Big Data เปลี่ยนโลก และกำลังพลิกโลกด้วย?

ศรีสมภพ จิตร์ภิรมย์ศรี
ศูนย์เฝ้าระวังสถานการณ์ภาคใต้
สถานวิจัยความขัดแย้งและความหลากหลายทางวัฒนธรรมภาคใต้ มอ. ปัตตานี

 

เราเริ่มจะรู้จักคำว่า “ข้อมูลขนาดใหญ่” หรือ “Big Data” เมื่อไม่นานมานี้ ความหมายของสิ่งนี้ก็คือทุกสิ่ง ทุกอย่างที่เราทำ ทั้งออนไลน์และออฟไลน์นั้น "จะทิ้งร่องรอยดิจิตอลไว้" โลกในปัจจุบันที่เราต้องพึ่งพาสมาร์ทโฟนทุกชั่วขณะ ทุกๆ ครั้งที่เราซื้อของด้วยบัตรเครดิต ทุกครั้งที่เราค้นหาข้อมูลทาง Google หรือทุกการเคลื่อนไหวของเราในบัญชีเฟสบุ๊ค แม้แต่การกด Like จะกลายเป็นข้อมูลที่ถูกเก็บบันทึกไว้แทบทั้งสิ้น ไม่มีใครทราบแน่ว่าข้อมูลเหล่านี้จะมีประโยชน์อะไร เว้นเสียแต่ว่ามีโฆษณาอะไรบางอย่างปรากฏขึ้นในหน้าจอสมาร์ทโฟนของเรา แต่เมื่อเกิดปรากฏการณ์ทางการเมือง Brexit และผลการเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐที่โดนัล ทรัมป์ได้รับชัยชนะอย่างพลิกความคาดหมาย ปรากฎการณ์เหล่านี้ก็เหมือนจะย้ำเตือนว่าโลกกำลังจะเปลี่ยนไปอย่างที่เราไม่เคยรู้ตัวมาก่อน คำถามก็คือว่า เรื่องนี้พวกนี้มาเชื่อมต่อกันได้อย่างไร? มันมาเกึ่ยวข้องกับชีวิตของเราได้อย่างไร?

คำถามที่ใหญ่กว่านั้นก็คือ อะไรจะเกิดขึ้นเมื่อบิ๊กดาต้าเข้ามาเกี่ยวข้องกับอีกเรื่องคือ "จิตมิติ" (นักจิต วิทยาเรียกมันว่า Psychometrics) หรือการศึกษาบุคลิกภาพสำคัญห้าแบบของคนที่เรียกว่า “บิ๊กไฟฟ์” (Big Five) อันประกอบไปด้วย ความรู้สึกเปิดกว้าง ความมีมโนธรรมสำนึก การเปิดความคิดความ รู้สึกต่อสังคม ความเห็นพ้องกับผู้อื่น และการมีจิตใจอารมณ์ที่แปรปรวน บนฐานของความรู้สึก เหล่านี้ใครก็ตามที่เป็นนักวิเคราะห์ก็สามารถที่จะประเมินได้อย่างแม่นยำว่าคนแต่ละคนมึอุปนิสัย อย่างไร? บุคลิกภาพห้าประการเป็นข้อมูลทึ่ทำให้เรารู้ถึงความต้องการและความกลัวของคนๆ หนึ่ง รวมทั้งรู้ว่าเขาหรือเธออาจจะมีพฤติกรรมอะไร? อย่างไร? ซึ่งอาจจะถูกใช้ในทางการเมืองได้

เรื่องใหญ่ก็คือข้อมูลขนาดใหญ่กับบุคลิกภาพใหญ่ของมนุษย์ถูกนำมาประกบกันในโลกดิจิตอล และมัน ถูกนำกลับมาใช้กับเราอีกในโลกสังคมการเมืองที่ยุ่งเหยิงในปัจจุบัน โดยผ่านการสื่อสารในสังคม ออนไลน์ที่เราทุกคนใช้ประจำวัน ตรงนี้เองที่เป็นปัญหา! กล่าวในอีกแง่หนึ่งก็คือ เริ่มจาก Big Five เป็นเทคนิคมาตรฐานที่ถูกสร้างมาในวิชาจิตมิติและแล้วก็บังเกิดอินเทอร์เน็ต เกิดเฟสบุ๊คและ Big Data เกิดนักวิชาการที่สามารถเชื่อมทั้งสองเรื่องเข้าด้วยกัน และเกิดบริษัทที่เอาโมเดลนี้มาใช้ ตามมาด้วย Brexit และตามมาด้วยทรัมป์ผู้พลิกโลก อะไรจะเกิดขึ้นอีก?

เรื่องราวเช่นนี้สอนให้เรารู้ว่า เราอยู่ในโลกของการปฎิวัติใหญ่ทางเทคโนโลยีและการสื่อสาร ในกระ บวนการนี้จะมีการสร้างระบบฐานข้อมูล การทำวิจัยสำรวจ การถกเถึยงกันในที่สาธารณะ การใช้สื่อสังคมออนไลน์ การสื่อสารทาง twitter สิ่งเหล่านี้เป็นเครื่องมือที่ถูกใช้ในการสื่อสารซึ่งช่วยให้คนมีโลกทัศน์ที่ดี การมองโลกและช่วยสร้างโลกที่ดีเพื่อแก้ปัญหาและสร้างสันติภาพ สร้างความปรองดองระหว่างมนุษย์ ในที่สุดก็ทำให้เกิดพื้นที่การเมืองที่ดีและนโยบายสาธารณะที่ดีด้วย

แต่มันก็เป็นดาบสองคมด้วยเช่นกัน เมื่อฐานข้อมูลชนิดใหม่ที่เรียกว่า Big Data เกิดขึ้นมาและถูกนำมาใช้ ในอีกแบบหนึ่งที่ไม่ใช่เพื่อผลประโยชน์ของมวลมนุษย์ การที่ข้อมูลเปลี่ยนโลกได้นั้นเป็นเรื่องดีและไม่น่ากลัวเท่ากับมันยังสามารถพลิกโลกให้ตีลังกากลับหัวกลับหางได้

รายงานต่อไปนี้เป็นรายงานจากเว็บไซท์ที่ชื่อ MOTHERBOARD เขียนขึ้นโดยนักข่าวสองคนคือ Hannes Grassegger และ Mikael Krogerus ซึ่งติดตามเหตุการณ์ที่เกิด Brexit และการเลือกตั้งสหรัฐอเมริกา ในปลายปี 2016 ซึ่งทำให้ได้ประธานาธิปดีที่ชื่อโดนัล ทรัมป์ เรื่องที่น่าสนใจที่อยู่เบื้องหลังก็คือการ ปฏิวัติทางการเมือง เทคโนโลยี่ข้อมูลและปฏิวัติการสื่อสารของโลกที่อาศัยข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big Data เมื่ออ่านรายงานฉบับนี้โดยละเอียดเราจะได้เห็นว่าปรากฎการณ์ทรัมป์เป็นการใช้ข้อมูลเพื่อเปลี่ยน และ "พลิกโลก" ให้กลับหัวกลับหางได้อย่างไร?

เนื่องจากรายงานนี้เป็นการแปลและเก็บความมาจากต้นฉบับในภาษาอังกฤษ ผู้สนใจสามารถติด ตามรายละเอียดของรายงาน คลิปวิดิโอและข้อมูลประกอบที่เกี่ยวข้องได้ใน MOTHERBOARD

https://motherboard.vice.com/en_us/article/how-our-likes-helped-trump-win

 
 
การปรากฏขึ้นของทรัมป์กับข้อมูลที่พลิกโลก
TRUMPING The Data That Turned the World Upside Down
 
Hannes Grassegger and Mikael Krogerus 
Jan 28 2017, 9:15 pm

 

นักจิตวิทยาชื่อ มิคาล โคซินสกี้ ได้พัฒนาวิธีการ 'วิเคราะห์คน' โดยดูที่รายละเอียดการแสดงกิจกรรม ในเฟสบุ๊ค เครื่องมือชนิดเดียวกันนี้ใช่ไหมที่ช่วยให้โดนัล ทรัมป์ก็ชนะในการเลือกตั้ง? ต่อไปนี้เป็น รายงานจากนักข่าวจากซูริกส์สองคนที่ไปเก็บข้อมูลดังกล่าว

ในวันที่ 9 พฤศจิกายน เวลาประมาณ 8.30 น. ในโรงแรมแห่งหนึ่งที่เมืองซูริกส์ มิคาล โคซินสกี้ (Michal Kosinski) นักวิจัยหนุ่มวัย 34 ปี ซึ่งเดินทางมาบรรยายที่ Swiss Federal Institute of Technology (ETH) ในหัวข้อเรื่อง อันตรายของ 'ข้อมูลขนาดใหญ่' และการปฎิวัติของดิจิตอล (the dangers of Big Data and the digital revolution) โคซินสกี้เป็นผู้เชี่ยวชาญชั้นนำในเรื่อง Psychometric หรือ 'จิตมิติ' สาขาย่อยหนึ่งของสาขาวิชาจิตวิทยาที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

เมื่อเขาเปิดทีวีดูข่าวเช้าวันนั้น เขาก็พบว่าลูกระเบิดได้แตกออกมาแล้ว สิ่งที่เกิดขึ้นมาตรงข้ามกับการวิเคราะห์คาดคะเนของนักสถิติชั้นนำหลายคนที่ว่าโดนัล ทรัมป์จะไม่ได้รับการเลือกตั้งเป็นประธานาธิปดีสหรัฐอเมริกา เมื่อตามข่าว ผลการเลือกตั้งสหรัฐอเมริกาทีละมลรัฐ โคซินสกี้สังหรณ์ใจว่าผลการเลือกตั้งนี้อาจจะมีอะไรเกี่ยวข้องกับงานวิจัยของเขา โคซินสกี้สูดลมหายใจเข้าปอดอย่างเต็มที่และปิดทีวี


ในวันเดียวกันนั้น บริษัทเล็กๆ แห่งหนึ่งที่อังกฤษมีที่ที่ตั้งอยู่ที่ลอนดอนก็แถลงข่าวออกมาทันทีว่า

"เรารู้สึกตื่นเต้นมากที่แนวทางแบบปฏิวัติของเราในเรื่องการสื่อสารที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีบทบาทที่สำคัญต่อชัยชนะอันพิเศษสุดของประธานาธิปดีทรัมป์" อเลกซันเดอร์ นิก (Alexander James Ashburner Nix) กล่าว
 นิกเป็นคนอังกฤษ อายุ 41 ปี เป็นซีอีโอของ Cambridge Analytica เขามักสวมเสื้อสูตตัดเย็บอย่างประณีตและชอบใส่ แว่นตาที่ออกแบบทันสมัย ผมบลอนด์เป็นคลื่นหวีผมเสยเปิดหน้าผาก บริษัทของเขาไม่เพียงแค่มี ส่วนสำคัญต่อการรณรงค์ออนไลน์ของทรัมป์ แต่ยังมีบทบาทสำคัญในการรณรงค์ Brexit ในอังกฤษด้วย


ณ จุดนี้จากเรื่องที่กล่าวมาแล้วทั้งหมด ในบรรดาผู้แสดงหลักสามคนนี้ เรามีชายผู้ช่างครุ่นคิดอย่างโคซินสกี้ มีนิกผู้ตระเตรียมการแสดงบทบาทอย่างละเอียดละออ และมีทรัมป์ผู้ช่างยิ่มเย้นหยัน คนแรกทำให้เกิดการปฏิวัติดิจิตอล อีกคนเป็นผู้จัดการให้เป็นจริง และคนที่สามได้รับผลประโยชน์ 

บิ๊กดาต้านั้นอันตรายขนาดไหน?

ในเวลา 5 ปีที่ผ่านมา ทุกคนจะต้องรู้จัก ข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big Data ซึ่งหมายถึงว่าทุกอย่างที่เราทำ ทั้งในสายและนอกสาย ออนไลน์หรือออฟไลน์ จะทิ้งร่องรอยดิจิตอลไว้ ทุกครั้งที่เราซื้อของด้วยบัตรเครดิต ทุกครั้งที่เราค้นหาข้อมูลทาง Google ทุกการเคลื่อนไหวในขณะที่เรามีโทรศัพท์มือถือ อยู่ในกระเป๋าเสื้อหรือกางเกง ทุกๆ ครั้งที่เรากด Like ในเฟสบุ๊คจะถูกเก็บบันทึกไว้ ตลอดเวลาที่ผ่านมา ไม่มีใครทราบอย่างชัดเจนว่าข้อมูลเหล่านี้จะมีประโยชน์อะไร เว้นเสียแต่ว่าบางทีเราอาจจะพบโฆษณายาแก้ความดันสูงทันทีทันควันเมื่อเราคลิกใน Google ว่า "วิธีการลดความดันสูงในเลือด"

แต่เหตุการณ์วันที่ 9 พฤศจิกายน (2016) ทำให้เราเห็นได้อย่างชัดเจนเลยว่ามีความเป็นไปได้ที่จะเกิด อะไรขึ้นมากกว่านั้น บริษัทที่อยู่เบื้องหลังการรณรงค์ออนไลน์ของทรัมป์คือบริษัทเดียวกันที่ทำงานเพื่อสนับสนุนการแยกตัวจากอียูในทุกๆขั้นตอนของการรณรงค์ Brexit ซึ่งก็คือบริษัทข้อมูลขนาดใหญ่ที่ชื่อว่า Cambridge Analytica นั่นเอง


เพื่อที่จะได้เข้าใจผลลัพธ์ของการเลือกตั้งและเข้าใจว่า การสื่อสารทางการเมืองจะทำงานร่วมกันอย่างไรในอนาคต เราจำเป็นต้องเข้าใจอุบัติการประหลาด ที่มหาวิทยาลัยเคมบริดท์ในปี 2014 ที่เกิดขึ้นในศูนย์จิตมิติของโคซินสกี้ก่อน


จิตมิติ หรือ Psychometrics บางครั้งก็เรียกว่า จิตวิทยากราฟิก หรือ Psychographics มุ่งให้ความสนใจที่การวัดลักษณะนิสัยต่างๆเช่นบุคลิกภาพ ในปี 1980 นักจิตวิทยาสองทีมได้พัฒนาตัวแบบเพื่อประเมินมนุษย์โดยอาศัยบุคลิกภาพห้าแบบที่เรียกว่า “บิกไฟฟ์” (Big Five) อันประกอบไปด้วย ความเปิดกว้าง (Openness) เช่นถามว่าคุณเปิดใจกว้างต่อประสบการณ์ใหม่หรือไม่? ความมีมโนธรรมสำนึก (Conscientiousness) เช่นถามว่าคุณรู้สึกเชื่อมั่นในความสมบูรณ์แบบแค่ไหน? การเปิดความคิดความรู้สึกต่อสังคม (Extroversion) เช่นคำถามว่าคุณเป็นคนชอบปรับตัวเข้าสังคมมากน้อย แค่ไหน? ความเห็นพ้องกับผู้อื่น (Agreeableness) ถามว่าคุณร่วมมือกับคนอื่นได้มากน้อยแค่ไหน? และการมีจิตแปรปรวน (Neuroticism) เช่นถามว่าคุณอารมณ์เสียง่ายไหม? บนฐานของความรู้สึก เหล่านี้ เราสามารถที่จะประเมินได้อย่างแม่นยำว่าคนที่ยืนอยู่หน้าเรานั้นเป็นคนอย่างไรบุคลิกภาพ ห้าประการจะถูกเรียกตามชื่อย่อว่า OCEAN Model เรื่องเหล่านี้ เป็นข้อมูลทึ่ทำให้เรารู้ถึงความต้อง การและความกลัวของคนๆหนึ่ง รวมทั้งรู้ว่าเขาหรือเธออาจจะมีพฤติกรรมอะไร? อย่างไร?

Big Five ดังกล่าวนี้กลายเป็นเทคนิคมาตรฐานในวิชาจิตมิติ แต่เป็นเวลานานมาแล้วที่ปัญหาของแนว การศึกษาแบบนี้ก็คือการเก็บข้อมูล เพราะจะต้องมีการกรอกแบบสอบถามที่ซับซ้อน และมีความเป็นส่วนตัวสูง และแล้วก็บังเกิดอินเทอร์เน็ต เฟสบุ๊ค และนักวิชาการชื่อโคซินสกี้


มิคาล โคซินสกี้เป็นนักศึกษาปริญญาเอกอยู่ที่มหาวิทยาลัยเคมบริดท์ซึ่งมีพื้นเพมาจากวอซอร์ เขาได้ทำวิจัยที่ Psychometrics Centre อันเป็นสถาบันเก่าแก่ที่สุดในสาขาวิชานี้ทั่วโลก โคซินสกี้ร่วมงานกับนักศึกษาปริญญาเอกอีกคนชื่อ เดวิด สติลเวล (David Stillwell) ประมาณหนึ่งปีก่อนหน้านั้น สติลเวลได้เริ่มโครงการเผยแพร่แอปลิเคชั่นในเฟสบุ๊คชื่อ MyPersonality app ซึ่งบอกให้ผู้ใช้กรอกแบบสอบถามจิตมิติหลายอย่างรวมทั้งคำถามทางจิตวิทยาจาก Big Five โดยมีคำถาม เช่น ฉันเป็นคนที่ตื่นตกใจง่าย ฉันชอบขัดกับคนอื่น เป็นต้น จากนั้นก็เป็นการประเมินโดยที่ผู้ใช้จะได้รับทราบ "ลักษณะทั่วไปของบุคลิกภาพ" ของตนเองหรือค่าของ Big Five ในบุคลิกภาพส่วนบุคคล ผู้ใช้สามารถจะกดเลือกเพื่อแบ่งปันข้อมูลส่วนตัวในเฟสบุ๊คให้กับนักวิจัยได้


ในตอนแรก โคซินสกี้คาดว่าจะมีคนไม่กี่สิบคนจากกลุ่มเพื่อนในมหาวิทยาลัยที่จะมากรอกข้อมูลในแบบสอบถาม แต่ไม่นานนักมีคนจำนวนเพิ่มขึ้นเป็นหลักร้อย หลักพัน จนกลายเป็นหลายล้านคนที่ยอมเผยอารมณ์ความรู้สึกและความเชื่อภายในใจตัวเอง ทันใดนั้นเองนักศึกษาปริญญาเอกสองคนก็เป็นเจ้าของฐานข้อมูลใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยมีมาซึ่งเป็นขัอมูลที่สามารถเชื่อมโยงคะแนนจิตมิติให้เข้ากับบัญชีเฟสบุ๊คได้


แนวทางต่อไปที่โคซินสกี้และคณะจะสามารถพัฒนาได้ในเวลาสองสามปีต่อมา จะเป็นเรื่องง่ายๆ คือ ประการแรกพวกเขาได้ออกแบบทดสอบบุคคลด้วยแบบสอบถามในรูปการทดสอบออนไลน์ จากคำตอบที่ได้มานักจิตวิทยาก็จะคำนวณค่านิยมใหญ่ห้าประการหรือบิ้กไฟฟ์ของผู้ตอบ ดังนั้นทีมโคซินสกี้ก็จะเปรียบเทียบผลลัพธ์นี้กับข้อมูลออนไลน์ทุกชนิดที่ได้มาซึ่งเกึ่ยวกับบุคคล เช่น พวกเขาหรือเธอได้กด Like เรื่องอะไร? Share อะไร? หรือ Post อะไร? ในเฟสบุ๊คหรือมีการระบุเพศ อายุ สถานที่อยู่อาศัยอะไรอย่างไร ข้อมูลเหล่านี้ก็จะทำให้นักวิจัยสามารถเชื่อมโยงจุดต่างๆ และค้นหาสหสัมพันธ์ได้


ข้อสรุปอ้างอิงที่ดึงมาจากข้อมูลพฤติกรรมง่ายๆ ในออนไลน์เช่นนี้ จะมีลักษณะการนิรนัยที่เที่ยงตรง สมเหตุสมผล (Reliable Deduction) ตัวอย่างเช่น ผู้ชายที่ "Like" เครื่องสำอางยี่ห้อ MAC จะมีความ รู้สึกเอนเอียงไปทางเป็นเกย์ ตัวชี้ที่ดีที่สุดต่อการมีพฤติกรรมทางเพศต่อเพศตรงข้ามคือชอบเพลงแนวแร๊บของ Wu-Tang Clan คนที่ติดตามเลดี้กาก้าเป็นคนเปิดเผย แต่คนที่ชอบ Like ปรัชญามักจะเป็นคนปิดตัว ในขณะที่ข้อมูลแต่ละชิ้นนี้ยังมีความอ่อนในการทำนายลักษณะบุคลิกที่มีความเที่ยง ตรงน่าเชื่อถือ แต่เมื่อเอาข้อมูลของคนจำนวนหลายๆ พันคนมารวมกันเข้าผลลัพธ์การทำนายก็จะมีความแม่นยำมากจริงๆ


โคซินสกี้และทีมของเขาทุ่มเทความพยายามเพื่อกลั่นกรองโมเดลนี้ จนกระทั่งในปี 2012 โคซินสกี้ สามารถพิสูจน์ได้ว่าจากฐานค่าเฉลี่ยของการกด Likes จำนวน 58 ครั้งโดยผู้ใช้เฟสบุ้คคนหนึ่งๆ มีความเป็นไปได้ที่เราจะทำนายผิวสีของคนนั้นได้ (ด้วยความแม่นยำ 95%) ทำนายพฤติกรรมทางเพศของคนๆ นั้นได้ (ด้วยความแม่นยำ 88%) และการเลือกพรรคเดโมแครตหรือพรรครีพับลิกัน (ความแม่นยำ 85%) แต่เขาไม่หยุดแต่เพียงแค่นั้น พวกเขายังสามารถทำนายค่าความฉลาด การนับถือศาสนา รวมทั้งทำนายค่าพฤติกรรมการดื่มอัลกอฮอล์ การสูบบุหรี่และการใช้ยาเสพติดของคนแต่ละคนได้ด้วย นอกจากนี้ยังมีความเป็นไปได้ที่จะทำนายได้ว่าใครมีบิดาและมารดาหย่าร้างกัน


ด้วยความแข็งแกร่งของโมเดลเช่นนี้ทำให้ทีมโคซินสกี้สามารถจะแสดงผลให้เห็นอย่างชัดเจนในการทำนายค่าคำตอบหลายๆ ข้อของคนแต่ละคน พวกเขายังทำงานพัฒนาโมเดลต่อไปอีก จนไม่นานนักที่นักวิจัยสามารถประเมินค่าพฤติกรรมของคนๆ หนึ่งได้อย่างแม่นยำแน่นอนกว่าค่าเฉลี่ยที่เพื่อนร่วมงานของเขาเองประเมินเพียงแค่ดูการกด Likes ในเฟสบุ๊คสิบครั้ง ดูการกด Likes เจ็ดสิบครั้งก็เพียงพอที่จะทำนายค่าพฤติกรรมของคนๆ หนึ่งได้แม่นกว่าที่เพื่อนของเขาประเมินเอง ถ้าดูการกด Likes ถึง 150 ครั้งก็จะทำนายได้แม่นยำกว่าพ่อแม่ของเขา/เธอเอง ถ้า 300 Likes จะทำนายได้แม่น กว่าคู่ชีวิตของพวกเขา/เธอ การกด Likes มากกว่านั้นยังอาจจะประเมินค่าพฤติกรรมของคนแต่ละ คนได้แม่นยำมากกว่าที่เขา/เธอเคยคิดว่าเข้าใจตนเอง เมื่อโคซินสกี้ตีพิมพ์ผลงานวิจัยของเขาไปแล้ว ในวันเดียวกันนั้นก็มีโทรศัพท์มาหาเขาถึงสองครั้ง ครั้งแรกขู่ว่าจะฟ้องร้องต่อศาล ต่อมาอีกครั้งหนึ่งเสนอว่าจะให้งานทำ ทั้งสองครั้งโทรมาจากบริษัทเฟสบุ๊ค 

หลายสัปดาห์ต่อมา การกด Like ของเฟสบุ๊คก็ถูกตั้งค่าให้เป็น Private (ส่วนตัว) โดยอัตโนมัติ แต่นี่ก็ไม่เป็นอุปสรรคต่อผู้เก็บข้อมูล ในขณะที่โคซินสกี้มักจะถามความสมัครใจของผู้ใช้เฟสบุ๊คเขาก็สร้างแอปพลิเคชั่นหลายตัวที่เป็นแบบทดสอบออนไลน์ที่ให้ผู้ตอบกรอกข้อมูลส่วนตัว (สำหรับผู้สนใจจะลองประเมินตัวเองจากการกด Like สามารถเข้าไปชมได้ในเว็บไซต์ของโคซินสกี้ และเปรียบเทียบกับแบบสอบถามจิตมิติรุ่นคลาสสิคได้ที่ Cambridge Psychometrics Center)

แต่ไม่ใช่เพียงแค่ Like ในเฟสบุ๊คเท่านั้น โคซินสกี้และทีมยังสามารถใช้ข้อมูลบิ๊กไฟฟ์กับข้อมูลที่ผู้ใช้ เฟสบุ๊คเปลี่ยนภาพโปรไฟล์ในเฟสบุ๊คตัวเองหรือจำนวนครั้งความสัมพันธ์ในเฟสบุ๊ค และข้อมูลที่แม้จะไม่อยู่ในออนไลน์ เช่น ตัววัดความเคลื่อนไหวของเราในโทรศัพท์ เพื่อดูความรวดเร็วอ่อนไหวในการเปลี่ยนแปลงอารมณ์ โคซินสกี้จึงได้ข้อสรุปว่าเครื่องโทรศัพท์สมาร์ทโฟนคือแบบสอบถามทางจิตวิทยาอันมหึมา ที่เรากรอกข้อมูลอยู่เป็นประจำทุกๆ วัน ทั้งที่รู้ตัวและไม่รู้ตัว

ทึ่สำคัญยิ่งไปกว่านั้นก็คือ ระบบข้อมูลดังกล่าวสามารถหาค่าถอยกลับหลังได้ ไม่ใช่เพียงแค่ดูสภาพทางจิตใจของคนจากข้อมูล แต่ข้อมูลยังสามารถนำมาใช้ย้อนกลับเพื่อหาลักษณะของคนหรือใช้หาคุณสมบัติได้ เช่น ค้นหาพ่อที่มีความทุกข์ระทม ค้นหาคนปิดตัวที่โกรธแค้นสังคม หรือหาสมาชิกเดโมแครตที่ลังเลใจ ในจุดนี้สิ่งที่สำคัญมากก็คือ โคซินสกี้ได้สร้าง "โปรแกรมค้นหาคน" (People Search Engine) ขึ้นมาแล้ว แต่ในขณะเดียวกันเครื่องมือนี้ก็มีอันตรายแฝงอยู่ด้วย

สำหรับโคซินสกี้แล้ว อินเทอร์เนตก็คือของขวัญจากสวรรค์เขาเพียงแค่ต้องการให้อะไรตอบแทนเพื่อจะแบ่งปัน เพราะข้อมูลสามารถก้อปปี้ได้ ถ้าเป็นเช่นนั้นแล้วทำไมคนทุกคนจะไม่ได้รับประโยชน์จากข้อมูลนั้น นี่คือจิตวิญญานของคนรุ่นใหม่ทั้งมวลที่ก้าวข้ามพ้นขีดจำกัด แต่อะไรจะเกิดขึ้นถ้ามีใครสักคนเอาข้อมูลและโปรแกรมค้นหาคนของโคซินสกี้ไปใช้ในทางที่ผิดเพื่อปลุกปั่นคนโดยทั่วไป เมื่อคิดได้เช่นนี้โคซินสกี้จึงเริ่มเขียนคำเตือนในงานทางวิทยาศาสตร์ของเขาที่ระบุว่าแนวทางการศึกษาของเขาอาจเป็นภัยคุกคามต่อความสุขของปัจเจกบุคคล เป็นภัยต่อเสรีภาพ หรือแม้แต่ต่อชีวิต นี่คือสิ่งที่โคซินสกี้ระบุไว้ แต่ยังไม่มีใครสนใจในขณะนั้น

ในปี 2014 โคซินสกี้ได้รับการติดต่อจากผู้ช่วยศาสตราจารย์หนุ่มชื่ออเล็กซานเดอ โคแกน (Aleksandr Kogan) จากภาควิชาจิตวิทยาซึ่งอ้างว่าติดต่อในนามบริษัทแห่งหนึ่งที่สนใจวิธีการโคซินสกี้และต้องการเข้าถึงข้อมูล MyPersonality โคแกนมีท่าทีลึกลับและไม่เปิดเผยอะไรมาก

แรกทีเดียวโคซินสกี้และทีมสนใจข้อเสนอนี้เพราะจะทำให้พวกเขาได้เงินเข้าบำรุงสถาบัน แต่แล้ว เขาก็ลังเลใจ โคซินสกี้จำได้ว่าโคแกนเผยชื่อบริษัทนั่นว่า SCL หรือ Strategic Communication Laboratories โคซินสกี้หาใน Google และพบว่าบริษัทนี้เป็นองค์กรรับจัดการการเลือกตั้ง SCL อ้างว่าจะ "จัดการเรื่องการตลาดโดยอาศัยโมเดลจิตวิทยา หัวใจของงานคือการสร้างอิทธิพลเพื่อ จูงใจคนในการเลือกตั้ง" ข้อมูลนี้ทำให้โคซินสกี้ไม่พอใจเป็นอย่างมาก คนพวกนี้กำลังมีแผนการอะไร?


สิ่งที่โคซินสกี้ไม่รู้ก็คือ SCL เป็นบริษัทแม่ของกลุ่มบริษัทหนึ่ง เพราะ SCL และสาขาต่างๆ มีโครงสร้างที่ซับซ้อน จึงไม่มีใครรู้จักเจ้าของแต่องค์กรนี้เป็นเหมือนกับบริษัทอังกฤษ Panama Papers และบริษัท Delaware สาขาของ SCL ในบางที่เข้าไปเกี่ยวข้องกับการเลือกตั้งหลายแห่ง เช่นที่ยูเครนและไนจีเรีย ไปช่วยกษัตริย์เนปาลสู้กับกบฏ ไปช่วย NATO หาวิธีสร้างอิทธิพลต่อจิตใจประชาชนในยุโรปตะวันออกและในอัฟกานิสถาน และในปี 2013 SCL ก็ได้สร้างบริษัทใหม่ขึ้นมาเพื่อทำงานในการเลือกตั้งสหรัฐอเมริกา บริษัทนี้ชื่อว่า Cambridge Analytica 

ต่อมาอเลกซานเดอร์ โคแกนแอบไปเปิดบริษัททำงานธุรกิจร่วมกับ SCL ตามข่าวของ The Guardian ในเดือนธันวาคมปี 2015 และเอกสารภายในของบริษัทที่ให้กับนิตยสาร Das Magazin ชี้ว่า SCL ได้เรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการของโคซินสกี้จากโคแกน
 โคซินสกี้เริ่มจะสงสัยว่าบริษัทของโคแกนได้ผลิตซ้ำเครื่องมือวัดค่าบิกไฟฟ์จากฐาน Like ในเฟสบุ๊คของเขาเพื่อขายให้กับบริษัทที่สร้างอิทธิพลจูงใจในการเลือกตั้ง เขาจึงได้ตัดความสัมพันธ์ต่อโคแกนและรายงานต่อผู้อำนวยการของสถาบันซึ่งก็ได้ทำให้เกิดความขัดแย้งที่ซับซ้อนในมหาวิทยาลัยโดยที่ทางมหาวิทยาลัยก็เริ่มกังวลต่อชื่อเสียงของตนเอง อเลกซานเดอร์ โคแกนจึงย้ายไปอยู่สิงคโปร์ แต่งงานและเปลี่ยนชื่อเป็น ดร. สเปคเตอร์ (Spectre) ส่วน มิคาล โคซินสกี้ก็เรียนจบปริญญาเอก และได้ทำงานที่ Stanford University เขาจึงได้ย้ายมาอยู่ที่สหรัฐอเมริกา


มิคาล โคซินสกี้  (ซ้าย, ที่มา: โคซินสกี้้) และอเล็กซานเดอร์ นิก (ขวา, ที่มา: Cambridge Analytica)

มิสเตอร์เบร็กซิท

จากนั้นในเดือนพฤศจิกายน 2015 ฝ่ายการรณรงค์ที่สุดโต่งเพื่อ "ออกจาก EU " ที่สนับสนุนโดยนายนิเกล ฟาราจ (Nigel Farage) ประกาศว่าทีมของพวกเขาได้ว่าจ้างบริษัทบิ๊กดาต้าแห่งหนึ่งเพื่อหนุนเสริมการรณรงค์ออนไลน์ของตัวเอง บริษันนี้ก็คือ Cambridge Analytica แกนความคิดที่เข้มแข็งของบริษัทนี้ก็คือ "นวัตกรรมในการทำการตลาดในทางการเมือง" โดยยุทธวิธีการตลาดมุ่งเป้าหมายเชิงจุลภาค (Microtargeting) ด้วยการวัดบุคลิกภาพของประชาชนจากรอยมือรอยเท้าบนฐานของดิจิตอลซึ่ง อาศัยตัวแบบ OCEAN

ถึงตอนนี้โคซินสกี้ก็ได้รับอีเมล์จำนวนมากมายถามว่าเขาไปทำอะไรมา คำเฉพาะเหล่านี้ เช่น Cambridge หรือ Personality และ Analytics ทำให้หลายคนคิดถึงโคซินสกี้ทันที นี่เป็นครั้งแรกที่เขาได้ยินชื่อบริษัทนี้ซึ่งยืมมาจากชื่อนักวิจัยชุดแรกจากมหาวิทยาลัยของเขา แต่ที่แน่ๆ ที่เขารู้ก็คือ 

ระเบียบวิธีวิจัยของเขากำลังจะถูกใช้เพื่อเป้าหมายทางการเมืองแล้ว

หลังผลการลงประชามติในเรื่อง Brexit ปรากฎออกมา เพื่อนๆ และคนที่รู้จักหลายคนก็เขียนถึงเขาให้ดูสิ่งที่เขาทำลงไป โคซินสกี้ก็พยายามอธิบายในทุกที่ว่าเขาไม่ได้มีส่วนใดๆ กับบริษัทนั้นเลย (ยังคงเป็นเรื่องไม่ชัดเจนนักว่า Cambridge Analytica มีส่วนต่อการรณรงค์กรณี Brexit มากน้อยเพียงใด บริษัทเองก็ไม่ได้อภิปรายถึงในเรื่องนี้มากนัก)

ในวันที่ 19 กันยายน 2016 กว่าหนึ่งเดือนก่อนการเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐ เสียงกีต้าร์ของวง Creedence Clearwater Revival ในเพลง "Bad Moon Rising" ก็กระหึ่มขึ้นในท่ามกลางเวทีสีฟ้าเข้มของโรงแรมแกรนด์ไฮแอทนิวยอร์คในงานประชุมวิชาการที่ชื่อว่า The Concordia Summit ซึ่งเป็น เหมือนกับ World Economic Forum ขนาดย่อย จากนั้นประธานผู้บริหารของ Cambridge Analytica ที่ชื่ออเลกซานเดอร์ นิกก็ปรากฏตัวขึ้น หลายคนในที่นั้นรู้ว่านี่คือนักวางแผนกลยุทธ์ดิจิตอลคนใหม่ของโดนัล ทรัมป์

เหตุการณ์สอดคล้องกับที่หลายสัปดาห์ก่อนหน้านั้นทรัมป์ได้ทวีตอย่างมีเลศนัยว่า "ในอีกไม่ช้านี้ พวกคุณจะต้องเรียกผมว่า Mr. Brexit" ผู้สังเกตการณ์ทางการเมืองหลายคนสังเกตเห็นความคล้ายคลึงกันระหว่างวาระของทรัมป์และของขบวนการเคลื่อนไหวของฝ่ายขวาจัด Brexit แต่น้อยคนนักที่จะรู้ว่ามีความสัมพันธ์เชื่อมโยงกับการที่ทรัมป์จ้างบริษัทการตลาดที่ชื่อ Cambridge Analytica

น่าสังเกตว่าก่อนหน้านั้น ทีมการรณรงค์ดิจิตอลของทรัมป์มีคนแค่เพียงคนเดียวซึ่งจ้างทำเว็บไซท์หยาบๆด้วยราคา 1,500 เหรียญ ทรัมป์ซึ่งอายุ 70 ปีแล้วก็ไม่ถนัดเรื่องดิจิตอล เขาไม่มีคอมพิวเตอร์บนโต๊ะทำงานและไม่มีอีเมล์ สาวผู้ช่วยส่วนตัวคนหนึ่งบอกว่าเธอเองเป็นคนบอกเขาให้ใช้สมาร์ทโฟนซึ่งทำให้ทุกวันนี้เขาใช้เล่นทวีตเตอร์อย่างไม่หยุดหย่อน

ฮิลลาลี คลินตันก็พึ่งพาอาศัยมรดกตกทอดจากบารัค โอบามาในการเป็น "ประธานาธิบดีแห่งโซเชียลมีเดีย" ฮิลลาลีมีการทำงานกับทีมวิเคราะห์ขัอมูลบิ๊กดาต้าที่บริษัท BlueLabs ซึ่งใช้เทคโนโลยีล้ำยุคและได้รับการสนับสนุนจาก Google และ DreamWorks ทันทีที่ทราบข่าวในเดือนมิถุนายน 2016 ว่าทรัมป์จะจ้าง Cambridge Analytica พวกผู้นำในวอชิงตันกลับเชิดจมูกว่าคนต่างชาติแต่งชุดสูตรสวยๆ ผู้นี้ไม่มีทางเข้าใจคนอเมริกันอย่างแน่นอน 

ในงานประชุมวิชาการดังกล่าว อเล็กซานเดอร์ นิก กล่าวบนเวทีในขณะที่ฉากหลังปรากฎโลโก้ของ Cambridge Analytica เป็นรูปสมองที่ประกอบไปด้วยจุดเชื่อมต่อโยงใยคล้ายแผนที่ว่า "ผมมีความภูมิใจและเป็นเกียรติ ที่ได้มาพูดกับพวกท่านในวันนี้ถึงเรื่องอำนาจของบิ๊กดาต้าและจิตวิทยากราฟิกในกระบวนการเลือกตั้ง"  เขากล่าวต่อไปว่า "เมื่อ 18 เดือนที่แล้ว วุฒิสมาชิกเท็ด ครุส เป็นผู้ลงสมัครเลือกตั้งที่มีคนรู้จักน้อยที่สุด ... ประชากร น้อยกว่าร้อยละ 40 เคยได้ยินชื่อของเขา …." อันที่จริง Cambridge Analytica เข้ามาในการเลือกตั้ง สหรัฐอเมริกาประมาณสองปีมาแล้วโดยมารับจ้างเป็นที่ปรึกษาให้ผู้สมัครจากพรรคริพับลิกันสอง คนคือเบน คาร์สัน และเท็ด ครุส และต่อมาก็คือทรัมป์ เบื้องหลังบริษัทนี้ได้รับเงินทุนสนับสนุนหลักจากมหาเศรษฐีพันล้านในวงการธุรกิจซอฟแวร์ซึ่งชอบทำอะไรแบบลึกลับชื่อโรเบิรต เมอเซอร์ (Robert Mercer) เขาลงเงินร่วมกับลูกสาวชื่อริเบกก้า ทั้งคู่เป็นแหล่งทุนรายใหญ่ที่สุดที่สนับสนุนบริษัทบิ้กดาต้าชื่อ Cambridge Analytica

นิกอธิบายต่อไปว่า "เราทำงานกันอย่างไร" ตั้งแต่ไหนแต่ไรมา การเลือกตั้งถูกจัดการบนพื้นฐานของ แนวคิดเชิงประชากร ".... อันนี้เป็นแนวคิดที่น่าขบขันมาก แนวคิดที่ว่าผู้หญิงทุกคนควรจะได้รับข้อมูลข่าวสารเหมือน กันเพราะเพศสภาพของพวกเธอเหล่านั้น หรือที่ว่าคนผิวดำอาฟริกันอเมริกันทุกคนควรจะรับข้อมูล เหมือนกันเพราะเป็นชาติพันธุ์เดียวกัน .... " สิ่งที่นิกต้องการจะอธิบายก็คือในขณะที่นักรณรงค์การเลือกตั้งคนอื่นอาศัยขัอมูลเชิงประชากร แต่ที่ Cambridge Analytica พวกเขากำลังใช้ข้อมูล "จิตมิติ" หรือที่เราเรียกว่า Psychometrics


บทบาทของ Cambridge Analytica เป็นที่ประจักษ์ในการรณรงค์ของครุส ในเดือนธันวาคม 2015 ทีมหาเสียงของเท็ด ครุสให้เครดิตต่อการใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ทางจิตวิทยามาทำให้คะแนนนิยมเพิ่มขึ้น มีรายงานว่าคนของ Cambridge Analytica ทำงานเหมือนกับติดเกียร์ล้อพิเศษและโมเดลข้อมูลผู้เลือกตั้งของ Cambridge Analytica นั้นทำงานได้ยอดเยี่ยมมาก ทีมหาเสียงของครุสจะจ่ายให้บริษัท ถึง 5.8 ล้านเหรียญเพื่อระบุตัวผู้ลงคะแนนเสียงเลือกตั้งขั้นต้นที่ไอโอวาซึ่งทำให้ครุสชนะ ก่อนเขาจะถอนตัวในเดือนมีนาคม

ในสไลด์นำเสนอ นิกอธิบายว่า มีหน้าคนอยู่ห้าหน้า แต่ละหน้าสะท้อนบุคลิกภาพคน นี่คือตัวแบบ OCEAN หรือ Big Five ที่กล่าวไปแล้วข้างต้น "บริษัทของเราสามารถที่จะสร้างโมเดลทำนายบุคลิกภาพเฉพาะของคนแต่ละคนในสหรัฐอเมริกาได้" เมื่ออธิบายถึงตรงนี้คนทั้งหอประชุมก็ตะลึงงัน ตามที่นิกพูดนั้นความสำเร็จในการตลาดของ Cambridge Analytica วางอยู่บนฐานของการเชื่อมโยง สามองค์ประกอบเข้าด้วยกันคือ พฤติกรรมศาสตร์ที่ใช้ OCEAN โมเดล, การวิเคราะห์บิ้กดาต้า และ การโฆษณาแบบมุ่งเป้าเฉพาะ

การโฆษณาแบบมุ่งเป้าเฉพาะหรือ Ad targeting คือการโฆษณาที่จัดเป็นพิเศษเฉพาะส่วนบุคคลที่จัด การแยกแยะกลุ่มอย่างแม่นยำที่สุดเท่าที่จะทำได้ไปตามบุคลิกภาพส่วนตัวของผู้ใช้บริการหรือ ผู้ลงคะแนนเสียง 


นิกยังอธิบายอย่างเปิดเผยถึงวิธีการที่บริษัทเขาทำคือ ประการแรก Cambridge Analytica ได้ซื้อข้อมูลส่วนบุคคลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่นการลงทะเบียนที่ดิน ข้อมูลรถยนต์ ข้อมูลการซื้อของบัตรโบนัสสินค้า สมาชิกคลับต่างๆ นิตยสารที่คนอ่านและการเข้าโบสถ์ นิกแสดงให้เห็นว่ามีบริษัทขายข้อมูลแบบนี้อยู่ทั่วโลก เช่น Acxiom และ Experian ในอเมริกา ตัวอย่างเช่นถ้าเราต้องการรู้ว่ามีผู้หญิงชาวยิวอาศัยอยู่ที่ไหนบ้าง เขาก็สามารถจะตามหาได้แม้กระทั่งได้เบอร์โทรศัพท์ Cambridge Analytica สามารถรวบรวมข้อมูลผู้ใช้สิทธิ์ที่เป็นสมาชิกริพับลิกันในข้อมูลออนไลน์ และยังคำนวณลักษณะบุคลิกภาพบิ๊กไฟฟ์ และทันใดนั้นข้อมูลดิจิตอลก็แปลงร่างเป็นตัวบุคคลที่มีความกลัว ความต้องการ ผลประโยชน์ และรวมไปถึงที่อยู่บ้านเลขที่ 

ระเบียบวิธีวิจัยนี้คล้ายกันมากกับวิธีการที่มิคาล โคซินสกี้พัฒนาขึ้นมาแล้วในครั้งแรก Cambridge Analytica ยังใช้ "การสำรวจในสื่อสังคมออนไลน์" และข้อมูลจากเฟสบุ๊ค ณ จุดนี้บริษัทดังกล่าวกำลังทำอะไรเหมือนกับที่โคซินสกี้ได้เคยเตือนเอาไว้ ดังที่นิกถึงกับโอ้อวดว่า "เราได้ภาพรวมของบุคลิกภาพประชากรที่เป็นผู้ใหญ่ทุกคนในสหรัฐอเมริกาแล้ว เป็นประชากรจำนวนถึง 220 ล้านคน"

จากนั้นเขาก็เปิดภาพบนสกรีน "สิ่งนี้คือแผงการควบคุมข้อมูลที่เราเตรียมไว้สำหรับการหาเสียงของครุส" ต่อจากนั้นแผงการควบคุมข้อมูลดิจิตอลก็ปรากฏขึ้น ในด้านซ้ายคือไดอะแกรม ส่วนด้านขวา คือแผนที่ของรัฐไอโอวาที่ครุสเอาชนะได้อย่างผิดคาดด้วยคะแนนสูงมากในการลงคะแนนขั้นต้น และในแผนที่นี้มีจุดเล็กๆ เป็นพันจุดทั้งเป็นสีแดงและสีฟ้า

แล้วนิกก็กำหนดกรอบนิยามข้อมูลให้แคบลงเป็นเกณฑ์วัดว่าเป็น "ริพับริกัน" จุดสีฟ้าก็หายไป พอกำหนดว่า "ยังไม่ตัดสินใจ" จุดต่างๆ ก็หายไปอีกจำนวนหนึ่ง เมื่อกำหนดว่า "ผู้ชาย" จุดก็เปลี่ยนไปอีก ฯลฯ ในท้ายที่สุดก็ปรากฏเป็นชื่อคนเพียงคนเดียวซึ่งมีคุณสมบัติเป็นอายุ บ้านเลขที่ ความสนใจ บุคลิกภาพและแนวโน้มความคิดเห็นทางการเมือง ตอนนี้ Cambridge Analytica ก็สามารถพุ่งเป้าไปที่บุคคลผู้นี้ เราจะเลือกส่งข้อมูลข่าวสารทางการเมืองให้เขาอย่างไร? 

นิกแสดงให้เราเห็นว่าการแยกประเภทคุณสมบัติส่วนบุคคลของ "ผู้ลงคะแนนเสียง" ไปตามสภาพทางจิตวิทยาสามารถจะช่วยให้เราสนองตอบความต้องการเฉพาะของเขาหรือเธอได้ ตัวอย่างเช่น การพูดถึงสิทธิในการใช้ปืนหรือสิทธิตามการแก้ไขรัฐธรรมนูญครั้งที่ 2 "สำหรับผู้ที่มีมีจิตใจแปร ปรวนขี้โมโหง่าย (Neurotic) สิ่งที่เป็นภัยคุกคามก็คือการเผชิญหน้ากับการขโมยหรือถูกปล้นและการจ่ายประกันปืน" ภาพลักษณ์ทางขวามือก็คือมือของผู้บุกรุกทุบบานหน้าต่างบ้าน ทางซ้ายมือ เป็นภาพผู้ชายคนหนึ่งยืนในสนามยามอาทิตย์ตกดินและเด็กอีกคนหนึ่งทั้งคู่ถือปืนกำลังยิงเป็ด"ในทางกลับกัน คนที่มีบุคลิกภาพปิดตัวหรือเห็นพ้องกับคนง่าย คนที่แคร์ประเพณี นิสัยและครอบครัว ก็จะเป็นอีกอย่าง"


อเล็กซานเดอร์ นิก ในที่ประชุม Concordia Summit (ที่มา: Concordia Summit)

วิธีการทำให้ผู้ลงคะแนนให้คลินตันถอยห่างจากหีบเลือกตั้ง

กล่าวกันว่าการที่ทรัมป์แสดงอารมณ์แปรปรวนไม่มั่นคง และส่งข้อมูลข่าวสารทางการเมืองที่ขัดกันเองกลายเป็นต้นทุนที่สำคัญของเขา นั่นคือการส่งข่าวสารที่ต่างกันให้กับผู้ลงคะแนนเสียงทุกๆ คน จึงเกิดแนวคิดที่ว่าทรัมป์ทำตัวเป็นเหมือนภาษาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อนแบบ algorithm ที่ฉวยโอกาสปรับตัวให้สอดคล้องไปตามลักษณะเฉพาะของปฎิกิริยาของกลุ่มผู้ฟัง แนวคิดนี้มีลักษณะคล้ายกับตัวแบบทางคณิตศาสตร์ นี่คือข้อสังเกตของเคธี โอนีลผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science 

เทคนิคยุทธวิธีนี้ถูกนำมาทำให้ผู้ลงคะแนนเสียงของคลินตันท้อถอยได้ มีการโพสข้อมูลด้านมึดในเฟสบุ๊คซึ่งจะมองเห็นได้แต่ผู้ที่มีโปรไฟล์เฉพาะอย่างเท่านั้น ตัวอย่างเช่นวิดิโอคลิปพุ่งเป้าไปยังคนผิวดำอาฟริกันอเมริกันที่ฮิลลาลี คลินตันพูดว่าผู้ชายคนผิวดำเป็นเหมือนสัตว์ล่าเหยื่อที่อ่อนแอ เป็นต้น

อเล๊กซานเดอร์ นิก อธิบายว่า "ข่าวสารจำนวนมากที่ทรัมป์ส่งออกมานั้น เป็นการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล" ในวันที่มีการอภิปรายระหว่างผู้สมัครประธานาธิบดีครั้งที่สามระหว่างคลินตันกับ ทรัมป์ ทีมทรัมป์ได้ทดสอบแบบการโฆษณาถึง 175,000 ชนิด ที่แตกต่างกันจากคำอภิปรายของเขาเพื่อหาแบบที่เหมาะสมที่สุดในการเอาไปลงเผยแพร่ในเฟสบุ๊ค ข้อมูลข่าวสารเหล่านั้นจะมีความแตกต่างกันมากในรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ เพื่อที่จะพุ่งเป้าไปยังผู้รับสารให้ตรงตามลักษณะทางจิตวิทยาเฉพาะแต่ละคน เช่นการพาดหัวข่าว การทำสี การทำคำบรรยายประกอบด้านล่างของจอ พร้อมประกอบด้วยวิดีโอและภาพ นี่คือการปรับปรุงรายละเอียดของข้อมูลข่าวสารเพื่อให้ส่งลงไปตรงตามกลุ่มเป้าหมายกลุ่มเล็กกลุ่มน้อย จากคำอธิบายของอเล็กซานเดอร์ นิก "เราสามารถที่จะส่งข้อมูลไปถึงหมู่บ้านและเขตกลุ่มอาคารตามอพาตเมนต์ต่างๆ โดยมีเป้าหมายที่ขัดเจน จนกระทั่งลงไปถึงปัจเจกบุคคล"


ตัวอย่างเช่นในเมืองลิตเติลเฮติในรัฐไมอามี่ ฝ่ายรณรงค์หาเสียงของทรัมป์ส่งข่าวให้ชุมชนเกี่ยวกับความล้มเหลวของมูลนิธิคลินตันหลังจากแผ่นดินไหวในเฮติเพื่อให้คนในชุมชนไม่ลงคะแนนเสียงให้ฮิลลาลี่ คลินตัน นี่คือเป้าหมายสำคัญเพื่อชักจูงใจให้ผู้ที่อาจจะลงคะแนนเสียงให้คลินตันปฎิเสธการไปลงบัตร กลุ่มพวกนี้รวมทั้งฝ่ายซ้าย คนผิวดำและผู้หญิงวัยสาว ซึ่งยังลังเลใจ การโพสข้อมูลด้านมืดนี้ทำโดยใช้การโฆษณาในเฟสบุ๊ค timeline ซึ่งจะมองเห็นได้เฉพาะแต่คนบางกลุ่มเท่านั้น

นิกจบคำบรรยายที่ Concordia Summit ด้วยการประกาศว่าการโฆษณาแบบเหมาเข่งได้ตายไปแล้ว "… คนรุ่นลูกของผมไม่มีทางจะเข้าใจแนวคิดเรื่องการสื่อสารมวลชน…." และก่อนอำลาเวทีเขายังได้ประกาศอีกว่าเนื่องจากครุสได้ออกจากการแข่งขันไปแล้วบริษัทเรากำลังช่วยผู้สมัครประธานาธิบดีคนที่ยังเหลืออยู่

เรายังมองไม่เห็นว่าคนอเมริกันทั่วไปถูกโจมตีด้วยกองกำลังดิจิตอลในลักษณะเช่นนี้เพราะการโจมตีไม่ได้ปรากฎให้เห็นชัดเจนในสื่อกระแสหลักเช่นทีวีแต่เป็นปฏิบัติการส่งข่าวสารเป็นรายบุคคลใน สื่อสังคมออนไลน์ และในขณะที่ทีมของคลินตันคิดว่าตัวเองกำลังนำอยู่บนพื้นฐานของการพยากรณ์ทางด้านประชากร นักข่าวจากสำนักข่าวบลูมสเบิร์กคนหนึ่งกลับรู้สึกแปลกใจ เมื่อไปทำข่าวที่เมืองซานแอนโตนิโอซึ่งเป็นเมืองที่เป็นฐานการรณรงค์ทางดิจิตอล ที่นี่กองบัญชาการแห่งที่สองถูกตั้งขึ้น ทีม Cambridge Analytica ประมาณสิบกว่าคนได้รับเงิน 100,000 เหรียญจากทรัมป์ ในเดือนกรกฎาคม อีก 250,000 เหรียญ ในเดือนสิงหาคมและ 5 ล้านเหรียญ ในเดือนกันยายน จากการเปิดเผยของนิก Cambridge Analytica ได้รับค่าจ้างทั้งหมดประมาณ 15 ล้านเหรียญ บริษัทมีการลงทุนทำกิจการในสหรัฐอเมริกาได้เพราะกฎหมายเกี่ยวกับการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลที่นี่ต่างจากในประเทศยุโรป ในขณะที่ในยุโรปกฎหมายปกป้องความเป็นส่วนตัวบังคับว่าบุคคลใดๆ จะต้องตัดสินใจ "เลือกเข้า" (opt in) ในระบบฐานข้อมูลก่อนเพื่อยินยอมให้ข้อมูลส่วนตัวใส่ในระบบแต่ในสหรัฐอเมริกา กฎหมายถือว่าบุคคลใดๆ ยอมรับให้ข้อมูลส่วนตัวเข้าไปในระบบฐานข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ หากไม่ตัดสินใจ "เลือกออก" (opt out) จากระบบดังกล่าว 

มาตรการที่บริษัทใช้ในการรณรงค์ค่อนข้างจะเข้มข้น จากเดือนกรกฎาคม 2016 หัวคะแนนของทรัมป์จะได้รับแอปพลิเคชั่นที่ทำให้สามารถระบุทัศนคติและบุคลิกภาพส่วนบุคคลของผู้ที่อาศัยอยู่ในครัวเรือนแต่ละครัวเรือนทุกคน ระบบของแอปนี้จะเป็นระบบเดียวกันกับที่ทีมรณรงค์ของ Brexit ใช้งาน คนของทรัมป์เพียงแค่เคาะประตูบ้านตามที่แอปได้ระบุไว้ว่าจะเป็นผู้รับสารของตนเอง หัวคะแนนจะมาด้วยความพร้อมโดยมีคำชี้นำการสนทนากับคนแต่ละคนในบ้านที่ได้รับการ ปรุงแต่งแล้วให้สอดคล้องกับโปรไฟล์บุคลิกภาพตามชนิดที่ระบุไว้ หัวคะแนนก็จะบันทึกท่าทีการ ตอบสนองเข้าไปในโปรแกรมทันที จากนั้นข้อมูลก็จะถูกบันทึกและส่งกลับไปที่ศูนย์ควบคุมส่วนกลางของทรัมป์

นี่ไม่ใช่สิ่งใหม่ เดโมแครทก็ทำแบบนี้เหมือนกัน แต่ไม่มีหลักฐานว่าพวกเขาใช้การวิเคราะห์ลักษณะ บุคลิกภาพในตัวแบบจิตมิติแบบนี้ Cambridge Analytica ได้แบ่งประเภทประชากรชาวอเมริกันไปเป็น 32 ประเภทบุคลิกภาพและมุ่งให้ความสนใจต่อ 17 ประเภท เช่นเดียวกับที่โคซินสกี้สามารถทำนายได้อย่างแม่นยำว่าผู้ชายที่ชอบเครื่องสำอาง MAC มีแนวโน้มเป็นเกย์ Cambridge Analytica ค้นพบว่าการชอบเลือกใช้รถที่ผลิตในสหรัฐอเมริกาเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญของผู้ที่อาจจะโหวตให้ทรัมป์ เมื่อพิจารณาจากปัจจัยหลายด้านแล้ว การค้นพบเหล่านี้ชี้ให้ทรัมป์มองเห็นว่าข้อมูลข่าวสารใดที่ดีที่สุดและควรจะส่งไปสถานที่ไหน? การตัดสินใจที่พุ่งเป้าไปที่มลรัฐมิชิแกนและมลรัฐวิสคอนซินในระหว่างสัปดาห์สุดท้ายของการรณรงค์ตั้งอยู่บนพื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลผู้สมัครเลือกตั้งหรือนักการเมืองที่หาเสียงได้กลายเป็นเครื่องมือเพื่อนำเอาตัวแบบบิ๊กดาต้า (Big Data Model) ไปใช้สู่การปฎิบัติจริง

แอปพลิเคชั่น Groundgame ที่ใช้ในการณรงค์เลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐและกรณีเบร็กซิท (ที่มา: L2)

แล้วอะไรจะเกิดขึ้นต่อไป?

ต่อคำถามที่ว่าวิธีการจิตมิติมีอิทธิพลต่อการเลือกตั้งมากน้อยแค่ไหน Cambridge Analytica ไม่ได้ให้หลักฐานพิสูจน์ในข้อนี้และอาจจะยากต่อการพิสูจน์ได้จริงๆ แต่ก็พอจะมีร่องรอยอะไรให้เห็นได้บ้าง มีข้อเท็จจริงที่แสดงว่าเท็ด ครุส คะแนนพุ่งขึ้นในเขตชนบทในระหว่างการลงคะแนนเสียงขั้นต้น มีการลงคะแนนเสียงเลือกตั้งลดลงในกลุ่มคนผิวสีเชื้อสายอาฟริกันอเมริกันในการเลือกตั้งล่วงหน้า การที่ทรัมป์จ่ายเงินน้อยอาจจะชี้ให้เห็นความมีประสิทธิผลของการโฆษณาแบบที่อาศัยฐานของความเป็นส่วนตัว ทรัมป์ใช้เงินมากกว่าคลินตันในการหาเสียงทางสื่อดิจิตอล แต่คลินตันใช้เงินหาเสียงทางทีวีมากกว่า เฟสบุ๊คได้รับการพิสูจน์ว่าเป็นอาวุธที่สำคัญที่สุด และดีที่สุดในการรณรงค์เลือกตั้ง

มีความเห็นที่อ้างว่านักสถิติแพ้การเลือกตั้งเพราะการทำนายของพวกพวกเขานั้นผิดแต่จะเป็นได้ไหมว่านักสถิติช่วยให้ชนะการเลือกตั้งกับผู้ที่ใช้วิธีใหม่เท่านั้น นี่เป็นเรื่องตลกของประวัติศาสตร์ที่ทรัมป์ ผู้ซึ่งชอบพร่ำบ่นปฏิเสธการวิจัยทางวิทยาศาสตร์แต่กลับใช้วิธีการวิทยาศาสตร์ที่ล้ำหน้ามาก ในการรณรงค์หาเสียงของเขา

ผู้ชนะที่ยิ่งใหญ่อีกคนหนึ่งคือ Cambridge Analytica หนึ่งในสมาชิกในบอร์ดบริหารของบริษัทนี้ก็ คือสตีฟ แบนอน (Steve Bannon) ซึ่งเป็นอดีตผู้บริหารสูงสุดของหนังสือพิมพ์ออนไลน์แนวขวาจัดชื่อว่า Breitbart News ต่อมาสตีฟ แบนอนได้รับการแต่งตั้งให้เป็นที่ปรึกษาอาวุโสและหัวหน้าฝ่ายยุทธศาสตร์ของประธานาธิบดีสหรัฐอเมริกา Cambridge Analytica ไม่ยอมออกความเห็นถึงข่าวลือว่ากำลังมีการพูด ตกลงอะไรกับเทเรซ่า เมย์ นายกรัฐมนตรีอังกฤษ แต่อเล็กซานเดอร์ นิกอ้างว่าเขากำลังมีลูกค้าทั่วโลก และเขากำลังได้รับการติดต่อจากสวิสเซอร์แลนด์ เยอรมันนีและออสเตรเลีย บริษัทกำลังเดินสายโชว์ผลงานในยุโรป ปีนี้จะมีการเลือกตั้งในฝรั่งเศส ฮอลแลนด์และเยอรมันนี โอกาสกำลังเปิดให้บริษัท

โคซินสกี้สังเกตการณ์เรื่องทั้งหมดนี้จากสำนักงานของเขาที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด หลังจากได้รับผลการเลือกตั้งสหรัฐอเมริกาแล้ว มหาวิทยาลัยก็เกิดความอลเวงขึ้น โคซินสกี้กำลังตอบโต้กระแสดังกล่าวด้วยอาวุธที่แหลมคมที่สุดเท่าที่นักวิชาการมี คือ การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ เขากำลังทำการวิจัยทดลองซึ่งผลการศึกษาจะตีพิมพ์เผยแพร่เร็วๆ นี้ ผลวิจัยขั้นต้นน่าสนใจมาก การศึกษาแสดงให้เห็นประสิทธิผลของการโฆษณาแบบพุ่งเป้าไปที่บุคลิกภาพส่วนบุคคล นักการตลาดที่ใช้วิธีนี้สามารถที่จะดึงคนที่กด Like มากขึ้นถึง 63% ในเฟสบุ๊ค พวกเขายังแสดงให้เห็นอีกด้วยว่าการเล็งเป้าหมายที่ผู้บริโภคจะมีความแม่นยำมากขึ้นด้วยการดูข้อมูลที่เฟสบุ๊คเพจ

หลังจากมีข่าวออกมา ทางบริษัท Cambridge Analytica ก็ออกแถลงการณ์ว่า "Cambridge Analytica ไม่ได้ใช้ข้อมูลจากเฟสบุ๊ค ไม่ได้เกี่ยวข้องอะไรกับ ดร. มิคาล โคซินสกี้ บริษัทไม่ได้ทำสัญญามอบหมายให้ใครทำวิจัยและไม่ได้ใช้ระเบียบวิธีวิจัยแบบเดียวกัน จิตวิทยากราฟิค (Psychographics) ก็แทบจะไม่ได้ใช้เลย Cambridge Analytica ไม่ได้ไปทำอะไรให้คนอเมริกันไม่ไปลงคะแนนเสียงในการเลือกตั้งประธานาธิบดี ความมุ่งมั่นพยายามของบริษัทก็คือต้องการให้คนไปลงคะแนนเสียงเลือกตั้งมากขึ้น"

แต่โลกก็ได้พลิกผันกลับหัวกลับหางไปแล้ว อังกฤษกำลังออกจากอียู โดนัล ทรัมป์ก็ได้รับเลือกเป็น ประธานาธิบดีสหรัฐอเมริกา ที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด มิคาล โคซินสกี้ซึ่งได้เตือนถึงภัยอันตราย ในการใช้วิธีการทางจิตวิทยาในการเล็งเป้าหมายในทางการเมืองได้รับอิเมล์ที่กล่าวหาตัวเขาอีกครั้ง "เปล่า เรื่องนี้ไม่ใช่ความผิดของผม ผมไม่ได้เป็นผู้ผลิตระเบิดลูกนี้ ผมเพียงแค่บอกว่ามันมีระเบิดอยู่ เท่านั้น"