上周末，英美兩國的媒體，爆出了一則與Facebook臉書有關(guān)的大新聞。

報(bào)道稱，一家名叫Cambridge Analytica劍橋分析的數(shù)據(jù)分析公司，通過為臉書平臺(tái)開發(fā)的性格小測試程序，收割了超過5000萬的用戶數(shù)據(jù)。

并且，利用這5000萬用戶，操縱了2016年的美國大選。

（圖源：Telegraph）

大概意思就是，這個(gè)公司針對(duì)每個(gè)用戶的特點(diǎn)，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(jìn)而最終將川普推向大選勝利。

（圖源：Telegraph）

利用大數(shù)據(jù)給人洗腦？還影響選舉？小小的一個(gè)臉書賬號(hào)也能搞出這么多事兒？比起波瀾詭譎的政治斗爭，俄羅斯陰謀，在鋪天蓋地的報(bào)道中，我更在乎的是這個(gè)案件背后隱藏的大數(shù)據(jù)危機(jī)。

先給大家講一下，它們?nèi)绾巫ト∮脩粜畔?，又是如何操縱大選的大概過程：

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

（圖源：YouTube）

在媒體披露的內(nèi)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(yán)謹(jǐn)，都能夠一一分析出來。

（圖源：NYT）

具體如何操作，都基于劍橋大學(xué)研究人員Kogan開發(fā)出的一款，基于臉書平臺(tái)的性格測試小程序“這是我的數(shù)字生活”。

Kogan和他的團(tuán)隊(duì)，以學(xué)術(shù)研究為名義，向參與測試的人，有償征集所謂的測試答案，還在網(wǎng)站買廣告位，推薦此款小程序。

實(shí)際上，在回答個(gè)人性格隱私的問題時(shí)，進(jìn)入測試后，每一個(gè)使用者，都必須向第三方授權(quán)自己的臉書信息。似乎是一個(gè)我們平時(shí)經(jīng)常遇到的畫面，好像并沒有什么大不了的。

（圖源：Facebook 示意圖）

第三方，就是Kogan所代表的小程序背后的劍橋分析。而授權(quán)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(jù)估計(jì)，每一個(gè)使用者都會(huì)帶來額外的160位朋友的信息數(shù)據(jù)。

測試結(jié)束，他們拿到了接近32萬個(gè)原始用戶數(shù)據(jù)，然后每人至少160的好友，32萬*160 = 5100多萬！

這是個(gè)龐大的數(shù)字，2016年美國大選總有效票數(shù)也才1個(gè)多億多一點(diǎn)，這5000萬的作用有多大，可想而知。

（圖源：FB）

（圖源：Social）

得到這些數(shù)據(jù)的劍橋分析，建立了大型的分析模型，逐個(gè)分析用戶的個(gè)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“定制化”的洗腦過程。川普的競選團(tuán)隊(duì)，從臉書的廣告，和新聞推送計(jì)算出發(fā)，將有利于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(fù)面新聞，植入希拉里不行的概念。

我舉個(gè)簡單的例子，我們都知道希拉里是贊同接納難民的，

如果據(jù)數(shù)據(jù)判斷，一個(gè)用戶他經(jīng)常點(diǎn)贊批判接納難民的相關(guān)內(nèi)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，

那么對(duì)他的主頁頻繁推送希拉里“接納移民”的觀點(diǎn)新聞，勢必會(huì)讓該用戶產(chǎn)生對(duì)希拉里的反感。

（圖源：Facebook）

喜歡聳動(dòng)新聞？沒問題，專門給你發(fā)送“震驚”類的內(nèi)容，一次管飽。

（圖源：Facebook）

當(dāng)用戶在潛移默化中，每天被推送閱讀這些定制類的新聞時(shí)，你很難說他們不被影響。在大數(shù)據(jù)幫助下，川普?qǐng)F(tuán)隊(duì)潛移默化地影響了很多選民，這也成了他登上總統(tǒng)之位的強(qiáng)效助力。

（圖源：NYT）

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(shí)，也把臉書打的措手不及。

除了小扎被各種質(zhì)問以外，臉書首席安全官?zèng)Q定辭職，英美兩國的法律機(jī)構(gòu)也紛紛計(jì)劃問責(zé)。臉書的股價(jià)也在一天之內(nèi)暴跌，小扎的身價(jià)縮水了60億美元。

事實(shí)上，F(xiàn)acebook這種事，影響的不止是選舉這樣的大事件。大數(shù)據(jù)還在操縱我們每個(gè)人生活的方方面面。

首先，我們得談?wù)劥髷?shù)據(jù)到底是什么？

簡單來說，大數(shù)據(jù)就是利用海量信息，找到其中不易被人察覺的關(guān)聯(lián)，并利用這種關(guān)聯(lián)的分析方法。

想要從大數(shù)據(jù)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(diào)查的時(shí)代，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)公司，已經(jīng)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(shù)據(jù)。

我們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上的所有行為，每一次點(diǎn)贊，每一次分享，每一次瀏覽，都將成為被記錄分析的數(shù)據(jù)。

（圖源：uxpassion）

當(dāng)代人手機(jī)電腦不離手，只要連接了網(wǎng)絡(luò)，我們就在留下痕跡。

搜索引擎成了我們聯(lián)通網(wǎng)絡(luò)的大門，每次搜索，都會(huì)被看門的數(shù)據(jù)公司，記錄下我們往哪個(gè)方向走。

（圖源：elegenttheme）

搜索過游戲，就給你推薦游戲；消費(fèi)過護(hù)膚用品，就給推送同類型產(chǎn)品；轉(zhuǎn)發(fā)過汽車新聞，就給推薦汽車。

這種利用cookie搜集數(shù)據(jù)的方式，其實(shí)不是很新的技術(shù)了。最早的cookie在1994年就被設(shè)計(jì)出來了，最初只是想讓用戶在自己的電腦上，記錄訪問服務(wù)器時(shí)的狀態(tài)。

現(xiàn)在的cookie也是一樣的功能，大家訪問購物網(wǎng)站的時(shí)候，網(wǎng)站在你的電腦上記錄下你瀏覽的信息，再次打開這個(gè)網(wǎng)站時(shí)，網(wǎng)站就可以讀取cookie了解到你之前做了什么。

比如有東西加到購物車還沒結(jié)賬，再進(jìn)入網(wǎng)站時(shí)購物車自動(dòng)恢復(fù)，或者看的小說看到一半，再打開網(wǎng)站時(shí)自動(dòng)找到上次讀到的位置。

（圖源：machinedesign）

本來這項(xiàng)技術(shù)是為了提供更好的客戶體驗(yàn)，讓大家瀏覽網(wǎng)站時(shí)，不需要一次把所有的事情都做完。然而，這個(gè)技術(shù)被廣告商盯上了，掌握了我們網(wǎng)上的一舉一動(dòng)。

通過讀取cookie，廣告商可以知道我們看過什么網(wǎng)頁，看了多久，操作到什么地步。

除了讀取cookie，數(shù)據(jù)公司還會(huì)收集用戶的個(gè)人基礎(chǔ)信息、點(diǎn)贊、社交圈、消費(fèi)習(xí)慣和生活習(xí)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(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

這個(gè)分析的過程，叫做用戶畫像。

用社交網(wǎng)站上的各種資料，配合用戶在網(wǎng)上的瀏覽信息建立模型，用模型運(yùn)算預(yù)測用戶可能發(fā)生的行為。

（圖源：sdtimes）

比如用戶最近發(fā)了一大筆獎(jiǎng)金，平時(shí)又在瀏覽包包，通訊錄里還新加了幾個(gè)代購，這種條件就可以預(yù)測用戶買包的概率相當(dāng)大，符合買包人群的普遍行為特征。

廣告商根據(jù)這些分析結(jié)果，就可以預(yù)測我們可能會(huì)買什么，進(jìn)行定向投放廣告。

報(bào)姐在工作室里調(diào)查了一下小伙伴的手機(jī)，不同的年齡，婚戀情況，手機(jī)型號(hào)，學(xué)歷的人群的確會(huì)收到不同的廣告推送。

比如，這就是一個(gè)工作室里玩游戲，有駕照的男生近期收到的定向廣告：

然而，這種推薦算法還只是初級(jí)，現(xiàn)在的公司收集信息，分析數(shù)據(jù)的能力已經(jīng)進(jìn)化到讓人防不勝防。

它們不僅想知道我們搜索了什么，還想了解我們的各個(gè)方面。

（圖源：xenlife）

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

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

像劍橋分析給每個(gè)用戶5塊錢，用戶不僅把自己的東西都交代了，還給了他們權(quán)限去了解自己的朋友們。想想我們，是不是也有曾經(jīng)為了返券優(yōu)惠，提供額外資料給某些app呢？

（圖源：metrokids）

雖然是有不少人意志堅(jiān)定，不為這種小恩小惠所誘惑。即便如此，依然會(huì)被數(shù)據(jù)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(wǎng)站，做的成功不僅是因?yàn)樗鼉?nèi)容豐富，更因?yàn)樗ネㄟ^各種辦法收集用戶信息，從海量片源中，精準(zhǔn)推薦用戶愛看的片子。

（圖源：socialunderground）

除了記錄搜索和瀏覽歷史，這個(gè)網(wǎng)站想到了一個(gè)絕佳的點(diǎn)子獲得用戶的偏好信息：看用戶觀看完后是否關(guān)閉窗口。

一段視頻播放后，沒有快進(jìn)快退，窗口也沒有關(guān)閉，說明用戶對(duì)這段影片是“滿意”的，正在忙，騰不出手來關(guān)閉…

就這樣，用著各種各樣，我們知道或不知道的辦法，個(gè)人信息就被搜集走了。不僅是我們的名字年齡，點(diǎn)贊、消費(fèi)習(xí)慣、出行習(xí)慣甚至作息時(shí)間，都會(huì)被收集。

信息越多，通過數(shù)據(jù)模型分析出的結(jié)果越準(zhǔn)確。他們甚至可以根據(jù)之前的消費(fèi)記錄，愛好、人脈和消費(fèi)能力，預(yù)測出我們自己都不知道的，在未來會(huì)產(chǎn)生的消費(fèi)需求。

（圖源：sciencebusiness）

這些，利用我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上留下的痕跡，進(jìn)行精確投放，已經(jīng)讓人不適。更讓人不寒而栗的是，還有些技術(shù)像是幽靈一樣，冷冷地監(jiān)聽窺視著我們的生活。

而這個(gè)釋放這個(gè)幽靈的魔盒，就是我們所說的：手機(jī)權(quán)限。

手機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的時(shí)候，為了避免用戶信息泄露，同時(shí)又防止限制過多，有些app不能正常使用，提供了“權(quán)限”這個(gè)概念。

照相的app需要使用攝像頭和存儲(chǔ)照片的權(quán)限，導(dǎo)航app需要定位的權(quán)限，由大家決定讓不讓app使用這些功能。

于是，就有些公司把搜集信息瞄準(zhǔn)到了這些app上，他們做一個(gè)軟件，就想把用戶的全部信息都得到。授予手機(jī)上app一些本不需要開的權(quán)限之后，它可以隨時(shí)監(jiān)測我們的位置，我們的通訊錄，甚至我們的短信和電話。

那么簡單說，權(quán)限就是一把鑰匙，打開我們一切資料的鑰匙。

這兩天在Reddit上有一個(gè)討論：在Facebook上曾經(jīng)受到過什么讓你覺得毛骨悚然的推薦？

其中就有這么兩條：

FindingMoi：有個(gè)事，不是FB但也非?？植溃何夷衅辟I了一個(gè)電腦椅，對(duì)他來說有點(diǎn)小，他提到有個(gè)大一號(hào)的款，但是更貴，所以他不換了。然后當(dāng)我打開手機(jī)，我就收到了一個(gè)廣告，給我推送了那把大一號(hào)的椅子！正好是我男票喜歡的顏色！（有8個(gè)顏色選項(xiàng)，給我推送的是藍(lán)色款，就是我男票買過的顏色?。?/p>

Two_kids_two_pugs：這事也發(fā)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(gè)黃色廚房攪拌器。我都沒有搜，或者添加到購物網(wǎng)站的心愿單里。但當(dāng)我打開APP，跳出來的就是那款黃色攪拌機(jī)！

這條微博發(fā)布后，有很多網(wǎng)友分享了他們相似的經(jīng)歷：

除了千方百計(jì)竊取用戶信息，定制個(gè)人推薦，精準(zhǔn)投放，數(shù)據(jù)還在默默地把我們劃分為三六九，無情殺熟。

前段時(shí)間，有微博網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)，在使用訂機(jī)票、訂酒店，打車、買電影票，叫外賣這些互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)服務(wù)時(shí)，老用戶常常需要比平臺(tái)新用戶支付更高的價(jià)格。

類似的情況還有：

根據(jù)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(jī)票，看電影這種票務(wù)服務(wù)，選好后取消再預(yù)定，價(jià)格立漲甚至翻倍；

搜索比價(jià)以后，能看到的產(chǎn)品選項(xiàng)越來越少，最后只剩下商家想讓你看的那幾個(gè)；

（圖源：微博）

這種“大數(shù)據(jù)殺熟“，也就是經(jīng)濟(jì)學(xué)上所說的一級(jí)價(jià)格歧視，廠商（壟斷者）知道每位消費(fèi)者，對(duì)任何數(shù)量的產(chǎn)品，要支付的最大貨幣量，并以此決定價(jià)格，因而能夠獲得每位消費(fèi)者的全部消費(fèi)剩余。

這曾經(jīng)在經(jīng)濟(jì)學(xué)上，被認(rèn)為是不可能出現(xiàn)的情況，因?yàn)閴艛嗾邿o法了解，每一個(gè)消費(fèi)者愿意支付的最大貨幣量。然而現(xiàn)在大數(shù)據(jù)，卻為一級(jí)價(jià)格歧視的發(fā)生，提供了技術(shù)支持。

就像是，我們開始說的那樣：大數(shù)據(jù)，比你更了解你自己。

在大數(shù)據(jù)面前，我們每一個(gè)人都是赤裸的，待宰羔羊。

（圖源：linkedin）

這次Facebook操作選舉的事件，只是揭露了大數(shù)據(jù)時(shí)代危險(xiǎn)的冰山一角。

原來，我們看到的世界，不過是大數(shù)據(jù)為我們精心定制的一隅天地。

大數(shù)據(jù)，不止了解我們，掌握著我們一切的信息，能給我們安利心動(dòng)的產(chǎn)品，提供我們需要的服務(wù)，還能讓我們覺得我們看到了想看的一切。

（圖源：executivestyle）

大數(shù)據(jù)分析出我們的三觀，平臺(tái)可以按照我們的三觀偏好推送信息。

當(dāng)我們毫不設(shè)防，我們的視野被控制在大數(shù)據(jù)為我們預(yù)設(shè)的軌道里，小到消費(fèi)購物，大到政治宗教，我們最終淪為大數(shù)據(jù)的提線木偶。

（圖源：inc）

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(shí)的愛。

但影片最后Joi的廣告卻出現(xiàn)了一句，讓人類害怕的話，“Everything you want to hear 說你想聽到的一切”。

（圖源：thefilmmagazine）

了解你，洞悉你，甚至比你自己都清楚你。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們還有何處可逃？