基于網(wǎng)絡(luò)自我呈現(xiàn)的行為預(yù)測(cè)及反思*

■ 郭 慧

一、引言

(一)事件概述

2018年3月16日,臉書(shū)宣布暫時(shí)封殺兩家裙帶機(jī)構(gòu):SCL(Strategic Communication Laboratories)和劍橋分析公司(Cambridge Analytica)。隨后,據(jù)英國(guó)《觀察家報(bào)》和《衛(wèi)報(bào)》以及美國(guó)《紐約時(shí)報(bào)》同時(shí)報(bào)道稱,數(shù)據(jù)分析公司“劍橋分析(Cambridge Analytica)”的共同創(chuàng)辦人Christopher Wylie向媒體爆料,劍橋分析在未經(jīng)授權(quán)的情況下,獲取了社交媒體“臉書(shū)”大約8700萬(wàn)用戶的信息,并通過(guò)海量的數(shù)據(jù)分析操縱社會(huì)輿論。緊接著,英國(guó)電視臺(tái)ITN4 新聞?lì)l道連續(xù)發(fā)布了三段臥底視頻,揭示劍橋分析公司利用在臉書(shū)獲得的8700萬(wàn)用戶的個(gè)人數(shù)據(jù),在2016美國(guó)總統(tǒng)大選期間針對(duì)特定人群進(jìn)行定向宣傳,影響大選結(jié)果。受此事件影響,臉書(shū)遭到了來(lái)自多個(gè)國(guó)家的用戶、分析師、投資者以及監(jiān)管部門(mén)的強(qiáng)烈指責(zé),并導(dǎo)致股價(jià)暴跌,市值迅速蒸發(fā),“刪除臉書(shū)”的活動(dòng)在互聯(lián)網(wǎng)上開(kāi)始流行。更嚴(yán)重的是,美國(guó)聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)(FTC)發(fā)布聲明,確認(rèn)其對(duì)臉書(shū)的隱私保護(hù)措施已開(kāi)展開(kāi)放的非公開(kāi)調(diào)查,一旦認(rèn)定違規(guī),臉書(shū)可能面臨巨額罰款。

扎克伯格在2018年3月22日發(fā)表的聲明中表示,臉書(shū)早在2015年就從衛(wèi)報(bào)記者那里了解到劍橋分析違反規(guī)則獲取臉書(shū)的用戶數(shù)據(jù)。當(dāng)年,英國(guó)《衛(wèi)報(bào)》就曾有過(guò)相關(guān)報(bào)道。那么,該事件為何在此時(shí)再次被主流媒體曝出？由于該事件中的“主角”劍橋分析公司被爆與白宮首席戰(zhàn)略師、總統(tǒng)首席顧問(wèn)斯蒂芬·班農(nóng)、美國(guó)對(duì)沖基金大亨羅伯特·默瑟以及俄羅斯石油公司Lukoil有關(guān),所以該事件很難與“通俄門(mén)”撇清關(guān)系。甚至該事件中劍橋分析的合作者——?jiǎng)虼髮W(xué)研究人員Kogan也因其俄裔美國(guó)研究者的身份而被懷疑。目前,多數(shù)主流媒體的報(bào)道也正是從這一層面入手。但該事件的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題卻被媒體忽視了:劍橋分析公司真的能夠根據(jù)用戶的個(gè)性特征,精準(zhǔn)而有效的將信息投放給選民并改變其行為決策嗎？

(二)研究范圍及其界定

勒龐、弗洛伊德曾依據(jù)他們對(duì)人性的洞察揭示出大眾傳播的陰暗面,他們認(rèn)為民眾更容易被一個(gè)來(lái)自遠(yuǎn)方的符號(hào)操縱者所左右。在英國(guó)電視臺(tái)廣播第4頻道Channel 4播出的臥底視頻中,“劍橋分析”總經(jīng)理Mark Turnbull告訴臥底記者,“…這些都必須很自然地發(fā)生,要讓誰(shuí)都看不出來(lái)這是為了宣傳造勢(shì)…必須處理得十分細(xì)致…”①這樣的描述很容易令筆者聯(lián)想到一百年前在美國(guó)發(fā)生的信息戰(zhàn)。在一次世界大戰(zhàn)期間,有大量宣傳文章進(jìn)入美國(guó)媒體,影響了美國(guó)民意。②龐松比在《戰(zhàn)時(shí)的謊言》中指出,1914年到1918年期間,有意編造的謊言超過(guò)了歷史上任何一個(gè)時(shí)期。③從戰(zhàn)后披露的各種虛假信息來(lái)看,美國(guó)民眾和美國(guó)政府都受到了英國(guó)精心策劃的心理戰(zhàn)的影響。然而,由于英國(guó)的宣傳“注重實(shí)效”“手法靈活”、且“不受道德規(guī)則牽絆”,使得“美國(guó)公眾對(duì)于英國(guó)的宣傳的察覺(jué)遠(yuǎn)不如對(duì)德國(guó)的那么敏感?！雹?/p>

通過(guò)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),雖然一百年過(guò)去了,但是在宣傳和虛假信息的傳播的問(wèn)題上,那些有效的手段也許始終沒(méi)變。從媒介心理的角度研究這一事件是一個(gè)非常有價(jià)值的視角。因此,本文另辟蹊徑,嘗試從媒介心理學(xué)的角度分析這一事件。文章將主要就該事件的核心問(wèn)題:劍橋分析公司究竟用了怎樣的心理測(cè)驗(yàn)手段對(duì)27萬(wàn)用戶進(jìn)行心理測(cè)寫(xiě)？具體的步驟如何？這一操作手段是否真能對(duì)選民造成影響并改變其決策？這種做法對(duì)個(gè)人隱私、高科技企業(yè)發(fā)展及社會(huì)發(fā)展又會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響？

二、基于網(wǎng)絡(luò)自我呈現(xiàn)的行為預(yù)測(cè)方法

戈夫曼認(rèn)為,自我呈現(xiàn)(Self-presentation)是指為了使他人按照我們的愿望看待自己而在他人面前展示自我的努力。自我呈現(xiàn)是人們自覺(jué)的印象控制過(guò)程,是人際互動(dòng)中的一種普遍現(xiàn)象。⑤而且這種印象管理是通過(guò)多種語(yǔ)言和非語(yǔ)言線索進(jìn)行的。⑥隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及,自我呈現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)交往中得到延伸,以計(jì)算機(jī)為媒介的網(wǎng)絡(luò)傳播為印象管理與選擇性自我呈現(xiàn)提供了新的技術(shù)支持。⑦Erin E.和Hollenbaugha,Amber L.Ferrisb指出,“大五”人格因素、自尊、社會(huì)凝聚力和動(dòng)機(jī)都會(huì)對(duì)自我表露產(chǎn)生影響。但是,由于人口統(tǒng)計(jì)的變量沒(méi)有公開(kāi)而使研究受到局限。⑧當(dāng)然,也有不少學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)自我表露的心理和社會(huì)意義進(jìn)行了深入的探討。Sabine Treptea,和Leonard Reinecke關(guān)于自我表露的實(shí)證研究表明,用戶個(gè)人的社會(huì)資本對(duì)其使用SNS類網(wǎng)站有重要影響。⑨而且從本質(zhì)上講,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是一種關(guān)于信任的道德關(guān)系網(wǎng)。⑩Bernie Hogan認(rèn)為,網(wǎng)絡(luò)自我呈現(xiàn)已經(jīng)從一種自我的“表演”發(fā)展為一種自我的“展覽”。楊芳琳等提出,網(wǎng)絡(luò)自我表露的內(nèi)容不能僅局限于表露者本人的信息,還應(yīng)包括表露者本人了解的非本人信息。在“臉書(shū)泄密門(mén)”這一事件中,劍橋分析公司的合作者Kogan所獲得的個(gè)人數(shù)據(jù)正是基于用戶在社交媒體中的自我呈現(xiàn)。換言之,用戶的這種網(wǎng)絡(luò)自我呈現(xiàn)為行為預(yù)測(cè)創(chuàng)造了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

(一)kosinski的預(yù)測(cè)方法

2007年,kosinski的合作者David Stillwell在臉書(shū)上發(fā)布了一個(gè)第三方App,“my Personality”,用于性格測(cè)試。其中一部分用戶同意捐出他們?cè)谀槙?shū)的行為數(shù)據(jù)供研究使用。David Stillwell將這些用戶的心理性格測(cè)試與臉書(shū)的行為數(shù)據(jù)疊加,形成了“my Personality”的數(shù)據(jù)集并用于學(xué)術(shù)研究。2013年,劍橋大學(xué)的研究人員Michal Kosinski、David Stillwell、Thore Graepel共同發(fā)表了一篇關(guān)于臉書(shū)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)能力的文章,他們使用SVD技術(shù)將用戶及其“點(diǎn)贊”歸類并建了行為預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)用戶的性格和其他特質(zhì)。文章指出,通過(guò)臉書(shū)的“點(diǎn)贊”可以自動(dòng)識(shí)別并準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)性取向、種族、宗教和政治觀點(diǎn)、個(gè)性特征、年齡以及性別等一系列高度敏感的個(gè)人屬性。同時(shí),他們也對(duì)這種預(yù)測(cè)可能產(chǎn)生的負(fù)面影響表示擔(dān)心,由于商業(yè)公司、政府機(jī)構(gòu)甚至臉書(shū)上的朋友都可以使用軟件來(lái)推斷出個(gè)人可能無(wú)意分享的智力、性取向或政治觀點(diǎn)等信息。那么,用戶對(duì)平臺(tái)的信任感會(huì)降低,甚至可能減少使用數(shù)字技術(shù)。2015年,他們?cè)诹硪黄恼轮斜容^了人類和計(jì)算機(jī)在人格判斷上的準(zhǔn)確性并指出,機(jī)器學(xué)習(xí)能夠在人們給不同內(nèi)容的“點(diǎn)贊”、人們性格測(cè)試的分值,以及其他個(gè)人數(shù)字足跡之間發(fā)掘出深層次的關(guān)聯(lián)。機(jī)器學(xué)習(xí)在性格判斷方面超過(guò)了人類,但在心理評(píng)估、市場(chǎng)營(yíng)銷和隱私方面面臨巨大的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

(二)Kogan的預(yù)測(cè)方法

2013年,Kogan與劍橋分析合作,仿照Kosinski等人的設(shè)計(jì),制作了一個(gè)第三方App“this is your digital life”放在臉書(shū)上,并以五美元的酬金吸引了27萬(wàn)用戶參與測(cè)試并轉(zhuǎn)讓自己的臉書(shū)數(shù)據(jù)。當(dāng)然,Kogan的程序同時(shí)還收集了這些用戶臉書(shū)好友的數(shù)據(jù),于是27萬(wàn)的“種子用戶”變成了8700萬(wàn)用戶。

那么,具體的步驟是怎樣的呢？首先,他們利用參與測(cè)試的用戶建立起精準(zhǔn)的心理側(cè)寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù),同時(shí),從各種不同的渠道購(gòu)買(mǎi)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù),充實(shí)并豐富數(shù)據(jù)庫(kù)；其次,對(duì)比他們的回答、個(gè)人資料信息以及用戶的電子足跡,建立起一個(gè)相關(guān)的算法模型,并將這些數(shù)據(jù)和共和黨選民名冊(cè)以及網(wǎng)上的其他數(shù)據(jù)相結(jié)合,進(jìn)一步提升該模型的準(zhǔn)確率；最后,利用剩下的好友數(shù)據(jù),模擬預(yù)測(cè)其他用戶的個(gè)人心理與行為模式,包括一個(gè)人的需求、恐懼和行動(dòng)。

(三)兩種預(yù)測(cè)方法的比較研究

1.相同之處:相似的步驟與核心技術(shù)

通過(guò)對(duì)比不難發(fā)現(xiàn),Kogan與Kosinski等人的預(yù)測(cè)方法有著相似的步驟:首先,占有數(shù)據(jù)；其次,通過(guò)心理測(cè)驗(yàn)和數(shù)據(jù)匹配獲得人格測(cè)量的分?jǐn)?shù)或相關(guān)的算法模型；最后,利用算法模型進(jìn)行測(cè)算、預(yù)測(cè)其他用戶的行為。

Kogan與Kosinski預(yù)測(cè)模型中的核心技術(shù)為SVD(Singular Value Decomposition)技術(shù),這一技術(shù)是將Matrix Factorization Model和Baseline Predictor相結(jié)合的一種常用的矩陣分解技術(shù)。該技術(shù)在協(xié)同過(guò)濾中可以根據(jù)已有的評(píng)分情況,分析出評(píng)分者對(duì)各個(gè)因子的喜好程度和包含各個(gè)因子的程度,再反過(guò)來(lái)分析數(shù)據(jù)得出預(yù)測(cè)結(jié)果。也就是說(shuō),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)在人群和他們的喜好之間找到關(guān)聯(lián),這種方法通常稱為降維或矩陣分解。其優(yōu)勢(shì)在于能夠在有著大量殘缺的數(shù)據(jù)集中良好的運(yùn)行。而它的缺點(diǎn)正是kosinski所擔(dān)心的,這些預(yù)測(cè)可以在個(gè)人不知情的情況下進(jìn)行。同時(shí),這一技術(shù)也是許多網(wǎng)站用來(lái)預(yù)測(cè)用戶閱讀、觀影或購(gòu)物的重要工具,在商業(yè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。Kogan雖然不承認(rèn)自己采用了SVD技術(shù),但也不得不承認(rèn)自己的方法與SVD或其他矩陣分解方法相似。

2.不同之處:是否匹配人口統(tǒng)計(jì)學(xué)等其他要素

通過(guò)對(duì)比二者的預(yù)測(cè)方法,我們發(fā)現(xiàn)Kogan 的研究似乎“更接地氣”,從心理測(cè)試的設(shè)計(jì)到用戶數(shù)據(jù)的獲取再到加入相關(guān)的統(tǒng)計(jì)學(xué)信息與之匹配等等,在整個(gè)過(guò)程中,Kogan使用了多種“手段”。重要的是Kogan的模型在預(yù)測(cè)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征和政治變量時(shí),比預(yù)測(cè)人格更準(zhǔn)確。Kosinski等人的模型在預(yù)測(cè)黨派關(guān)系時(shí),準(zhǔn)確率是85%。而Kogan的模型在添加關(guān)于朋友或用戶的人口統(tǒng)計(jì)信息后,準(zhǔn)確率高達(dá)90%以上。而對(duì)性別、種族、性取向和其他特征的預(yù)測(cè),準(zhǔn)確率大致也超過(guò)了90%。可以說(shuō),對(duì)臉書(shū)數(shù)據(jù)的降維是其模型的核心,Kogan將這一方法稱為“多步驟共現(xiàn)方法”。

三、行為預(yù)測(cè)的心理學(xué)原理

(一)人格角度的網(wǎng)絡(luò)自我呈現(xiàn)

五因素取向人格測(cè)量是判別人格特質(zhì)的一種有效手段。具體而言又可細(xì)分為基于詞匯研究的“大五”結(jié)構(gòu)模型和基于問(wèn)卷研究的五因素模型,二者雖然來(lái)自于不同的研究線索,卻表現(xiàn)出極高的同質(zhì)性。有學(xué)者將形容詞式與自陳式兩類測(cè)查五因素人格的測(cè)驗(yàn)進(jìn)行了比較,發(fā)現(xiàn)兩種類型的測(cè)驗(yàn)內(nèi)部信度與效度無(wú)明顯差異,兩者都可以很好地測(cè)量五因素人格特質(zhì)。通過(guò)對(duì)比研究發(fā)現(xiàn),五因素模型測(cè)量的維度與“大五”人格結(jié)構(gòu)中的五維度基本對(duì)應(yīng)。于是,許多研究者都將“大五”人格結(jié)構(gòu)和五因素模型同等對(duì)待,Block還提議用“五因素取向”(Five-Factor Approach,FFA)統(tǒng)稱之?，F(xiàn)在人格五因素的測(cè)量已成為心理測(cè)驗(yàn)學(xué)的常規(guī)工具。該模型也常被用來(lái)預(yù)測(cè)行為,Kosinski等人在研究中正是采用了這種方法。同時(shí),這一方法還能將相似的人格聚集在一起。然而,該測(cè)試的難點(diǎn)卻在于數(shù)據(jù)收集。

人格因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)心理與行為是否有明顯的影響,在心理學(xué)領(lǐng)域一直存在爭(zhēng)議。Krant等人在不同人格類型中發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)對(duì)交流、社會(huì)參與度及心理幸福感的積極影響。Yang和Lester發(fā)現(xiàn),在工業(yè)化國(guó)家中外向型而不是神經(jīng)質(zhì)型的人在使用著跨文化互聯(lián)網(wǎng)。然而,Wastlund的研究小組發(fā)現(xiàn)情況有些不明朗,其他人重復(fù)了部分他們的實(shí)驗(yàn)卻獲得了一些不同的結(jié)果。Engelberg,E.和 Sjoberg,L發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)的使用與孤獨(dú)感有關(guān),且與個(gè)人的特別屬性是強(qiáng)相關(guān),而與工作和休息之間的平衡及情商為弱相關(guān)。但他們并沒(méi)有發(fā)現(xiàn)與“大五”人格特質(zhì)的關(guān)聯(lián)。同時(shí),美國(guó)北卡羅來(lái)納大學(xué)教堂山分校的社會(huì)科學(xué)家Timothy Ryan也表示,在劍橋分析此前發(fā)布的諸多廣告中“并沒(méi)有體現(xiàn)‘大五’的明顯應(yīng)用”。

(二)人口統(tǒng)計(jì)角度的網(wǎng)絡(luò)自我呈現(xiàn)

發(fā)展心理學(xué)認(rèn)為,性別是自我感構(gòu)建過(guò)程中最早的要素之一,此外,還包括年齡、種族、文化以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平等要素。在網(wǎng)絡(luò)中,這些要素同樣影響著我們的體驗(yàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)很大程度上反映的是自我的主體,因此,“當(dāng)控制了年齡和性別時(shí),人格在決定互聯(lián)網(wǎng)使用所產(chǎn)生的差異是較小的?！迸c臉書(shū)泄密門(mén)有所不同,共和黨2017年的信息泄露事件所涉及的正是選民的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù),這些顯性數(shù)據(jù)覆蓋約59%的美國(guó)選民,無(wú)論在廣度上還是在精準(zhǔn)度上都超過(guò)了劍橋分析公司所涉及的數(shù)據(jù)。在泄露的數(shù)據(jù)中,具體包括選民的出生日期、家庭住址、家庭與郵寄地址、電話號(hào)碼、注冊(cè)黨派、自我報(bào)告的種族歸屬、選民登記狀態(tài)、潛在選民的“種族歸屬”以及“宗教歸屬”等 。由此判斷,共和黨很可能是在掌握了大量人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)后結(jié)合對(duì)選民的網(wǎng)絡(luò)心理分析,對(duì)選民行為做出更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

(三)網(wǎng)絡(luò)自我呈現(xiàn)的重塑

劍橋分析不單從人口統(tǒng)計(jì)學(xué)層面或人格特質(zhì)測(cè)量層面將選民分類,而是采用了將二者結(jié)合的方法有效提升了分類的準(zhǔn)確性。在Kogan的研究中,用戶個(gè)性等心理層面的信息只是其模型中的一部分。劍橋分析前CEO Alexander Nix也曾在2016年向美國(guó)國(guó)家公共電臺(tái)表示,他們分析用戶的方式除了向“成千上萬(wàn)”的美國(guó)人投放問(wèn)卷調(diào)查,還會(huì)從其他媒介合法地購(gòu)入有關(guān)過(guò)往投票記錄、人口統(tǒng)計(jì)信息等大量數(shù)據(jù)。因此,Kogan是將人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、社會(huì)影響、個(gè)性以及其他所有因素都?xì)w結(jié)為一個(gè)數(shù)據(jù)集中,用以提升預(yù)判的準(zhǔn)確性。

沈粹華指出,在美國(guó)“贏者通吃”的大選制度下,能被廣告影響并左右選舉結(jié)果的選票數(shù)量微乎其微。為此,劍橋分析運(yùn)用這個(gè)數(shù)據(jù)模型試圖找出符合某種特定心理畫(huà)像的選民。同時(shí),為了給這一小部分選民施加影響。他們購(gòu)買(mǎi)了大量的(虛假)廣告對(duì)這些人進(jìn)行精準(zhǔn)投放,以期達(dá)到塑造并影響選民決策的目的。

四、行為預(yù)測(cè)的應(yīng)用

(一)行為預(yù)測(cè)在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用

關(guān)于行預(yù)測(cè)在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,我們可以從臉書(shū)說(shuō)起。臉書(shū)到底是怎樣的一家科技公司呢？它有著怎樣的商業(yè)模式呢？據(jù)臉書(shū)2017年報(bào)顯示,其2017財(cái)年廣告業(yè)務(wù)的營(yíng)收為399.42億美元,占總營(yíng)收比例的98.25%,同比增長(zhǎng)49%。也就是說(shuō),臉書(shū)目前主要靠廣告盈利。那么,這種商業(yè)模式的本質(zhì)是什么呢？首先,收集用戶數(shù)據(jù),包括用戶的背景、工作、收入、個(gè)性、愛(ài)好等等個(gè)人信息；其次,通過(guò)各種渠道完善用戶信息,補(bǔ)充數(shù)據(jù),使自身數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶畫(huà)像變得越來(lái)越精準(zhǔn),甚至“比你自己更懂你”；最后,利用自己的數(shù)據(jù)庫(kù)為商業(yè)用戶提供服務(wù),幫助它們更精準(zhǔn)地投放廣告,從而達(dá)到影響用戶行為決策的目的。

基于這樣的商業(yè)模式,臉書(shū)究竟能為他的商業(yè)用戶提供怎樣的服務(wù)呢？其現(xiàn)有的“廣告優(yōu)化”能夠通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)廣告投放后的用戶點(diǎn)擊情況,以及引發(fā)其他消費(fèi)行為的可能性；Lookalike可以根據(jù)商家對(duì)用戶特征的要求,為商家篩選符合其條件的用戶群體。更為重要的是,這種商業(yè)模式并非臉書(shū)獨(dú)有,而是眾多互聯(lián)網(wǎng)公司的基礎(chǔ)商業(yè)模式。也就是說(shuō),臉書(shū)提供的數(shù)據(jù)分析服務(wù)應(yīng)該優(yōu)于劍橋分析。

(二)行為預(yù)測(cè)在政治領(lǐng)域的應(yīng)用

為什么長(zhǎng)久以來(lái)人們能接受這些技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,卻強(qiáng)烈排斥將同樣的技術(shù)應(yīng)用于政治領(lǐng)域？因?yàn)楣娖毡檎J(rèn)為,讓權(quán)力掌握在少數(shù)擁有技術(shù)的人手中,有悖于民主原則。在2016年的美國(guó)總統(tǒng)大選中,共和黨數(shù)據(jù)分析由Deep Root Analytics、Target Point、Data Trust三家公司共同負(fù)責(zé)。事實(shí)上“共和黨的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)最終獲得了大約95億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),覆蓋五分之三的美國(guó)民眾,并通過(guò)先進(jìn)的歸屬算法將選民劃分為48個(gè)不同類別,掌握了1.89億名潛在美國(guó)選民的政治偏好。”客觀上講,他們的數(shù)據(jù)分析服務(wù)理應(yīng)優(yōu)于劍橋分析。

盡管精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)有了許多成功的經(jīng)驗(yàn),一些學(xué)者的研究證明了這類精準(zhǔn)的廣告能夠?qū)τ脩舻馁?gòu)買(mǎi)行為產(chǎn)生重要影響。然而,也有研究者堅(jiān)持認(rèn)為，“以性格特征為引導(dǎo)的宣傳有一定積極作用,不過(guò)這個(gè)作用的具體大小尚未被任何的歷史事件或?qū)嵗C明,也沒(méi)有被量化地考量過(guò)?！?/p>

五、行為預(yù)測(cè)的社會(huì)影響

網(wǎng)絡(luò)行為預(yù)測(cè)最重要的社會(huì)影響也許并不是改變美國(guó)大選或英國(guó)脫歐公投的結(jié)果,而是商業(yè)、政治領(lǐng)域行為預(yù)測(cè)發(fā)展對(duì)個(gè)人隱私的挑戰(zhàn),虛假信息(廣告)的泛濫以及由此引發(fā)的全球性信用危機(jī)。

(一)行為預(yù)測(cè)對(duì)個(gè)人隱私的侵犯:加深信用危機(jī)

在計(jì)算機(jī)為媒介的網(wǎng)絡(luò)傳播活動(dòng)中,一方面,作為個(gè)體的用戶是以暴露個(gè)人的網(wǎng)絡(luò)痕跡或隱私為代價(jià)參與傳播活動(dòng)的,用戶數(shù)據(jù)已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)的重要資源；另一方面,以臉書(shū)、谷歌、亞馬遜為代表的高科技公司同時(shí)以暴露用戶的網(wǎng)絡(luò)痕跡或隱私為代價(jià)改變了全球的經(jīng)濟(jì)格局,并且正影響著全球的政治格局。

眾所周知,信用機(jī)制是高科技利益集團(tuán)與國(guó)家發(fā)展的共同基石。馬克思認(rèn)為,信用不僅創(chuàng)造新的流通產(chǎn)品,還努力“賦予流通以時(shí)間價(jià)值,把這些時(shí)間定義為錢(qián)或者更廣泛地說(shuō)是資本”。高科技企業(yè)擔(dān)心“與政府分享情報(bào)會(huì)影響企業(yè)信譽(yù),阻礙其在海外開(kāi)展業(yè)務(wù)”。當(dāng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)松散化、復(fù)雜化,信任則成為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)參與的必要條件,信任關(guān)系的缺失會(huì)破壞社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的發(fā)展。在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)條件下,參與者之間的信任狀況不僅決定著“現(xiàn)代公共輿論的走向”,還影響著“政治權(quán)力機(jī)構(gòu)的存在”。

政府對(duì)人口信息的系統(tǒng)性收集與利用由來(lái)已久(尤其是古羅馬和古代中國(guó))。斯諾登事件中用戶個(gè)人信息的泄露表明,就國(guó)家監(jiān)控而言,商業(yè)活動(dòng)與個(gè)人隱私都必須服從于國(guó)家利益。當(dāng)數(shù)字技術(shù)成為最好的監(jiān)控方式,控制與權(quán)力呈現(xiàn)出對(duì)整個(gè)社會(huì)的“整體監(jiān)控與管理”“公民正變得無(wú)以遁形”。數(shù)字技術(shù)在為個(gè)人的自由表達(dá)與交流創(chuàng)造條件的同時(shí),也將個(gè)人的網(wǎng)絡(luò)信息與行為轉(zhuǎn)化為“可用的數(shù)據(jù)流”。我們身處的信息環(huán)境“吸收了個(gè)人化和流通性所帶來(lái)的信息流”。也就是說(shuō),這種數(shù)字化的技術(shù)在“不斷地媒介化我們的生活”的過(guò)程中,已經(jīng)將“數(shù)字監(jiān)控”“嵌入到我們的社會(huì)生活和關(guān)系中”。社交網(wǎng)絡(luò)通過(guò)把“使用者的社會(huì)寫(xiě)作”納入到網(wǎng)絡(luò)中,成為“把社會(huì)關(guān)系變成資本循環(huán)的一種工具”。但是,對(duì)高科技企業(yè)而言,個(gè)人信息的保護(hù)同時(shí)又是其商業(yè)信任的基礎(chǔ)。因此,努力尋求在國(guó)家監(jiān)控與用戶個(gè)人信息占有之間的平衡是高科技企業(yè)當(dāng)前發(fā)展的主要目標(biāo)。

網(wǎng)絡(luò)信息的快速生產(chǎn)與傳播深刻影響著人類生活,人類對(duì)信息接受的焦慮與張力隨之被放大,用戶想要實(shí)現(xiàn)完全知情同意的門(mén)檻非常高。因此,當(dāng)用戶指責(zé)臉書(shū)公司置用戶的個(gè)人隱私于不顧的時(shí)候,更應(yīng)當(dāng)提升信息主體對(duì)自身數(shù)據(jù)的自我管控能力。當(dāng)各國(guó)政府斥責(zé)臉書(shū)的時(shí)候,更應(yīng)該深刻反思當(dāng)前的數(shù)據(jù)應(yīng)用以及隱私保護(hù)的相關(guān)規(guī)則,增強(qiáng)此類數(shù)據(jù)管理的透明度。

(二)行為預(yù)測(cè)精準(zhǔn)投放虛假信息:干擾個(gè)人決策

在信息數(shù)據(jù)自由流動(dòng)與國(guó)家監(jiān)控的矛盾之間,在跨國(guó)資本與國(guó)家發(fā)展目標(biāo)的間隙中,在隱私與監(jiān)控等關(guān)鍵問(wèn)題的沖突中,虛假信息(廣告)既是一種宣傳的手段,也是矛盾雙方相互攻擊的武器。對(duì)商業(yè)與政府機(jī)構(gòu)而言,在對(duì)龐大用戶群體的行為進(jìn)行預(yù)測(cè)后,必然要對(duì)其投放更多有針對(duì)性的信息,以便達(dá)到改變用戶心理與行為決策的目的。

目前,高科技企業(yè)正積極通過(guò)事實(shí)核查網(wǎng)站的建立提升自身信息的準(zhǔn)確性,尋求與主流媒體的合作并聘請(qǐng)大量媒體編輯為其背書(shū),用以提升用戶對(duì)他們的信任。2018年4月11日,在接受美國(guó)國(guó)會(huì)議員質(zhì)詢時(shí),扎克伯格表示,預(yù)計(jì)到2018年年底,臉書(shū)將有大約2萬(wàn)員工從事安全和內(nèi)容審查的工作。但筆者認(rèn)為,這些舉措或許只能作為一種策略性的儀式。

當(dāng)前,無(wú)論是個(gè)人網(wǎng)絡(luò)痕跡的暴露還是虛假信息的泛濫,都是源于網(wǎng)絡(luò)傳播的發(fā)展。因此,也只有依托網(wǎng)絡(luò)才能化解這些問(wèn)題。上文通過(guò)深入分析Kogan與Kosinski等人的行為預(yù)測(cè)模式,或許為解決這些問(wèn)題提供了新的思路,是否可以嘗試通過(guò)對(duì)虛假信源的心理與行為模式的研究獲得相關(guān)的算法模型,自動(dòng)識(shí)別社交媒體中的虛假信息？從而有效控制虛假信息在社交媒體的傳播,這樣既能提高信息分發(fā)平臺(tái)的自我管控效率,又能降低互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在內(nèi)容監(jiān)管方面的運(yùn)維成本。

注釋:

① 英國(guó)電視臺(tái)廣播第4頻道Channel 4的臥底視頻。

② Barry Alan Marks.(1957).TheIdeaofPropagandainAmerica,UnpulishedDoctoralDissertation,University of Minnesota,pp.1-4.

③ Arthur Ponsonby.(1928).FalsehoodinWar-Time:ContaininganAssortmentofLiesCirculatedThroughouttheNationsDuringtheGreatWar.New York:E.P.Dutton and Company.

④ 劉海龍:《宣傳:觀念、話語(yǔ)及其正當(dāng)化》,中國(guó)大百科全書(shū)出版社2013年版,第51頁(yè)。

⑤ [美]歐文·戈夫曼:《日常生活中的自我呈現(xiàn)》,北京大學(xué)出版社2008年版,第3頁(yè)。

⑥ Jones,E.E., & Pittman,T.S..TowardaGeneralTheoryofStrategicSelf-Presentation.In J.Suls (Ed.)Psychological perspectives on the self.Hillsdale,NJ:Lawrence Erlbaum,vol.1,1982.pp.231-262.

⑦ Walther,J.B..SelectiveSelf-PresentationinComputer-MediatedCommunication:HyperpersonalDimensionsofTechnology,Language,andCognition.Computers in Human Behavior,23(5),2007.pp.2538-2557.

⑧ Erin E.Hollenbaugha,Amber L.Ferrisb..FacebookSelf-Disclosure:ExaminingtheRoleofTraits,SocialCohesion,andMotives.Computers in Human Behavior,30(1),2014.pp.50-58.

⑨ Sabine Treptea,Leonard Reineckeb..TheReciprocalEffectsofSocialNetworkSiteUseandtheDispositionforSelf-disclosure:ALongitudinalStudy.Computers in Human Behavior,29(3),2013.pp.1102-1112.

⑩ [美]理查德·桑內(nèi)特:《公共人的衰落》,李繼宏譯,上海譯文出版社2008年版,第202頁(yè)。