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第九章 用户友好中的风险（第9页）

：开放性（openness）——愿意参与新的体验，责任心（consciousness）——追求完美，外倾性（extroversion）——与外部世界和谐相处，宜人性（agreeableness）——为他人着想、善于合作，神经质（neuroticism）——容易产生不良情绪。

这些特征我们每个人都在不同程度上具备。

2012年，科辛斯基致力于创建这些测试的适应性版本，在这些版本中，问题可以根据已经给出的答案进行转换，从而变得更加简短高效。

然后，科辛斯基和同事发现在网上进行测试会有更多人参与，于是他们在脸书上发布了“OCEAN”

人格测试。

它像病毒一样传播开来，吸引了数百万人的回应。

科辛斯基意识到，这里的数据与任何其他地方的都不一样。

它不仅揭露了回应者的性格特征，而且可以映射到他们在脸书上喜欢的东西，以及他们个人资料上显示的各项数据。

科辛斯基回忆说：“我突然想到，只看数字足迹就可以了呀，何必还要测试呢？这样一来，通过完全自动的方式来了解一个人的个性就变得很容易了。”

结果令人震惊。

只需要几十个点赞，科辛斯基的模型就能推测出一个人的种族，准确率高达95%；性取向和政治倾向性的准确率不相上下，分别为88%和85%；婚姻状况、宗教信仰、是否吸烟、是否吸毒，甚至父母是否离异，也在模型的预测范围之内。

然后情况就变得诡异起来。

70个点赞就足能预测一个人的性格，比他（她）好朋友猜的还要准；而只要150个点赞，他（她）的父母也要感到惭愧了，比起网络预测来自己对孩子真是太不了解了；当点赞超过300时，你就可以预测出一个人连伴侣都不知道的偏好和个性中的细微之处了。

2013年4月9日，科辛斯基发布了自己的研究成果，之后脸书的招聘人员给他打来电话，问他是否有兴趣加入脸书的数据科学团队。

再后来，他在查看邮件时发现脸书的律师向他提起了诉讼。

针对性格测试，脸书迅速做出了回应，允许将点赞设为仅自己可见，但是“魔鬼”

还是从瓶子里逃了出来。

科辛斯基的研究表明，如果你知道一个人在脸书上的点赞，你就能了解他的个性。

如果你了解他们的个性，你就可以根据他们的愤怒、恐惧、动机或孤独来为他们量身推送信息。

剑桥分析公司假借控股公司的名义与科辛斯基合作，这或许只是时间问题。

科辛斯基拒绝了这一提议，然后惊讶地看到有报道称特朗普的竞选团队在脸书投放政治广告，目的是激起精准目标受众的愤怒。

到2016年，剑桥分析公司的首席执行官声称，该公司对美国几乎所有成年人进行了个性分析，数量达到2.2亿人。

据估计，大选期间，该公司每天测试4万～5万个政治广告，以更好地了解什么能激励选民，或者让那些根本不喜欢特朗普的选民直接不参与投票。

一次，特朗普阵营的数字特工声称，他们针对迈阿密海地社区的黑人选民发布了克林顿基金会在2010年海地大地震后提供援助时涉嫌侵吞善款的信息。

几个月后，记者们开始质疑剑桥分析的数据科学是否真像它宣称的那样先进。

但毋庸置疑的是，剑桥分析所鼓吹的事情，脸书可以轻松做到。

的确，大选几个月后，从脸书澳大利亚分公司高管手中流出的一份文件显示，他们能在青少年感到“不安全”

、“毫无价值”

或“需要提升信心”

时对其精确定位。

脸书很快便否认自己拥有针对人们情绪状态实施目标锁定的工具。

不过他们并不否认这有实现的可能。

科辛斯基的研究成果引起公众一片哗然，成果表明，脸书的广告商在确定目标受众的时候，不必依赖粗略的个人信息数据，相反，凭借脸书数据的基本原理，它们可以根据用户的特定性格，即对带有恐惧、希望、慷慨或贪婪色彩的信息的特定反应来锁定目标。

因此，我们不仅可以依据对个人的假设，还可以依据对其实际的了解来改变一个人的体验，这在用户友好设计历史上还是第一次。

马克·扎克伯格总是借用人性化的设计语言来传达他的抱负，他说脸书通过“拉近世界的距离”

让用户更加快乐、更为满足。

然而，他创造的远不止这些：脸书能够准确地理解用户，这是以前做梦都想不到的事情。

他创造了世界上最大的斯金纳箱，一个以用户为中心但实际上对用户并不友好的引擎。

这其中包含着一种讽刺意味。

当斯金纳发明了箱子来测试动物行为时，他认为如果你能通过投入和回报来引导动物行为，那么动物在箱内的生活就尽在掌握中了。