2017年02月19日

心理統計学:「ビッグデータ」というツールはドナルド・トランプがアメリカ大統領選で勝利する上で一役買ったか?

SOTT パペットマスター


心理統計学:「ビッグデータ」というツールはドナルド・トランプがアメリカ大統領選で勝利する上で一役買ったか?
https://sott.net/en341714
http://www.gizmodo.jp/2017/02/trump-win-with-big-data.html
http://gigazine.net/news/20170203-data-turned-world-upside-down/


ハンネス・グラセガー/ミカエル・クロゲラス
マザーボード
2017年1月28日


(写真:トランプ)
c Unknown

心理学者のミカル・コジンスキーは、Facebook(FB)ユーザーのFB上での行動に基づいて、そのユーザーを事細かに分析する方法を編み出した。それと似たツールが、ドナルド・トランプの勝利に一役買ったのだろうか?チューリッヒのダス・マガツィーン誌の2人の記者が、データ収集について報告する。

2016年11月9日の8時30分頃、ミカル・コジンスキーはスイス・チューリッヒのスンネフスホテルで目を覚ました。34歳の心理学者であるコジンスキーは、スイス工科大学でビッグデータとデジタル革命の危険性について講義するためにやってきたのだ。コジンスキーはこのテーマについて、世界中で定期的に講義を行っている。彼は心理統計学という、データを用いた心理学の1分野の第一人者である。この日の朝テレビをつけた彼に、寝耳に水のニュースが飛び込んできた:大方の予想に反して、ドナルド・J・トランプがアメリカ大統領に選ばれたのである。

コジンスキーは長いこと、トランプの勝利祝賀会や各州の開票結果を眺めていた。この選挙の結果が自身の研究と何か関係があるかも知れないと彼は直感したのだ。深いため息をつくと、彼はテレビを消した。

これと同じ日に、この時点では殆ど無名だった、イギリスのロンドンを拠点とする、ある会社がプレスリリースを公開した。その中には「データ主導的コミュニケーションに対する我が社の革新的なアプローチが、トランプ次期大統領の類まれな勝利において重要な役割を果たしたことに感動しています」という、アレグサンダー・ジェームス・アシュバーナー・ニクスCEOのコメントが引用されていた。イギリス人のニクスは41歳。ケンブリッジ・アナリティカ社のCEOである。彼は常に塵ひとつない、あつらえの服にブランドものの眼鏡という出で立ちをし、ウェーブのかかったブロンドの髪を額から後ろになでつけている。彼の会社は、トランプのオンライン選挙活動で重要な役割を果たしただけでなく、EUからのイギリス脱退(ブレグジット)キャンペーンにおいても大きな役目を果たした。

内省的なコジンスキーは研究でデジタル革命を可能にし、身だしなみに気を使うニクスはそれを実行に移し、ニヤリと笑うトランプはその恩恵を被ったのである。

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


ビッグデータはどれくらい危険か?

この5年間を他の惑星で過ごした人でもなければ、ビッグデータという言葉はお馴染みのものだろう。ビッグデータとは要するに、私たちがオンラインもしくはオフライン端末で行ったあらゆる行動が残すデジタルの軌跡のことだ。ネット上でカードを使って何を購入したか、グーグルで何を検索したか、ポケットのスマホで何をしたか、何に「いいね」をしたかが全て、情報として蓄えられる。特に、「いいね」は重要である。このようなデータにどんな使い道があるのかは、長い間必ずしも明らかでなかった ― 「血圧を下げる」とググった後で、高血圧治療の広告が表示されるのを別とすれば多分。

だが、昨年の11月9日、もっとずっと多くの事がおそらく可能であるらしいことが明らかになった。トランプのオンライン選挙活動を支えていた会社 ― ブレクジット運動初期の離脱派組織「Leave.EU」の仕事をしていたのと同じ会社 ― が、ビッグデータ分析会社であるケンブリッジ・アナリティカである。

選挙の結果について ― そして、政治的コミュニケーションが将来、どのように機能するかについて ― 理解するには、2014年にケンブリッジ大学のコジンスキーの心理統計学センターで起きた奇妙な出来事に遡らねばならない。

「心理統計学」は「サイコグラフィックス」とも呼ばれるが、個人の心理的な特徴を測定することにフォーカスするものである。1980年代、心理学者による2つの研究チームが、人間の5つの性格特性=「ビッグ5」を基に心理状態を評価するためのモデルを開発した。5つの性格特性というのは:「開放性 (openness:新しい経験に対してどれくらいオープンか?)」、「真面目さ (conscientiousness:どのくらい完璧主義者か?)」、「外向性 (extroversion:どれくらい社交的か?)」、「同調性 (agreeableness:どれくらい思慮深く、協力的か?)」、「神経症的傾向 (neuroticism:簡単に取り乱すか?)」である。これらの評価軸 ― それぞれの頭文字を取って、OCEAN(オーシャン)の略語でも知られる ― を用いることで、比較的正確に周りの人間のタイプを評価することができるのだ。人が何を求めているか?や、何を恐れているか?さらには、どんな行動を行いがちか?といったことをである。「ビッグ5」は心理統計学における標準的なテクニックとなった。しかし、このアプローチはデータ収集に問題があると長い事考えられていた。なぜなら、複雑かつ極めて個人的なアンケートに答えてもらう必要があったからだ。すると登場したのがインターネットであり、FB、そしてコジンスキーだったのだ。

ミカル・コジンスキーの人生に転機が訪れたのは、彼がワルシャワで学生をしていた2008年のことだった。コジンスキーは、英ケンブリッジ大学にある、世界最古級の心理統計学研究所の博士課程への進学を認められたのだ。コジンスキーは、そこで同じ院生のデヴィッド・スティルウェル(現在はケンブリッジ大学の経営大学院講師)と組むことになったのだが、スティルウェルはちょうどふたりが出会う1年前に、まだこんなに巨大なプラットフォームとなる前のFB用に、ちょっとしたアプリをリリースしたばかりだった。彼らの「MyPersonality」というアプリを使うと、ユーザーは様々な心理統計学のアンケートに答えることが出来た。質問の中には、ビッグ5の人格アンケート質問(「私はパニクりやすい」、「私は他人の意見に反論する」)を始めとする、心理学的な質問がほんの一握り含まれていた。評価に基づいて、ユーザーは「パーソナリティ・プロフィール」と呼ばれるもの ― 個々人のビッグ5の値 ― を受け取るのだが、その際、研究者にFB上のプロフィールをシェアするか選択できるようになっていた。

コジンスキーは大学の友人2-30人がアンケートに答えてくれればと思っていたのだが、程なく、何百、何千、何百万という人々が、心の奥深くにある信念を明かしてしまった。2人の博士号候補者は、突如として、心理統計学スコアとFBのプロフィールを組み合わせた、これまでに収集されたことのない最大のデータセットを手に入れたのである。

コジンスキーと彼の同僚たちが、その後の数年間で発達させたアプローチは、実は極めてシンプルなものだった。まず最初に彼らは被験者に対して、オンラインクイズの形でアンケートを示した。心理学者たちは得られた回答から、回答者個人ごとのビッグ5の値を計算した。次にコジンスキーのチームは、その結果を他のオンライン被験者データの全てと比較した:例えば、FB上で彼らが「いいね」をしたり、シェアしたり、投稿したものや、彼らが登録した性、年齢、住所とである。こうすることで研究者たちは、被験者の性格の全体像を明らかにし、それとFB上の活動との相関関係を導き出すことができた。

簡単なオンラインでの行動から、極めて信頼できる結果を推論することが可能なのだ。例えば、化粧品ブランドのMACに「いいね」する男性はゲイの可能性がやや高く、異性愛者であることをうかがわせるベストな兆候の1つはアメリカのヒップホップグループであるウータン・クランに「いいね」していることなのだ。レディー・ガガの信奉者は殆どが外交的である一方、哲学に「いいね」している人は、内向的な傾向があった。このような情報は1つでは弱すぎて、信頼できる予測ができないけれど、何十、何百、何千もの個人データを組み合わせる結果、実に正確な予測ができるのである。

コジンスキーとチームは、辛抱強くモデルの精度を上げて行った。2012年、コジンスキーはFBの「いいね」の数を平均68個分析することで、ユーザーの肌の色(正解率95%)、性的嗜好(正解率88%)、民主党と共和党のどちらを支持しているか(正解率85%)を当てられるようになった。だが、これだけではなかった。知性や、属する宗教、アルコール・タバコ・ドラッグを常用しているかも判定できたし、データからは、親が離婚しているかまで推定することができた。

彼らのモデルの強力さは、どの程度被験者の答えを予測できるかによって示された。コジンスキーは絶えずこのモデルに取り組み続けた:そのうちに彼は、FBの「いいね」だけを手掛かりに、平均的な同僚よりもずっと正しく、FBユーザーを評価できるようになった。「いいね」70件を見ればその人の友達よりも、150件を見れば両親よりも、300件を見ればパートナーよりも、その人のことがよくわかるまでになったのである。それ以上の数の「いいね」を見ると、当人以上にその人が分かってしまうほどだった。ある日、コジンスキーがこの結果を論文として公表したところ、電話が2本かかってきた。1本は訴えるぞという脅しで、もう1本は仕事のオファーだったが、どちらもFBからだった。

(写真)
c Kosinski
ミカル・コジンスキー

「いいね」がデフォルトで非公開になったのは、わずか1週間後のことだった。それ以前は、ネット上の誰もが、あなたの「いいね」を見れるというのがデフォルトの設定だったのだ。だが、この措置も、データ収集者にとっては何の障害にもならなかった:コジンスキーはFBユーザーに対して常に同意を求めていたし、こんにちの数多くのアプリとオンライン・クイズは、プライベートなデータへのアクセス許可を性格検査を受ける上での必須条件として求めているからだ。
http://applymagicsauce.com/
(FBの「いいね」によって自己評価を行いたい人は、コジンスキーのサイト
http://applymagicsauce.com/
でそれが可能だし、古典的なオーシャン・アンケートの結果との比較も、ケンブリッジ心理統計学センターのサイト
https://discovermyprofile.com/personality.html
に行けば可能である。)
  
FBの「いいね」からでもかなり詳細な個人情報を推定できるのだが、コジンスキーのチームは今ではビッグ5の値をFB上にプロフィール写真が何枚あるかあるいは、友達が何人いるか(外交性の良い指標である)だけからでも判定できる。だが私たちは、オンラインでないときでも、自分に関する情報を明かしているのだ。例えば家電話にモーションセンサーが内蔵されていれば、どのくらい素早く移動し、どのくらいの期間旅行に出かけているかについて、私たちは情報を明かしているのだ(これは感情的な不安定さに関係する)。スマホを使うのは、意識してであれ、無意識にであれ、巨大な心理学のアンケート用紙を常に埋めていくようなものだと、コジンスキーは結論付ける。

だが何と言っても重要なのは、逆もまた可能であるということだ:得られたデータから心理的プロフィールを作成することが可能なだけでなく、そうしたデータから特定のプロフィールを探し出すことも可能なのである:心配性な父親や怒りっぽい内向的な人、さらには例えば、優柔不断な民主党支持者は誰なのか?まではじき出すことが可能なのだ。本質的にいえば、コジンスキーが発明したのは一種の人間検索エンジンだったのである。コジンスキーはこの手法の可能性と共に、潜在的な危険も認識するようになった。

彼にとってネットは、常に天からの恵みだと思われた。彼はそこから何かを取り戻し、シェアしたいと思っていたのだ。データはコピーできる。それでは、どうしてそこから恩恵を得てはいけないのか?これは世代全体の願いであり、物質世界の制限を超越する新時代の始まりなのだ。だが、もし誰かが、彼の人間検索エンジンを濫用して人心を操作したらどうなるだろうか?とコジンスキーは思った。それに気づいたコジンスキーは論文に、彼の「アプローチには人間の幸せ、自由、人生すら台無しにする恐れがある」と警告を添えるようになったのだが、誰もその真意を理解する人はいなかった。

この頃、2014年の初頭に、コジンスキーに対して、アレクサンドル・コーガンという心理学准教授からアプローチがあった。コジンスキーの手法に興味を持った、ある会社に頼まれたということで、例の「MyPersonality」のデータセットが欲しいというのだ。コーガンはどんな理由であれ、依頼主の秘密を守らねばならないと言う。

最初コジンスキーのチームは、このオファーを、研究所に大金をもたらすものだと考えたのだが、やがて、コジンスキーはためらうようになった。そしてついにコーガンは依頼主である会社の名前を明かした、とコジンスキーは回想する:それはSCL、すなわち戦略的コミュニケーション研究所(Strategic Communication Laboratories)だった。コジンシキーはこの社名をググった:会社のウェブサイトによれば、「ナンバーワンの選挙管理代理店である」とのことだった。SCLは心理モデルに基づくマーケティングを提供するという。その中核事業は選挙に影響を及ぼすことだと。選挙に影響を及ぼすって?不安になったコジンスキーはクリックしてページを繰って行った。これは一体どんな会社なんだ?この人達は何を企んでいるんだ?

この時のコジンスキーには分からなかったが:SCLというのは、ある企業群の親会社だったのだ。SCLのオーナーが実際には誰であり、多岐に亘る子会社が何なのかも、イギリスの企業登記所やパナマ文書、デラウェア会社法登記に見られるような堂々巡り的な構造のせいで分からない。子会社の中には、ウクライナからナイジェリアに至る選挙に関与したものや、反乱からネパール王を救ったものもあったが、それ以外はNATOのために、東欧とアフガンの市民に影響を与える方法を開発した企業群だった。
https://sclgroup.cc/elections/projects
http://www.slate.com/articles/news_and_politics/dispatches/2005/09/you_cant_handle_the_truth.html
https://sclgroup.cc/defence/projects/
http://stratcomcoe.org/countering-propaganda-nato-spearheads-use-behavioural-change-science
http://www.jwc.nato.int/images/stories/threeswords/JWC_Magazine_May2015_web_low.pdf
そして2013年にアメリカ大統領選に参加するためにSCLから分離した新会社がケンブリッジ・アナリティカだったのである。

コジンスキーはこうした事をいずれも全く知らなかったが、嫌な予感がした。「全てが悪臭を放ち始めたんだ」と彼は振り返る。さらに調べて行くうち、アレクサンドル・コーガンはSCLと共にビジネスを行うため秘密裏に会社を設立していたことも分かった。2015年にガーディアンに載ったレポートおよびダス・マガツィーンが入手した内部文書によれば、SCLはコーガンからコジンスキーの手法を学んだのだろうという線が浮上する。
https://www.theguardian.com/us-news/2015/dec/11/senator-ted-cruz-president-campaign-facebook-user-data

コーガンの会社はこの「選挙に影響を与える企業」に売るために、FBの「いいね」を元にビッグ5を測定するツールを複製したのではないだろうか、とコジンスキーは疑い始めた。コジンスキーは直ちにコーガンとのコンタクトを打ち切り、研究所の所長を告発、大学内で複雑な戦いの火花を散らした。研究所は評価が下がるのを悩んだ。アレクサンドル・コーガンはシンガポールに渡り、結婚して、名前をスペクトル博士に変えた。
http://cpwlab.azurewebsites.net/CV/Aleksandr%20Kogan%20CV%20Website.pdf
ミカル・コジンスキーは博士課程を修了し、スタンフォード大に職を得て、アメリカに渡った。


ミスター・ブレクジット

その後約1年間は万事平穏だった。そして2015年の11月、ブレクジット・キャンペーン2派のうち、ナイジェル・ファラージが支持する急進派の「Leave.EU」が、オンライン・キャンペーンを支援するビッグデータ会社としてケンブリッジ・アナリティカを雇ったと発表した。
http://leave.eu/en/news/2015-11-20/the-science-behind-our-strategy
この会社のコアとなる強みは:「オーシャン・モデルに基づいて、デジタルの足跡から人々の人格を分析するマイクロターゲティング=革新的な政治マーケティング」だという。

すると、コジンスキー自身はこの会社とどういう関係なのか?と尋ねるメールを、彼は数多く受け取ることとなった ― ケンブリッジ、人格、分析というキーワードから、人々は即座にコジンスキーのことを考えたのだ。コジンスキーがこの会社名を聞いたのはこれが最初だった。同社によると、この社名はかの大学出身の研究者で、同社の最初の社員からとったのだという。ゾッとしつつ、彼は同社のウェブサイトを見た。彼の手法が、政治目的で大々的に使われているのだろうか?

やがて、英国のEU離脱が決まった。コジンスキーの友人・知人はこう書いて寄越した:「なんてことしてくれたんだ!」 行く先々でコジンスキーは、自分はこの会社と何の関係も無いと説明しなくてはならなかった。(ケンブリッジ・アナリティカがブレクジット・キャンペーンにどの程度関わっていたかは依然明らかでない。ケンブリッジ・アナリティカ社はこの質問に取り合わないのだ。)

その後の数か月は、比較的平穏だった。そして、米大統領選投票日1カ月前の2016年9月19日、ニューヨークのグランドハイアットホテルのダークブルーに照らされたホールに、クリーデンス・クリアウォーター・リバイバルの『バッド・ムーン・ライジング』のギターリフが鳴り響いた。ここで開催されていたコンコーディア・サミットというのは、世界経済フォーラムのミニチュア版のようなものだ。世界中から政策決定者が招待されており、スイス大統領であるヨハン・シュナイダー=アマンの姿もあった。「拍手でお迎えください。ケンブリッジ・アナリティカのCEO、アレグザンダー・ニクスの登場です」と滑らかな女性の声でアナウンスがあった。
https://www.youtube.com/watch?v=n8Dd5aVXLCc
暗い色のスーツを着たスリムな男がステージに上がった。会場が静かになった。出席者の多くは、彼がトランプが雇ったデジタル戦略担当マンだと知っていた。(プレゼンのビデオがユーチューブに上がっている。)
https://www.youtube.com/watch?v=n8Dd5aVXLCc


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編集部コメント:
https://www.youtube.com/watch?v=n8Dd5aVXLCc
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数週間前、トランプは些か謎めいたツイートを行っていた。「じきにみんな私のことをミスター・ブレクジットと呼ぶようになるだろう」。政治評論家たちは確かに、トランプのアジェンダと右翼的なブレクジット運動との間に、何やら著しい類似性があることに気付いていた。だが、トランプがケンブリッジ・アナリティカというマーケティング会社を雇ったばかりだとこの時点で気づいて居た人は殆ど居なかった。

(写真)
c Cambridge Analytica
アレグザンダー・ニクス

この時までのトランプのデジタル選挙活動は、ほぼ1人が行っていた:ブラッド・パースケイルというマーケティング企業家がその人であり、彼は18万円で簡単なトランプのウェブサイトを立ち上げたが、彼の活動は失敗に終わっていた。70歳になるトランプはデジタルに疎い ー 彼の執務机にはコンピューターさえ無いのだ。トランプはメールをしないと、彼の個人秘書が明かしたことがある。彼女がスマホを持つよう勧めて以来、トランプはひっきりなしにツイートするようになった。

これにひきかえヒラリー・クリントンは、最初の「ソーシャルメディア大統領」であるバラク・オバマの遺産に大いに頼っている。彼女は民主党選挙人のメアドリストを持っているし、ブルーラボ(BlueLabs)社の最先端のビッグデータ分析者を雇い、グーグルとドリームワークから支援を受けていた。
http://bluelabs.com/
2016年6月に、トランプがケンブリッジ・アナリティカを雇ったことがアナウンスされると、ワシントンの体制派は鼻であしらった。「あつらえのスーツを着た外国の奴らにアメリカやアメリカ国民のことなど分かるというのか?本気なのか?」

「選挙プロセスにおけるビッグデータとサイコグラフィクスの威力を本日お話しする栄誉を与えられました」。ネットワークノードで出来た脳をあしらった地図のようなケンブリッジ・アナリティカのロゴが、アレグザンダー・ニクスの後ろに現れた。「ほんの18か月前には、クルーズ上院議員はあまり有名でない大統領候補の1人でした」。ブロンド髪のニクスは王侯貴族のような発音で説明する。標準的なドイツ風のアクセントにスイス人は落ち着かなくなるが、それと同じようにアメリカ人には聞こえる英語である。「彼の知名度は40%以下でした」とニクスはスライドを読み上げた。ケンブリッジ・アナリティカはこれよりほぼ2年前から米大統領選に関与しており、当初は共和党のベン・カーソンとテッド・クルーズのコンサルタントだった。クルーズ、そして後にはトランプも、アメリカのソフトウェア業界の知る人ぞ知る億万長者ロバート・マーサーから専ら資金提供を受けていたが、ロバートと娘のレベカの2人は、ケンブリッジ・アナリティカへの最大の出資者だと報じられている。
https://www.nytimes.com/2016/08/19/us/politics/robert-mercer-donald-trump-donor.html
https://www.washingtonpost.com/news/post-politics/wp/2016/09/24/the-mercers-top-backers-of-both-ted-cruz-and-donald-trump-applaud-cruzs-decision-to-finally-endorse-the-nominee/?utm_term=.ba19c115cd60
http://www.politico.com/story/2016/11/rebekah-mercer-donald-trump-231693

「それで、彼はどうしたでしょうか?」これまでの選挙運動は、人口統計学の考え方に基づいて組織されてきた、とニクスは説明する。「実にばかばかしい考え方です。女性は女性であるがゆえに、全員同じメッセージを受けとるべきであり、アフリカ系アメリカ人は、民族性ゆえに同様であるというのですから」。ニクスが言わんとしているのは、これまでの他の選挙活動者たちは人口統計学頼みだったが、ケンブリッジ・アナリティカは心理統計学を用いているということだ。

これは本当かも知れないが、クルーズの選挙活動におけるケンブリッジ・アナリティカの役割は異論の余地が無いものではない。2015年12月、クルーズ陣営は、心理データの使用と分析のお蔭で勝利を収めつつあると考えていた。宣伝全盛の時代には、ケンブリッジのスタッフの参画は「外付けの特別タイヤのような」ものだが、ケンブリッジのコア商品である有権者データ・モデリングは「素晴らしい」と、ある政治家のクライアントは語る。
http://adage.com/article/campaign-trail/cambridge-analytica-toast/305439/
クルーズ陣営は、5月にレースから撤退する以前、アイオワの党員集会で自分を支持してくれる有権者を見極める支援を受けるために、この会社に少なくとも6億5千万円を支払い、勝利していた。
https://www.opensecrets.org/pacs/expenditures.php?cmte=N00033085&cycle=2016#topvendors
https://www.washingtonpost.com/politics/cruz-campaign-credits-psychological-data-and-analytics-for-its-rising-success/2015/12/13/4cb0baf8-9dc5-11e5-bce4-708fe33e3288_story.html

ニクスはクリックして次のスライドに進んだ:5つの異なる顔が並んでいる。それぞれは「パーソナリティ・プロフィール」に対応するものだ。これがビッグ5ないしオーシャンモデルである。「ケンブリッジ社は、アメリカの成人1人1人の性格を予測するモデルを作ることができます」。聴衆は魅了された。ニクスに言わせれば、ケンブリッジ・アナリティカのマーケティングの成功は3つの要素を組み合わせた結果である:オーシャンモデルを用いた行動科学、ビッグデータ分析、そして、アド・ターゲティングである。アド・ターゲティングというのは、個人に特化した宣伝(アドバタイジング)であり、個人消費者のパーソナリティーに可能な限り正確に合わせたものなのだ。

ニクスは彼の会社がどうやってこれを行うか、腹蔵なく説明した。まず、ケンブリッジ・アナリティカは、多彩なソースから個人データを購入する。不動産登記、自動車購入データ、ショッピング・データ、ボーナスカード、クラブ会員証、雑誌購読者リスト、所属教会員名簿のようなものだ。ニクスは、アクシオムやエクスペリアンといった世界で活動しているデーター・ブローカーのロゴを映し出した ― アメリカでは、殆ど全ての個人データが売りに出されているのだ。例えば、ユダヤ人女性はどこに住んで居るのか知りたければ、その情報を、電話番号付きで買えばいいのである。それからケンブリッジ・アナリティカは、これらのデータを共和党の選挙人名簿やオンラインデータと統合し、ビッグ5のパーソナリティー・プロフィールを計算する。デジタルな足跡が突如として、怖れやニーズ、関心を持ち、住所が分かっているリアルな人々になるのだ。

この手法は、以前にミカル・コジンスキーが開発したものと極めてよく似ている。ケンブリッジ・アナリティカもまた、「ソーシャルメディアの調査結果」やFBのデータを利用している、とニクスは語る。
https://ocean.cambridgeanalytica.org/
この会社は、まさにコジンスキーが警告していた通りのことを行っているのだ:「我が社は、アメリカの成人1人1人のパーソナリティーをプロファイリング済みで、その数は2億2千万
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%A1%E3%83%AA%E3%82%AB%E5%90%88%E8%A1%86%E5%9B%BD%E5%A4%A7%E7%B5%B1%E9%A0%98%E9%81%B8%E6%8C%99
に上ります」とニクスは豪語した。

彼はスクリーンショットを開いた。「これは、わが社がクルーズの選挙活動のために準備したデータダッシュボードの画面です」。デジタルのコントロールセンターが現れた。左側には図;右側にはアイオワ州の地図。クルーズが予備選挙で驚異的な得票数で勝利した州である。地図上には、数十万もの小さな赤と青の点がある。ニクスは読み上げながら、条件を絞り込んで行く:「共和党支持」 − 青い点が消える;「支持未確定」 − さらに多くの点が消える;「男性」云々。最後に、ただ1人の名前が残った。年齢、住所、関心事項、パーソナリティー、政治的傾向が付記されている。さて、ケンブリッジ・アナリティカは、この人物をターゲットに、どうやって相応しい政治的なメッセージを届けるのだろうか?

(写真)
c Concordia Summit
ニューヨークで開催された2016コンコーディア・サミットでのニクス・アレグザンダー

サイコグラフィックスでカテゴリー分けされた有権者は、例えば、合衆国憲法修正第2条(=「 規律ある民兵は自由な国家の安全保障にとって必要であるから、国民が武器を保持する権利は侵してはならない」)
にいわゆる銃を持つ権利に関して、異なった対応をとることをニクスは示した。「高度に神経症的で、真面目な聴衆にとって、強盗は脅威であり、銃は保険となるのです」。プレゼン画面の左側には、窓を打ち壊している強盗の手が映し出され、画面の右側には、夕日の中で野原に立つ男と子どもが映し出される。銃を持った2人が撃っているのは明らかにカモである:「逆に、内向的で同調的な聴衆の場合には、伝統や習慣、家族を気に掛ける人々向けのメッセージを訴えるのです」。


クリントンに入れそうな有権者を投票箱から遠ざけておくには

トランプの際立った一貫性のなさ、大きな批判を浴びている移り気さ、その結果生み出される沢山の矛盾したメッセージは、突如として彼の大きな強みとなった:有権者ごとに異なったメッセージが向けられるのだ。トランプは聴衆の反応に従った、完璧に日和見主義的なアルゴリズムによって行動しているという所見を、数学者のキャシー・オブライエンが2016年の8月に述べている。
https://mathbabe.org/2016/08/11/donald-trump-is-like-a-biased-machine-learning-algorithm/

「トランプが発していたメッセージの殆どはデータに基づいていました」とアレグザンダー・ニクスは回想する。トランプとクリントンによる大統領選第3回討論会の日、トランプ陣営はどういった議論を繰り広げるべきかの答えを見つけるために、FB上で17万5000個もの異なるバリエーションの広告を試した。受け手にとっての最適な心理的効果を狙って、メッセージの殆どは微細な点が違っていた:見出し・色・キャプション・写真・動画などそれぞれが少しずつ異なっていたのである。このような微調整によって、最も小さなグループにもメッセージは届いたと、ニクスは私たちが行ったインタビューで説明した。「わが社は村や団地単位で狙ったメッセージを届けることができました。個人にさえもです」

例えばマイアミ市内のハイチ地区に対してトランプ陣営は、住民たちがヒラリー・クリントンに投票しないよう、クリントン財団がハイチ地震の復興支援義援金を着服していたというニュースを配信した。これは幾つかある目標のうちの1つだった:クリントンに投票しそうな有権者たち(これには、左翼寄りの人々やアフリカ系アメリカ人、若い女性層が含まれる)を投票箱から遠ざけておき、こうした人たちの票を「抑える」のである。選挙の数週間前に、トランプ陣営の上級スタッフがブルームバーグに語った話だ。
https://www.bloomberg.com/news/articles/2016-10-27/inside-the-trump-bunker-with-12-days-to-go
このような「ダークポスト」
http://digiday.jp/platforms/what-are-dark-posts/
― FBのタイムラインに表示されるスポンサーのついたニュースフィード・スタイルの広告で、特定のプロフィールのユーザーにしか見えないもの − の例としては、ヒラリー・クリントンが黒人男性をプレデターと呼んでいるという内容の、アフリカ系アメリカ人を狙った動画を挙げることができる。

コンコーディア・サミットでのニクスの講演の結びの言葉は、伝統的な無差別広告は死んだ、というものだった。「我々の子どもたち世代はきっと、マスコミュニケーションという考え方を理解できないでしょう」。そしてステージを降りる直前に彼は、クルーズがレースを降りてから、彼の会社は戦い続けている大統領候補の1人を支援している、と宣言した。

アメリカ国民がこの時点でどれくらい正確にトランプ陣営のデジタル部隊によって狙いを定められていたかは、目に見えるかたちでは分からなかった。というのも、彼らの攻撃はメディアの主流であるテレビによるものではなく、ソーシャルメディアやデジタルTV上の個人向けのメッセージによるものだったからだ。人口統計による見積もりから、クリントン陣営がリードを確信していた頃、サンアントニオを訪れたブルームバーグのジャーナリストであるサーシャ・アイゼンバーグは、その地にトランプ陣営のデジタル選挙活動の拠点である「第2の選挙対策本部」が構築されているのを見て驚いた。トランプ陣営専属だったケンブリッジ・アナリティカのスタッフはわずか12名ほどだったが、2016年7月に10万ドル(約1100万円)、8月に25万ドル(約2800万円)、9月には50万ドル(約5600万円)を受け取った。ニクスCEOによると、大統領選全体で同社は1500万ドル(約17億円)以上を稼いだという。(同社は個人情報データの譲渡に関する法規制がEU諸国よりも緩いアメリカの法人組織である。EUのプライバシー法では個人情報データを譲渡するには、本人がオプトイン(許可)する必要があるが、アメリカではユーザーが「オプトアウト」しない限り、データの譲渡が許されている。)

(写真)
c L2
選挙の戸別訪問用アプリであるグラウンドゲーム(=地上戦)。有権者データを「地理空間可視化テクノロジー」によって統合するもので、トランプおよびブレクジットのキャンペーン活動で使われた。

手段は徹底していた:2016年の7月からトランプ陣営の戸別訪問員には、訪問先の住民がどのような性格タイプで、どのような政治的視点を持つかを示す専用のアプリが配られた。ブレクジットの運動時に使用されたのと同じアプリである。トランプの訪問員は、トランプ陣営の意見を受け入れる可能性があるとアプリが評価した住民の家だけを訪問し、住民の性格タイプ別に用意されたガイドラインの通りに会話を進めることができた。訪問後に訪問員は、アプリに住人の反応を入力したので、トランプ陣営のダッシュボードには最新のデータがフィードバックされた。

繰り返すが、これは何ら新しいことではない。民主党も同様のことを行っていたのだ。だが、彼らが心理統計学のプロファイリングに頼ったという証拠は無い。一方のケンブリッジ・アナリティカは、アメリカ国民を32の性格タイプに分類し、特に17の州にフォーカスした。コジンスキーが化粧品ブランドのMACに「いいね」する男性はゲイの可能性がやや高いことを実証したように、同社はアメリカ製の自動車の好みから、潜在的なトランプ陣営の投票者か否かがかなりはっきり分かることを発見した。とりわけこの発見によって、トランプ陣営にはどのメッセージが、どの州で最も有効か分かったのである。選挙戦最後の数週間にトランプ陣営がミシガン州とウィスコンシン州に注力することに決めたのも、これらのデータ分析が基になっていた。選挙の候補者は、ビッグデータ・モデルを構築するための道具となったのである。


次に起こるのは何か?

だが、心理統計学を用いた手法は、選挙の結果にどの程度影響を与えたのだろうか?こう質問した時、ケンブリッジ・アナリティカ社は、選挙活動における有効性に関する証拠を示そうとしなかった。この質問に答えるのは不可能であるということも十分あり得る。

だが、手掛かりはある:予備選挙期間中にテッド・クルーズの支持率は驚くほど上がったのだ。農村部での得票数も上昇した。アフリカ系アメリカ人による期日前投票数は減少した。トランプが大統領選にあまり金をかけなかったというのも、パーソナリティー・ベース広告の有効性によって説明できるかも知れない。ヒラリー・クリントンと比べた場合、彼がTVキャンペーンよりもデジタルにより多く投資したのも、同様にして説明できよう。ニクスが説明した通り、FBは最終兵器であり、最良の選挙運動員であることが証明されたのである。トランプ陣営の中核スタッフのコメントからも、このことは証明された。

(写真)
c U.S. Dept. of State
米国務省もケンブリッジ・アナリティカのクライアントであり、同社は英国のテリーザ・メイ首相とも連絡を取っていると報じられている。この写真は、2016年7月19日、米国務長官ジョン・ケリーと一緒のメイ首相。

統計学者の予測が実に的外れだったせいで、彼ら(の支援した候補)が選挙に敗れたのだと主張する人は多い。だが、実際には統計学者の中でも新手法を使った人たちだけが、選挙での勝利に一役買ったのだとしたらどうだろう?科学的リサーチについてしばしば不平を言っているトランプが、選挙運動で高度に科学的なアプローチを採用したのは、歴史の皮肉である。

もう1人大勝利を収めたのが、ケンブリッジ・アナリティカである。同社の役員に名を連ねるスティーブ・バノンは、右翼系オンライン新聞ブライトバート・ニュースの元会長であり、ドナルド・トランプの上級顧問兼首席戦略官に指名された。ケンブリッジ・アナリティカは、イギリス首相テリーザ・メイと進行中であると言われる交渉についてコメントしとうとしないが、アレグザンダー・ニクスは世界中にクライアントを開拓中であり、スイスやドイツ、オーストラリアから引き合いがあったと語る。彼の会社は最近、ヨーロッパのカンファレンスを巡回しており、アメリカでの成功例を展示・説明している。今年、EUの核となる3大国が、復活したポピュリズム政党との選挙を控えている:フランス、オランダ、そしてドイツだ。米大統領選での勝利は、同社が企業広告分野に乗り出そうと準備中の好機に起きた。
https://www.bloomberg.com/politics/articles/2016-11-11/rebekah-mercer-daughter-of-major-donor-named-to-trump-role

コジンスキーはこうした全ての事を、スタンフォード大の研究室から注視していた。アメリカ大統領選の後、この大学は混乱に陥っている。コジンスキーは、研究者に利用可能な最も鋭利な武器で、この分野での進展に応えようとしている:科学分析だ。同僚であるサンドラ・マッツと共に、彼は一連のテストを実施済みであり、結果は間もなく公表されるだろう。テスト初期の結果は憂慮すべきものだった:パーソナリティー・ターゲッティングの有効性の研究の一環として、FB上で実際の広告キャンペーンを行ったのだが、マーケティング担当者が消費者のパーソナリティー特性にマッチする製品広告を行いメッセージを発信したところ、最大で63%ものクリック増と1400件もの乗り換えが起こったのである。彼らはさらに製品やブランドを宣伝しているFBページの大部分は、FBユーザーのパーソナリティーの好みに合うもので、多数のユーザー=消費者が、単一のFBページによって狙い撃ちされていることを示して、パーソナリティー・ターゲティングのスケーラビリティーを実証した。

この記事がドイツで公表された後、ケンブリッジ・アナリティカの広報担当者の1人はこう語った。「ケンブリッジ・アナリティカはFBのデータを使用していない。当社はミカル・コジンスキー博士とは何の取引も行っていない。当社は外部に研究を委託してはいない。当社はコジンスキーと同じ手法は用いていない。当社以外による、サイコグラフィクスの使用実績は殆どない。ケンブリッジ・アナリティカは大統領選でアメリカ国民に投票する気を失くさせるような活動は行っていない。当社の企業努力は選挙における投票者数を増加させることに専ら向けられている」

世界はひっくり返ってしまった。イギリスはEUを離脱しようとしており、ドナルド・トランプはアメリカ大統領に就任した。そして、心理的ターゲッティングを政治的環境で使用することの危険性を警告しようとしていたスタンフォード大のコジンスキーの元には、またもや、非難のメールが殺到している。「違う」。コジンスキーは頭を振りながら静かに語った。「これは私の責任ではない。私は爆弾を作ってはいない。私は、そういう危険が存在することを示しただけだ」

本レポートの追加調査は、ポール=オリバー・デハイエによるものである。
http://www.personaldata.io/
posted by たカシー at 22:42| Comment(0) | 日記 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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