上周末，英美两国的媒体，爆出了一则与Facebook脸书有关的大新闻。

报道称，一家名叫Cambridge Analytica剑桥分析的数据分析公司，通过为脸书平台开发的性格小测试程序，收割了超过5000万的用户数据。

并且，利用这5000万用户，操纵了2016年的美国大选。

（图源：Telegraph）

大概意思就是，这个公司针对每个用户的特点，尤其是那些偏中立不知道投谁的选民，投放洗脑政治新闻，进而最终将川普推向大选胜利。

（图源：Telegraph）

利用大数据给人洗脑？还影响选举？小小的一个脸书账号也能搞出这么多事儿？比起波澜诡谲的政治斗争，俄罗斯阴谋，在铺天盖地的报道中，我更在乎的是这个案件背后隐藏的大数据危机。

先给大家讲一下，它们如何抓取用户信息，又是如何操纵大选的大概过程：

2014年夏天，这个公司和一位剑桥的研究人员合作，展开了一项研究，抓取了大约32万用户的核心数据，这些用户的喜好，性格和交友圈信息，一览无遗。

（图源：YouTube）

在媒体披露的内部交流邮件中显示，各种用户信息从性别到智商，从政治倾向到工作信息，甚至脸用户是否自律严谨，都能够一一分析出来。

（图源：NYT）

具体如何操作，都基于剑桥大学研究人员Kogan开发出的一款，基于脸书平台的性格测试小程序“这是我的数字生活”。

Kogan和他的团队，以学术研究为名义，向参与测试的人，有偿征集所谓的测试答案，还在网站买广告位，推荐此款小程序。

实际上，在回答个人性格隐私的问题时，进入测试后，每一个使用者，都必须向第三方授权自己的脸书信息。似乎是一个我们平时经常遇到的画面，好像并没有什么大不了的。

（图源：Facebook 示意图）

第三方，就是Kogan所代表的小程序背后的剑桥分析。而授权的信息，不仅仅是参与测试用户的朋友圈信息，还包括他们朋友的资料。

据估计，每一个使用者都会带来额外的160位朋友的信息数据。

测试结束，他们拿到了接近32万个原始用户数据，然后每人至少160的好友，32万*160 = 5100多万！

这是个庞大的数字，2016年美国大选总有效票数也才1个多亿多一点，这5000万的作用有多大，可想而知。

（图源：FB）

（图源：Social）

得到这些数据的剑桥分析，建立了大型的分析模型，逐个分析用户的个人喜好和政治倾向。

这也被他们称为“Personality profiles性格资料”。在这些资料里，用户的教育信息、地理位置、喜欢的页面、情感状况、工作状况等都一一被记录下来。

接下来，便开始了“定制化”的洗脑过程。川普的竞选团队，从脸书的广告，和新闻推送计算出发，将有利于自己的消息和新闻定向，推送给潜在选民。

不知道投票给谁？Okay，给你推送希拉里的负面新闻，植入希拉里不行的概念。

我举个简单的例子，我们都知道希拉里是赞同接纳难民的，

如果据数据判断，一个用户他经常点赞批判接纳难民的相关内容，或者从该用户的交往人群，信仰等线索蛛丝马迹，大概推断此人反移民或者不支持接纳移民，

那么对他的主页频繁推送希拉里“接纳移民”的观点新闻，势必会让该用户产生对希拉里的反感。

（图源：Facebook）

喜欢耸动新闻？没问题，专门给你发送“震惊”类的内容，一次管饱。

（图源：Facebook）

当用户在潜移默化中，每天被推送阅读这些定制类的新闻时，你很难说他们不被影响。在大数据帮助下，川普团队潜移默化地影响了很多选民，这也成了他登上总统之位的强效助力。

（图源：NYT）

这一切，直到上周末，才被剑桥分析的前员工Chris Wylie揭露给公众，震惊世人的同时，也把脸书打的措手不及。

除了小扎被各种质问以外，脸书首席安全官决定辞职，英美两国的法律机构也纷纷计划问责。脸书的股价也在一天之内暴跌，小扎的身价缩水了60亿美元。

事实上，Facebook这种事，影响的不止是选举这样的大事件。大数据还在操纵我们每个人生活的方方面面。

首先，我们得谈谈大数据到底是什么？

简单来说，大数据就是利用海量信息，找到其中不易被人察觉的关联，并利用这种关联的分析方法。

想要从大数据中获利，离不开收集和分析信息。收集信息早已过了大张旗鼓搞调查的时代，现在的数据公司，已经都能做到无声无息地了解我们的生活。

这些公司做的第一步，就是收集数据。

我们在网络上的所有行为，每一次点赞，每一次分享，每一次浏览，都将成为被记录分析的数据。

（图源：uxpassion）

当代人手机电脑不离手，只要连接了网络，我们就在留下痕迹。

搜索引擎成了我们联通网络的大门，每次搜索，都会被看门的数据公司，记录下我们往哪个方向走。

（图源：elegenttheme）

搜索过游戏，就给你推荐游戏；消费过护肤用品，就给推送同类型产品；转发过汽车新闻，就给推荐汽车。

这种利用cookie搜集数据的方式，其实不是很新的技术了。最早的cookie在1994年就被设计出来了，最初只是想让用户在自己的电脑上，记录访问服务器时的状态。

现在的cookie也是一样的功能，大家访问购物网站的时候，网站在你的电脑上记录下你浏览的信息，再次打开这个网站时，网站就可以读取cookie了解到你之前做了什么。

比如有东西加到购物车还没结账，再进入网站时购物车自动恢复，或者看的小说看到一半，再打开网站时自动找到上次读到的位置。

（图源：machinedesign）

本来这项技术是为了提供更好的客户体验，让大家浏览网站时，不需要一次把所有的事情都做完。然而，这个技术被广告商盯上了，掌握了我们网上的一举一动。

通过读取cookie，广告商可以知道我们看过什么网页，看了多久，操作到什么地步。

除了读取cookie，数据公司还会收集用户的个人基础信息、点赞、社交圈、消费习惯和生活习惯，也就是Facebook这种公司从我们身上拿到的资料。

集齐了他们需要的信息，这些公司就开始对这些数据进行分析。

这个分析的过程，叫做用户画像。

用社交网站上的各种资料，配合用户在网上的浏览信息建立模型，用模型运算预测用户可能发生的行为。

（图源：sdtimes）

比如用户最近发了一大笔奖金，平时又在浏览包包，通讯录里还新加了几个代购，这种条件就可以预测用户买包的概率相当大，符合买包人群的普遍行为特征。

广告商根据这些分析结果，就可以预测我们可能会买什么，进行定向投放广告。

报姐在工作室里调查了一下小伙伴的手机，不同的年龄，婚恋情况，手机型号，学历的人群的确会收到不同的广告推送。

比如，这就是一个工作室里玩游戏，有驾照的男生近期收到的定向广告：

然而，这种推荐算法还只是初级，现在的公司收集信息，分析数据的能力已经进化到让人防不胜防。

它们不仅想知道我们搜索了什么，还想了解我们的各个方面。

（图源：xenlife）

乖乖让用户交出个人信息不是一件容易的事，我们又不是傻子，凭什么给这些公司我们的资料。

但是事实证明，道高一尺魔高一丈，为了搞到数据，他们想出各种办法，哄得用户乐呵呵地自己奉上隐私数据。

像剑桥分析给每个用户5块钱，用户不仅把自己的东西都交代了，还给了他们权限去了解自己的朋友们。想想我们，是不是也有曾经为了返券优惠，提供额外资料给某些app呢？

（图源：metrokids）

虽然是有不少人意志坚定，不为这种小恩小惠所诱惑。即便如此，依然会被数据公司，用各种方法抓取走你的信息。

比如，某大名鼎鼎的情色网站，做的成功不仅是因为它内容丰富，更因为它去通过各种办法收集用户信息，从海量片源中，精准推荐用户爱看的片子。

（图源：socialunderground）

除了记录搜索和浏览历史，这个网站想到了一个绝佳的点子获得用户的偏好信息：看用户观看完后是否关闭窗口。

一段视频播放后，没有快进快退，窗口也没有关闭，说明用户对这段影片是“满意”的，正在忙，腾不出手来关闭…

就这样，用着各种各样，我们知道或不知道的办法，个人信息就被搜集走了。不仅是我们的名字年龄，点赞、消费习惯、出行习惯甚至作息时间，都会被收集。

信息越多，通过数据模型分析出的结果越准确。他们甚至可以根据之前的消费记录，爱好、人脉和消费能力，预测出我们自己都不知道的，在未来会产生的消费需求。

（图源：sciencebusiness）

这些，利用我们在互联网上留下的痕迹，进行精确投放，已经让人不适。更让人不寒而栗的是，还有些技术像是幽灵一样，冷冷地监听窥视着我们的生活。

而这个释放这个幽灵的魔盒，就是我们所说的：手机权限。

手机系统设计的时候，为了避免用户信息泄露，同时又防止限制过多，有些app不能正常使用，提供了“权限”这个概念。

照相的app需要使用摄像头和存储照片的权限，导航app需要定位的权限，由大家决定让不让app使用这些功能。

于是，就有些公司把搜集信息瞄准到了这些app上，他们做一个软件，就想把用户的全部信息都得到。授予手机上app一些本不需要开的权限之后，它可以随时监测我们的位置，我们的通讯录，甚至我们的短信和电话。

那么简单说，权限就是一把钥匙，打开我们一切资料的钥匙。

这两天在Reddit上有一个讨论：在Facebook上曾经受到过什么让你觉得毛骨悚然的推荐？

其中就有这么两条：

FindingMoi：有个事，不是FB但也非常恐怖：我男票买了一个电脑椅，对他来说有点小，他提到有个大一号的款，但是更贵，所以他不换了。然后当我打开手机，我就收到了一个广告，给我推送了那把大一号的椅子！正好是我男票喜欢的颜色！（有8个颜色选项，给我推送的是蓝色款，就是我男票买过的颜色！）

Two_kids_two_pugs：这事也发生在我身上，一次又一次。有一次，我和我丈夫讨论要不要买一个黄色厨房搅拌器。我都没有搜，或者添加到购物网站的心愿单里。但当我打开APP，跳出来的就是那款黄色搅拌机！

这条微博发布后，有很多网友分享了他们相似的经历：

除了千方百计窃取用户信息，定制个人推荐，精准投放，数据还在默默地把我们划分为三六九，无情杀熟。

前段时间，有微博网友发现，在使用订机票、订酒店，打车、买电影票，叫外卖这些互联网平台服务时，老用户常常需要比平台新用户支付更高的价格。

类似的情况还有：

根据出行路线记录，同样路线和车型，老用户要比新用户贵上六七块；

选机票，看电影这种票务服务，选好后取消再预定，价格立涨甚至翻倍；

搜索比价以后，能看到的产品选项越来越少，最后只剩下商家想让你看的那几个；

（图源：微博）

这种“大数据杀熟“，也就是经济学上所说的一级价格歧视，厂商（垄断者）知道每位消费者，对任何数量的产品，要支付的最大货币量，并以此决定价格，因而能够获得每位消费者的全部消费剩余。

这曾经在经济学上，被认为是不可能出现的情况，因为垄断者无法了解，每一个消费者愿意支付的最大货币量。然而现在大数据，却为一级价格歧视的发生，提供了技术支持。

就像是，我们开始说的那样：大数据，比你更了解你自己。

在大数据面前，我们每一个人都是赤裸的，待宰羔羊。

（图源：linkedin）

这次Facebook操作选举的事件，只是揭露了大数据时代危险的冰山一角。

原来，我们看到的世界，不过是大数据为我们精心定制的一隅天地。

大数据，不止了解我们，掌握着我们一切的信息，能给我们安利心动的产品，提供我们需要的服务，还能让我们觉得我们看到了想看的一切。

（图源：executivestyle）

大数据分析出我们的三观，平台可以按照我们的三观偏好推送信息。

当我们毫不设防，我们的视野被控制在大数据为我们预设的轨道里，小到消费购物，大到政治宗教，我们最终沦为大数据的提线木偶。

（图源：inc）

前不久，科幻电影银翼杀手2049里有这样一幕：虚拟人Joi让K感受到了深刻而真实的爱。

但影片最后Joi的广告却出现了一句，让人类害怕的话，“Everything you want to hear 说你想听到的一切”。

（图源：thefilmmagazine）

了解你，洞悉你，甚至比你自己都清楚你。

大数据时代，我们还有何处可逃？