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。