เรียนรู้ทุกอย่างด้วยการชอบ โซเชียลเน็ตเวิร์ก: การวินิจฉัยโดย "ชอบ" Mikhail Kozinsky psychometry

David Stillwell และ Michal Kosinski จาก University of Cambridge (UK) ได้พัฒนา โปรแกรมคอมพิวเตอร์, สามารถ "คำนวณ" ลักษณะบุคลิกภาพและลักษณะของผู้ใช้โดยเน้นที่ "ชอบ" ที่เขาทิ้งไว้ในโซเชียลเน็ตเวิร์ก นอกจากนี้ ตามที่นักพัฒนาระบุ อัลกอริธึมใหม่ทำสิ่งนี้ได้แม่นยำกว่าคนจริงมาก

"ความสามารถในการตัดสินลักษณะบุคลิกภาพของบุคคลเป็นรากฐานที่สำคัญของเรา ชีวิตสาธารณะตั้งแต่การกระทำทางสังคมที่เราใช้ทุกวันไปจนถึงการตัดสินใจระยะยาว เช่น จะแต่งงานกับใคร ใครควรไว้ใจ ใครจ้างหรือเลือกเป็นประธาน เดวิด สติลเวลล์กล่าว “ผลลัพธ์ของอัลกอริธึมดังกล่าวสามารถช่วยให้เราตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง”

นี่ไม่ใช่การพัฒนาครั้งแรกโดย Kosinski และ Stilwell ในปี 2013 พวกเขาแนะนำโปรแกรมที่เกือบจะแม่นยำโดย "ชอบ" ลักษณะต่างๆ เช่น อายุ เชื้อชาติ รสนิยมทางเพศ และ IQ ของผู้ใช้ Facebook

สำหรับซอฟต์แวร์เวอร์ชันใหม่ตาม "ไลค์" ที่วางไว้ใต้โพสต์ จะสามารถระบุผู้ใช้ตามเกณฑ์ 5 ประการที่นักจิตวิทยาตะวันตกใช้เพื่อศึกษาแบบจำลองบุคลิกภาพของมนุษย์ ได้แก่ ความปรารถนาดี การเปิดกว้าง ความมีมโนธรรม ความมั่นคงทางอารมณ์ และ การแสดงตัว

เพื่อทดสอบความถูกต้องของอัลกอริทึม นักวิจัยได้สร้างแอปพลิเคชั่นเกมพิเศษสำหรับ Facebook - myPersonality ในการทำงานกับมัน ผู้ใช้จะถูกขอให้ตอบคำถามจำนวนหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับโลกทัศน์ของพวกเขา เช่นเดียวกับการประเมินลักษณะนิสัยของ "เพื่อน" ของพวกเขาอย่างน้อยหนึ่งคนในโซเชียลเน็ตเวิร์ก

ทั้งหมด 87,000 ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นในขณะที่ 17,000 เป็น "เพื่อน" บน Facebook หรือรู้จักกันในชีวิตจริง

สิ่งมหัศจรรย์กลับกลายเป็น: โปรแกรมเสมือนจัดการกับงานในการระบุตัวบุคคลได้ดีกว่าเพื่อนเสมือนจริงและคนรู้จักของบุคคลนั้น! โปรแกรมต้องการเพียง 10 "ไลค์" เพื่อให้การประเมินบุคลิกภาพของบุคคลได้แม่นยำกว่าเพื่อนร่วมงานในที่ทำงาน 70 "ไลค์" - เพื่อให้เกินตัวบ่งชี้ของเพื่อนและญาติ 150 คน

ผลลัพธ์ดังกล่าวทำให้เกิดการแสดงผลที่คลุมเครือ ในอีกด้านหนึ่ง ผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่า การวิเคราะห์ "การชอบ" สามารถช่วยให้เราสร้างภาพบุคคลที่เราจะติดต่อด้วยได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ทั้งในชีวิตส่วนตัว ที่ทำงาน ในธุรกิจ และอื่นๆ

ในทางกลับกัน มันถามถึงความปลอดภัยของข้อมูลส่วนตัวบนอินเทอร์เน็ต เพราะถ้ามีใครตัดสินใจใช้โปรแกรม เขาจะค้นพบเกี่ยวกับเรามากกว่าที่เราต้องการ ... เมื่อเวลาผ่านไป นี่อาจทำให้ผู้คนจำกัดการใช้งาน ของโซเชียลเน็ตเวิร์ก

เมื่อเร็ว ๆ นี้ มีงานวิจัยจำนวนมากที่พยายามศึกษาผู้คนเกี่ยวกับพฤติกรรมของพวกเขาบนอินเทอร์เน็ต ล่าสุด นักวิทยาศาสตร์จากมหาวิทยาลัยโอไฮโอได้ข้อสรุปว่าผู้ชายที่ชอบโพสต์เซลฟี่บนโซเชียลเน็ตเวิร์กมักมีพฤติกรรมต่อต้านสังคม

ผู้ชายประมาณ 800 คนอายุระหว่าง 18 ถึง 40 ปีได้รับคัดเลือกให้เข้าร่วมในการศึกษานี้ ผู้เข้าร่วมทั้งหมดถูกขอให้ตอบคำถามว่าพวกเขาโพสต์รูปภาพบนเครือข่ายสังคมบ่อยเพียงใด พวกเขายังกรอกแบบสอบถามซึ่งนักวิทยาศาสตร์ได้ข้อสรุปเกี่ยวกับพฤติกรรมทางสังคมและการดูถูกตนเอง (ให้ความสนใจกับรูปลักษณ์ของตนเอง)

เมื่อวันเสาร์ นิตยสารสวิส Das Magazin ได้ตีพิมพ์ผลการสอบสวนว่าเทคโนโลยีการโฆษณาส่วนบุคคลของ Facebook มีอิทธิพลต่อผลการเลือกตั้งในสหรัฐฯ และการลงประชามติ Brexit ของสหราชอาณาจักรอย่างไร ตามที่ German Spiegel บันทึกไว้ นักข่าวหลายคนได้เริ่มเรียกการสืบสวนว่า "ข้อความแห่งปี" แล้วมีทุกอย่าง: และ เทคโนโลยีใหม่ล่าสุด; และอาวุธสากลที่มาจาก มือดีไม่ดี; และการเฝ้าติดตามเราแต่ละคนทุกวัน และลูกค้าลึกลับ และการเปลี่ยนแปลงจากขอทานเป็นเจ้าชาย (และในทางกลับกัน) The Insider เผยแพร่การแปลข้อความภาษาเยอรมันฉบับสมบูรณ์

เมื่อเวลาแปดโมงครึ่งของเช้าวันที่ 9 พฤศจิกายน มิคาล โคซินสกี้ตื่นขึ้นในโรงแรมซูริก ซันเนฮุส นักวิทยาศาสตร์วัย 34 ปีรายนี้มาพูดที่ Federal Higher Technical School (ETH) พร้อมรายงานในการประชุมเรื่องอันตรายของ Big Data และสิ่งที่เรียกว่า "การปฏิวัติทางดิจิทัล" Kozinsky เดินทางไปทั่วโลกพร้อมกับการบรรยายในลักษณะนี้ เพราะเขาคือผู้เชี่ยวชาญชั้นนำด้านจิตวิทยา ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของจิตวิทยาจากการวิเคราะห์ข้อมูล เมื่อเช้าเปิดทีวี เขาก็นึกขึ้นได้ว่าระเบิดระเบิด โดนัลด์ ทรัมป์ ได้รับเลือกเป็นประธานาธิบดีแห่งสหรัฐอเมริกา แม้จะมีการคาดการณ์ของนักสังคมวิทยาก็ตาม

Kozinsky เฝ้าดูข่าวชัยชนะของ Trump เป็นเวลานานเกี่ยวกับผลการลงคะแนนในรัฐต่างๆ เขาสงสัยว่าสิ่งที่เกิดขึ้นเกี่ยวข้องกับพัฒนาการทางวิทยาศาสตร์ของเขา Kozinsky ถอนหายใจและปิดทีวี

ในวันเดียวกันนั้น บริษัทแห่งหนึ่งในลอนดอนที่ปิดบังข้อมูลมาแต่ก่อนได้ส่งข่าวประชาสัมพันธ์ว่า “เรารู้สึกทึ่งที่แนวทางปฏิวัติของเราในการสื่อสารที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีส่วนสำคัญอย่างยิ่งต่อชัยชนะของโดนัลด์ ทรัมป์” แถลงข่าวลงนามโดย Alexander James Ashburner Nix คนหนึ่ง เขาอายุ 41 ปี เขาเป็นชาวอังกฤษและเป็นหัวหน้าของ Cambridge Analytica นิกซ์มักสวมสูท แว่นตาทรงเขาวงกต และมักจะหวีผมสีบลอนด์หยักศกของเธอกลับ

Kozinski ช่างคิด ช่างปราดเปรื่อง Nix และทรัมป์ยิ้มกว้าง - คนแรกทำให้การปฏิวัติทางดิจิทัลเป็นไปได้ ครั้งที่สองทำให้เป็นไปได้ คนสุดท้ายกลายเป็นผู้ชนะด้วยเหตุนี้

Big Data อันตรายแค่ไหน?

ตอนนี้ทุกคนที่ไม่ได้อาศัยอยู่บนดวงจันทร์ในช่วงห้าปีที่ผ่านมาคุ้นเคยกับคำว่าบิ๊กดาต้า คำนี้ยังหมายความว่าทุกสิ่งที่เราทำ - บนอินเทอร์เน็ตหรือ "ออฟไลน์" - ทิ้งรอยเท้าดิจิทัล การซื้อด้วยบัตรเครดิต คำขอของ Google การเดินด้วยสมาร์ทโฟนในกระเป๋าของคุณ ทุกๆ ไลค์บนโซเชียลเน็ตเวิร์ก: ทั้งหมดนี้จะถูกบันทึกไว้ เป็นเวลานานแล้วที่ไม่มีใครสามารถเข้าใจได้ว่าข้อมูลนี้มีประโยชน์อย่างไร ยกเว้นเมื่อมีโฆษณายารักษาโรคความดันโลหิตสูงปรากฏขึ้นในฟีดของ Facebook เพราะเมื่อเร็วๆ นี้เราได้ค้นหาคำว่า "วิธีลดความดันโลหิต" ใน Google ยังไม่ชัดเจนว่า Big Data คืออะไรสำหรับมนุษยชาติ - อันตรายหรือความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่? แต่ตั้งแต่วันที่ 9 พฤศจิกายน เรารู้คำตอบของเรื่องนี้แล้ว ท้ายที่สุด เบื้องหลังการรณรงค์ของทรัมป์บนอินเทอร์เน็ต และเบื้องหลังการรณรงค์เพื่อสนับสนุน Brexit มีบริษัทเดียวกันที่ทำการวิจัย Big Data: Cambridge Analytica และผู้อำนวยการ Alexander Nix ใครก็ตามที่ต้องการเข้าใจธรรมชาติของการโหวตเหล่านี้ (และธรรมชาติของสิ่งที่รออยู่ข้างหน้าสำหรับยุโรปในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า) ควรเริ่มต้นด้วยเหตุการณ์ที่น่าทึ่งซึ่งเกิดขึ้นในปี 2014 ที่มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ในสหราชอาณาจักร กล่าวคือที่ภาควิชาจิตวิทยา Kozinsky

Psychometry ซึ่งบางครั้งเรียกว่า Psychography คือความพยายามที่จะวัดบุคลิกภาพของมนุษย์ ในทางจิตวิทยาสมัยใหม่ มาตรฐานนี้เรียกว่า "วิธีมหาสมุทร" (สะกดว่า OCEAN ซึ่งเป็นแอนนาแกรมห้ามิติบน ภาษาอังกฤษ). ในปี 1980 นักจิตวิทยาสองคนได้พิสูจน์ว่าทุกลักษณะบุคลิกภาพสามารถวัดได้โดยใช้ห้ามิติ สิ่งเหล่านี้เรียกว่า "บิ๊กไฟว์": การเปิดกว้าง (คุณเปิดรับสิ่งใหม่มากแค่ไหน) ความขยันหมั่นเพียร (คุณเป็นคนชอบความสมบูรณ์แบบมากแค่ไหน) การแสดงตัว (คุณรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับสังคม) ความพอใจ (เป็นมิตรและเต็มใจที่จะร่วมมือมากแค่ไหน) ) และโรคประสาท (คุณหลุดพ้นจากตัวเองได้ง่ายเพียงใด) จากการวัดเหล่านี้ คุณสามารถเข้าใจได้อย่างถูกต้องว่าคุณกำลังติดต่อกับบุคคลประเภทใด ความปรารถนาและความกลัวของเขาคืออะไร และสุดท้าย เขาจะประพฤติตนอย่างไร ปัญหาอยู่ที่การรวบรวมข้อมูล: เพื่อให้เข้าใจอะไรบางอย่างเกี่ยวกับบุคคล เขาจำเป็นต้องกรอกแบบสอบถามจำนวนมาก แต่แล้วอินเทอร์เน็ตก็ปรากฏขึ้นจากนั้นก็ Facebook แล้วก็ Kozinsky

ในปี 2008 มิคาล โคซินสกี้ นักศึกษาจากวอร์ซอ เริ่มเรียน ชีวิตใหม่: เขาเข้าเรียนที่ Cambridge อันทรงเกียรติของ English Cambridge, Centre for Psychometry, Cavendish Laboratory ซึ่งเป็นห้องปฏิบัติการทางจิตวิทยาแห่งแรกของโลก ร่วมกับเพื่อนร่วมชั้นของเขา เขาคิดและเปิดตัวแอพ Facebook ชื่อ MyPersonality ผู้ใช้ถูกขอให้ตอบคำถามจำนวนมาก ("คุณรู้สึกหงุดหงิดง่ายเมื่อเครียดหรือไม่คุณมีแนวโน้มที่จะวิพากษ์วิจารณ์ผู้อื่นหรือไม่") จากนั้นรับ "โปรไฟล์บุคลิกภาพ" ของคุณและผู้สร้างแอปพลิเคชันได้รับสิ่งล้ำค่า ข้อมูลส่วนบุคคล. แทนที่จะเป็นข้อมูลที่คาดหวังจากเพื่อนร่วมชั้นโหล ครีเอเตอร์ได้รับข้อมูลเกี่ยวกับผู้คนนับแสน นับล้าน นักศึกษาปริญญาเอกสองคนจึงรวบรวมข้อมูล "การเก็บเกี่ยว" ที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์การวิจัยทางจิตวิทยา

กระบวนการที่ Kozinsky และเพื่อนร่วมงานพัฒนาขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้านั้นค่อนข้างง่าย ขั้นแรก ผู้สอบจะได้รับรายการคำถาม ซึ่งเป็นแบบทดสอบออนไลน์ จากคำตอบนักวิทยาศาสตร์คำนวณค่านิยมส่วนตัวของหัวข้อ ต่อไป Kozinsky และทีมของเขาศึกษาการกระทำของเรื่อง: ชอบและโพสต์ใหม่บน Facebook เช่นเดียวกับเพศ อายุและที่อยู่อาศัยของเขา นี่คือวิธีที่นักวิจัยได้รับการเชื่อมต่อ จากการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างง่ายบนเครือข่าย สามารถสรุปข้อสรุปที่ไม่ปกติได้ ตัวอย่างเช่น หากผู้ชายติดตามแบรนด์เครื่องสำอางของ MAC เขามักจะเป็นเกย์ ในทางตรงกันข้าม ตัวบ่งชี้ที่ชัดเจนของเพศตรงข้ามคือถ้าคนชอบกลุ่มฮิปฮอป Wu-Tang Clan จากนิวยอร์ก แฟนของเลดี้กาก้ามักจะเป็นคนพาหิรวัฒน์ และคนที่ "ชอบ" โพสต์เชิงปรัชญาก็เป็นคนเก็บตัว

การวิเคราะห์ 68 ไลค์บน Facebook ก็เพียงพอแล้วที่จะระบุสีผิวของอาสาสมัคร (ด้วยความน่าจะเป็น 95%) การรักร่วมเพศของเขา (ความน่าจะเป็น 88%) และการยึดมั่นในพรรคประชาธิปัตย์หรือพรรครีพับลิกัน

Kozinsky และเพื่อนร่วมงานของเขาปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่อง ในปี 2012 Kozinski พิสูจน์ว่าการวิเคราะห์ 68 ไลค์บน Facebook นั้นเพียงพอที่จะระบุสีผิวของอาสาสมัคร (ด้วยความน่าจะเป็น 95%) การรักร่วมเพศ (ความน่าจะเป็น 88%) และการยึดมั่นในพรรคประชาธิปัตย์หรือพรรครีพับลิกันของสหรัฐอเมริกา (ความน่าจะเป็น 85%) แต่กระบวนการยังดำเนินต่อไป: การพัฒนาทางปัญญา ความชอบทางศาสนา การติดสุรา การสูบบุหรี่หรือยาเสพติด ข้อมูลยังทำให้สามารถค้นหาได้ว่าพ่อแม่ของตัวอย่างหย่าร้างก่อนอายุมากหรือไม่ แบบจำลองนั้นดีมากจนสามารถทำนายคำตอบของหัวข้อสำหรับคำถามบางข้อได้ มึนเมากับความสำเร็จ Kozinsky กล่าวต่อ: ในไม่ช้านางแบบก็สามารถจดจำบุคลิกภาพได้ดีขึ้นหลังจากที่ชอบศึกษาสิบครั้งมากกว่าเพื่อนร่วมงานในที่ทำงาน หลังจาก 70 ไลค์ - ดีกว่าเพื่อน หลังจาก 150 ไลค์ - ดีกว่าพ่อแม่ หลังจาก 300 ไลค์ - ดีกว่าคู่หู ด้วยการกระทำที่เรียนรู้มากขึ้น มันเป็นไปได้ที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับบุคคลมากกว่าตัวเขาเอง ในวันที่ Kozinski ตีพิมพ์บทความเกี่ยวกับนางแบบของเขา เขาได้รับโทรศัพท์สองครั้ง: การร้องเรียนและการเสนองาน ทั้งสองสายมาจาก Facebook

สำหรับเพื่อนเท่านั้น

ตอนนี้บน Facebook คุณสามารถทำเครื่องหมายโพสต์ของคุณเป็นสาธารณะและส่วนตัว "ถูกล็อก": ในกรณีที่สอง มีเฉพาะเพื่อนบางกลุ่มเท่านั้นที่สามารถดูได้ แต่สำหรับผู้รวบรวมข้อมูล นี่ไม่ใช่ปัญหาเช่นกัน หาก Kozinski ขอความยินยอมจากผู้ใช้ Facebook เสมอ การทดสอบสมัยใหม่จำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการส่งผ่าน

แต่ไม่ใช่แค่การกดถูกใจของ Facebook เท่านั้น Kozinski และทีมงานสามารถให้คะแนนผู้คนตามเกณฑ์ Big Five โดยอิงจากรูปผู้ใช้และรูปภาพในโซเชียลมีเดีย หรือแม้กระทั่งจากจำนวนเพื่อน: ตัวบ่งชี้ที่ดีของการพาหิรวัฒน์! แต่เรายังแบ่งปันข้อมูลส่วนบุคคลเมื่อเราออฟไลน์ เซ็นเซอร์ตรวจจับความเคลื่อนไหวในสมาร์ทโฟนแสดงให้เห็นว่าเรากำลังโบกมืออยู่หรือไม่ ขับไปได้ไกลแค่ไหน (สัมพันธ์กับความไม่มั่นคงทางอารมณ์) ตามที่ Kozinsky ตั้งข้อสังเกต สมาร์ทโฟนเป็นแบบสอบถามทางจิตวิทยาขนาดใหญ่ที่เรากรอกโดยสมัครใจหรือไม่สมัครใจ ที่สำคัญที่สุด มันยังทำงานในทิศทางตรงกันข้าม คุณไม่เพียงแต่สร้างจาก data ภาพทางจิตวิทยาคุณสามารถค้นหาภาพบุคคลเหล่านี้ที่คุณต้องการได้ ตัวอย่างเช่น พ่อที่เป็นกังวล คนเก็บตัวที่ขมขื่น ผู้สนับสนุนพรรคเดโมแครตที่ตัดสินใจไม่ถูก อันที่จริง Kozinsky ได้คิดค้นเครื่องมือค้นหาสำหรับผู้คน

Kozinsky เข้าใจทั้งศักยภาพและอันตรายของงานของเขามากขึ้นเรื่อยๆ

ในช่วงเวลานี้ ในช่วงต้นปี 2014 Kozinsky ได้รับการติดต่อจากผู้ช่วยศาสตราจารย์หนุ่มชื่อ Alexander Kogan เขามีคำขอจากบริษัทบางแห่งที่สนใจวิธีการของ Kozinsky ข้อเสนอคือการวิเคราะห์ผู้ใช้ Facebook ในสหรัฐอเมริกา 10 ล้านคน คู่สนทนาไม่ได้พูดด้วยเหตุผลของการรักษาความลับเพื่อจุดประสงค์ใด Kozinsky ตกลงในตอนแรกเพราะ เรากำลังพูดถึงเกี่ยวกับเงินจำนวนมหาศาลเพื่อสนับสนุนสถาบันของเขา แต่แล้วเขาก็เริ่มลังเลด้วยความยินยอมของเขา ด้วยเหตุนี้ เขาจึงตัดชื่อบริษัทออกจาก Kogan: SCL, Strategic Communications Laboratories (“Strategic Communications Laboratories”) Kozinsky googled ชื่อบริษัท “เราเป็นบริษัทจัดการแคมเปญระดับโลก” เว็บไซต์ของบริษัทกล่าว โดยนำเสนอการตลาดตามหลักจิตวิทยาและตรรกะ เน้นผลกระทบต่อผลการเลือกตั้ง Kozinsky คลิกที่หน้าของเว็บไซต์อย่างงุนงงสงสัยว่า บริษัท นี้สามารถทำอะไรในสหรัฐอเมริกาได้

Alexander Kogan

สิ่งที่ Kozinski ไม่รู้ในขณะนั้นคือเบื้องหลัง SCL มีระบบองค์กรที่ซับซ้อนซึ่งเชื่อมโยงกับที่หลบเลี่ยงภาษี: สิ่งนี้ถูกแสดงในภายหลังในเอกสารปานามาและงานแสดง Wikileaks ส่วนหนึ่งของระบบนี้มีหน้าที่รับผิดชอบต่อวิกฤตการณ์ในประเทศกำลังพัฒนา อีกส่วนหนึ่งช่วย NATO พัฒนาวิธีการควบคุมจิตใจของชาวอัฟกานิสถาน บริษัทในเครือแห่งหนึ่งของ SCL คือบริษัทเดียวกันกับ Cambridge Analytica ซึ่งเป็นบริษัทเล็กๆ ที่อยู่เบื้องหลังแคมเปญออนไลน์สำหรับ Brexit และ Trump

Kozinsky ไม่รู้เรื่องนี้ แต่สงสัยว่ามีบางอย่างผิดปกติ หลังจากทำการวิจัย เขาได้เรียนรู้ว่า Alexander Kogan ได้สร้างบริษัทลับที่ทำธุรกิจกับ SCL จากเอกสารซึ่งอยู่ในการกำจัดของ Das Magazin ตามมาว่า SCL ได้รับข้อมูลเกี่ยวกับวิธี Kozinsky จากมือของ Kogan ทันใดนั้น Kozinsky ก็เริ่มต้นขึ้นว่า Kogan อาจคัดลอกหรือสร้างระบบของเขาใหม่เพื่อขายให้กับแพทย์ผู้ปั่น SCL นักวิทยาศาสตร์หยุดติดต่อกับ Kogan ทันทีและแจ้งให้หัวหน้าสถาบันทราบเกี่ยวกับสถานการณ์ ความขัดแย้งกำลังก่อตัวขึ้นภายในสถาบัน สถาบันกลัวชื่อเสียงของสถาบัน Kogan ย้ายไปสิงคโปร์ แต่งงานและเริ่มเรียกตัวเองว่า Dr. Spectrum Kozinsky ย้ายไปอเมริกา เริ่มทำงานที่ Stanford

เป็นเวลากว่าหนึ่งปีแล้วที่ทุกอย่างดำเนินไปอย่างราบรื่น แต่ในเดือนพฤศจิกายน 2015 ผู้นำกลุ่มผู้สนับสนุน Brexit อย่าง Nigel Farage ได้ประกาศว่าเว็บไซต์ของเขากำลังเชื่อมโยงบริษัท Big Data แห่งหนึ่ง ซึ่งก็คือ Cambridge Analytica เพื่อทำงานกับแคมเปญทางอินเทอร์เน็ตของเขา ความสามารถหลักของบริษัทคือ: การตลาดทางการเมืองรูปแบบใหม่ - ที่เรียกว่า "การกำหนดเป้าหมายแบบจุลภาค" - ตาม "วิธีการในมหาสมุทร"

Kozinski เริ่มได้รับจดหมายจำนวนมาก - จากคำว่า "Cambridge", "ocean" และ "analytics" หลายคนคิดว่าเขามีส่วนเกี่ยวข้องกับสิ่งนี้ อย่างไรก็ตาม เขาเองเท่านั้นที่ค้นพบเกี่ยวกับการมีอยู่ของบริษัทดังกล่าว เขาเปิดดูเว็บไซต์ของบริษัทด้วยความสยองขวัญ ฝันร้ายกลายเป็นจริง: วิธีการของเขากำลังถูกใช้ในเกมการเมืองใหญ่

ในเดือนกรกฎาคม 2559 หลังจากการลงประชามติของ Brexit คำสาปเริ่มตกบนหัวของเขา พูดดูสิ่งที่คุณทำ! แต่ละครั้ง Kozinsky ต้องแก้ตัวและพิสูจน์ว่าเขาไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับบริษัทนั้น

เบร็กซิตครั้งแรก ตามด้วยทรัมป์

สิบเดือนผ่านไป ในปฏิทินวันที่ 19 กันยายน 2016 การรณรงค์หาเสียงของสหรัฐฯ ดำเนินไปอย่างเต็มกำลัง ริฟฟ์กีตาร์เติมเต็มห้องสีน้ำเงินเข้มของ New York Grand Hyatt ด้วยเพลง Bad Moon Rising ของ Creedence Clearwater Revival การประชุมสุดยอด Concordia ประจำปีซึ่งเป็นเวทีเศรษฐกิจโลกแบบย่อเกิดขึ้น เชิญ พลังแห่งโลกแม้กระทั่งประธานาธิบดีคนปัจจุบันของสวิตเซอร์แลนด์ Johann Schneider-Ammann “ได้โปรดต้อนรับอเล็กซานเดอร์ นิกซ์ ผู้อำนวยการเคมบริดจ์ อนาลิกา” เสียงผู้หญิงที่ไพเราะฟังดูน่าฟัง ชายร่างผอมในชุดสูทสีเข้มขึ้นไปบนเวที ความเงียบเข้าครอบงำในห้องโถง หลายคนรู้ดีว่านี่คือผู้เชี่ยวชาญด้านดิจิทัลคนใหม่ของทรัมป์ “ในไม่ช้า คุณจะเรียกฉันว่านาย Brexit” ทรัมป์ทวีตข้อความลับเมื่อสองสามสัปดาห์ก่อน อันที่จริง นักรัฐศาสตร์ได้เขียนเกี่ยวกับความคล้ายคลึงกันของโครงการของทรัมป์กับโครงการของผู้สนับสนุนการออกจากสหภาพยุโรปของสหราชอาณาจักร และน้อยคนนักที่จะรู้เกี่ยวกับความเชื่อมโยงของทรัมป์กับเคมบริดจ์ อนาไลติกาที่คลุมเครือ

ผู้อำนวยการของ Cambridge Analytica Alexander Nix

ก่อนหน้านั้น แคมเปญดิจิทัลของทรัมป์ประกอบด้วยชายคนหนึ่งมากหรือน้อย: แบรด พาร์สเกล เขาเป็นนักการตลาดและผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพที่ล้มเหลว เขาสร้างเว็บไซต์ 1,500 ดอลลาร์สำหรับทรัมป์ ทรัมป์ วัย 70 ปี แทบจะเรียกได้ว่าเป็นคนในยุคดิจิทัลแทบไม่มีแม้แต่คอมพิวเตอร์บนเดสก์ท็อป ตามที่ผู้ช่วยส่วนตัวของเขาเคยบอกฉันว่าไม่มีแม้แต่อีเมลจากทรัมป์ ตัวช่วยเองก็สอนให้เขาใช้สมาร์ทโฟน - ซึ่งเขาได้ระบายความคิดบน Twitter นับแต่นั้นเป็นต้นมา

ในทางตรงกันข้าม ฮิลลารี คลินตันดึงมรดกของบารัค โอบามาในฐานะ "ประธานาธิบดีคนแรกของโซเชียลมีเดีย" เธอมีรายชื่อส่งเมลของประชาธิปไตย สมาชิกหลายล้านคน การสนับสนุนจาก Google และ Dreamworks เมื่อทรัมป์จ้าง Cambridge Analytica ในเดือนมิถุนายน 2559 หลายคนในวอชิงตันเผชิญหน้ากัน คนต่างชาติในชุดสูทที่ไม่เข้าใจอะไรในประเทศนี้? อย่างจริงจัง?

“เป็นเกียรติสำหรับฉัน สุภาพสตรีและสุภาพบุรุษ ที่จะบอกคุณในตอนนี้เกี่ยวกับพลังของ Big Data และ Psychometrics ในการรณรงค์หาเสียง” Nix กล่าวในการประชุมสุดยอด ข้างหลังเขาในขณะนั้น สไลด์ที่มีโลโก้ของบริษัทของเขาปรากฏขึ้น: ภาพสมอง ที่ประกอบขึ้นจากเครือข่าย เหมือนกับแผนที่ “เมื่อสองสามเดือนก่อน เท็ด ครูซเป็นหนึ่งในผู้สมัครที่ได้รับความนิยมน้อยที่สุด” ชายผมบลอนด์พูดด้วยสำเนียงภาษาอังกฤษ เพื่อให้คนอเมริกันที่อยู่ที่นั่นรู้สึกเหมือนคนสวิสที่ฟังวรรณกรรมภาษาเยอรมัน “มีผู้มีสิทธิเลือกตั้งเพียง 40% เท่านั้นที่รู้ชื่อของเขา” ทุกคนในที่นี้จำได้ถึงเรื่องราวอุตุนิยมวิทยาที่เพิ่มขึ้นของวุฒิสมาชิกครูซ ซึ่งเป็นเหตุการณ์ที่อธิบายไม่ถูกที่สุดในการแข่งขันชิงตำแหน่งประธานาธิบดี ฝ่ายตรงข้ามที่จริงจังคนสุดท้ายของทรัมป์ในพรรครีพับลิกันโผล่ออกมาจากที่ไหนเลย “อืม มันเกิดขึ้นได้ยังไง” นิกซ์ถาม ณ สิ้นปี 2014 Cambridge Analytica เข้าสู่แคมเปญการเลือกตั้งในสหรัฐอเมริกาอย่างแม่นยำในฐานะที่ปรึกษาของ Ted Cruz ซึ่งได้รับทุนสนับสนุนจากมหาเศรษฐี Robert Mercer ก่อนหน้านั้น Nicks แย้งว่า แคมเปญต่างๆ ถูกขับเคลื่อนโดยกลุ่มประชากร: "ความคิดที่โง่ที่สุด ถ้าคุณคิดอย่างจริงจังเกี่ยวกับเรื่องนี้ ผู้หญิงทุกคนได้รับข้อความเดียวกันเพราะเป็นเพศเดียวกัน ชาวแอฟริกันอเมริกันทุกคนจะได้รับข้อความที่แตกต่างกันตามเชื้อชาติของพวกเขา" ด้วยวิธีที่ไม่ชำนาญ (และแม้แต่ Nix ก็ไม่สามารถเพิ่มเติมอะไรได้ที่นี่) ทีมคลินตันได้รณรงค์: เพื่อแบ่งสังคมออกเป็นกลุ่มที่เป็นเนื้อเดียวกันอย่างเป็นทางการซึ่งได้รับแจ้งจากนักสังคมวิทยา ผู้ที่ให้ชัยชนะแก่เธอจนถึงที่สุด

Cambridge Analytica กล่าวว่า Ted Cruz เป็นหนี้ความสำเร็จของเขากับเธอ

จากนั้น Nix ก็คลิกที่สไลด์อื่น: ห้าใบหน้า แต่ละหน้าสอดคล้องกับโปรไฟล์บุคลิกภาพโดยเฉพาะ มิติ Big Five “พวกเราที่ Cambridge Analytica ได้พัฒนาแบบจำลองที่จะช่วยให้เราสามารถคำนวณอัตลักษณ์ของพลเมืองสหรัฐฯ ที่เป็นผู้ใหญ่ทุกคนได้” Nix กล่าวต่อ ในห้องโถงเงียบสนิท ความสำเร็จทางการตลาดของ Cambridge Analytica ขึ้นอยู่กับสามเสาหลัก นี่คือการวิเคราะห์พฤติกรรมทางจิตวิทยาตาม "แบบจำลองมหาสมุทร" การศึกษาข้อมูลขนาดใหญ่และการโฆษณาแบบกำหนดเป้าหมาย อย่างหลังหมายถึงการโฆษณาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล เช่นเดียวกับการโฆษณาที่ใกล้เคียงกับลักษณะของผู้บริโภคแต่ละคนมากที่สุด

Nix อธิบายอย่างจริงใจว่าบริษัทของเขาทำอย่างไร (lecture มีอยู่บน YouTube) บริษัทของเขาซื้อข้อมูลส่วนบุคคลจากแหล่งที่เป็นไปได้ทั้งหมด: รายชื่อที่ดิน โปรแกรมโบนัส สมุดโทรศัพท์ คลับการ์ด, สมัครสมาชิกหนังสือพิมพ์, ข้อมูลทางการแพทย์. ในสหรัฐอเมริกา เป็นไปได้ที่จะซื้อข้อมูลส่วนบุคคลเกือบทุกชนิด หากคุณต้องการทราบว่าผู้หญิงชาวยิวอาศัยอยู่ที่ใด คุณสามารถซื้อฐานข้อมูลได้อย่างปลอดภัย จากนั้น Cambridge Analytica จะข้ามข้อมูลนี้กับรายชื่อผู้สนับสนุน GOP ที่ลงทะเบียนและข้อมูลการแชร์ไลค์บน Facebook เพื่อสร้างโปรไฟล์มหาสมุทรส่วนตัว จากข้อมูลดิจิทัล จู่ๆ ผู้คนก็ปรากฏขึ้นพร้อมกับความกลัว แรงบันดาลใจ และความสนใจ พร้อมที่อยู่ของที่พักอาศัย

ขั้นตอนเหมือนกับรุ่นที่พัฒนาโดย Kozinsky Cambridge Analytica ยังใช้การทดสอบ IQ และแอพขนาดเล็กอื่นๆ เพื่อรับไลค์ที่มีความหมายจากผู้ใช้ Facebook และบริษัทของ Nix ก็กำลังทำในสิ่งที่ Kozinsky เตือนว่า: “เรามี Psychograms ของผู้ใหญ่ชาวอเมริกันทุกคน นั่นคือ 220 ล้านคน ศูนย์ควบคุมของเรามีลักษณะเช่นนี้ โปรดให้ความสนใจ” Nix กล่าวขณะคลิกผ่านสไลด์ แผนที่ของไอโอวาปรากฏขึ้น ที่ซึ่งเท็ดครูซได้รวบรวมไว้โดยไม่คาดคิด จำนวนมากโหวตในเบื้องต้น จุดเล็กๆ หลายแสนจุดปรากฏบนแผนที่: สีแดงและสีน้ำเงิน ตามสีของปาร์ตี้ ห้ามสร้างเกณฑ์ รีพับลิกัน - และจุดสีน้ำเงินก็หายไป ยังไม่ได้ตัดสินใจเลือก - มีคะแนนน้อยกว่า ผู้ชาย - แม้แต่น้อยและอื่น ๆ เป็นผลให้ชื่อของบุคคลหนึ่งปรากฏขึ้น: ด้วยอายุ, ที่อยู่, ความสนใจ, ความชอบทางการเมือง แต่ Cambridge Analytica ประมวลผลแต่ละบุคคลด้วยข้อความอย่างไร

ในการนำเสนออื่น Nix อธิบายว่าโดยใช้ตัวอย่างของกฎหมายควบคุมอาวุธปืน: “สำหรับคนกลัวด้วย ระดับสูงโรคประสาทเรานำเสนออาวุธเป็นแหล่งของความปลอดภัย ที่นี่ภาพซ้ายมือของขโมยที่ทำลายหน้าต่าง และในภาพขวา เราเห็นชายคนหนึ่งกับลูกชายของเขา กำลังเดินข้ามทุ่งพร้อมปืนไรเฟิลไปทางพระอาทิตย์ตก เห็นได้ชัดว่าการล่าเป็ด ภาพนี้มีไว้สำหรับพวกอนุรักษ์นิยมที่ร่ำรวย”

ลักษณะที่ขัดแย้งกันของทรัมป์ ความไร้ยางอายของเขา และข้อความต่างๆ มากมายที่ส่งผ่านเข้ามาอยู่ในมือของเขาอย่างกะทันหัน: สำหรับผู้มีสิทธิเลือกตั้งแต่ละคน ข้อความของเขาเอง “ทรัมป์ทำตัวเหมือนอัลกอริธึมฉวยโอกาสที่สมบูรณ์แบบซึ่งอาศัยปฏิกิริยาของสาธารณชนเท่านั้น” นักคณิตศาสตร์ Cathy O'Neill กล่าวในเดือนสิงหาคม ในวันดีเบตครั้งที่สามระหว่างทรัมป์และคลินตัน ทีมงานของทรัมป์ได้ส่งรูปแบบต่างๆ มากกว่า 175,000 แบบไปยัง เครือข่ายสังคมออนไลน์ (ส่วนใหญ่คือ Facebook) พวกเขาแตกต่างกันในรายละเอียดที่เล็กที่สุดเท่านั้นเพื่อปรับทางจิตวิทยาให้แม่นยำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้สำหรับผู้รับข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง: หัวข้อและหัวข้อย่อย, สีพื้นหลัง, การใช้ภาพถ่ายหรือวิดีโอในโพสต์ เพื่อให้สอดคล้องกับกลุ่มประชากรที่เล็กที่สุด Nix อธิบายกับ Das Magazin ว่า: "ด้วยวิธีนี้ เราสามารถเข้าถึงหมู่บ้าน ละแวกบ้าน หรือบ้านที่เหมาะสม แม้กระทั่งคนที่เฉพาะเจาะจง" ในย่าน Little Haiti ในไมอามี่ มีการเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับ การที่มูลนิธิคลินตันปฏิเสธที่จะเข้าร่วมภายหลังเหตุการณ์แผ่นดินไหวในเฮติ - เพื่อห้ามไม่ให้ประชาชนลงคะแนนให้คลินตัน เป็นอีกเป้าหมายหนึ่ง: เพื่อรักษาเขตเลือกตั้งของคลินตันไว้ (เช่น สงสัยพวกฝ่ายซ้าย ชาวอเมริกันเชื้อสายแอฟริกัน และเด็กสาว) จากกล่องลงคะแนนเพื่อ "ปราบปราม" การเลือกของพวกเขา ในคำพูดของพนักงานคนหนึ่งของทรัมป์ นอกจากนี้ยังใช้สิ่งที่เรียกว่า "โพสต์มืด" ของ Facebook: โฆษณาแบบชำระเงินที่อยู่ตรงกลางของฟีดข่าวที่คนบางกลุ่มเท่านั้นที่สามารถเห็นได้ ตัวอย่างเช่น ชาวแอฟริกันอเมริกันแสดงโพสต์พร้อมวิดีโอที่คลินตันเปรียบเทียบชายผิวดำกับผู้ล่า

Hillary Clinton เป็นหนึ่งในเหยื่อของการต่อต้านการโฆษณาของ Cambridge Analytica

“ลูกๆ ของฉันไม่สามารถอธิบายได้อีกต่อไปว่าโปสเตอร์ที่มีข้อความเดียวกันมีความหมายต่อทุกคนและทุกคน” Nix กล่าวปิดท้ายคำพูดของเขาที่การประชุมสุดยอด Concordia ขอบคุณสำหรับความสนใจและออกจากเวที

เป็นการยากที่จะบอกว่าสังคมอเมริกันกำลังถูกประมวลผลโดยผู้เชี่ยวชาญของทรัมป์ในช่วงเวลานี้ เพราะพวกเขาไม่ค่อยโจมตีช่องทีวีกลาง และส่วนใหญ่มักใช้โซเชียลเน็ตเวิร์กและทีวีดิจิทัล และในขณะที่ทีมคลินตันซึ่งทำงานตามรูปแบบของนักสังคมวิทยายังคงเซื่องซึมในซานอันโตนิโอซึ่งเป็นที่ตั้งของ "สำนักงานใหญ่ดิจิทัล" ของทรัมป์ แต่ก็มีตามรายงานของนักข่าวบลูมเบิร์ก Sasha Issenberg ซึ่งเป็น "สำนักงานใหญ่แห่งที่สอง" พนักงาน Cambridge Analytica ทั้งหมดโหลได้รับ 100,000 ดอลลาร์จากทรัมป์ในเดือนกรกฎาคม เพิ่มอีก 250,000 ดอลลาร์ในเดือนสิงหาคม และอีก 5 ล้านดอลลาร์ในเดือนกันยายน Nix คำนวณว่าการชำระค่าบริการทั้งหมดอยู่ที่ 15 ล้านดอลลาร์

แต่กิจกรรมที่กำลังดำเนินอยู่ก็รุนแรงเช่นกัน ตั้งแต่เดือนกรกฎาคม 2559 อาสาสมัครหาเสียงของทรัมป์ได้รับใบสมัครที่ชี้ให้เห็นถึงความชอบทางการเมืองและประเภทบุคลิกภาพของผู้อยู่อาศัยในอาคารหนึ่งๆ ดังนั้นผู้ก่อกวนอาสาสมัครจึงแก้ไขการสนทนากับผู้อยู่อาศัยตามข้อมูลนี้ อาสาสมัครบันทึกข้อเสนอแนะในแอปพลิเคชันเดียวกัน - และข้อมูลถูกส่งไปยังศูนย์วิเคราะห์ Cambridge Analytica โดยตรง

บริษัทระบุ 32 โรคจิตในหมู่พลเมืองอเมริกัน โดยเน้นที่ 17 รัฐเท่านั้น และเช่นเดียวกับที่ Kozinski พบว่าแฟนผู้ชายของเครื่องสำอาง MAC มีแนวโน้มที่จะเป็นคนรักร่วมเพศ Cambridge Analytica ได้พิสูจน์ว่ากลุ่มผู้สนับสนุนอุตสาหกรรมยานยนต์ของอเมริกาเป็นผู้สนับสนุนที่มีศักยภาพของ Trump อย่างแน่นอน เหนือสิ่งอื่นใด การค้นพบดังกล่าวช่วยให้ทรัมป์เข้าใจว่าข้อความใดถูกนำไปใช้ได้ดีที่สุด การตัดสินใจของแคมเปญที่จะมุ่งเน้นไปที่มิชิแกนและวิสคอนซินในช่วงไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมานั้นขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้สมัครได้กลายเป็นต้นแบบในการสมัครระบบ

Cambridge Analytica ทำอะไรในยุโรป

แต่อิทธิพลของ Psychometrics ที่มีต่อผลการเลือกตั้งเป็นอย่างไร? Cambridge Analytica ไม่รีบร้อนที่จะแสดงหลักฐานความสำเร็จของการรณรงค์ ค่อนข้างเป็นไปได้ว่านี่เป็นคำถามที่ไม่มีคำตอบเลย แม้ว่าจะมีข้อเท็จจริงอยู่ประการหนึ่ง: ด้วยการสนับสนุนของ Cambridge Analytica ทำให้ Ted Cruz เปลี่ยนจากการไม่มีสิ่งใดเป็นคู่แข่งที่ร้ายแรงที่สุดของทรัมป์ในการเลือกตั้งขั้นต้น นี่คือการเพิ่มขึ้นของคะแนนเสียงในชนบท นี่คือการลดกิจกรรมการเลือกตั้งของชาวแอฟริกันอเมริกัน แม้แต่ความจริงที่ว่าทรัมป์ใช้เงินเพียงเล็กน้อยในโครงการก็สามารถพูดถึงประสิทธิภาพของการส่งเสริมส่วนบุคคลได้ และแม้กระทั่งความจริงที่ว่าเขาใส่งบประมาณสามในสี่ของงบประมาณโฆษณาลงในทรงกลมดิจิทัล Facebook ได้กลายเป็นอาวุธที่สมบูรณ์แบบและเป็นผู้ช่วยที่ดีที่สุดในการเลือกตั้งดังที่หนึ่งในเพื่อนร่วมงานของทรัมป์เขียนบน Twitter อย่างไรก็ตาม ในเยอรมนี กลุ่มต่อต้านกลุ่มผู้นำทางเลือกสำหรับเยอรมนีมีผู้ติดตามบน Facebook มากกว่ากลุ่มผู้นำของ CDU และ SPD รวมกัน

นอกจากนี้ยังไม่สามารถโต้แย้งได้ว่านักสังคมวิทยาและนักสถิติแพ้การเลือกตั้งเพราะพวกเขาทำผิดพลาดครั้งใหญ่กับการคาดการณ์ของพวกเขา ตรงกันข้ามคือความจริง นักสถิติชนะ แต่เฉพาะผู้ที่ใช้วิธีการล่าสุดเท่านั้น เรื่องตลกของประวัติศาสตร์: ทรัมป์วิพากษ์วิจารณ์วิทยาศาสตร์นี้อย่างต่อเนื่อง แต่ได้รับชัยชนะอย่างมากจากสิ่งนี้

ผู้ชนะคนที่สองคือ Cambridge Analytica Steve Bannon ผู้จัดพิมพ์กระบอกเสียงแบบอนุรักษ์นิยมหลักของ Breitbart ก็นั่งอยู่ในคณะกรรมการบริหารของบริษัทเช่นกัน เขาเพิ่งได้รับการเสนอชื่อให้เป็นนักยุทธศาสตร์อาวุโสในทีมของทรัมป์ Marion Maréchal Le Pen นักเคลื่อนไหวของ French National Front และหลานสาวของหัวหน้าพรรค ได้ประกาศความร่วมมือของเธอกับบริษัทอย่างมีความสุข ซึ่งวิดีโอภายในองค์กรแสดงให้เห็นการประชุมในหัวข้อ "อิตาลี" ตามที่ Nix กล่าว ลูกค้าจากทั่วทุกมุมโลกต่างให้ความสนใจเขา มีการร้องขอความร่วมมือจากสวิตเซอร์แลนด์และเยอรมนีแล้ว

Marie Le Pen ต้องการเป็นลูกค้า Cambridge Analytica คนต่อไป

ทั้งหมดนี้สังเกตได้โดย Kozinsky จากสำนักงานของเขาที่ Stanford หลังการเลือกตั้งในสหรัฐอเมริกา ทุกอย่างในมหาวิทยาลัยกลับหัวกลับหาง เราตอบสนองต่อการพัฒนาเหตุการณ์ของ Kozinsky ด้วยอาวุธที่เฉียบคมที่สุดที่มีให้สำหรับผู้วิจัย นั่นคือ การวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์ ร่วมกับเพื่อนร่วมงานของเขา Sandra Matz เขาได้ทำการทดสอบหลายชุด ซึ่งผลการทดสอบจะได้รับการเผยแพร่ในไม่ช้า การค้นพบนี้บางส่วนซึ่งนักวิทยาศาสตร์ร่วมกับ Das Magazin นั้นตกตะลึง ตัวอย่างเช่น การกำหนดเป้าหมายทางจิตวิทยา เช่นเดียวกับที่ Cambridge Analytica ใช้ ทำให้จำนวนคลิกบนโฆษณา Facebook เพิ่มขึ้น 60% โอกาสที่หลังจากดูโฆษณาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลแล้ว ผู้คนจะดำเนินการ (ซื้อสิ่งนี้หรือสิ่งนั้นหรือลงคะแนนให้ผู้สมัครที่เหมาะสม) เพิ่มขึ้น 1400%

ตอนนี้โลกกลับหัวกลับหาง: Brexit เกิดขึ้นแล้ว Trump จะครองตำแหน่งในอเมริกาในไม่ช้า ทุกอย่างเริ่มต้นจากชายคนหนึ่งที่ต้องการเตือนเราถึงอันตราย ตอนนี้เขาได้รับการร้องเรียนมากมายในอีเมลที่ทำงานของเขาอีกครั้ง “ไม่” โคซินสกี้กล่าว - มันไม่ได้เป็นความผิดของฉัน. ฉันไม่ได้สร้างระเบิด ฉันแค่แสดงให้เห็นว่ามีอยู่จริง"

รัสเซียวางแผนในปี 2561 ที่จะแนะนำระบบสำหรับการประเมินความน่าเชื่อถือของผู้กู้ตามแบบจำลองทางจิตวิทยา Alexander Vedyakhin รองประธานอาวุโสของ Sberbank กล่าว

“ในปี 2018 ฉันคิดว่ามันจะเป็นไปแล้ว ตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบ- ช่างเป็นใบหน้าโทรศัพท์เพื่อให้เราเข้าใจว่าใครทุกร่องรอยทุกแหล่งเพื่อให้ชัดเจนว่าเขาเป็นคนแบบไหนและถ้าเขาชอบลูกประคำในเรือนจำและวลาดิมีร์เซ็นทรัลเขาก็แทบจะไม่ต้องอนุมัติทันที เป็นไปได้มากที่สุด คุณต้องเห็นบางสิ่งบางอย่างอีกครั้ง” Vedyakhin กล่าว (อ้างจาก Interfax)

Sberbank ทำนายการเกิดขึ้นของหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ใน 10-15 ปี

ในอีก 10-15 ปีข้างหน้าหุ่นยนต์ Android ที่มีปัญญาประดิษฐ์สากลจะปรากฏขึ้น Vedyakhin กล่าว ตามที่เขากล่าว ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่มีอยู่นั้นจำกัดเฉพาะงานเฉพาะที่กำหนดโดยนักพัฒนา และหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์จะได้รับการติดตั้งปัญญาสากล หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ดังกล่าวสามารถใช้ได้ในแทบทุกสาขา Vedyakhin กล่าว การทำเช่นนี้สามารถฝึกเลียนแบบอารมณ์ของมนุษย์ได้

ตามที่ผู้จัดการระดับสูงกล่าว โครงการนำร่องการให้คะแนนทางจิตวิทยากำลังดำเนินการอยู่ โดยจะมี "ตัวอย่างที่จำกัด" ของลูกค้าที่ได้รับความยินยอมเข้ามามีส่วนร่วม “เราปฏิบัติตามกฎหมายเกี่ยวกับการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลอย่างเต็มที่ ดังนั้นนี่คือทิศทางที่เราทำงาน นี่เป็นต้นแบบที่เรากำลังศึกษาภายใน แต่ที่นี่เราได้รับความยินยอมจากลูกค้าอย่างเต็มที่” รองประธานอาวุโสของ Sberbank กล่าว

เวดยาคินระบุว่าการให้คะแนนแบบไซโครเมทริกนั้นจะขึ้นอยู่กับวิธีการที่พัฒนาโดยนักวิจัยชาวโปแลนด์ มิคาอิล โคซินสกี้ Kosinski เป็นผู้นำด้าน Psychometrics ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของจิตวิทยาตามการวิเคราะห์ข้อมูล เขาพัฒนาระบบที่วิเคราะห์การกระทำของผู้ใช้ในโซเชียลเน็ตเวิร์ก ประกอบเป็นภาพบุคคลทางจิตวิทยา

Financial Times เขียนเกี่ยวกับการศึกษาโดยนักวิทยาศาสตร์จากมหาวิทยาลัยเคมบริดจ์และสแตนฟอร์ด นักวิทยาศาสตร์ได้ข้อสรุปว่าโปรไฟล์ผู้ใช้ที่รวบรวมตามความชอบของเขาในโซเชียลเน็ตเวิร์ก Facebookอธิบายบุคลิกของเขาได้ดีกว่าคนที่อยู่ใกล้ที่สุดด้วยซ้ำ ที่มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์และสแตนฟอร์ด พวกเขาสรุปว่าคอมพิวเตอร์อธิบายบุคลิกภาพของบุคคลได้ดีกว่าเพื่อนร่วมงานหลังจากวิเคราะห์เพียง 10 ไลค์ มากกว่าเพื่อนหลังจาก 70 ไลค์ มากกว่าญาติหลังจาก 150 ไลค์ และมากกว่าคู่สมรสหลังจาก 300 ไลค์ เฉลี่ยสำหรับ Facebookจำนวนไลค์ต่อผู้ใช้คือ 227 FT ตั้งข้อสังเกต

เป็นที่ทราบกันดีว่าการกระทำทั้งหมดของเราบนเว็บทิ้งร่องรอยไว้ ไม่ใช่แค่บนเว็บเท่านั้น มีการบันทึกสิ่งที่พวกเขาซื้อ (การ์ด) สถานที่ที่พวกเขาไปเยี่ยมชม (สมาร์ทโฟน) กล้องวิดีโอทั่วเมือง เครื่องบันทึกวิดีโอในรถยนต์ ฯลฯ ในทางทฤษฎี หากคุณวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดนี้ คุณจะพบทุกสิ่งเกี่ยวกับบุคคล
คำถามเดียวคือ: ทำไมจึงจำเป็น? คุณเรียนรู้ทุกอย่างเกี่ยวกับทุกคน - แล้วอะไรล่ะ ท้ายที่สุดแม้จะไม่ได้จัดเก็บข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับผู้คน แต่ทุกสิ่งที่จำเป็นก็รู้ - พวกมันไม่ได้แตกต่างกันมากนัก
พวกเขากล่าวว่าการวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าวจะช่วยปรับปรุงการขายและลงคะแนนให้กับผู้สมัครที่เหมาะสม ใช่ แต่ผู้สมัครและผู้ขายทั้งหมดจะมีข้อมูล - กำไรคืออะไร?
ในความคิดของฉันนี่เป็นเรื่องไร้สาระทั้งหมด: ไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลเกี่ยวกับทุกคน แต่เกี่ยวกับบุคคลแต่ละคนสามารถรวบรวมได้ แต่นี่เป็นคำถามอื่นและนอกเหนือจากข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์แล้วยังมีวิธีการและข้อมูลที่น่าเชื่อถือมากขึ้น
แต่ฉันอยากจะเชื่อในพลังและความเป็นไปได้ใหม่ๆ
วันนี้สื่อเขียนเกี่ยวกับ Mikhail Kozinsky เป็นจำนวนมาก
เขาเป็นเสาจาก Vashava เขาอายุ 34 ปี ในปี 2008 เขาเข้าสู่ Cambridge Center for Psychometrics, Cavendish Laboratories - ห้องปฏิบัติการสำหรับ psychometrics สำหรับงานวิทยานิพนธ์ระดับปริญญาเอก (ฉันเตือนคุณว่าพวกเขาไม่มีปริญญาเอกดังนั้นเขาจึงเป็นเหมือนนักศึกษาบัณฑิตของเรา)
Kozinsky และเพื่อนร่วมชั้นเปิดตัวการทดสอบทางจิตวิทยาของคอมพิวเตอร์ ขอบคุณแอปพลิเคชัน Facebook ที่พวกเขาสร้างขึ้นที่เรียกว่า MyPersonality พวกเขาได้รับข้อมูลทางจิตวิทยาของผู้คนนับล้าน
จากนั้น พวกเขาศึกษาความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างคุณสมบัติทางจิตวิทยา อายุ เพศ เชื้อชาติ รสนิยมทางเพศ และความชอบที่ผู้คนใส่ หน้าที่เข้าชม ฯลฯ
เป็นผลให้เราได้รับ จำนวนมากของการเชื่อมต่อบางอย่างตามที่ Kosinsky ถูกนำไปใช้โดยไลค์และเพจเพื่อสร้างเพศ, อายุ, เชื้อชาติ, รสนิยมทางเพศ, ลักษณะบุคลิกภาพบางอย่าง
โดยพื้นฐานแล้วไม่มีอะไรพิเศษ Kozinsky นำเสนอผลงานของเขาอย่างชาญฉลาด: . ตัวอย่างเช่น ถ้าผู้ชายติดตามแบรนด์เครื่องสำอางของ MAC เขาก็มีแนวโน้มสูงที่จะเป็นเกย์ ในทางตรงกันข้าม ตัวบ่งชี้ที่ชัดเจนของเพศตรงข้ามคือถ้าคนชอบกลุ่มฮิปฮอป Wu-Tang Clan จากนิวยอร์ก แฟนของเลดี้กาก้ามักจะเป็นคนพาหิรวัฒน์ และคนที่ "ชอบ" โพสต์เชิงปรัชญาก็เป็นคนเก็บตัว

ในปี 2012 Kozinski พิสูจน์ว่าการวิเคราะห์ 68 ไลค์บน Facebook นั้นเพียงพอที่จะระบุสีผิวของอาสาสมัคร (ด้วยความน่าจะเป็น 95%) การรักร่วมเพศ (ความน่าจะเป็น 88%) และการยึดมั่นในพรรคประชาธิปัตย์หรือพรรครีพับลิกันของสหรัฐอเมริกา (ความน่าจะเป็น 85%) แต่กระบวนการยังดำเนินต่อไป: การพัฒนาทางปัญญา ความชอบทางศาสนา การติดสุรา การสูบบุหรี่หรือยาเสพติด ข้อมูลยังทำให้สามารถค้นหาได้ว่าพ่อแม่ของตัวอย่างหย่าร้างก่อนอายุมากหรือไม่ แบบจำลองนั้นดีมากจนสามารถทำนายคำตอบของหัวข้อสำหรับคำถามบางข้อได้ ในไม่ช้า นางแบบก็สามารถจดจำบุคคลได้ดีกว่าหลังจากศึกษาสิ่งที่ชอบมากกว่าเพื่อนร่วมงานในที่ทำงานสิบครั้ง หลังจาก 70 ไลค์ - ดีกว่าเพื่อน หลังจาก 150 ไลค์ - ดีกว่าพ่อแม่ หลังจาก 300 ไลค์ - ดีกว่าคู่หู ด้วยการกระทำที่เรียนรู้มากขึ้น มันเป็นไปได้ที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับบุคคลมากกว่าตัวเขาเอง
Kozinsky และทีมงานสามารถให้คะแนนผู้คนตามเกณฑ์ Big Five โดยอิงจากรูปภาพผู้ใช้และโซเชียลมีเดีย หรือแม้กระทั่งจากจำนวนเพื่อน: ตัวบ่งชี้ที่ดีของการพาหิรวัฒน์! แต่เรายังแบ่งปันข้อมูลส่วนบุคคลเมื่อเราออฟไลน์ เซ็นเซอร์ตรวจจับความเคลื่อนไหวในสมาร์ทโฟนแสดงให้เห็นว่าเรากำลังโบกมืออยู่หรือไม่ ขับไปได้ไกลแค่ไหน (สัมพันธ์กับความไม่มั่นคงทางอารมณ์) ตามที่ Kozinsky ตั้งข้อสังเกต สมาร์ทโฟนเป็นแบบสอบถามทางจิตวิทยาขนาดใหญ่ที่เรากรอกโดยสมัครใจหรือไม่สมัครใจ สิ่งที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่ง มันทำงานในทิศทางตรงกันข้าม: คุณไม่เพียงแต่สามารถสร้างภาพทางจิตวิทยาจากข้อมูลเท่านั้น แต่คุณยังสามารถค้นหาภาพที่จำเป็นจากภาพถ่ายเหล่านี้ได้ ตัวอย่างเช่น พ่อที่เป็นกังวล คนเก็บตัวที่ขมขื่น ผู้สนับสนุนพรรคเดโมแครตที่ตัดสินใจไม่ถูก
ในความคิดของฉัน ส่วนใหญ่เป็นการประชาสัมพันธ์ของ Kozinsky มากกว่า ผลลัพธ์ที่แท้จริงแต่ผู้คนเชื่อเขา
Kozinsky ทำงานบน Facebook และดำเนินการตามคำสั่งซื้อเชิงพาณิชย์ ดังนั้นในปี 2014 เขาจึงตอบคำถามเกี่ยวกับพลเมืองอเมริกัน 10 ล้านคน
ตอนนี้ Kozinsky กล่าวว่าพวกเขาเป็นคนที่น่ากลัวจากผู้ปกครองโลก
ขอบคุณงานของเขา พวกเขาได้รับกุญแจสู่จิตวิญญาณของคนนับล้าน
ในความเห็นของเขา ข้อมูลเหล่านี้ถูกใช้โดยผู้ที่ถอนตัวออกจาก Brexit เช่นเดียวกับทรัมป์ สิ่งสำคัญที่สุดคือสำหรับกลุ่มคนบางกลุ่ม มีการใช้โฆษณาต่างๆ ที่เข้ามาใน FB
ทั้งหมดนี้ทำโดย Cambridge Analytica นี่คือวิธีที่พวกเขาอธิบายหลักการทำงานของพวกเขาเอง
ตัวอย่างเช่น กฎหมายว่าด้วยการกระจายอาวุธอย่างเสรี: “สำหรับคนที่น่ากลัวและเป็นโรคประสาทในระดับสูง เรานำเสนออาวุธเป็นแหล่งของความปลอดภัย ที่นี่ภาพซ้ายมือของขโมยที่ทำลายหน้าต่าง และในภาพขวา เราเห็นชายคนหนึ่งกับลูกชายของเขา กำลังเดินข้ามทุ่งพร้อมปืนไรเฟิลไปทางพระอาทิตย์ตก เห็นได้ชัดว่าการล่าเป็ด ภาพนี้มีไว้สำหรับพวกอนุรักษ์นิยมที่ร่ำรวย”
บริษัทระบุ 32 โรคจิตในหมู่พลเมืองอเมริกัน โดยเน้นที่ 17 รัฐเท่านั้น และเช่นเดียวกับที่ Kozinski พบว่าผู้หลงใหลในเครื่องสำอาง MAC เพศชายมีแนวโน้มว่าจะรักร่วมเพศมากที่สุด Cambridge Analytica ได้พิสูจน์ว่าอุตสาหกรรมยานยนต์ของอเมริกาเห็นได้ชัดว่าเป็นผู้สนับสนุน Trump ที่มีศักยภาพ เหนือสิ่งอื่นใด การค้นพบดังกล่าวช่วยให้ทรัมป์เข้าใจว่าข้อความใดถูกนำไปใช้ได้ดีที่สุด การตัดสินใจของแคมเปญที่จะมุ่งเน้นไปที่มิชิแกนและวิสคอนซินในช่วงไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมานั้นขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้สมัครได้กลายเป็นต้นแบบในการสมัครระบบ
Kozinski อ้างว่าการกำหนดเป้าหมายทางจิตวิทยา เช่นเดียวกับที่ Cambridge Analytica ใช้ ทำให้จำนวนคลิกบนโฆษณา Facebook เพิ่มขึ้น 60% โอกาสที่หลังจากดูโฆษณาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลแล้ว ผู้คนจะดำเนินการ (ซื้อสิ่งนี้หรือสิ่งนั้นหรือลงคะแนนให้ผู้สมัครที่เหมาะสม) เพิ่มขึ้น 1400%
เทคโนโลยีใหม่ทำให้ผู้คนสามารถควบคุมได้จริงหรือ และมีเพียงผู้ใช้ FB ที่ลงคะแนนในสหรัฐอเมริกาเท่านั้นจริงหรือ ตัวอย่างเช่น ผู้รับบำนาญไปเลือกตั้งในประเทศของเรา และทีวีเก่าที่ดีก็เพียงพอแล้วสำหรับพวกเขา