你也许不关心特朗普当上了美国总统，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，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。

去年11月9日早上八点半，米哈尔·科辛斯基在苏黎世桑内霍斯酒店醒来。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。科辛斯基经常在世界各地举行此类讲座。他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。科辛斯基久久凝视着电视里的庆祝活动，以及各州陆续揭晓的选举结果。他有一种预感：大选结果可能和他的研究有关。最后，他深吸一口气，关掉了电视机。

同一天，之前还默默无闻的一家伦敦公司发布新闻稿称：“特朗普大获全胜，我们革命性的数据驱动型传播在其中扮演了不可或缺的角色，我们为此激动万分。”这家公司叫做Cambridge Analytica，其CEO是41岁的亚历山大·尼克斯（Alexander James Ashburner Nix）说，此人向来以穿着一丝不苟而著称。另一个鲜为人知的事情是，除了特朗普的线上竞选活动，该公司在英国脱欧运动中也扮演了重要角色。

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，剩下那个是受益者。

大数据有多危险？

这五年来，只要你生活在地球上，就一定听说过大数据这个词。大数据就是说，我们所做的一切事，不论在线上还是线下，都会留下数字脚印。每一次刷卡购物，每一次网络搜索，手机上的每一次点击，乃至社交网络上的每一个点赞，都会被记录下来。

有很长一段时间，我们都不太清楚这些数据的用途——只是有时，在搜过“高血压”一词后，降压药广告就会紧紧跟随在你浏览的网页上，但仅此而已。

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个人主页的数据分享给研究人员。

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，科辛斯基和同事们又开发了一种手段，说来十分简单。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“赞”过、分享过或发布过什么，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。

根据人们在网上的举动中，这套分析法能作出准确的推断。举个例子，“赞”过化妆品牌MAC的男子相对更有可能是同性恋；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“赞”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“赞”，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“赞”，赛过某个人身边同事对此人的了解；70个“赞”就足以赛过好友；150个赞赛过父母；300赞赛过另一半。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“赞”过的内容就变成了默认不可见。在此之前，你“赞”过哪些内容是默认全网公开的。

但这可难不倒数据收集者们：科辛斯基始终都会事先征求Facebook用户的同意，但如今很多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。（如果你想分析一下自己 “赞”过的内容，可以上科辛斯基的网站，然后将结果与经典OCEAN问卷相对照，比如剑桥心理测定学中心的问卷）。

但他们研究的不光是点赞记录，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。

举个例子，手机上的运动传感器能暴露出我们的移动速度和位移（与情绪稳定性相关）。科辛斯基说，我们的智能手机本身就是一份庞大的心理问卷，我们在有意无意之间，一直在填写着这份问卷。

更重要的是，反过来也行得通，而且这才是关键：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，科辛斯基发明了另一种“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。

对他来说，互联网一直都是上天的恩赐。他真正想做的是回馈和分享。既然数据可以复制，何不让所有人都从中受益？这是振奋一整代人的想法，是一个新时代的开端，它超越了物理世界的限制。

但科辛斯基不禁疑惑：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，科辛斯基回忆说，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。影响大选？科辛斯基惴惴不安起来，他继续翻看网页——这究竟是家什么机构？这些人都在谋划些什么？

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，跟英国公司注册局、巴拿马文件和在特拉华州注册的公司名册类似。

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点赞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“创新型的政治营销”。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。（至于Cambridge Analytica在英国脱欧运动中涉足多深，我们不得而知。）

亚历山大·尼克斯在2016年的康科迪亚峰会上的演讲视频

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”。一个清亮的女声引荐说。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。

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。他说道：“等到我们的孩子辈长大时，他们肯定是无法理解现在这种漫灌式的宣传模式。”

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。

针对每户人家对特朗普宣传的接受程度，应用都有一个评定，只有对那些会接受特朗普讯息的人家，拉票员才会去敲门。拉票员们配有对话指南，按照居民的性格类型，进行有针对性的宣传，再将反响回馈给应用，这些新数据则回到特朗普竞选团队的操作界面上。

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。

接下去，等待我们的将是什么？

心理测定学方法对美国大选造成了何种程度的影响？对于这个问题，Cambridge Analytica不愿提供任何证据，以证明其竞选活动的效用。而且，很有可能的情况是，这个问题根本无解。