美国大选中的“虚假信息战”
2020-10-15 10:36

美国大选中的“虚假信息战”

本文来自微信公众号:新金融洛书(ID:FintechBook),原标题《算法操控大选,数据左右美国》,作者:雷慢,题图来自:英国《卫报》调查记者卡罗尔TED演讲



2013年,37岁的亚历山大·尼克斯(Alexander Nix),在美国共和党的亿万富豪罗伯特·默瑟(Robert Mercer)出资下,和史蒂夫·班农(Steve Bannon)的主导下,成立了一个叫“剑桥分析”的公司。


同年,一个叫亚历山大·科根(Aleksandr Kogan)的剑桥大学教授,用每人5美元的价格,诱导27万Facebook用户参加了一个他开发的一个心理测验,然后,他收集了这些人和他们的好友信息数据,总共超过5000万份。


第二年,科根将这些数据卖给了剑桥分析,后者用它们做政治咨询业务,分析用户的政治倾向。后来事件曝光,Facebook承认这一数据实际为8700万份。


2016年美国大选,特朗普和希拉里打得火热。各自有支持自己的州,竞选的关键落在了怎样搞定那些“摇摆州”的选票上。


那个主导人班农,成了总统候选人特朗普竞选团队的主管。


班农拉着剑桥分析”,正推行一个叫“阿拉莫计划”的秘密行动,每天差不多花费100万美元在Facebook上给特朗普推送政治广告。后来,纪录片《隐私大盗》披露了一组数据显示,特朗普团队在Facebook投放了590万个视觉广告,相对应地,希拉里只投放了6万6千个。


2018年,剑桥分析CEO亚历山大·尼克斯;来源:纪录片《隐私大盗》


这些政治广告,正是从那8700万用户数据里,经过数据挖掘、用户画像、机器学习,再精准投放的结果,他们找到想要的选民,将政治广告用算法推送给他们,最终将选民洗脑。


2016年的民调中,希拉里曾以6585万张全国选票高于特朗普6298万张,但在选举人团制(electoral vote)下,特朗普或多或少依靠着窃来的数据,以算法、数据分析进行大众心理操控,在多个摇摆州险胜,赢者通吃规则下拿下了那些州的全部选票。


时至今日,我们没法确定算法操控的政治广告推送,是不是起到了决定性作用,或许结果是明明白白的答案:


11月,特朗普打败希拉里,当选美国总统。



在特朗普竞选团队里,有个功臣,是一个叫布拉德帕斯凯尔的男子,2016年,帕斯凯尔担任特朗普竞选团队的数字战略师,他的办法就是:


通过收集选民信息,精准地定位和分析目标选民,并在此基础上投放政治广告。


后来英国的调查结论显示,剑桥分析正是利用从Facebook那买来的数据,利用选民个人信息监控他们,用心理剖绘手段大规模操控选民的情感反应,拿下了“摇摆州”的民众。


Facebook、推特、YouTube等硅谷公司也很擅长做这些事,他们用算法反复给人们推送喜欢的内容,使人的认知越来越狭窄,观点越来偏执。


一个明显的例子是,2017年的一项皮尤研究中心的数据显示,在算法推送的信息浸染下,2017年民主党和共和党的政治分歧达到了20年来最高点。


所以,当剑桥分析团队面对这种信息舆论环境,推送政治广告的行为就会得心应手。


2018年,英国《金融时报》在一篇文章里说,Facebook这种掌握着20亿用户的大技术公司,已逐渐演化出“盗贼统治”



这种依靠大数据分析,来对大众进行营销的操作,在奥巴马竞选的时候已经上演过一波了。


2012年,奥巴马连任竞选时,他的竞选办公室拿到了巨量的电话名单,这些名单的基本信息包括了姓名、电话号码、年龄、姓别、种族、邻居和投票记录等,奥巴马团队按照这些选民被说服的可能性和重要性对姓名进行排序,再决定用电子邮件推送合适的营销内容。


依靠大数据分析,奥巴马改变了电视广告投放策略,还筹集到10亿美元的竞选资金,并用这些资金制作出“摇摆州”选民的详细模型等等。他的竞选团队所作的每一个假设与推定,都以大数据分析做支持。


这年大选结束时,奥巴马的一个竞选官员说:


在政治界,大数据时代已经到来。  


2013年之后的互联网,一边是对社交、视频等算法推送信息上瘾的网民;一边是大数据分析个人的政治倾向、喜好。


这两者结合的结果就是,竞选者通过与社交平台、视频网站等公司合作,将政治广告经由算法推送给选民。这种影响不会触发用户的意识,而是一种潜意识,使它们成为你思想的一部分,还让你觉得这是自己的主见。


这种手段被应用在很多决定世界格局的大事上。如英国脱欧公投。2018年,“剑桥分析”为英国脱欧组织“离开欧盟”(Leave.EU)提供“摇摆”选民信息,并教他们怎样操纵选民。后者利用这些数据,复刻了一遍“剑桥分析”在美国大选中的套路。就连“离开欧盟”的公关负责人也说:


剑桥分析的信息收集技术及收集信息的程度令人毛骨悚然。


2020年1月,英国脱离已加入47年了的欧盟。



2018年,特朗普当选美国总统两年后,美国学者戴维·卡罗尔(David Carroll)想到一个主意:


假设关于Face book上的个人数据,都在剑桥分析公司总部处理,那么个人就可以向这家公司要求把他的数据还给他。


戴维·卡罗尔;来源:纪录片《隐私大盗》


这年8月,他向剑桥分析公司提出数据请求,希望得到有关他的所有个人数据。戴维·卡罗尔的律师Ravi Naik告诉他,数据权力应该被视为个人的基本权力而得到尊重,而戴维·卡罗尔想要知道的只是——


剑桥分析到底拿这些数据做了什么?


“剑桥分析”曾声称,每个美国投票者背后都有5000多个隐形的数据维度。那么,怎样将这些隐形数据维度为他们所用?


2016年,美国伊隆大学的数据科学家奥尔布赖特(Jonathan Albright)在研究美国大选中假新闻及其背后网络链条后发现,如果一个用户在Facebook上给一则假新闻点赞,就会被“剑桥分析”的算法推送盯上,频繁推送只有其个人才能看到的政治宣传信息——隐秘帖(Dark post),这些信息里甚至包含大量的假新闻和谣言,都是为了重塑用户的政治观.


这就是剑桥分析和政治玩家对每一个用户所做的事情。


在互联网世界,部分人有主见,部分人没有主见且是容易说服的,剑桥分析的目标就是找到这些人,并说服他们。特朗普的团队和脱欧团队,正是运用了这个手段,拉到了自己的选民。



2020年,四年一度的美国大选,算法操控政治的熟悉手段又回来了。


2019年特朗普连任竞选启动时,为了测试Facebook的推送机制,《大西洋月刊》杂志的特约撰稿人麦凯·科平斯(McKay Coppins)创建了一个新的匿名Facebook账户,并使用了一张半遮脸的照片作头像,然后在特朗普和他的连任竞选的官方页面上点了“喜欢”。果然,Facebook的算法立刻邀请他关注亲特朗普的福克斯商业频道(Fox Business),以及各种名为“我们信任特朗普”(In Trump We Trust)的粉丝页面。


2016年的特朗普竞选团队的功臣布拉德·帕斯凯尔;来源:网络


麦凯·科平斯发现,那个2016年的特朗普竞选团队的功臣帕斯凯尔,再次用起了同样配方的套路,他发动了一场耗资“十亿美元”的虚假信息战,在Facebook、谷歌上的投放广告,用“点对点”式短信平台推送消息,重塑特朗普的形象,打击竞争对手,确定微目标定位以及赢得话语权。


除了政治操控之外,大数据和算法正在渗透各个领域。


2018年之后,剑桥分析母公司SCL集团已经开始帮助训练北约和美国中情局、五角大楼等组织,利用信息来影响负有敌意的个人行为,比如劝说14~30岁的MSL不要加入基地组织。


在政治宣传中,大数据分析和算法推送玩遍了所有政治宣传花招,利用算法推送给人假新闻,煽动仇恨,让人在愤怒和恐惧中改变或加固某种观念,玩弄人的直觉。


这种操纵,既可以挑起内战,也可以孤立某个群体,或放大群体之间的分歧。


高喊“法西斯自豪”和“白人力量”的游行者;来源:纪录片《隐私大盗》


在网飞的纪录片《隐私大盗》里,曾在剑桥分析呆了三年半、后来选择了“背叛”的布瑞特妮·凯瑟说,算法操控的心理战术,应该被定义为“武器”。


2019年,追踪调查、报道了剑桥分析黑幕的英国《卫报》调查记者卡罗尔·卡德沃拉迪尔,在一次TED演讲里对着硅谷“科技众神”拉里·佩奇、马克·扎克伯格等人问:你们站在了历史错误的一面,还想以“独裁者女仆”的形象被铭记吗?


黑暗降临时,人们正在低头玩手机。


本文来自微信公众号:新金融洛书(ID:FintechBook),作者:雷慢

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