2016年美国总统选举中的技术革命与选民行为控制
2016年美国总统大选打破了以往选举规律，首次出现了干预型竞选。以往美国总统选举中，资金优势、媒体倾向和政党支持是传统的三大致胜关键因素。此次选举这一规律被打破。政治心理测绘学、大数据方法与人工智能技术的综合运用引发了选举技术革命，这场技术革命借助对选民政治心理特征的测绘实现了对选民投票行为的精准控制和干预，将大众传播变为小众传送，使大规模社会控制成为可能，因而具有重大的政治理论与实践意义。
美国总统大选是人类最重要的政治实践之一。现代选举制度在很大程度上基于美国的实践。作为近现代人类社会最重要的政治实践活动之一，美国总统一直是政治学关注和研究的重要问题。特朗普及其团队在2016年大选中，将心理测量学、大数据方法与人工智能技术综合运用于“摇摆州”竞选活动，起到了传统选举技术无法起到的作用并最终赢得了胜利。
一、2016年美国总统大选选举结果对传统政治理论的挑战
具有200多年历史的美国总统大选是规范化、程式化程度很高的政治过程，自1789年始至今美国总统大选从未中断，4年一度共举行了58届选举，共产生了45任总统，在这漫长历史中形成和保存了最为完整的选举记录和资料。长期以来，美国学术界对于大选选举进行了全面深入细致的研究，充分揭示了美国总统大选尤其是总统选举中蕴含的各种规律，形成了关于选举的系统政治科学知识，这些政治科学知识在认识和预测选举中发挥着重要作用。
在以往的美国总统大选研究中，常常将阶级看作社会政治活动的基础，把阶级视为社会结构的断层线，视为人类进行集体政治行动的基本单位，也是衡量选民行为,划分政治态度的重要标准。经典意义上的阶级是以人们与生产资料的关系定义的，社会群体与生产资料的关系进而决定了人们的政治立场和社会行为属性。
但随着人类社会工业化、现代化进程，社会结构发生了广泛而深入的变化，传统意义上的阶级在西方发达国家发生了很大变化。
现代西方社会中政治活动的主体已经逐渐转化为由多种社会因素建构的复合性主体，而不再是由单一因素构成主体属性。这一点从历年美国乃至所有国家的选举中可以得到清楚的观察和认识。这也是为什么2016年美国大选中身为大资本家的特朗普得到了美国蓝领工人的普遍拥护，而声称是信奉社会主义，主张社会主义政策的桑德斯恰恰得不到传统意义上“工人阶级”的支持。又如，希拉里的“铁票”来自非洲裔美国人，而无论贫穷还是富有。非洲裔美国人是美国大选中以种族划线，以种族为单位行动统一性最强的群体。
当今美国社会政治活动抑或大选中不同群体的投票行为再也不是由单一因素决定。现代社会中，单一因素已无法建构社会主体，社会群体都是由多重元素构成的。通过对美国大选中选民结构和行为的综合分析，构成美国各种政治主体主要有种族、职业、收入、性别、年龄、宗教、区域和教育等八大元素。在美国社会集团的八大建构元素中，种族具有首要性，即是最显著的建构社会身份及意识形态、政治态度和导致政治行为的具有显著标识性的因素。种族之后的其他七大元素均与社会分层和政治行为有关，但其相关性的排序即影响力的权重是处于变动状态的，因时因地而有所变化。以大选中的立场与行为选择而论，又与候选人形成互动。
传统的美国总统大选选举策略是针对选民的心理特征和随机的态度制定选举策略影响选民行为，获得尽可能多的选票。这种传统选举策略存在一些缺陷。第一个问题是不精准、效率低，“大水漫灌式”的浇灌式选举策略往往效果不佳。美国选举一般分为空中选举和地面选举。空中选举常用手段主要包括广播、电视宣传和巡回演讲等。在多元选民结构下，空中选举的任何一种宣传方式只是针对少数人。地面选举是指挨家挨户敲门拉票，通过基层的人际关系、动员情感因素获取投票，但仍有很大的不确定性且成本高昂。传统选举策略的第二个问题是逆反效果问题。选民不会对所有选举议题感兴趣，没有针对性的广告宣传可能会引发反效果。
2016年的美国总统竞选中，唐纳德·特朗普的“意外”当选出乎竞选过程中绝大多数对选举结果的预测，也颠覆了以往政治学及选举理论所揭示有关选举规律的诸多理论认识。
首先，资金优势理论被颠覆。以往选举研究及形成的相关理论最重要的一条是有关竞选资金对于选举结果的影响。早在1895年，当年的美国参议员马克•汉纳就说过：“政治中只有两样东西最重要，第一是金钱，第二还是金钱”。美国总统大选向来是“烧钱游戏”，因为竞选资金的多寡直接会影响到选举活动的实施效果。至少自1980年以来，美国总统大选的精确统计的结果表明，选举为金钱主导，筹款更多的一方会最终都赢得了大选。但2016年的总统选举违背了这一规律。根据美国联邦选举委员会网站公布的数字，在2016年的美国总统大选中，民主党总统候选人希拉里团队共筹集到了5.64亿美金，而代表共和党的特朗普团队只筹集到3.33亿美金。[1] 通常情况下，竞选经费主要包括竞选顾问和竞选团队的雇用和组织费用、竞选人宣传推广费用和地面选举的花费。选举的结果是竞选经费远少于对方的特朗普赢得了选举。
其次，传统媒体优势理论被颠覆。竞选是影响选民的过程，传统媒体舆论是影响选民的基本方式。美国选举历史充分证实这一点，尤其是第二次世界大战后，伴随媒体的大发展，媒体对选举的影响日益增长，媒体作用越来越重要。以往经验表明“得媒体者得天下”，即更多媒体支持的一方将赢得选举，这也是一条选举的规律。而在2016年的大选中，传统新闻媒体几乎一边倒地支持民主党以及其重要候选人希拉里·克林顿。以美国电视新闻网为例，美国主要的五大电视新闻网中四大新闻网支持民主党及希拉里阵营，只有一家偏向共和党及特朗普阵营;再以报界为例，根据美国加州大学的统计，截至2016年10月，美国发行量最多的100家报纸当中，公开支持希拉里的报纸达43家，其余多数也倾向于民主党阵营，而公开支持特朗普的报纸仍然为零。这种局面在历史上从未出现过。
第三，党派支持理论被颠覆。美国建国之初便形成了两党制的政治格局。这美国的政治制度下及两党制的格局中，共和党、民主党两大政党是两个主要的选举机器，其主要功能就组织和支持本党竞选。美国政党为候选人助选是“空中选举”和“地面选举”两个方面，民主党在上述两个方面对候选人希拉里给予了全面支持。2016年大选中，共和党候选人特朗普以反建制派的姿态出现，既反民主党的建制派，也反共和党的建制派，从而得罪了本党的上层精英，大大影响了共和党对其的支持和助选，特别是影响了来自共和党组织的“地面选举”支持。特别是在竞选活动后期开展“地面选举”中的最重要阶段，特朗普显然没有得到共和党选举机器的全力支持。相形之下，对手方面的希拉里阵营处境完全不同，希拉里得到了民主党竞选机器的全力相助，有报道称，在大选投票前最后一周，在11个摇摆州地面选举中，民主党及希拉里团队动员了200万名志愿者进行“扫街拉票”，声势浩大远胜于特朗普阵营。
在长期的竞选活动中形成的资金、媒体和地面选举等传统的三大竞选制胜要素比拼中，特朗普全面处于劣势。在这样的形势下，美国舆论界及大多数智库、专业机构预测民主党及希拉里阵营将胜选几乎是没有悬念的，而真正意外的是特朗普最终胜出和绝大多数事先预测的错误。
2016年美国总统大选给人们，特别是给各国政府、政治家和专业机构提出的值得认真思考和深入研究的问题是，那些建立在长期经验和深厚学术研究基础上的预测和判断为什么全面失误。有关大选的预测是建立在以往经验和政治科学知识基础上的，2016年的“出乎意料”与全面失误绝非偶然。常识告诉我们，一定是出现了前所未有的重大变故，否则不可能出现如此广泛和重大的预测失准。2016年的违背以往规律的结果一定有其独特的原因。对于可能存在的特殊原因的探究不仅可以帮助我们改进和丰富有关美国总统大选的知识，更有可能增进我们对于当前政治发展的新进展的认识。
二、竞选技术革命：政治心理测绘学、大数据与人工智能技术的发展与应用
2016年美国总统大选似乎意外地打破了以往美国总统大选的选举规律。“政治素人”特朗普在缺乏共和党建制派的支持的情况下，几乎是单枪匹马，冲破重重障碍，最终赢得了选举。资金、媒体和党派支持三个因素是被美国200多年来选举实践证明的决定选举三大关键因素。特朗普最终战胜了在上述三个方面全面占优的政治对手，可谓创造了政治奇迹。然而在这个“政治奇迹”背后还隐藏着一场选举技术的革命，在这个新的选举技术帮助下，特朗普在若干“摇摆州”赢得了关键的胜利，从而在选民票总体落后的形势下靠“摇摆州”的胜利赢得了多数“选举人团票”，最终战胜了原本拥有优势的强劲对手。
这次美国总统大选对以往规律的颠覆并非偶然。从表面看，这次大选总体上正常并未发生重大突发事件而中断竞选。但2016年美国总统大选在竞选技术层面却发生了一次真正的“意外”，这个所谓的“意外”是特朗普阵营将政治心理测绘学以及大数据与人工智能技术的最新研究成果运用于竞选，形成了一个基于政治心理测绘学、大数据与人工智能技术的竞选决策辅助系统和竞选活动中的辅选系统，并将决策辅助系统运用于竞选策略制订，将辅选系统实际应用于11个关键的“摇摆州”的拉票活动，进而最终赢得了选举。
英国行为数据公司“剑桥分析公司(CambridgeAnalytica)”，以下简称CA公司，为特朗普竞选团队提供了重要的理论和技术支持。[2]2015年前后，CA公司发展起了一种基于“侧写”技术的新型政治心理测绘学(也可称之为“心理图谱学”)。CA公司首先将这项新技术运用于英国脱欧公投，帮助脱欧派获得了出乎意料的成功。2016年美国总统大选中，特朗普阵营购买了CA公司的这项技术，并请CA公司帮助竞选。
侧写（profile)，是战后美国刑事侦查和情报界率先发展起来的一种通过对象已知行为推断其心理状态进而分析其性格特征并进一步预测其行动的心理学方法与技术。在侧写技术的基础上，美国政治学和心理学界进一步创立和发展了心理测绘学。
心理测绘学属于普通心理学的范畴，其基本理论成果是“大五人格理论（TheBig Five）”，即将人的性格分为五种类型，即OCEAN模型，用于测量人的开放性（openness）、尽责性（conscientiousness）、外倾性（extraversion）、亲和性（agreeableness）和情绪不稳定性（Neuroticism）。大五人格理论是对人类一般社会心理特征的研究和描述，对于认识人类的行为特征具有重要意义。但由于它还过于笼统和宽泛，无法真正运用于人的社会行为的推测。政治学界和心理学界，长期以来一直致力于探索一种专业知识与技术，以进一步细化对人类的社会心理及行为特征的认识，试图建立起能够描述和推测人的社会行为分析和统计的应用模型。政治心理测绘学的诞生标志着政治学与心理学界的这种知识与技术的探索与研究终于取得了实质性进展。
政治心理测绘学是通过对人们的政治心理特征和政治态度与偏好进行测量，以此来推测人的政治行为的理论体系和操作技术。CA公司是目前在这一领域中的领先者。CA公司成功地将普通心理学水平上的心理测绘学“大五人格理论”的心理类型进行细分，根据社会成员在包括选举在内的各类社会活动、政治活动中的行为表现，进一步分辨和确认出32种政治社会心理类型。这是政治与行为科学科学的一项革命性的成果，它使心理测量学从普通心理学转化为可应用于针对选举中选民心理类型进行测量的政治心理测绘学，可以实际应用于分析和预测选民投票动机与实施等行为。这一重大的理论和方法论进步，大大提高了政治科学对于社会成员政治心理和行为规律的认识能力。
政治心理学的理论突破以及政治心理测绘学理论建立在政治实践领域的重要意义在于，它可以在准确地评估选民政治心理及行为特征的基础上，运用这一理论方法设计有针对性的干预行动以影响社会成员的政治和社会行为乃至选举行为。它标志着一种社会政治行为控制理论的出现。
政治心理测绘学的出现是重要的理论突破，但这个运用于实践还需要有进一步的技术支持。在传统的普通心理学技术条件下，需要在实验室条件下才能完成对试验对象的人格特征测量与描述，因此，不具备大规模运用实际社会心理干预能力，更多地局限于心理学研究范畴。这主要是因为传统测量方法是在实验室环境中实施的其成本极其高昂，大大限制了其应用范围，同时由于是运用访谈手段，其客观性、准确性还会受到主观因素的影响而有所降低。如果要将政治心理测绘学运用于选战，则需要更加简易的方法，即要求超越了实验室条件，通过普通社会行为、网络行为计算和推断对象的政治性格、选民心理特征。如果能够具有这样的技术就可以将政治心理测绘以极低成本和超大规模运用于选战。
美国斯坦福大学商学院助理教授迈克尔·科辛斯基(MichalKosinski)的研究工作又进一步推动和发展了这一理论，并在此基础上将其实用化，发展出具有实际应用和操作价值的新型技术。[3]科辛斯基的研究工作是通过进一步开发OCEAN模型试图寻找特定网络行为与个性特质之间的关联关系。科辛斯基认为，“脸书点赞，可以用于推测极其隐私的个人信息，比如智力、个性、政治观点和性取向”[4]。“基于脸书(Facebook)上的68个“点赞”，就可以准确地推测出用户的肤色(准确度95%)、性取向(准确度88%)以及政治倾向(民主党或共和党，准确度85%)”。[5]科辛斯基的研究成果又带来一次具有革命意义的政治心理学理论和方法的突破。
科辛斯基研究成果是在非实验室条件下，通过社会成员及选民的普通社会行为乃至网络活动，对其进行准确的政治心理测量，确定其政治社会心理特征及类型。这是运用大数据和人工智能技术实施的一场政治心理测绘学方法与手段的重大创新。CA公司将科辛斯基新型测量方法与政治心理测绘学结合起来，通过非实验室环境借助大数据与人工智能技术对选民进行大规模的政治心理特征及行为类型测试。
政治学历史悠久，近代以来政治科学从古典政治学中分离出来，与政治哲学形成不同的学科划分，成为一个独立的社会科学研究领域与分支。但政治科学的发展和成长还是初步的、幼稚的，其重要标志是政治科学的实践价值低，实际操作能力不足，难于直接应用于干预社会政治生活。以政治心理学而论，传统政治心理学的操作工具是借助统计学的抽样调查方法和心理学实验室条件下的心理测验。统计学的抽样调查法因抽样方法等方面问题带来的准确性问题，心理学试验则存在成本高、范围局限以及主观因素干扰等问题。由于借助大数据与人工智能技术，CA公司开发出的政治心理测绘学在很大程度上成功解决了传统学科的上述局限性问题。
首先，大数据技术使得政治心理测绘以及选民研究在确定研究对象问题上，不再局限于随机抽样调查而是采用全部样本。大数据不是追求因果关系，而是探索相关关系;不是探求“为什么”，而是探求“是什么”。建立在相关关系分析方法基础上的推测才是大数据的核心。[6]大数据的方法可以从每个选民身上提取无限量的数据点，这些数据点涵盖了传统的地理学和人口学信息、心理测量学的态度和倾向信息以及每个人的个性信息。CA公司的首席执行官亚历山大·尼克斯(AlexanderNix)指出，剑桥分析公司掌握着每个美国成年人平均4000到5000个数据点，“我们已经描述了美国所有成年人(2.2亿)的个性。”[7]
其次，心理及行为特征测绘方面，基于地理学和人口学的传统统计学在对象分类上存在缺陷，这种方法无法区分处于同一地域人的个性。科辛斯基的OCEAN模型在完善之后可以对人的性格进行精准定位，从而能够对人的行为作出预测。[8]CA公司将这一做法称为“行为微定向(BehavioralMicrotargeting)”，并用于预测个人需求以及个人行为的变化趋势。比如，基于OCEAN模型的心理测绘为选民建立档案后，两名在人口统计学意义上同样是23岁——25岁的女性，其心理测绘档案便会不同：高开放性且外向的女性喜欢尝试不同的新鲜事物并同他人分享，然而低开放性且外向的女性则更愿意同她们的亲密朋友们在一起。CA公司在此基础上将人格类型与人口统计调查相结合，从而解决了模型的可用性问题。
第三，大数据与人工智能技术创造了新的观察和分析路径和方法。在这次美国总统大选中，CA公司将在实验室环境中观察测试普通心理行为转换为通过网络行为进行政治心理和行为特征测试，这种心理特征转换通过特殊的计算得以实现，即通过“算法”找到心理特征与行为之间的关联性。CA公司通过购买第三方数据来推断社会成员及消费者、选民的社会身份、心理特征和行为特性等，数据来源包括：土地登记数据、汽车数据、购物数据、积分卡以及俱乐部会员资格等。大数据以及人工智能技术被引进社会行为研究领域立即产生了前所未有的效率，它具备了以往所有社会科学研究方法所没有的全面性和准确性。如根据CA公司提供的数据，样本量为1000份的传统抽样调查的统计误差大约为±5%，而心理测绘方法在样本量增加10倍达到10000份时，统计误差仅在±3%左右。[9]大数据与人工智能技术根据广泛收集到的表面上与社会心理、政治态度无关的普通社会成员的普通社会行为，通过转换计算推测出社会成员心理特征和行为类型，进而再计算出对象的政治倾向性等等。由于大数据与人工智能技术运用是在无意识、非限制条件下测试和计算社会成员社会心理特征、行为特征以及政治偏好和态度，从而避免了社会鼓励、政治正确等方面的人为干扰，其测试和推断与以往所有方法相比，更具有简便性、准确性、可靠性。
三、运用新技术干预控制选民行为，影响选举结果
2016年美国总统大选的后期阶段，特朗普阵营在政治心理测绘学、大数据与人工智能技术等新技术手段的支持下，对于决定选举最终成败的俄亥俄、密西根等11个“摇摆州”进行了首次以选民行为分析为基础，以选民心理特征为根据的干预型竞选。即根据每个潜在选民的心理特质进行“一人一策”的靶向竞选，针对性每一个个体进行个性化的宣传与引导。这意味着2016年的美国总统大选中政治心理测绘学以及大数据与人工智能技术不仅是作为辅助型决策工具，而是被进一步运用到了辅选拉票的实际选战之中。
特朗普阵营利用CA公司的技术，大范围、大规模和低成本地收集选民个人信息，了解分析选民心理特征和行为特点，特别是集中力量于被认为将决定选举最终结果的11个摇摆州的选民。特朗普阵营运用新技术将每个收集到个人资料的选民进行编号，并对每个编号选民进行相关分析，确定针对每个选民个体的带有心理干预特点的宣传策略与实施方案。比如，如果政治心理测绘学的模型测试后发现某个编号选民具有悲观胆怯型心理特征，就会相应针对这个个体采用恐吓性策略，反之亦然。以禁枪议题为例，如果选民具有忧虑倾向且较为理性，则会向其传递令人担忧的数据并开展能够引发深入思考的话题讨论;如果选民较为保守且更注重传统，则会向其讲述枪械学习在家庭中代代相传的温馨故事。[10]
大数据与人工智能技术在边际成本不增加的条件下，爆发式地增加了可资运用的选举资源。在具备了大规模认识选民政治心理和选举心理条件下，借助大数据和人工智能技术，实行大规模的选民行为干预，采取针对选民个人的性格与偏好，进行“一人以策”式的精准干预，针对每个选民进行订制内容的竞选宣传以影响其投票行为，变大众传播转为小众传送，从而产生了以往技术手段所无法比拟的传播效应。
与以往传统竞选手段相比，2016年大选中特朗普阵营更加注重个性化、订制式的干预型选举。由此也可以解释，为什么特朗普阵营花了较少的金钱，使用了较少的媒体宣传和较少动用“地面选举”，而最终高效地获得了选票乃至胜利。特朗普阵营根据CA公司提供的选民偏好资料，定制了大量个性化网络广告和信息，向靶向地区和个人做直接推送和传递。比如，在美国佛罗里达州迈阿密市的海地人聚居社区小海地，特朗普竞选团队采取的策略与方式不是正面宣传，不传播特朗普竞选政纲和正面形象，而其做法是根据选民的个性类型，定制个性化宣传信息，通过集中向道德敏感性较高的居民提供了关于克林顿基金会在海地发生地震之后扣留善款的信息，其目的是降低民主党票仓小海地社区的投票率。[11]借助于新技术，2016年大选的竞选方式发生了历史性的改变，特朗普阵营改变传统竞选中的标准手法——大众传播，而是转换为新型竞选方式——小众传送，获得了更高的效率和更好的竞选结果。
经过长期的发展演化，现代选举已经成为一种社会控制工程系统。政治心理测绘学、大数据与人工智能技术，促成了作为社会控制工程的现代选举的一次飞跃。这一飞跃包涵了三重意义上的技术革命：普通心理测绘学转变为政治心理测绘学;利用普通社会行为、网络行为取代以往需要在实验室条件下进行的政治心理测绘;利用新技术实现个性化、靶向式的思想与行为诱导。
特朗普竞选所采用的新技术改变了以往的竞选理念和竞选方式，具有划时代的意义。它在人类历史上首次成功实现了大规模的社会思想与行为控制，因而具有重大的社会价值和现实意义 59 41218 59 24667 0 0 1559 0 0:00:26 0:00:15 0:00:11 5355新技术为现代选举带来了三个方面的变化和意义。
第一，大数据全样本分析使竞选决策更精准更实用更可靠。政治心理测绘学与大数据技术的结合，将原来成本极高的抽样调查变成大数据调查，实现全数据、全样本和全覆盖，实现了对普通选民社会行为到政治心理特征的测绘、干预和控制。
第二，为科学认识和把握选民政治心理和选举行为提供了新的更为可靠的科学手段和方法，使在此基础上形成的竞选策略更为客观可靠。这项运用于大规模选举的新技术，将普通心理测绘学的人格特征发展为可测量选民社会心理特征甚至是选举心理特征的政治性格测绘技术。这是一次政治心理学的革命性进步。
第三，促进社会控制由理论向实践转化。以往选举策略既不精准，也缺乏专业工具，但2016年美国总统大选中的选民控制技术具有普遍意义，意味着人类社会大规模的控制社会思想从理论到到实践的转化发展。政治心理测绘与大数据、人工智能技术结合，使大规模社会控制成为可能，使政治干预与控制在不知不觉中完成，这在人类政治发展史上具有里程碑意义。
相关注释：
1. 这一数字是希拉里竞选团队和特朗普团队各自筹集到的资金数额，数据来源于美国联邦选举委员会网站，请参看http://www.fec.gov/disclosurep/pnational.do。
2. 剑桥分析(CA)公司是英国企业战略传播实验室(SCL)在美国注册的公司。CA公司的的相关情况可以参看公司网站：https://cambridgeanalytica.org/。另外，汉斯·格拉西格尔(Hannes Grassegger)和迈克尔·克劳格罗斯(Mikael Krogerus)的《颠覆世界的大数据(The Data ThatTurned the World Upside Down)》一文对CA公司的选举策略和方法进行了详细的介绍，可以参看英文原文：https://motherboard.vice.com/en_us/article/mg9vvn/how-our-likes-helped-trump-win。这篇文章已经翻译为中文，请参看[瑞士]汉斯·格拉西格尔，迈克尔·克劳格罗斯.张洁译.特朗普撼动世界背后的大数据风暴[N].澎湃新闻，2017年2月4日(http://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1611437)。
3. 自2011年以来，迈克尔·科辛斯基先后与他人合作，对Facebook用户的点赞行为进行个性分析，通过实证分析创建了政治心理测绘模型。请参看Michal Kosinski et al.Personality and Website Choice,Web Sci 2012,June 22–24, 2012;Kosinski, M., Matz, S. C., Gosling, S.D., Popov, V., & Stillwell, D. (2015). Facebook as a research tool for thesocial sciences: Opportunities, challenges, ethical considerations, andpractical guidelines. American Psychologist, 70, 543–556.http://dx.doi.org/10.1037/a0039210;Kosinski, M.,Stillwell, D., & Graepel, T. (2013). Private traits and attributes arepredictable from digital records of human behavior. Proceedings of the National Academyof Sciences of theUnited States of America, 110, 5802–5805.http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1218772110; Kosinski M, Bachrach Y, Kohli P,Stillwell D, Graepel T (2013) Manifestations of user personality in websitechoice and behaviour on online social networks. Mach Learn 95(3):357–380;Quercia D, Kosinski M, Stillwell D, Crowcroft J (2011) Our Twitter profiles,ourselves: Predicting personality with Twitter. 2011 IEEE InternationalConference on Privacy,Security, Risk, and Trust, and IEEE InternationalConference on Social Computing(IEEE, Piscataway,NJ), pp 180–185.
4. MichalKosinski，SandraC. Matz，Samuel D. Gosling，VesselinPopov ，David Stillwell. Facebook as a Research Tool forthe Social Sciences: Opportunities, Challenges, Ethical Considerations, andPractical, Guidelines. American Psychologist, Sep 2015, Vol. 70, No. 6, 543–556.
5. HannesGrassegger, Mikael Krogerus. The Data That Turned the World Upside Down，VICE ，Jan 28，2017. https://motherboard.vice.com/en_us/article/mg9vvn/how-our-likes-helped-trump-win.
6. [英]维克托•迈尔-舍恩伯格，肯尼斯•库克耶.大数据时代[M].浙江：浙江人民出版社，2013：75-81.
7. HannesGrassegger, Mikael Krogerus. The Data That Turned the World Upside Down，VICE ，Jan 28，2017. https://motherboard.vice.com/en_us/article/mg9vvn/how-our-likes-helped-trump-win.
8. HannesGrassegger, Mikael Krogerus. The Data That Turned the World Upside Down，VICE ，Jan 28，2017. https://motherboard.vice.com/en_us/article/mg9vvn/how-our-likes-helped-trump-win.
9. 这一数据是CA公司在阐述“大数据选举方法有效性”时列出的，请参看剑桥公司的网站：https://validity.cambridgeanalytica.org/。
10. HannesGrassegger, Mikael Krogerus. The Data That Turned the World Upside Down，VICE ，Jan 28，2017. https://motherboard.vice.com/en_us/article/mg9vvn/how-our-likes-helped-trump-win.
11. HannesGrassegger, Mikael Krogerus. The Data That Turned the World Upside Down，VICE ，Jan 28，2017.https://motherboard.vice.com/en_us/article/mg9vvn/how-our-likes-helped-trump-win.
【房宁：中国社会科学院政治学研究所所长; 丰俊功：中央党校研究生院博士研究生。本文由察网www.cwzg.cn摘录自《比较政治学研究》2017年第2期。】