被「瞄準」的選民:量身打造的訊息無形中左右了你的決定

2017.08.07 by
數位書選
被「瞄準」的選民:量身打造的訊息無形中左右了你的決定
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政治宣傳系統的核心問題幾乎總是在於其目標。將目標從剝削人改為幫助人,我們便能消除這種數學毀滅性武器的殺傷力,甚至是將它們改造為造福人類的工具。

本文摘自:《大數據的傲慢與偏見》,大寫出版

你可能覺得Facebook就像現代的市民廣場,Facebook這家公司根據它自身的利益,決定我們在它經營的社群網絡上看到些什麼。我撰寫本文時,美國約三分之二的成年人有自己的Facebook帳戶。他們平均每天花39分鐘在Facebook上,僅比他們花在面對面社交的時間少四分鐘。這令人不禁思考這個問題:Facebook是否可能藉由調整其演算法、決定我們看到哪些新聞,操控整個政治制度?

Facebook自己的研究人員也在研究這問題。美國2010和2012年的選舉期間,Facebook做了一些實驗,希望了解如何改善他們稱為「選民擴音器」(voter megaphone)的一項工具。這項工具的目的,是鼓勵Facebook用戶傳播他們已經投了票的訊息。Facebook在動態消息中傳播用戶已經投票的訊息,是藉此鼓勵美國人履行公民責任,表達自身的意見。此外,Facebook告訴用戶他們的朋友投了票,是動用同儕壓力鼓勵人們投票。一些研究已經證明,相對於個人因為履行公民責任而得到的滿足感,朋友和鄰里的潛在批評能更有效地促使人們採取行動。

利用用戶影響他們的朋友

Facebook的「選民擴音器」行動,始於一個看似無害的有益目標:鼓勵人們投票。而它成功了。Facebook研究人員比較投票記錄,估計這項行動令投票的人增加了34萬。在美國,34萬人足以改變整個州以至整個國家的選舉結果。畢竟小布希2000年在佛羅里達州勝出,也不過是比對手多了537票。由此看來,Facebook演算法在投票日的運作,顯然足以影響美國國會的勢力版圖,甚至是決定哪一個人當選美國總統。

Facebook具有如此巨大的影響力,不但是因為它用戶眾多,還因為它有能力利用用戶影響他們的朋友。上述實驗中的6,100萬名美國人,絕大多數在他們的動態消息中收到鼓勵他們投票的訊息。該訊息含有系統隨機選出來的、用戶的朋友中按了「我已投票」鍵的六個人的照片。Facebook研究人員也研究兩個各有約60萬人的對照組,其中一組能看到「我已投票」的訊息但不含朋友的照片,另一組不會看到任何「我已投票」的訊息。

Facebook在其網絡中散播這些訊息,是在研究朋友的行為如何影響我們。研究人員的分析顯示,看到朋友參與對我們有顯著影響。「我已投票」的訊息若是來自朋友,我們顯然會比較留意,也比較可能將訊息分享出去。看到朋友已經投票的人,約20%也會按「我已投票」鍵。沒看到朋友已經投票的人,則只有18%會這麼做。Facebook上共有6,100萬名美國選民,兩個百分點的差異絕對可能左右大局。

現代的消費者行銷技術為政客提供了新方法

現代的消費者行銷技術為政客提供了新方法,使他們得以針對特定選民講一些他們知道這些選民想聽的話。這些選民一旦聽到自己想聽的話,通常很樂於相信,因為這些話支持他們的成見─這便是心理學家稱之為驗證偏誤(confirmatory bias)的現象。

政治與消費者行銷結合,是過去半個世紀發展出來的現象,期間美國政治運作的慣常方式逐漸讓位給科學化的行銷操作。政客希望能有更細緻的操作方式,最好是每一位選民都能收到量身設計的宣傳訊息。直接郵寄廣告(DM)的競選宣傳方法由此而生。

直效行銷郵寄廣告是微型目標操作(microtargeting)的陽春版。大數據與消費者行銷技術結合,如今為政客提供了有力得多的手段。他們可以針對規模很小的選民群組爭取選票和捐款,以精心設計、很可能不會被其他人看到的訊息爭取支持。這可能是Facebook上的橫幅廣告,或一封呼籲捐款的電子郵件。候選人可以藉此悄悄地宣傳多個版本的自己──至於他們當選後,哪一個版本會兌現,則真是天曉得。

知道他們的訴求、恐懼和如何改變他們的行為

甘尼是卡內基美隆大學教出來的電腦科學家,將領導歐巴馬競選團隊中的數據組。他之前任職於埃森哲實驗室(Accenture Labs)期間,曾開發一些大數據消費者應用程式,深信自己能將這些技術應用在政治上。歐巴馬競選團隊的目標,是建立一些想法相同的選民群組。競選團隊建立這些選民群組後,便能量身設計一些宣傳訊息,以求有效地動員這些選民,達成爭取選票、招募志工和籌款等方面的目標。

甘尼的數據組深入了解接受訪談的選民,知道他們的訴求、恐懼和如何改變他們的行為之後,下一步是找出和他們相似的數以百萬計的選民(和捐款人)。為此,他們必須分析受訪選民的消費資料和人口特徵,以量化指標代表這些選民。接下來的工作便只是搜尋全美選民資料庫,找出相似的選民,建立許多選民群組。

此時競選團隊便可以用量身設計的廣告測試每個選民群組的反應,廣告可在Facebook或目標選民常看的媒體網站上放送。他們會做那種AB測試,藉由這種測試得到一些有用的發現,例如電子郵件的主旨欄如果只寫「Hey!」(嘿!),比較容易激怒人,但也可以促成較多互動,有時還能帶來更多捐款。競選團隊藉由成千上萬次測試和調整,終於完成對目標選民的評估和分類,包括至關緊要的1,500萬名游離選民。

競選團隊藉由這種過程,建立美國選民的檔案資料。每一位選民的檔案資料包括很多個分數,每一個分數反映當事人作為投票人、志工和捐款人的潛在價值,也反映當事人在各種議題上的立場。

特定選民的價值會隨著資訊的流動而升跌

政治方面的微型目標操作者面對一項獨特的限制,導致他們的工作變得複雜得多。問題在於美國一位選民的價值,取決於他所在的州是否勝負未定、攸關整場大選的結果。身處佛羅里達、俄亥俄或內華達等搖擺州的游離選民,價值最高。但如果民調顯示某州明確地大幅偏向支持民主黨或共和黨,該州選民的價值便會大跌,選舉宣傳預算也將快速轉向價值上升的其他選民。

就此而言,選民就像金融市場中的投資標的:特定選民的價值會隨著資訊的流動而升跌,一如投資標的。在這種政治市場中,每一位選民有如價格會波動的個股。每一個競選團隊都必須決定是否和如何投資在特定選民上。如果我們值得投資,競選團隊將決定向我們提供什麼資訊、花多少預算,以及利用什麼管道提供資訊。

總體層面的類似計算已有數十年的運作歷史。競選團隊決定電視廣告宣傳操作時,會看最新民調結果,例如可能削減匹茲堡的預算,增加坦帕市或拉斯維加斯的預算。但在微型目標操作中,宣傳目標已從地區轉到個別選民身上。更重要的是,量身設計的宣傳訊息僅提供給目標選民。

掩護政客,鼓勵他們對許多不同的人說不同的話

隨著電視和其他媒體逐漸建立受眾的檔案資料,政治面微型目標操作的潛力將顯著成長。

在這種情況下,我們將更難知道我們的鄰居接收了哪些政治宣傳訊息,因此也將更難知道為什麼他們(往往強烈地)相信某些東西。即使是包打聽的記者,也將發現政治宣傳訊息變得很難追蹤。瀏覽候選人的網站是不夠的,因為這些網站也會自動評估每一位訪客(包括分析訪客的郵遞區號、他們在網站上點了哪些連結,甚至是他們看來被哪些照片吸引了),然後據此提供特定資料。

這些隱蔽的運作製造出危險的失衡情況。政治行銷者掌握我們的大量資料,向我們提供少量資訊,然後測量我們的反應。但我們不知道我們的鄰居接收了什麼資訊。日益盛行的微型目標操作蒐集個別選民的資料並預測他們的反應,完全符合我們對數學毀滅性武器的定義。這種操作規模巨大、不透明,而且無法問責。它掩護政客,鼓勵他們對許多不同的人說不同的話。評估個別選民的重要性也會損害民主,令少數選民備受重視,其他選民則淪為不重要的配角。

無論如何,整個政治系統(金錢、注意力,以及奉承討好)就像花朵迎向太陽那樣,圍繞著目標選民運作。其他人則幾乎是無人理睬(除了呼籲我們捐款之外)。系統已經預測了我們將如何投票,而試圖改變投票意向的行動是不值得投資的。

一如多數數學毀滅性武器,政治宣傳系統的核心問題幾乎總是在於其目標。將目標從剝削人改為幫助人,我們便能消除這種數學毀滅性武器的殺傷力,甚至是將它們改造為造福人類的工具。

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