【投稿】「歡樂跳舞運動」竟是骯髒選戰策略!解密職業級操弄人心術:善用「種族差異」

【我們為什麼選這篇文章】

資訊戰近年受全球熱議,外界 質疑 美國總統川普當選、英國成功脫歐,並非全是民主政治的結晶,而是出自於英國數據公司「劍橋分析」的精心算計。

當數據公司知道你對什麼按讚、知道你害怕什麼,甚至比你還瞭解你自己,它們將如何以大數據與心理學,在社群媒體上進行宣傳,並左右你對政治的選擇?(責任編輯:黃梅茹)

首圖來源:Free photo on pexels

文/黃仲綸(網路科技業)

2018 年底台灣經歷了一場公投綁選舉的九合一大選,其選舉過程與結果令人出乎意料,各種選後分析紛紛出籠,從假新聞、資訊戰、地方派系動員等各方說法盡出;無論以何方觀點分析,其源頭幾乎都指向境外勢力透過社群媒體以「大量資訊傳遞」的方式干擾台灣選民的投票行為;這樣相關研究成為在政策議題攻防之外,民眾所關心的議題之一。

忍不下去了!她揭露前東家如何「操弄」全球

而本書《操弄》就是以作者布特妮・凱瑟(Brittany Kaiser)的角度,描述從 2014 年加入保守派的政治傳播公司劍橋分析(Cambridge Analytica)開始,經歷了英國脫歐大選、美國總統大選,直到 2018 年臉書(Facebook)被報導出默許劍橋分析這類公司所開發的第三方 App 利用所謂「好友 Api」蒐集用戶個資,並將其數據拿來進行不道德的政治選舉活動使用,最後他選擇揭發前任雇主與全球大數據產業的過程。

本書採用順敘方式記錄每一件事情經過,會讓你在閱讀書本的同時,感覺如同在觀賞一部充滿既視感紀錄片電影;其過程詳細交代作者身為政治傳播公司的業務總監,如何縱衡在世界各地的政商權貴間,並嘗試透過數據驅動(data driven)決策改變人們的投票行為。

在閱讀完闔上書本後,令我開始思考究竟我們每天在社群媒體所看見的每一則消息,是基於事實的客觀描述,還是有目的性的想改變你的行為?

書中的第一頁,作者留下這段話:To the Truth: May it set us all free. 致真相:願真相使我們自由。

身為歐巴馬鐵粉,她無意間加入敵陣營的政治傳播公司

作者布特妮・凱瑟是一位死忠的民主黨支持者,就如同其他千禧年世代一樣,充滿冒險精神,且樂意支持各種進步的政治思維。過去也曾任職於歐巴馬新媒體競選團隊,並參與過數場民主黨黨內初選與美國總統選戰;大學畢業後的她曾在南非待了一段時間,與曾經幫忙推翻南非種族隔離制度的前游擊隊戰略顧問一起進行計畫;在阿拉伯之春剛結束時,也曾在後格達費時代的利比亞參與民間外交工作。就算是熟悉各國政治環境與社會運動的她,在加入劍橋分析之前,也從沒聽過像劍橋分析這樣專門幫各國政治人物打選戰的公司。

在英國攻讀博士學位的同時,作者就如同其他為了維持學業與生活的學生一樣,急迫需要穩定的收入,因而盡可能地尋找工作機會。也因如此,遇到那位改變了她,與改變整個世界選舉文化的亞歷山大・尼克斯(Alexander Nix)。

亞歷山大就如同倫敦常見的商務人士般,但又帶有點貴族感,一見到布特妮等人隨即熱情地打招呼與上前握手。隨後走到餐廳位子坐下來,就開始滔滔不絕地講述過去劍橋分析在全世界 50 多國參與過的 200 多場選舉活動,包含阿富汗、哥倫比亞、巴基斯坦、印度、印尼、肯亞、拉脫維亞、利比亞、奈及利亞等等,這些聽起來像是聯合國小組委員會的名單,並描述公司是如何透過數據應用改變選民行為,為客戶贏得勝選。

我想無論任何人,聽到亞歷山大的豐富國際經驗與正在做的事情,都會被深刻吸引住;就這樣一位死忠的民主黨支持者,在那充滿熱情、迷人,也很有說服力的推銷下,不久後加入了為共和黨陣營服務的政治傳播公司。

政治公司善用種族差異,操縱投票行為

布特妮在書中揭露了亞歷山大推銷自己的選舉顧問服務時,都會端給客戶的主菜「千里達 Do So 運動」,並描述這間公司如何透過煽動情緒來操弄這個人口基數只有 130 萬,遠不到台灣十分之一的小國選舉;亞歷山大像施展魔法般地向客戶說:

「在當地有兩大政黨,一個是黑人政黨,一個是印度人政黨,由於政治立場連帶種族意識的因素,所有印度人都會投給印度人政黨,至於黑人⋯⋯嗯,他們是黑人嘛。所以只要印度人執政,黑人就會一無所有,等到黑人執政,就會顛倒過來。他們專門互相傷害。」;SCL 公司的主顧是印度裔政黨,「於是,我們跟候選人說,我們只打算做一件事——針對年輕人,所有年輕人,不分黑人跟印度人,只要讓他們更冷漠就可以了。」

於是 SCL 公司想到了一個叫做「Do So」的活動,整個宣傳的重點就是成為「大家的一分子」,非常單純,要大家「一起不投票」;「這個策略之所以這麼棒,是因為我們知道,我們超級確定等到投票那天,黑人小孩都不會去投票,可是印度小孩會,因為印度人會照他們爸媽說的『出門去投票』。」(p.279)

讀到這裡,讓我倒抽一口氣。 原來一個精心設計,並充滿利益目的的骯髒選舉策略,竟然被巧妙地包裝成一個充滿歡樂,年輕人一起跳舞、畫畫、歡笑的非暴力不投票運動,以藉此打擊政敵對手。這種表面上看似自由投票的行為,實際上卻是有心者利用不同種族之間的權力結構操弄了他人的投票行為 ;這樣的情形,無論何人都不能接受,也難怪從劍橋事件後,美國開始推動社群媒體隱私保護及消費者權利立法。

數據告訴你,人們其實喜歡歧視言論!

作者更詳細地解釋,劍橋分析為了透過數據拆解改變群眾行為的緣由,大量地購買資訊供應商所提供的個人資料,再加上透過從臉書取得每個人按讚的貼文資料,一共累積了每位 18 歲以上美國成人 5,000 的資料點,也就是大約 2.4 億人的資料;這些個人資料庫的特殊之處,在於進行交叉比對之後,可更建立起不同族群選民的心理檔案,根據性格,對選民進行行為精準投放(Behavioral Microtargeting),並根據投放成效不斷更新廣告內容與修正選舉策略。

人們對於大多數的事件結果的推論,常會以過去經驗的偏見來做判斷。事實上,有很多看似常理的事情,一旦透過數據驗證後,就會發現並不是那麼地所以然。美國總統大選期間,流出川普如何暢談自己的特權和他對女性的輕視,還有怎麼違反女人意願伸出狼爪的錄音帶引起軒然大波後,劍橋分析的數據專家馬上就拿了一組關鍵搖擺州的「可說服選民」進行建模測試,他們稱之為「下體模型」,用來評估大眾對於錄音帶的反應。而跑出來的結果卻意外地令人驚訝,錄音帶竟然引起了有利的反應,讓川普的支持度提高了!這也解釋為何當初川普並不避諱公開談論這些事情,甚至作為選戰口號之一。

當讀到這裡時,相信台灣的讀者不會覺得太陌生, 過去兩年的選舉經驗來看,我們時常難以理解為何某些候選人對於發出歧視言論並不會刻意避諱,甚至會在選舉場合加以利用這些歧視言論作為其競選的選舉語言,以爭取選民支持與信任。但若以數據科學的角度觀察此視,將不同的選民族群加以區分後,觀察其接受資訊時的反應,也就不難理解為何會有這些令人感到毛骨悚然的言論,在選戰期間盛傳。

劍橋分析最強大的操弄人心技術

本書中,作者除了公開這些選舉公司所做的不道德的事情之外,也特別解釋劍橋分析是如何透過行為科學的研究在選戰中進行操弄人心的策略。其中最有名的就屬「OCEAN 計分法」,有這套分眾分析法,才能進行行為精準投放,根據不同人格特質類型,製作相對應的特定訊息,以便改變他們的投票行為。「OCEAN 計分法」是透過人格特質測驗和比對的資料點,精準地分類每個人的人格特質:

– Openness ——開放,好奇和對新體驗的接受程度

– Conscientious——嚴謹,是否容易被目標驅動而專注工作

– Extroverted—外向,是否傾向於社交場合活躍

– Agreeable——親和,是否傾向與群體達成一致性

– Neurotic——神經質,對未知和壓力環境的反應程度

有了這套分析法,再加上社群媒體的廣告投放技術,讓劍橋分析成為在選舉中不可或缺的關鍵影響角色之一。這些選舉紛亂,其實可以讓台灣以此為借鏡,在面對社群媒體驅動資訊傳遞的社會當中,我們該思考的是要如何透過提升「媒體識讀」能力來辨識每天成千上萬筆的資訊?在不實訊息散播時,有沒有辦法有效地消毒並加以澄清?更進一步討論的是,面對這些日新月異,卻又不道德的宣傳手法,又如何從政策立法角度加以阻止?

作者踏上贖罪之路

本書以時間軸的方式描述整件事情的來龍去脈,最後幾個章節多在闡述以作者從身為一個忠心的民主黨員,身在這些專門透過仇恨選舉製造社會分裂的風暴中心,是如何地像活在惡夢中的掙扎,最後清醒過來,選擇採取行動,為過去所做的錯誤選擇贖罪的一條路。

「問題不只是劍橋分析而已,真正的問題是大數據。尤其是臉書,他們讓劍橋分析這種公司能夠擷取數十億人的數據⋯⋯」「臉書和推特這些社群媒體很容易就成為全世界的鄉民論壇,而這些論壇上所發生的,是文明禮義的瓦解⋯⋯線上的針鋒相對很容易就會溢出網路,改變現實生活的道德地景。」(P.353)

就如同《操弄》作者在書中提及「我們宣傳的基礎不是事實,而是情緒⋯⋯」,整起劍橋分析的事件不斷警醒我們,人們對於自己留在網路上的數位足跡,應該要以更積極地數據權觀點去面對,避免權利遭受侵害。這確實逐漸顛覆我們對於科技致力於使社會更美好的認知;但隨著科技發展,網路足跡的應用已不限於改善使用者體驗,而是更進一步地影響現實生活的情境;重新定義數據的使用,已成為我們這些網路世代的人們不可避免的責任。

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(本文經投稿作者 網路科技業 黃仲綸 授權刊登,並同意 BuzzOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題 〈我們宣傳的基礎不是事實,而是情緒-《操弄:劍橋分析事件大揭秘》讀後感〉。意投稿者可寄至:[email protected],經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。首圖來源:Free photo on pexels。)


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