不要以為被騙或是被拿走個人資料是沒什麼大不了的事情,重點是拿走的人可以左右改變挑出可以影響你的未來選項。
Netflix紀錄片|個資風暴:劍橋分析事件The Great Hack|「武器級傳播」!不用出兵就能完美吞掉台灣的方法。
我認為這是一部台灣人完全需要手刀點起來看的片,尤其是如果你之前有參加那個反紅媒遊行,支持媒體不可壟斷與反對傳播特定政宣行統戰之實,那麼你更要看!!而且其實不為什麼,就是因為離2020總統大選的那一天快不到半年了,
個人在Netflix上面看了一堆連續殺人魔、恐怖份子之類的犯罪紀錄片,都沒有看完這部的感受來得更 #毛骨悚然;我現在完全不是抱著一個「噢,我看完了一部紀錄片作品,我要來寫感想了哦哦~」那種假日消遣的心情在打文章,而是:
「幹你老師,全部台灣人都應該滾進來看看我們到底中了什麼招!!!😱😨😰」(粗體大字)(伊藤潤二驚恐臉)
如此認真與迫切性,並且根據你個人對台灣政治時事的敏感度越高,感受會更加深刻,完全真切,完全恐怖,完全滿滿的 #既視感,對,這部對我來說就是恐怖片!
好,我現在要來告訴你這多恐怖,(煤圖一雄驚恐臉)
應該很多人都知道2018年臉書執行長馬克祖克柏因「臉書洩漏用戶個資」事件出席了參議院聽證會的事情,但是大部分人的話題是馬克祖克柏的機器人臉meme,而不太清楚這件事背後代表了什麼,也不太明白所謂的「洩漏用戶個資」是怎麼個洩漏法,
一般大眾認為「個人資訊」,不過就是名字、電話、住址,或是身分證字號之類,覺得說「我不要亂留或是不要給真的資料就好了啊?」,但是「個資」遠遠不止這些事情,身為網路時代的人,我們必須要建立起一個超級重要的觀念,
個資最關鍵的一項就是「Digital footprint」,你的「數位足跡」,這個詞還真是詩意呢,你可能沒有想到,你一天噠噠的鍵盤聲,留下的都是幾萬筆「可追蹤」的數位足跡,
只要人打開手機、上網,在臉書上哪裡留什麼言,按了誰讚,按哪個專頁讚,瀏覽了哪些網站,搜尋過什麼關鍵字,作了心理測驗,在哪裡打個卡……這些對現在人微不足道的日常小事情,只要透過精密的演算系統就可以把你這個人的人生圖像、人格、取向、甚至是行動思維給準確地描繪、「預測」出來,
這個到底多精準呢,就像有一陣子我太想看海景了,就在網路上大量蒐尋馬爾地夫和峇里島之類的風景圖片,結果那半個月臉書上跑出來給我看的廣告通通是OO旅遊、XX旅行網站,而且還不會是賞雪或環歐主題,通通都是有夏日艷陽海邊的廣告!這樣「只不過搜了什麼,就一直看到相關廣告」的經驗,我想很多人都有過,這個就是一種數位足跡的運用,
旅遊廣告可能覺得還好,但是強推的內容換成「政治」的程度就完全不一樣了,這整起事件,就發生在2016年川普v.s.希拉蕊美國總統大選期間,川普的競選團隊雇用了一間叫作「劍橋分析」的資料探勘數據分析公司,來替他們執行廣告事宜,
當時創辦這個團隊的科技genius之一(他後來成為了告發者),想到了真的是非常genius的方法,他們在臉書上弄了很多像「心理測驗」那種可以誘發用戶去點選,藉此完成個人形像描述的小程式,採集到龐大的數位足跡(點選過的人都「自動地」成為了他們公司系統的資料庫),得到了超過5000萬筆的「人格情報」,
把這些資料丟給電腦去演算,它就可以知道這個人喜歡什麼東西,他不喜歡什麼東西,他「喜歡聽什麼」、「不喜歡聽什麼」、「相信什麼」(理念、意識形態、政治光譜)、「不相信什麼」,甚至連這個人的朋友圈,社交傾向都可以一次掌握,
「我們不會只把你當成一個『選民』,我們會把你當成一個『人格』的目標。」
這段告白真是超可怕,
但是他們就是利用這個系統,非常「準確」不浪費地大量餵食給某個族群各種有關希拉蕊的惡意資訊,讓這群人去「深信」希拉蕊真的作了某些可能沒有發生的事情,而影響這些人參與投票或是投給其他候選人的意願,
劍橋分析的員工甚至坦白就是他們創造了「騙子希拉蕊」一詞,還特別製作了幾百個惡意哏圖迷因,散播在網路上任由它們茁壯,而且因為只是哏圖所以無法追蹤源頭,也就更像病毒一樣瘋狂擴散…
更驚人的是被爆出劍橋分析還參與了英國脫歐派的活動,影響英國脫歐公投;
一般人很難去想到,我不過是在臉書上點個讚,怎麼會影響到一個國家的情勢或更甚親手衝擊了我們所深信的「民主」?
這個就叫作 #資訊戰 !
基本上你只要有使用科技產品,沒有人不在這個戰局裡面。
個人數據的不當、不法運用延伸出很多很暗黑的事情:
▶#自由公平的選舉?(問號)
整個紀錄片裡,我覺得這件事最為嚴重而且驚悚,尤其是對現在的台灣人來說,這就是「一旦失去了就再也回不來」的東西,
尤其是它裡面深入淺出提到一大重點maybe可以讓更多人理解為什麼現在台灣有這麼多難以溝通的韓粉郭粉兩岸一家親粉存在,
因為對這此類族群來說,與其認真面對嚴肅的政治議題,不如「不談」或是把重點放在最簡單的民生來得輕鬆愉快,所以他們可以深信「發大財」與「兩岸和平可以安居樂業」這種幹話,並斥「統獨」為破壞和諧生活的「假議題」,
▶#可被影響者
劍橋分析將此類人歸納為「可被影響者」,也就是他們最主要的 #政宣標靶,那些廣告都會最大量地投給這些人看;正因為沒有主見又政治敏感度低(懷疑與闢謠能力低),所以更能夠不斷地被餵食造假新聞、洗腦式標語與特定人物的神格式宣傳,
以台灣人更熟悉的話來說,應該就是「理性中立選民」吧?!🤷♂(網路戲稱「李姓中壢選民」)
有人會疑問,怎麼會那麼容易就相信假新聞了呢?但正如記錄片中的英國記者所說,如果你是相關傳播工作者一定超有感,每天在那樣的環境之下,你一定知道假新聞有多好操作,多麼有效果!
(你不能站在同溫層的角度去討論這件事,我真的建議人不可以站在自己的「已知」去假設其他人的「已知」)
這些,正是讓台灣民主岌岌可危與越來越靠近香港化的東西;
後面有一段超嚇人,是劍橋分析高層還透露在他們涉及美國總統選舉與英國脫歐之前,在全球許多未開發和開發中國家都有據點並進行類似形態的實驗,透過紛飛的資訊去有效 #減少或增加特定族群的投票率!
然後下一秒放出一個世界地圖告訴大家他們有在哪些地方進行過相關情資蒐集運用,
上面有個好大,好明顯的台灣啊。(抖到不行)
雖然不知道是發生在什麼時候以及他們是怎麼運用的,但是2018年《紐約時報》已經有報導中國企圖利用「俄羅斯式干預手法」影響台灣選舉,這個俄羅斯手法在記錄片裡面也有說明,
這叫作「 #武器級傳播」,幹他老師這就是現實黑鏡!
我認為現在2019年的台灣人,你如果轉頭看看香港,看看現在高雄和台中有什麼變化,再看看蠢蠢欲動的KMT總統候選人,如果到這裡你沒有驚覺2020我們將會產生一個美國2016年總統大選「發大財狂人」對「強勢女性」的極雷同模板,而且你還沒有感受到資訊戰的嚴重性的話,
那我們真的是,大家集中營見;👋
而且我個人非常確定,如果被侵略了,中共將這一套系統拿來運用的話,實際臉書好友三分之一是政治圈和文化圈KOL的me應該也沒辦法逃去哪裡,如果看這篇文章的你曾經按過蔡英文一個讚,也通通會被找出來,都因為這燦爛而無法抹滅的~數位足跡啊。👣
其他記錄片重點:
▶#個資數據是新人權
當人們發現個人數據可以成為這麼危險的東西,那麼是否有權拒絕和如何保障企業、政府對個人的窺探和蒐集?
(片中就有說人們在下載APP的時候,很少真的會讀完「隱私條款」。)
▶#指導棋
這是這個紀錄片裡面我覺得有點感慨的故事,劍橋分析公司後來出來告發的第二人,前營運長布蘭妮,大家都想說妳這樣優秀的人才怎麼會去替川普這種人工作還主導了這種與人權與民主背道而馳的事?
但是其實她原本還參加過歐巴馬競選團隊!和很多人權組織的工作,但因為實質上看不到什麼成果,後來遇到劍橋分析的CEO介紹她進去那個「可以看到實際影響的世界」,結果還真的影響了一整個「世界」,她自己也收不回來,
這個應該也是最近這幾個月台灣人特別有感,很多政治人物出現光怪陸離的分水嶺和彷彿被平行世界換人的錯愕感,我們也許可以相信一個人的本質並不邪惡,但一個人所身處的位置(看到的風景),與他心中的「柄」可以決定人格崩壞的程度,更重要的是,你永遠不會看到那個在耳邊下指導棋的人。
「網路時代的現在,『個人數據』早遠比石油更有價值。」
然而對人類來說最有價值但是每個人都理所當然的東西是「自由」!
我真心不想失去現在這種可以自由上網打幾千個字的自由,也希望大家趕快去看這部紀錄片,趕快瞭解到我們到底身處在什麼情境裡,然後盡量推給其他人看這部片,畢竟那種超有內容超動聽的講座就算辦一百場的觸及率,可能還沒有一部Netflix上的影片來得高,這也是為什麼這件事一定要拍成記錄片吧。
真的手刀看起來,它不是一部單純的紀錄片,它就是你接下來要面對或是已經發生在身邊的事情!看完好好地去思考,然後2020不要投錯了好嗎,一國兩制就是幹話,我們可能沒有什麼退路了。
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相關必讀:
【犯罪學者沈伯洋警告:中國啟動資訊戰,不用出兵就能併吞台灣!】
https://musou.watchout.tw/read/ZA1PItoONEl4elSJbSWi
【選舉假消息滿天飛! 紐時:中國明顯利用新式武器干預】
https://news.ltn.com.tw/news/politics/breakingnews/2621848
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅范琪斐,也在其Youtube影片中提到,歡迎收看范琪斐的寰宇漫遊,今天的琪斐大放送我們要來談談,2020美國總統大選民調一面倒的說拜登贏川普一大截,川貴人,這次別選了吧?乖~我待會給你買個....樓?大家好,我是范琪斐。中間偏右的《華爾街日報》(Wall Street Journal)聯手中間偏左的《國家廣播公司》(NBC),在「川拜」首...
減少或增加特定族群的投票率 在 范琪斐 Youtube 的最佳貼文
歡迎收看范琪斐的寰宇漫遊,今天的琪斐大放送我們要來談談,2020美國總統大選民調一面倒的說拜登贏川普一大截,川貴人,這次別選了吧?乖~我待會給你買個....樓?大家好,我是范琪斐。中間偏右的《華爾街日報》(Wall Street Journal)聯手中間偏左的《國家廣播公司》(NBC),在「川拜」首場辯論後,到川普確診前這段時間,所做的民調顯示,拜登的支持率高達53%,足足領先川普14個百分點(53%:39%)。真的假的啦~這個幅度也太誇張,我們再參考一下別的。
(10/11公布)美國ABC News和《華盛頓郵報》(The Washington Post),在川普出院後做的最新民調,有54%的選民說會把票投給拜登,大幅領先川普12個百分點(54%:42%)。專門統計各家民調數據的Five Thirty Eight指出,拜登的平均支持率勝過川普10.4個百分點(52.2%:41.9%, 10/10數據)。另一個民調數據集合網站「真清晰政治」(Real Clear Politics)的網站顯示,從10月以來每一家主要民調公司統計出的結果,都是拜登遙遙領先川普,差距在5到16個百分點不等,其中不乏立場較為中間的The Hill和經濟學人。所以平均下來拜登的支持率領先9.8個百分點。(10/9公布)美國權威智庫與民調機構「皮尤研究中心」(Pew Research Center)做出來的結果是,52%的選民打算把票投給拜登,領先川普10個百分點(52%:42%)。
我們找了很多民調,可是只有很少數的說,川普領先拜登, 說很少數,是怕我們川貴人傷心,其實找來找去只有一個。 (10/5公布)英國《每日快報》聯手英美智庫Democracy Institute做的民調顯示,川普支持率在46%,小勝拜登1個百分點(46%:45%)。不過我還是註明一下,這個《每日快報》是英國的右翼八卦報,民主研究所的民調,也沒有被民調界公信力很高的538列入參考的近500家民調就是了, 所以現在大多數民調都顯示,拜登會獲得壓倒性勝利,但川貴人當然不認為他會選輸啊,最近又在那邊「Fake news」、「Fake polls」喊來喊去,民調統統都是假的!這都是幻覺~嚇不倒我的!
先不要笑,川貴人說的是真的,4年前一直到投票日當天早上,民調都還顯示希拉蕊一定會凍蒜,《紐約時報》做了大半年的民調,到選舉當天早上,還在說希拉蕊有80%以上的勝選機會,結果最後被「逆轉」,搖擺州統統被川貴人拿下!2016年的民調,被很多人認為是「壞掉了」、「走鐘了」,完全無法反映出真實民意,今年隨著大選日逼近,也有越來越多人開始質疑,真的假的啊?這幾年來專家們一直試圖釐清,當年的「希拉蕊慘案」到底是怎麼出現的,總之過去四年民調專家就很努力的要找出,民調為什麼會跟開出來的票差那麼多,但真的非常困難,因為變數實在太多了,我們今天就幫大家整理出幾個專家們認為可能的原因。
(一)手機的普及
還記得去年台灣不是在吵「手機民調要不要納入總統初選民調」嗎?美國其實也有類似的問題。美國現在就跟台灣「人手一機」一樣,有時候還兩三機,越來越少人使用家用電話了,而且年輕人、低收入者以及少數族群,都只用手機而已;反觀年長者和白人族群,就會比較依賴室內電話。大數據分析網站《Datanami》就指出,25歲左右的年輕人看到不認識的電話,幾乎都會pass不接;但70歲的長輩們則是每通必接,因此這樣進行的電話民調就很容易往某一族群傾斜。
那用手機民調不行嗎?根據1991年的《電話消費者保護法》(Telephone Consumer Protection Act of 1991;TCPA),美國是禁止「自動撥號系統」打電話給手機用戶的,所以如果要打手機做民調,就必須派出「真人」撥號,這有多麻煩呢?數據顯示,你想獲得1,000個回答,就至少得隨機撥號2萬次,其中大部分是空號,因為手機號碼是私人的,根本不會刊登在電話簿上,這實在太勞民傷財了,很想幫做民調的人馬殺雞一下耶,你們辛苦了。
(二)沉默的多數
每次選舉我都很期待接到民調電話,但大多數美國人可不是這麼想的,可能是因為擔憂個資和隱私外洩,導致選民接電話不敢說出真實意見,或者是覺得,蛤~民調很久欸,老娘才沒空理你。1970年代左右,美國「民調回應率」(Polls response rate)高達80%,你只要打過去人家多半都會回答你,但是根據「皮尤研究中心」最新報告,2018年美國「民調回應率」已經暴跌到6%,等於你打100通電話就只有6個人不掛你電話、願意花時間跟你聊兩句,但你也不知道他是不是講真話。
像2016年的大選,支持川普的選民中,就有一群選前不願意表態的,或者在接受民調時故意說謊的,有些甚至不告訴鄰居他們其實支持川普。《Datanami》表示,這些選民會讓調查的結果失準2%到6%,6%很多欸,根本就是超出誤差範圍了。
(三)網路民調難
啊現在網路那麼發達,用網路做民調不就統統搞定了嗎?事實上恐怕剛好相反。數據顯示美國18-29歲的年輕人,有98%都使用網路,但偏偏這個年齡層的人最不愛投票,拿美國總統大選風向球:2018年美國期中選舉為例,雖然這群年輕人投票率比前一次大幅提高15.7個百分點,但仍是所有年齡層中最低的(35.6%),也就是說,每個人都是「鍵盤投手」,大家網路上搖旗吶喊超熱情,結果投票日當天大家都覺得不差我這一票。另一方面,你在網路上想填幾歲就幾歲,想變性就變性,別國網軍想來帶風向,也不是那麼困難,因此網路民調也非常容易失準。
(四)早期民調誇大
另一個大變數是「早期民調」的準確度很低,因為選民還沒有足夠時間去瞭解候選人到底在幹嘛,但早期民調卻是媒體報導所仰賴的主要資訊來源,結果就是候選人拿來造勢、媒體見獵心喜誇大報導,進而影響到後續選民對候選人表示支持的聲量。例如看到拜登領先,那支持拜登的人講話就會比較大聲,因為他們是「主流」,反之支持川普的人,可能就會比較不敢表達意見,形成「沉默螺旋」。
「皮尤研究中心」也加碼解釋,事實上2016年的全國民調還算準確,(預測希贏3.3%最後贏2.1%),但美國總統大選是以選舉人票為單位,希拉蕊全國總票數高於川普也沒屁用,最後川普拿下所有的搖擺州,入主白宮。而選前的州民調也無法反映出搖擺州的真實民意,地方往往沒有全國性民調那種資源,四年前他們就忽略了在最後關頭,投給川普的搖擺選民數量,也沒有準確掌握未受過大學教育的白人選民,他們到底支持誰,種種因素導致了中西部上演「大驚奇」。還有就是民調公司往往有特定的政黨傾向,最後很可能導向「護主」的結果,讓民調不盡然客觀。
那這些問題2020年還會再重演嗎?老實說,有些變數還是很難避免,《紐約時報》就整理了,和四年前相比,哪些因素可能讓美國民調更精準或更失準。
更精準的第一點就是,搖擺選民減少了。
四年前民調失準的一大因素就是搖擺選民,但今年跟民調人員說:嗯~我還沒想好,的搖擺選民數量變少了,四年前的這個時候,大概還有20%的選民說他們還沒決定要投誰,或是打算投給小黨候選人,但今年這群人的數量只剩一半,而且其中支持川普的人也老早就表態,尤其是搖擺州的白人工人階級選民。
更精準的第二點是,選民教育程度的加權。
大家要有個概念,民調準不準確,完全取決於你抽樣有沒有做到「隨機」,也就是每個族群的意見都要被採納進來,但這真的非常難做到,最後很容易讓民調結果出現偏差。例如在美國,如果你跑去郊區教堂裡做民調,那幾乎可以篤定會獲得一個偏共和黨的結果;但如果你對大學生進行抽樣,最後很可能獲得一個偏民主黨的結果。另外的數據又顯示,受過高等教育的選民,比較願意接受民調訪問,每個都是選我選我~而那些較保守、教育程度較低的選民,他們的聲音就很難反映在民調上,所以如果你沒有按照「教育程度」來做加權,民調就會充斥太多年輕大學生的意見,導致結果偏向民主黨。先前民調機構都不怎麼重視教育程度對選情的影響,結果導致2016「爆冷門」。
有鑑於4年前的「教訓」,今年有越來越多民調機構,把選民教育程度的權重提高了,簡單來說就是把教育程度較高的受訪者音量降低一點,把教育程度較低的受訪者音量調高一點,讓他們各自符合在總人口中所佔的比例。今年從3月以來,美國各家民調機構做的幾十個調查中,已經有半數增加教育程度的權重,是先前的兩倍多(約20%)。
可能比2016年更糟糕的是,網路民調的增加。我們剛剛已經提過網路民調的準確度有待商榷,但過去幾個月來,越來越多機構採用網路民調的方式,比例佔地方民調總數的一半。他們採用的方法可能太過簡單,就是直接抓一群網路群組成員,然後再根據受訪者的人口統計資料進行分類加權,這樣的作法成本很低又很方便,但非常容易有樣本代表性不足的結果,而且最後民調可能左傾。 (最好的方式是結合電話民調和網路民調,例如AP/NORC/VoteCast的民調,電訪4萬人外加隨機抽樣11萬網友,結果可能較為客觀。
另一個可能不太客觀的做法是:請選民「回想投票」。
目前有越來越多投票機構採取這個方式,也就是要求受訪者回想2016年他把票投給誰,是希拉蕊還是川普呢?然後再依據他們的回答去做選舉意向的加權。這樣做可以讓民調數字看起來比較漂亮,也可以減少錯誤,但卻很難避免系統偏差,導致結果傾向某一政黨。再加上通常大家都會傾向回答,自己是投給獲勝的那一方,沒有人會想承認自己投給輸家嘛!再說這四年來誕生不少首投族,又有不少人往生,像是疫情導致那麼多人死亡,也有很多人搬到別的地方去,硬把2016年的投票意向套用到今年,恐怕不太合適。
所以這個民調到底是能不能看啊?你要是問我,我覺得就別看了 ,這是我們媒體想要預測選舉的結果, 或研究單位拿來做選民行為分析. 但一般選民還是把政策看清楚點比較要緊,你管別人怎麼投
今天琪斐大放送的關鍵字是:
#美民調失準
#選情霧茫茫
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減少或增加特定族群的投票率 在 高一101-103公民期末考解答 的美食出口停車場
解析: (1) 根據《公民投票法》規定,全國性公投的提案人數,必須達到最近一次正副總統選舉人總數的萬分之一,故應為18,000,000 × 0.1‰ = 1,800,故選(B)。 ... <看更多>