В 2012 году молодой поляк Михал Козинский, изучавший психологию в Кембриджском университете, доказал, что анализа 68 лайков в Facebook достаточно, чтобы определить ваш цвет кожи (с точностью до 95%), половые пристрастия (до 88%) и приверженность Демократической или Республиканской партии США (до 85%). А ещё — уровень интеллекта, религиозные взгляды, вредные привычкам… Изучение находящихся в открытом доступе «цифровых следов» позволяло даже узнать, развелись ли родители до вашего совершеннолетия или после. Скоро модель смогла лучше оценивать личность человека после десяти изученных лайков, чем его коллеги по работе. После 70 лайков — лучше, чем друзья. После 150 лайков — лучше, чем родители. После 300 лайков — лучше, чем супруг. А в дальнейшем можно узнать о человеке больше, чем он сам. Алгоритм работы с большими данными оказался настолько удачным, что стало возможным предсказывать ответы «подопытного» на те или иные вопросы… В день публикации статьи о своей модели тридцатилетний учёный получил два звонка: жалобу и предложение работы. Оба звонка были из корпорации Facebook.
На Facebook можно делать и «подзамочные» посты, доступные лишь узкому кругу. Но сбору больших данных это не мешает. Если Козинский для своего анализа всегда брал согласие пользователей, то нынешние приложения, которыми вы пользуетесь в соцсети, ставят доступ к персональным сведениям в качестве обязательного условия.
И речь не только о лайках: команда Козинского могла оценивать людей по аватарам и фоткам в соцсетях. Более того, мы делимся личными данными даже вне интернета. Детектор движения в смартфоне фиксирует, как далеко мы ездим и насколько сильно размахиваем руками (что может свидетельствовать об эмоциональной нестабильности). Современный телефон — настоящий психологический опросник, который мы вольно или невольно заполняем. Причём система психометрии работает и в обратную сторону: можно не только создавать из больших данных ваш личностный портрет, вы и выискивать среди этих портретов нужный. Например, обеспокоенные отцы, или озлобленные одиночки, или не определившиеся с выбором сторонники демократов. По сути, Козинский создал поисковую систему по людям.
Молодой учёный всё яснее понимал и перспективы, и опасность подобных исследований. Вдруг кто-нибудь с помощью «больших данных» начнёт манипулировать массами? В 2014 году к Козинскому обратилась некая фирма, предложив проанализировать методом психометрии 10 млн американских пользователей Facebook. Почуяв неладное, Михал отказался от выгодного подряда — но прекрасно понимал, что его алгоритм вполне может воссоздать кто угодно… Как выяснилось позже, дочерним подразделением несостоявшегося заказчика была уже известная нам Cambridge Analitica, зловещая маленькая контора, в дальнейшем отвечавшая за кампании в поддержку Брексита и Трампа.
Противоречивая натура Трампа и исходящая от него целая орава порой взаимоисключающих сообщений внезапно сыграла ему на руку: до каждого избирателя доходил свой посыл. В день третьих дебатов между Дональдом и Хиллари команда магната отправила в соцсети свыше 175 тыс. различных вариантов посланий (в дебатах, кстати, победил Трамп). Они различались лишь в деталях — заголовках, подзаголовки, фоновых цветах — дабы максимально точно подстроиться под конкретных получателей информации. «Подобным способом мы можем дотянуться до нужных деревень, кварталов или домов, даже до конкретных людей», — поясняет журналистам Das Magazin сам Никс.
Так, в населённом гаитянскими мигрантами квартале в Майами была запущена информация об отказе Фонда Клинтон участвовать в ликвидации последствий землетрясения в Гаити — чтобы побудить жителей не голосовать за Хиллари. Это было еще одной целью: удержать её электорат (например, леваков, афроамериканцев и молодых девушек) от похода на избирательные участки. Использовались и так называемые «темные посты» Facebook: платные объявления в ленте новостей, которые демонстрировались лишь определенным социальным группам. Например, афроамериканцам показывали посты с видео, где Клинтон сравнивала темнокожих мужчин с хищными зверями.
В общей сложности избирательный штаб Трампа потратил на оплату услуг Cambridge Analityca почти $15 млн. Недавно сообщила о сотрудничестве с британской фирмой и лидер французского Национального фронта Марин Ле Пен. Похоже, Facebook превратился в совершенное оружие и лучшего помощника на выборах. По подсчётам учёных, вероятность того, что после просмотра персонализированной рекламы пользователи перейдут к действиям (купят определённую вещь или проголосуют за нужного политика) возрастает на 1400%. Кстати, в ФРГ движение «Альтернатива для Германии» имеет в соцсети больше подписчиков, чем правящие партии ХДС и СДПГ вместе взятые.