最近美國的社交軟件臉書（Facebook）惹上大麻煩了，可能遭遇滅頂之災。
Facebook承認，曾泄露了5000萬用戶數據給一個叫劍橋分析的數據分析公司。
而這個公司拿到之後，通過心理學家和程序員的算法對用戶分析，然後通過郵箱等精準投放新聞和競選信息，最終幫助特朗普贏得大選。
這個消息一出來，動搖了用戶對Facebook的信任，覺得自己被賣了，甚至不少用戶以卸載來表達自己的憤怒（微信的機會來了）。
同時還有看熱鬧不嫌事大的媒體，弄出了一套Facebook卸載教程。當然，我估計大家慪氣的成分大，不久之後還會乖乖回來，就像QQ和微信一樣，用戶粘性很大。
Facebook作為全球第一代社交軟件，在全球有20億用戶，按說掉這點兒用戶對Facebook影響是微乎其微。
但Facebook股價還是懸崖式下跌，市值一下跌去了500億美元，因為如果調查屬實，據說可能得到一個最高可達兩萬億的罰單，真要罰這麼多，那就真的非死不可了。
在這裡我要批評小馬扎（馬克·扎克伯格）了，明明娶了個華人媳婦，為啥還是給這個軟件起了這麼不吉利的名字？
而這件事更令人震撼的是，揭開了美國政治的狗血內幕，原來西方的政客是這樣利用資本和技術，通過精準洗腦來操縱選舉的，我們接下來就來捋一捋這件事情的前因後果。
我們都知道當今的時代是一個網絡的時代，我們享受着信息帶來的各種便利，也讓渡了部分權利，那就是我們的個人數據，其中一部分可能還是隱私。
我們在網絡上的每個角落，都會留下痕迹，這些看似繁雜無用的痕迹，卻被悄悄記錄在了服務器上，最後成了網絡公司的金礦。可以說大數據時代，馬雲比你自己還了解你。
比如在情人節前你網上買一束花，然後下一個界面可能是附近的酒店打折優惠信息，如果花貴就推薦五星級，花便宜可能就推薦如家；旁邊「猜你喜歡」一欄可能會推薦杜蕾斯。
你要沒買，第二天搞不好給你推薦毓婷。你依然沒拍，說不定會給你推薦「大鐵棍子醫院找捅主任」，再下一步或許就開始推薦孕期補品胎教儀，甚至月子中心；九個月後開始推薦奶粉紙尿褲，兩年後開始推薦早教中心……
如果算法做得好，可以方便人的生活，提高購物效率。如果算法做的不好，還會給你添堵。比如剛拍了一款衣服280元，猜你喜歡一欄出現同款260……
所以很多時候，我們感覺是信息的主人，但實際上我們卻已經淪為信息的奴隸。比如頭條上你越愛看什麼，它就越推薦什麼。
這種投其所好的推薦，讓你固有的認知不斷強化，其實本質上是一種洗腦。比如你給批判轉基因的文章點過贊，那麼他就認為你是反轉人士，然後就只給你推薦轉基因的危害。
其實這眼花繚亂的功能，本質上就是一門生意。如果僅僅停留在生意上，我感覺不會出太大亂子，但是西方政客，早已經開始用大數據來實現精準洗腦，最終實現對選舉的操縱。
奧巴馬其實是精準拉票的鼻祖。2008年奧巴馬第一次參選總統，開創性地成立了數字媒體競選團隊，非常重視Facebook的應用，這年的大選被稱作「臉書選舉」。
臉書上可以點選“Become a Supporter”（成為支持者），然後就能接受候選人的信息推送，還專門建了個網站，拉來200多萬用戶，之後把用戶分類，建立35000個群，各自組織活動。
奧巴馬團隊然後根據用戶註冊時提供的郵箱，個性化推送信息。還根據註冊時的地址和電話，進行電話動員，或者上門遊說，簡直是利用網絡踐行我們的群眾路線策略。
嘗到甜頭的奧巴馬，在2012年的大選中，更加重視Facebook，自己親自去Facebook總部座談，估計有了交易，因為Facebook願意拿出數據讓奧巴馬用。
Facebook和奧巴馬的強強聯手，取得了雙贏，這種新型的政商關係顯示出了巨大威力。這引起了另一陣營——共和黨商界和政界精英的注意。
我們都知道，美國是民主黨和共和黨兩黨輪流執政，除了競選綱領沒有什麼政治綱領，更沒有什麼百年目標、共同理想、最高理想什麼的，他們政治活動的中心就是選舉。
他們的目標就是控制議會，讓自己的候選人當上總統。2012年選舉一結束，目標馬上就轉到中期選舉和2016年的總統大選上來了。
其中有一個億萬富翁叫羅伯特·默瑟，他是個硅谷的金融大鱷、風險投資家，也是人工智能的專家，是個堅定的共和黨支持者。
他深諳美國政商關係的奧妙，只有讓共和黨贏得大選，自己的生意才能做得更大。因此他對政治博弈也非常敢興趣。他了解人工智能、大數據對政治的影響力，準備大顯身手。
物以類聚，人以群分。他跟斯蒂芬班農不謀而合，這個班農就是特朗普競選團隊的核心人物之一，對媒體運作經驗非常豐富。他們決定做一番大事業，操縱一下2016年的大選。
搞大數據挖掘，需要技術團隊，美國不好下手，於是他把目光放到了同文同種的英國。默瑟興緻勃勃來到劍橋，把他的意圖說了出來。
劍橋官方覺得這超出了學術範疇，有不可告人的政治動機，所以拒絕了。但是默瑟沒有放棄，私下找到了一位心理學教授科根。
這個人不簡單，是一個出生在東歐、上學成長在俄羅斯、後來移居美國、然後又到英國工作的美俄雙國籍人士，問題是他一聽美國大選，立刻來了參與的興趣，願意提供技術支持。
2013年秋，默瑟召集班農、尼克斯（營銷大師）等團隊成員，在曼哈頓的公寓內開會並達成協議，默瑟出資1500萬美元，成立劍橋分析公司，尼克斯擔任總裁，班農是副總裁。
他們為了在對外宣傳過程中，提高自己的逼格，顯示自己的劍橋背景，還在劍橋設計了一個虛假的辦公室。
然而既然叫數據分析公司，最起碼得有數據，這個數據從何而來，是個很頭疼的問題。因為各大互聯網公司，把這個視為核心競爭力，警惕心很強。
既然這裡有心理學家，他們就從心理學入手。科根領銜，在2014年開發了一款第三方小程序——This is my digital life（我的數字生活），做性格測試，而且完成測試還能贏得五美元。
他們出了100萬，把這個小程序嫁接在了Facebook上。很多人覺得很好玩，並且做完測試贏得了5美元，然後很可能把這個測試結果分享給好友。
但是做測試的時候，這個小程序要取得一些授權，只要一點擊同意，自己的信息、好友的信息就這樣被抓取走了。就這樣，通過一傳十、十傳百的傳播，他們取得了5000萬人的資料。
他們通過這些數據，建立起一個強大的算法，勾勒出了一個人的虛擬形象，Ta的性格、政治取向、興趣愛好甚至性取向等，然後據此分門別類，貼上標籤。
2016年5月，他們把數據提供給特朗普，特朗普年齡大了，對這個新生事物一臉鄙視，覺得這個數據沒那麼神。他們找到了特朗普的女婿庫什納，最終才做通了工作。
同時他們開始定向投放廣告。為了毀滅證據，他們的電子郵件系統，還是閱后即焚式的，郵件點開兩個小時后自動消失，什麼也沒有留下，沒有任何證據。
對於那些搖擺不定的中間選民，他們就發送傾向性極強的新聞甚至假新聞，或者曲解希拉里的政治主張，最終讓這部分中間選民倒向特朗普。
而英國的一名記者，通過暗訪，把劍橋分析的業務給徹底曝光了。
這名記者化妝成斯里蘭卡的客戶，表示希望通過他們幫助，贏得選舉。
劍橋分析的工作人員一看來了大客戶，便開始吹牛，說在美國、非洲、墨西哥、馬來西亞干過很多票，屢試不爽，最近正在操盤巴西的選舉。
他們得意的說：為了要贏得選舉，你們就要看到對方的底牌，了解你對手的秘密，知道他的策略，做到知己知彼。
他們還舉了得意之作——肯尼亞的選舉，列舉了他們是如何通過胡編亂造的故事，打擊對手，最終幫助自己的金主爸爸贏得選舉。
他們還透露如何製造一些賄賂場景，甚至可以用美人計，製造一些桃色新聞。通過偷怕成視頻然後放到網上傳播，以打擊對手。
不管怎樣，我們可以看到，西方的民主選舉簡直是瞎胡鬧，只是少數有錢人的遊戲，有錢了就能掌握大數據，就能通過大數據來實現精準忽悠。
對於大多數選民，他們以為自己手中有神聖的一票，以為自己能左右國家的命運前途，而實際上，他們早就被當猴耍了，自己還屁顛地以為自己有多大權利，這才是洗腦的最高境界。
同時這也說明，在大數據時代，各個網絡公司其實都在拚命搜集個人數據。大數據和資本一樣，是個中性詞，用好了可以為人類服務，用不好就是洪水猛獸。
美國的Facebook、推特和谷歌，掌握了全球幾十億人的大數據，而這些互聯網背後，卻是極少數的華爾街的金融大鱷。毫無疑問，這些大數據只會服務於資本階層。
這一點教皇國社會科學院院長說出了實話：中國的政治不會受到財團的控制，但是美國等西方國家的經濟集團凌駕於政治之上，政府被跨國公司操縱。
既然教皇國都說了中國的政治不會受到財團的控制，我們更要加強對資本的監控，加強對大數據應用的管理，讓資本和大數據服務於人民生活。
以前，我對國家設立的互聯網防火牆很不理解，覺得國家封閉保守，與互聯網包容開放的思想格格不入。但現在看來，設立這樣的防火牆還是有必要的。
這個世界的規則，其實都是強者制定的。美國海軍獨霸世界，所以主張自由航行。美國製造業產能佔據世界半壁江山，當然主張全球貿易自由化。
同理，美國互聯網技術遙遙領先，希望在全世界跑馬圈地，自然希望全世界不設防。結果目前的格局，全世界互聯網的大玩家只有中美兩家，除了中國，全世界已經淪陷了。
另外，隨着時間的推移和中國的崛起，一些情況會發生戲劇性的變化。比如中國製造崛起，美國產業空心化，輪到美國搞貿易保護了。同樣，互聯網的格局也將會是這樣。
相反，如果沒有這個防火牆，一方面搞不好我們的互聯網企業根本就成長不起來，另一方面，中國人的行為數據，將會全部被美國搜集走。在這種情況下，我們的國家安全將會岌岌可危。
記得當年新疆七五事件，爆恐分子就是通過Facebook來相互聯繫，我們希望FB能提供這些信息，被FB以保護用戶隱私服務而拒絕了，但是他們對美國政府的反恐需求則是有求必應。
所以可以理解為什麼沒有允許Facebook進來，也可以理解為什麼把不服從管理的谷歌趕走。中國人雖然依然可以用蘋果的iCloud，但是iCloud的數據服務器卻放在了中國。
想到這裡，我不禁發出了iCloud般的笑聲！■
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