操弄【劍橋分析事件大揭祕】：幫川普當選、讓英國脫歐，看大數據、Facebook 如何洩露你的個資來操弄你的選擇？

◎序章Prologue／遭到特別檢察官約談的那一天

沒有什麼比跟聯邦探員一起坐車，更能讓你質疑自己的人生選擇了。2018年7月18日上午，我心中就出現了這樣的想法。那時聯邦探員隨車陪著我蜿蜒穿過華盛頓特區的街道，前去參加特別檢察官（Special Counsel）羅伯特．穆勒（Robert Mueller）的約談。

其實，那天早上我坐了兩趟車。第一趟車帶我去了美國司法部（Department of Justice）隨機挑選的一間咖啡店。當我一開始滑進車子的後座時，司機得到的指示是這樣的：司法部的人會等到最後才選一個地方，沒有事先計畫，也沒有事先告訴任何人。然後等我們上路了之後，司機才會透過無線電得知我們的目的地。抵達咖啡店的時候，第二趟車的司機就在路邊等待。和第一趟車一樣，第二位司機也穿著深色西裝，戴著墨鏡，同樣地也有另一位探員在車上，而車窗都裝上了隔熱紙。搭上第二趟車時，我從車窗望出去，城市裡閃閃發光的建築和街道，明亮、白熾、閃現而又消失，就像相機的閃光燈一樣從我們車旁掠過。

在我上了車，坐在兩位律師之間的後座位子上時，實在很難不去思考自己到底是怎麼走到今天這一步，才會要去和聯邦特別檢察官談論我在劍橋分析公司（Cambridge Analytica）中所做的一切。現在，這家公司已經成為惡名昭彰的政治傳播公司（political communications firm）。想當初，我是懷著讓我自己和家人過得更好的希望而進入這家公司。結果現在事情卻變得如此荒唐，而且一切似乎都扭曲到無法挽回了。我的初心只是想要學習如何善用數據資料，但在幫助父母度過經濟難關的過程裡，我也漸漸犧牲了自己的政治理念和個人價值觀。我也很想知道，到底我的天真和野心是怎麼讓自己站到了歷史錯誤的一邊。

在5年之前，我加入了劍橋分析的母公司「SCL集團」（SCL Group）。具體來說，當時我加入的是他們集團的「SCL社會公司人道援助部門」（humanitarian division, SCL Social），而我是在公司執行長亞歷山大．尼克斯（Alexander Nix）的手下做事。在這個嶄新開端之後的幾年裡，一切的發展都超出了我的想像。我做為一名終身民主黨人，多年來一直是支持進步價值的運動人士，也因此我說服自己以不接觸公司的共和黨客戶為藉口，開始在劍橋分析公司工作。但過了沒多久，因為人道主義的相關計畫實在難以獲得穩定的資金，而其他部門的成功也在誘惑著我，於是我開始逐漸偏離自己的原則。在劍橋分析公司裡，我第一次在職業生涯中賺到了一大筆錢，而他們也讓我相信，自己正在從無到有和大家一起建立革命性的政治傳播公司。

在這個過程中，我見識到了劍橋分析公司所颳起的巨大影響力：一方面公司盡可能獲取美國公民的個人資料，另一方面則利用這些個資去影響他們的投票行為。其中我也見識到臉書公司對於隱私政策的隨便態度，也看到聯邦政府完全忽視了對個資的法律監管，而這些都促成了劍橋分析公司的巨大影響力。但其中最重要的是，我了解到劍橋分析公司是怎麼利用個資的力量，幫助唐納．川普（Donald Trump）贏得總統大選。

★決定揭開「劍橋分析事件」的一切黑幕故事

車繼續開著，我和我的律師靜靜地坐在後座，我們每個人都在為即將到來的事情做準備。我們也都知道，我將會完整分享我所知道的一切。現在的問題只是大家到底想知道些什麼。大多數的人似乎都想要知道這些事到底是如何發生的，也想要我從專業和個人觀點提供答案。我能找到各種各樣的理由，來解釋為何我的價值觀變得如此扭曲，例如從我的家庭財務狀況到我當時相信希拉蕊無論如何都會贏的謬論。但這些都只是故事的一部分。也許最真實的原因是，在這過程中的某處，我迷失了方向，也迷失了自己。

在剛開始做這份工作的時候，我曾以為自己是個行家，早已知道政治這行有多麼憤世嫉俗、有多麼混亂，但結果是我一次又一次地發現當時的自己實在是過於天真了。

而現在，就是我必須糾正錯誤的時候。

汽車平穩駛過華盛頓特區的街道，我開始感覺到我們快要到達目的地了。特別檢察官的團隊曾警告我，當我一抵達要接受審問的那座大樓，就會有大批記者在等著我，所以不要感到害怕或驚訝。本來他們說那座大樓很安全，但據說現在已非如此。因為記者們發現那座大樓就是用來約談證人的地方。

司機跟我說，一位記者正躲在信箱後面。他認出了那是CNN的記者，因為他曾經看到她穿著高跟鞋，在大樓裡閒晃了8小時。「妳看，他們為了追新聞，什麼事都做得出來！」他喊道。

當我們接近那棟大樓，轉了一個彎正要進入後面的車庫時，司機叫我把臉從窗戶邊移開，雖然說，窗戶早已貼上了深色隔熱紙。為了這次和特別檢察官的面談，我被告知要把這天完全空出來。他們同時也警告我，沒有人知道我得花多少時間作證，也沒有人知道我會被盤問多久。但不管多久，我都準備好了。畢竟，現在的處境是我自己造成的。

一年前，我決定挺身而出，在我所熟悉的黑暗之處點亮一盞明燈，成為一名吹哨者（whistleblower）。我這麼做的理由，是因為當我面對現實，看著劍橋分析公司所做的一切之後，我清楚地發現自己是多麼誤入歧途。此外我也認為這麼做，是能彌補我所犯下錯誤的唯一方法。但其實更重要的理由，是因為我想把自己的故事講給任何願意傾聽的人聽。也只有透過這個故事，才能讓我們學習接下來即將發生的事，並做好準備。這就是我現在的使命：對劍橋分析公司的運作方式以及大數據（Big Data）所帶來的危險發出警告。這樣一來，下次兩黨選民才可能更加理解，我們的民主正在面臨怎麼樣的資訊戰（data wars）威脅。

司機把我們帶進地下室車庫，愈開愈深，不斷繞著彎道往下而去。

為什麼要帶我們到如此之深的地方？我不禁想著這個問題。但其實，答案我早已明瞭：如今，保有隱私是一件困難的事。



◎【第5章】深入「劍橋分析」的機密技術核心

★「劍橋分析」偽裝成app開發商，從Facebook搜刮了大筆個資★

劍橋分析公司和其他政治傳播公司很不一樣，而其中最重要的不同，就是資料庫的大小。泰勒解釋道，這個前所未見的資料庫在深度和廣度上都非常驚人，而且它所包含的資料每一天都在成長。為了建立這個資料庫，我們透過授權來購買美國公民的個人資料。只要負擔得起，我們就會從供應商那裡購買各種個人資料──從益博睿公司（Experian）到安客誠公司（Acxiom），再到資訊集團公司（Infogroup）。也就是這樣，我們買到了許多美國人的財務資料，從中可以得知他們在哪裡買了東西、花了多少錢、去哪裡度了假，以及讀了些什麼書。

我們會將這些資料和他們的政治情報（也就是他們的投票習慣，這也是可以公開取得的資料）進行配對，然後全部將這些資料和他們從臉書得到的資料（他們按讚的貼文）進行配對。光是從臉書，我們就能從使用者資料中取得570個使用者個人資料點。因此，綜合所有以上提到的資料，我們可以取得每位18歲以上美國成人的5,000個資料點，也就是大約2.4億人的資料。

此外，泰勒說，這個資料庫的特殊之處在於，我們還可以透過臉書傳播訊息。我們能利用臉書的應用程式平臺，觸及到那些被我們蒐集了大量資料的人。

泰勒告訴我的事，讓我把我在SCL公司經歷過的兩件事情連了起來。第一件事是發生在我剛到公司的時候。2014年12月的某一天，我們的一位資深資料科學家蘇拉．戈薩伊（Suraj Gosai）把我叫到他的電腦前，同時在場的還有一位博士研究人員和一位公司內部的心理學家。

他們三人開發了一種叫做「性羅盤」（Sex Compass）的人格特質測驗（當時我覺得這個名字很有趣）。這個測驗表面的目的，是透過詢問像是最喜歡的性愛姿勢之類的性喜好問題，來確定一個人的「性人格」。但我現在開始明白這項調查不僅是為了讓人覺得有趣而已。它其實是一種從人們給的答案中獲取「資料點」的手段。這也是SCL公司的一種偽裝方式，目的是透過取得關於個性和行為的資料點，來蒐集網路使用者和他們朋友們的個資。

另外，曾經流傳到我這裡的某個線上測驗也是類似的情況。那個測驗叫做「音樂海象」（Musical Walrus）。測驗中，一隻卡通小海象會問使用者一系列看似無害的問題，以確定使用者的「真實音樂人格」。這個測驗也是在蒐集使用者的資料點和人格特質資訊。

泰勒繼續解釋，還有其他線上活動也是獲取個資的手段。例如，我們透過一些程式獲得了臉書公司擁有的570個使用者個人資料點以及每一位使用者好友的570個資料點。當我們在臉書註冊或登入Candy Crush之類的第三方應用程式，並且在服務條款出現時點了「同意」之後，臉書就會把我們和我們朋友的資料傳給這些應用程式開發商，然後開發商就會在不經意間，再把資料傳給任何他們分享的對象。那時，這種資料取得的方式是透過臉書所謂的「好友API」（Friends API）來進行。「好友API」是一個惡名昭彰的資料傳送門（data portal），它違反了世界各地的個人資料保護法。因為在美國或世界各地，沒有任何法律會允許某人在未經同意之下，代表另一位有行為能力的成人做決定。在那時，「好友API」的使用變得隨處可見，畢竟這對臉書來說也是一筆巨大的收入。但這個機制也讓4萬多家開發商（包括劍橋分析公司在內）利用這個漏洞，從毫無戒心的臉書使用者那裡獲得資料。

劍橋分析公司一直都在蒐集和更新資料，所以能隨時知道美國人最近關心的事物是什麼。就這樣公司每天都在採購美國公民的最新資料，藉此不斷壯大自己的資料庫。而這些資料的來源，其實都是人們每次上網時，點擊「是」並接受電子cookies，或點擊「同意」並接受任何網站上（不僅是臉書應用程式平臺）的服務條款時所提供的。

★「劍橋分析」操縱人心的機密技術──「行為精準鎖定」五階段★

「心理圖像」這個詞彙是用來描述一種過程，在這種過程中，我們會把個人資料加上公司內部的人格特質評分，並將得出的結果放到我們龐大的資料庫裡。接著心理學家會運用分析工具來進一步了解個體的複雜人格，然後找出這些個體的行為動機。然後，公司的創意團隊會根據這些不同的人格特質類型，製作相對應的特定訊息。這個訊息製作的過程被稱為「目標行為精準鎖定」（behavioral microtargeting，這個詞也是劍橋分析公司的註冊商標）。

有了「行為精準鎖定」，公司的團隊就可以聚焦在那些有類似人格特徵和關心類似議題的人，並一次又一次向他們傳遞相關訊息。同時我們也會不斷微調這些訊息，直到最後達成我們想要得到的精確結果。而在選舉方面，我們會希望人們捐款、了解我們的候選人、了解選舉中提及的議題、實際投票，以及投給我們的候選人。但令人不安的是，有些選戰也會希望「嚇阻」某些選民，讓他們不去投票。

泰勒詳述了這個過程。劍橋分析公司藉由有趣的人格特質測驗（包括公司透過第三方應用程式開發人員製作的「性羅盤」和「音樂海象」），蒐集到許多臉書使用者的個人資料。接著公司會把臉書使用者的資料和來自外部供應商（例如益博睿公司）的資料進行比對。然後，我們會給數百萬人打上「OCEAN」分數，這些分數是由他們的數千個資料點所決定的。

★第一階段：用「OCEAN計分法」分類選民★

「OCEAN計分法」，是從學術界中的行為和社會心理學發展而來。劍橋分析公司會用「OCEAN計分法」來分類人們的人格特質結構。透過人格特質測驗和比對的資料點，我們發現有可能精準分類每個人的人格特質：「O」代表「開放」（open）、「C」代表「嚴謹」（conscientious）、「E」代表「外向」（extroverted）、「A」代表「親和」（agreeable）、「N」代表「神經質」（neurotic）。一旦公司建好這些不同人格特質的模型，我們就可以拿某個人和專有資料庫中已經有資料的一群人做比對，以此來分類人群。劍橋分析公司就是這樣來決定資料庫中的數百萬人，是屬於O、C、E、A、N中的何種人格特質，或是屬於這些人格特質的何種組合。

也就是「OCEAN計分法」，才能讓劍橋分析公司特殊的五階段方法成為可能。

公司能根據個資，將所有資料庫中的人細分成比其他任何公司更複雜也更精確的群體（沒錯，其他公司也能根據基本的人口統計資料諸如性別和種族，將人群細分成不同群體。但這些公司在決定高難度特徵，例如政黨傾向或議題偏好時，通常只能使用粗糙的民意調查來分類）。劍橋分析使用的OCEAN計分法細緻而複雜，這讓我們能用連續而沒有明顯分界的方式，去理解每個類別中的群體。例如，有些人是「開放」和「親和」，有些人則是「神經質」和「外向」，還有一些人是「嚴謹」和「開放」。全部總共會細分為32個主要類別。其中，一個人「開放」程度的分數，顯示了這個人會更喜歡新體驗還是會更傾向於依賴（或欣賞）傳統。「嚴謹」程度的分數，顯示了這個人是否更喜歡計畫行動而不是隨興行動。「外向」程度的分數，顯示了這個人喜歡和他人交往和喜歡成為社群中一分子的程度。「親和」程度的分數，顯示了這個人是否把別人的需求放在自己的需求之上。「神經質」程度的分數，顯示了這個人在下決定時受到恐懼驅動的可能性有多大。

根據人們被分類到的不同子類別，劍橋分析公司接著會將他們已經展現出興趣的議題加進來（譬如從他們在臉書按讚的貼文得知），藉此再將每個子類別中的人進一步細分。例如，如果將兩位都是34歲、曾經在梅西百貨購物的白人女性視為同一種人的話，實在太過於簡化了。相反地，透過心理圖像的特徵研究，劍橋分析公司可以把女性生活風格的資料、投票紀錄、臉書上的「讚」、信用評分等各種資訊加進去，然後公司的資料科學家就可以找出每位女性和其他女性之間的巨大差異。畢竟，長得很像的人不一定真的就很像。如果不像的話，他們就不應該被放在同一個訊息投放的群體。雖然這種想法似乎非常簡單（在劍橋分析公司成立的時候，這個概念早就在廣告業流行已久），但當時大多數的政治顧問都不知道要如何做到這一點，他們甚至不知道這是可以辦到的。這項新方法對他們來說，會是一個出乎意料之外能夠邁向勝利的重要手段。

……

★第五階段：運用「精準鎖定」技術，隨時監控選戰廣告觸及率★

這個策略能精準傳遞各式各樣的內容（譬如影片、音訊和平面廣告）給指定的目標受眾。我們公司會使用一個自動化系統，不斷改進廣告內容。透過這個系統，也能讓我們找出什麼樣的內容，會讓某個使用者特別有共鳴。在「精準鎖定」的過程中，一開始我們可能要將同個廣告的20或30種不同版本傳給某個使用者30次，然後每次都嘗試放在不同的社群媒體或動態消息頁面，這樣使用者才有可能點開廣告內容。但是一旦我們知道了這些資訊，我們的創意人員（也就是那些一直在製作新內容的人）就可以學習到下次要如何更有效地傳遞訊息內容。

劍橋分析公司也會在「戰情室」設置更複雜的資料儀表板。這個儀表板能讓選戰的負責人看到即時指標，上面會顯示現在幾分幾秒某個特定內容的點閱率如何、觸及到多少人等等資訊，藉此讓他們知道每塊錢的花費和效果如何。也就是說，一切運作都會呈現在他們眼前，他們可以看到什麼樣的內容有效，什麼樣的內容無效；也可以評估這些運作是否得到他們想要的投資回報；還可以知道如何調整他們的策略才能做得更好。有了這些工具，對於那些看著資料儀表板的選戰人員來說，就能夠在任何時間點上監視多達1萬種不同的「選戰中的小選戰」。

劍橋分析公司所做的一切都以科學證據為基礎。公司能夠向客戶提供明確的證據，讓他們知道自己完成了什麼或是接觸到哪些人。公司也會運用科學方法去調查具有代表性的樣本，讓客戶了解他們的目標受眾中，有多少人因為接收我們發送的內容而採取行動。

這些都是革命性的做法。

聽完泰勒博士說的這些事情時，我嚇呆了，卻也更感興趣。過去我對於公司在美國蒐集資料的規模一無所知。而現在，雖然這些做法讓我想起了愛德華．史諾登（Edward Snowden）曾警告的「大規模監視」（mass surveillance），但泰勒用一種就事論事的態度向我解釋了公司的運作，所以那時我只覺得一切「本來就是這樣」。

那時一切聽起來都很有道理，也沒有什麼糟糕或麻煩的部分。我想說，這就是當今資料經濟（data economy）的運作方式。而且我很快就明白過去的自己實在太天真了，因為我曾經以為不使用大型資料庫，也能實現我的目標。但是在散播訊息的時候，難道我不想要讓更多人聽到嗎？難道我不想要更有效率嗎？我當然想要。在那一刻，我想不出還有什麼比這些事更讓我想要了。

◎【第13章】川普數位選戰的機密內幕

★使用特殊儀表板，24小時監看社群媒體績效★

劍橋分析這間公司的厲害之處，不只是強大的資料庫，他們的數據科學家和建立優秀模型的能力也都是一絕。莫莉帶領的數據專家團隊，在聖安東尼奧用她寫的儀表板程式「虹吸管」（Siphon）來進行兩件主要任務，一是提取專家建立的數據和受眾檔案，二是在各種「流量庫存來源」上出價購買廣告空間和時段；這些資源包括了Google、《紐約時報》、亞馬遜、推特、潘朵拉網路廣播電臺（Pandora）、YouTube、Politico新聞網還有福斯新聞。團隊能用「虹吸管」來即時追蹤廣告的效果。

莫莉可以在聖安東尼奧，和其他正好在看同一個儀表板的人（可能是川普大廈的庫許納、班農或川普本人）一起或各自作業，根據某份數位「宣傳」在某個平臺上的播送效益來進行決策。這個儀表板上可以直接看到目前每次點閱、瀏覽增長等變化的成本，還能根據廣告績效調整支出策略。和大眾的認知相反，川普團隊的策略核心並不是他那些亂七八糟的推文，或是在電視和造勢大會上亂開地圖砲。每一個細節都會在第一時間被記錄下來，只要調整的時機一到，就會修改廣告來吸引更多人、保持內容的新鮮感、對這數百萬選民維持影響力。

劍橋分析的每一次宣傳中都包含了成千上萬獨立的廣告宣傳；換句話說，他們可以分別針對不同州、地區甚至社區裡數百萬經過區隔的選民，連續投放一系列的內容，而且這些內容全都可以根據廣告績效即時調整。考慮到這些，劍橋分析在川普選戰中所監控和處理的範圍之廣，實在令人嘆為觀止。這種宣傳一次就能花掉超過100萬美金，卻也能帶來5,500萬次曝光。而數據專家和策略師也會進行測試，像是比較控制組廣告和精確投放廣告所花的錢，觀察廣告觀看者對川普支持度的成長率、投給他的意願的成長率等各種指標，評估宣傳是否成功將曝光度轉換成選票。

除了莫莉的儀表板之外，團隊也利用「綜合分析」（Synthesio）和「深紅六角」（Crimson Hexagon）等「情緒分析平臺」（sentiment analysis platforms）中的數據來評估包括川普本人發文在內，所有宣傳推文的正負面效果。好比說，如果宣傳團隊推出了一部希拉蕊罵川普支持者「可悲」的影片，他們會花錢投放該影片的各種版本，即時觀察每個版本的績效，了解觀看者的數量、他們是否按了暫停、是否有看完整部影片、是否有點擊影片連結了解更多？是否和他人分享內容？他們看完的感覺如何？

如果宣傳的反應不如預期，宣傳團隊就會調整廣告的聲音、色彩或是口號，看看是不是有所改善。最後，如果影片終於開始風行，他們就會再投入更多錢，讓它在網路上廣為流傳，吸收新一波支持者和捐款。

有了「虹吸管」的儀表板，每封郵件的成本、按流量類型區分的成本、每支廣告每次曝光的成本，乃至點閱率，所有宣傳支出的成效在莫莉、川普心腹以及宣傳團隊的其他人眼中都一覽無遺，而且分秒不差。他們也可以針對不同投放系統調整廣告。如果有哪支廣告的效果不敷成本，團隊也可以將它撤回，拿到其他平臺上播放，或是直接換成別支廣告。反正每週7天、每天24小時都有人盯著儀表板。

★將中間選民「轉換」成支持者，

不同性別、種族、背景的人有不同的「價碼」★

劍橋分析團隊也研究過要如何將特定平臺上的觀眾「轉換」成支持者。在網路上，每次轉換平均需要5∼7次的曝光；這個意思是，如果有觀眾看了一支廣告5∼7次，他就很有可能點擊我們希望他們收看的內容。這可以協助讓團隊判斷，一支廣告該朝他們鎖定的族群投放多久，以及該花多少錢在上面。莫莉等人也都可以在虹吸管上看到這些東西。

虹吸管儀表板和作戰中心的大螢幕還列出了16種勝選組合，也就是最有可能贏得270張選舉人票的州份組合，並且每7天進行一次調查以計算最新變化。隨著大選日接近，這個間隔縮短到了3天一次。

將視訊會議上這一切綜合起來的成果，最好的例子就是喬治亞州。該州有441,300名可說服選民。其中76％是白人，絕大多數是女性，她們最關注的議題是國家債務、工資、教育和稅收。他們對「美墨長城」一點興趣也沒有，所以不管是寫講稿還是講綱，都最好完全避開有關移民的修辭。熱點圖上也顯示了可說服選民所集中的地方，因此當天的宣傳活動就不會到訪格威納特（Gwinnett）、富爾頓（Fulton）或科布（Cobb）等民主黨的地盤。而可說服選民又可區分為女性、非裔、拉美裔等等。這些都是能見度較低的可說服選民，因此針對他們的投放只會涉及特定的主題，而忽略其他議題；也因為這些選民的資訊來自不同平臺，宣傳也要透過不同的管道，比如以女性網站或是地方新聞來觸及他們。團隊會事先計算一個地方需要多少成本，才能獲得預期的曝光率。就喬治亞州的可說服選民來說，大概需要900萬次曝光才能轉換成支持者。

拿小一點的分眾來舉例，在喬治亞州，觸及拉美裔最好的管道就是潘朵拉網路廣播電台。團隊需要在這3萬名想要收聽求職、稅務和教育相關內容的拉美裔身上投入3萬5千美金，才能達成轉換此族群所需的140萬次曝光。

★挑撥種族仇恨，用一支影片拉走希拉蕊的非裔選民★

另一個例子是被歸類為可說服選民的10萬名非裔。團隊選擇在兩個平臺上對他們投放兩組宣傳廣告。一組是圖片加文宣的瀏覽器廣告。另一組是在他們花最多時間的資訊來源上投放影片。轉換這個族群得花5萬5千美金，才能達成所需的超過100萬次曝光。

川普陣營針對非裔的宣傳中最可怕是一支名為《希拉蕊談凶惡野獸》（Hillary Superpredators）的影片─這支廣告用1996年她還是第一夫人時的演講畫面，達成了絕佳的宣傳效果，成功將非裔轉換成川普的選民。在影片裡，希拉蕊說：「這些小孩不只是街頭幫派，他們根本就是凶惡的野獸。他們根本沒有良心，也沒有同情心。當然，我們可以討論他們怎麼會變成這樣，但首先我們得先馴服這些野獸才行。」這些是她20年前替丈夫競選時，在演講中所發表的評論，當時她仍贊同這個對年輕黑人的普遍迷思。雖然她已經為這些言論道歉，劍橋分析團隊仍繼續用這些素材來對付她。

而我直到坐在會議室裡，和全公司一起看簡報影片的時候，才第一次看到這個廣告，整個人都嚇傻了。我根本不知道希拉蕊講過這些─我為歐巴馬工作的時候沒有看過這些畫面，因為當時我們被指示不要做負面宣傳。更重要的是，這些言論很明顯完全是斷章取義，讓希拉蕊看起來是在挑撥種族仇恨，這樣川普陣營就可以勸少數族群放棄投給希拉蕊。

不過更糟的還在後頭。

◎序章Prologue／遭到特別檢察官約談的那一天

沒有什麼比跟聯邦探員一起坐車，更能讓你質疑自己的人生選擇了。2018年7月18日上午，我心中就出現了這樣的想法。那時聯邦探員隨車陪著我蜿蜒穿過華盛頓特區的街道，前去參加特別檢察官（Special Counsel）羅伯特．穆勒（Robert Mueller）的約談。

其實，那天早上我坐了兩趟車。第一趟車帶我去了美國司法部（Department of Justice）隨機挑選的一間咖啡店。當我一開始滑進車子的後座時，司機得到的指示是這樣的：司法部的人會等到最後才選一個地方，沒有事先計畫，也沒有事先告訴任何人。然...

全彩照片集
【獨家收錄】劍橋分析公司．全球客戶分布圖
【序章】遭到特別檢察官約談的那一天

【第1章】他們顛覆了全球選舉生態
2014年初
#SCL公司 #劍橋分析 #個資搜刮

【第2章】所有荒唐錯誤的起源
2014年10月～12月
#演算法 #行為科學 #心理學 #曼德拉

【第3章】奈及利亞，數百萬美元的選戰合約
2014年12月
#利比亞王子 #馬德里 #石油富翁 #時間緊迫

【第4章】奈及利亞億萬富翁氣炸了
2015年1月～4月
#佣金消失 #選舉延後 #世界經濟論壇 #派對失控

【第5章】深入「劍橋分析」的機密技術核心
2015年2月～7月
#OCEAN計分法 #心理圖像分析 #精準鎖定技術

【第6章】前進美國！獲得川普新帝國的鑰匙
2015年6月
#華府權力集團 #共和黨初選

【第7章】英國脫歐，劍橋分析準備大展身手
2015年9月
#Leave.EU組織 #濫用黨員個資 #民粹主義

【第8章】臉書，最會卸責的個資漏洞公司
2015年12月～2016年2月
#好友API #按讚功能 #隱私危機

【第9章】一個專業的政治顧問，要能一隻手捏住鼻子，另一隻手去拿錢
2015年9月∼ 2016年2月
#股票分紅 #恐怖凱莉安 #贏下愛荷華

【第10章】史上最昂貴的網路選戰
2016年夏天
#1億美金 #Google關鍵字競標 #川普 #希拉蕊 #狡猾的騙子

【第11章】脫歐女王布特妮
2016年春～夏
#脫歐公投 #餵食恐懼 #假新聞 #議員死亡

【第12章】我們幫川普贏了大選
2016年8月～2017年1月
#勝選機率30% #拿下搖擺州 #入主白宮

【第13章】川普數位選戰的機密內幕
2016年11月～12月
#阿拉莫計畫 #數位操縱 #壓制希拉蕊選民 #下體模型

【第14章】英國政府開始疑心
2017年1月～6月
#選舉委員會調查 #提交報告 #說謊

【第15章】我要辭職
2017年7月～9月
#50餘國淪陷 #墨西哥 #印尼 #奈及利亞 #千里達

【第16章】劍橋分析究竟隱瞞了多少與俄羅斯的關係？
2017年10月～2018年1月
#綁架 #俄羅斯間諜 #區塊鏈 #遠離政治

【第17章】留歐派啟動全面追殺
2018年2月～3月
#重啟調查 #國會傳喚 #開除信

【第18章】震撼爆料，劍橋分析非法持有臉書個資
2018年3月16～21日
#臉書停權 #5,000萬人數據失竊 #臥底調查 #烏克蘭女孩

【第19章】吐露真相、承擔後果
2018年3月21～23號
#衛報爆料 #保密協定 #把自己賣得一乾二淨

【第20章】贖罪之路
2018 年3月23至今
#OwnYourData #Netflix #數據保護法案

【後記】5大策略，終結數據戰爭
#數位識讀 #立法合作 #企業道德 #問責機制 #個人道德

謝辭
附注

全彩照片集
【獨家收錄】劍橋分析公司．全球客戶分布圖
【序章】遭到特別檢察官約談的那一天

【第1章】他們顛覆了全球選舉生態
2014年初
#SCL公司 #劍橋分析 #個資搜刮

【第2章】所有荒唐錯誤的起源
2014年10月～12月
#演算法 #行為科學 #心理學 #曼德拉

【第3章】奈及利亞，數百萬美元的選戰合約
2014年12月
#利比亞王子 #馬德里 #石油富翁 #時間緊迫

【第4章】奈及利亞億萬富翁氣炸了
2015年1月～4月
#佣金消失 #選舉延後 #世界經濟論壇 #派對失控

【第5章】深入「劍橋分析」的機密技術核心
2015年2...