們的生活。

而這個釋放這個幽靈的魔盒，就是我們所說的：手機許可權。

手機系統設計的時候，為了避免用戶信息泄露，同時又防止限制過多，有些app不能正常使用，提供了「許可權」這個概念。

照相的app需要使用攝像頭和存儲照片的許可權，導航app需要定位的許可權，由大家決定讓不讓app使用這些功能。

於是，就有些公司把搜集信息瞄準到了這些app上，他們做一個軟體，就想把用戶的全部信息都得到。授予手機上app一些本不需要開的許可權之後，它可以隨時監測我們的位置，我們的通訊錄，甚至我們的簡訊和電話。

那麼簡單說，許可權就是一把鑰匙，打開我們一切資料的鑰匙。

這兩天在Reddit上有一個討論：在Facebook上曾經受到過什麼讓你覺得毛骨悚然的推薦？

其中就有這麼兩條：

FindingMoi：有個事，不是FB但也非常恐怖：我男票買了一個電腦椅，對他來說有點小，他提到有個大一號的款，但是更貴，所以他不換了。然後當我打開手機，我就收到了一個廣告，給我推送了那把大一號的椅子！正好是我男票喜歡的顏色！（有8個顏色選項，給我推送的是藍色款，就是我男票買過的顏色！）

Two_kids_two_pugs：這事也發生在我身上，一次又一次。有一次，我和我丈夫討論要不要買一個黃色廚房攪拌器。我都沒有搜，或者添加到購物網站的心愿單里。但當我打開APP，跳出來的就是那款黃色攪拌機！

這條微博發布後，有很多網友分享了他們相似的經歷：

除了千方百計竊取用戶信息，定製個人推薦，精準投放，數據還在默默地把我們劃分為三六九，無情殺熟。

前段時間，有微博網友發現，在使用訂機票、訂酒店，打車、買電影票，叫外賣這些互聯網平台服務時，老用戶常常需要比平台新用戶支付更高的價格。

類似的情況還有：

根據出行路線記錄，同樣路線和車型，老用戶要比新用戶貴上六七塊；

選機票，看電影這種票務服務，選好後取消再預定，價格立漲甚至翻倍；

搜索比價以後，能看到的產品選項越來越少，最後只剩下商家想讓你看的那幾個；

這種「大數據殺熟「，也就是經濟學上所說的一級價格歧視，廠商（壟斷者）知道每位消費者，對任何數量的產品，要支付的最大貨幣量，並以此決定價格，因而能夠獲得每位消費者的全部消費剩餘。

這曾經在經濟學上，被認為是不可能出現的情況，因為壟斷者無法了解，每一個消費者願意支付的最大貨幣量。然而現在大數據，卻為一級價格歧視的發生，提供了技術支持。

就像是，我們開始說的那樣：大數據，比你更了解你自己。

在大數據面前，我們每一個人都是赤裸的，待宰羔羊。

這次Facebook操作選舉的事件，只是揭露了大數據時代危險的冰山一角。

原來，我們看到的世界，不過是大數據為我們精心定製的一隅天地。

大數據，不止了解我們，掌握著我們一切的信息，能給我們安利心動的產品，提供我們需要的服務，還能讓我們覺得我們看到了想看的一切。

大數據分析出我們的三觀，平台可以按照我們的三觀偏好推送信息。

當我們毫不設防，我們的視野被控制在大數據為我們預設的軌道里，小到消費購物，大到政治宗教，我們最終淪為大數據的提線木偶。

前不久，科幻電影銀翼殺手2049里有這樣一幕：虛擬人Joi讓K感受到了深刻而真實的愛。

但影片最後Joi的廣告卻出現了一句，讓人類害怕的話，「Everything you want to hear 說你想聽到的一切」。

了解你，洞悉你，甚至比你自己都清楚你。

大數據時代，我們還有何處可逃？

Source:

https://www.cnn.com/2018/03/20/politics/facebook-cambridge-analytica-key-players/index.html

https://www.independent.co.uk/voices/camridge-analytica-scandal-how-facebook-works-harvesting-data-politics-trump-brexit-a8264051.html

https://www.nytimes.com/2018/03/20/business/ftc-facebook-privacy-investigation.html

https://www.nytimes.com/2018/03/17/us/politics/cambridge-analytica-trump-campaign.html

http://www.bbc.com/news/uk-43480978

https://www.nytimes.com/2018/03/19/technology/facebook-cambridge-analytica-explained.html

https://newsroom.fb.com/news/2018/03/suspending-cambridge-analytica/

https://www.buzzfeed.com/ryanmac/these-men-helped-create-cambridge-analytica-here-is-their

https://www.theguardian.com/news/2018/mar/17/data-war-whistleblower-christopher-wylie-faceook-nix-bannon-trump