【紀錄片】《個資風暴:劍橋分析事件》你的個資比想像中更值錢

更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘
《個資風暴:劍橋分析事件》(The Great Hack) 是一部在 2019 年 7 月於 Netflix 上線的紀錄片。故事得先從美國紐約帕森設計學院的一名副教授——大衛.卡羅爾 (David Carroll) 想要從英國資料分析公司劍橋分析 (Cambridge Analytica, CA) 拿到屬於自己的個資開始說起,接著一步步揭露這間企業如何做到將「資料」轉為扭轉戰局的關鍵利器。

資料隱含的價值

片中有一段關於劍橋分析公司執行長——亞歷山大.尼克斯 (Alexander Nix) 的演講主題「巨量資料與心理變數的力量」,其中他提到藉由讓數以十萬計的美國人參與一項調查來讓團隊能建立一套資料模型以達到精準分析。而每個分析對象約能擁有四到五千個左右的資料點,而就能以此來預測美國每位成年人的個性。且由於個性通常會成為一個人可能做出什麼樣行為的原因,因此就能利用這些資料來影響對象來達成某些結果。說實在話,也就是得資料者,也就順勢地掌握了控制權。

統計學與心理學的「客製化投放」

而這種根據心理統計學所建立的模型又是怎麼讓使用者乖乖交出個人資料的呢?通常分析團隊會使用一系列精準的心理特質命題並搭配從「完全不同意」到「完全同意」的選擇量表來評測該對象是否符合某種標準。
接著再針對這些篩選過後的「目標」搭配社群媒體的演算法,在平台上大量推薦希望他們看見的資訊,並藉著這種方式來形塑人們的價值觀,也就成為了名副其實的「你只看見你想看見的」,而且你也只能看見這些東西。乍聽之下實在是非常恐怖,但不可否認的,這確實就是我們現在每天所面臨的現實。

結語

有關於本起事件的詳細內容與後續發展,則歡迎你點擊連結,閱讀發佈在我部落格上的文章:【Netflix 紀錄片】《個資風暴:劍橋分析事件》揭露資料背後潛藏的力量,繼續深入探索背後秘辛;也推薦你點擊本部紀錄片的 Netflix 連結繼續觀看,並跟著片中人物們一探究竟。而當影片播放完畢之後也不妨放下身邊的智慧型手機,細細品嚐片尾帶給你的餘韻吧。
想看更多好片分享?歡迎蒞臨阿瓜曼達筆記繼續觀看更多文章。
avatar-img
1會員
9內容數
在想要放鬆的時候,你會選擇做什麼事呢? 如果你像我一樣選擇打開 Netflix,聽每部影片開頭的那聲「Tudum」的話,那麼你就千萬別錯過這個專題,讓我帶著你探索藏在影片資料庫的各個角落,看看打開串流平台的另類方式!
留言0
查看全部
avatar-img
發表第一個留言支持創作者!
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
現代社會跟以前不同了,人人都有一支手機,只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行,然而如今科技快速發展之下,金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的,每一家銀行都有自己的App時,我們又該如何選擇呢?(本文係由國泰世華銀行邀約) 今天我會用不同角度帶大家看這款國泰世華CUB
Thumbnail
嘿,大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢? 跨年夜的我趕工製作某個外包設計案,在工作告一段落時趕上倒數。 然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻,看到朋友傳來的解籤網站,興致勃勃熬夜體驗了一下,覺得非常好玩,或許有人玩過了,但還是想寫上來分享紀錄一下~
Thumbnail
在流量為王的網路時代,有多少網路工作者被瀏覽數及追蹤數等數據所掌控? 又有多少人會以網路流量為評斷依據,判斷究竟一個人說出口的話「有沒有價值」? 在面對一項人事物時,不少人都容易簡單粗略地以「外在價值」來做評斷, 但價值其實不僅僅存在於外在、可量化的,更多的是隱藏在內、難以量化的深度價值。
Thumbnail
透過簡單的舉例,分享從原始資料到洞察發現的完整過程,包括資料清洗、特徵工程、探索性資料分析,以及如何根據分析結果提出具體建議。
Thumbnail
可能包含敏感內容
怎麼說呢?請問你是誰,我們活在這世界上,社會與政治之間的擺盪越來越大。生物科科技與人工智慧機乎霸佔了新聞頭條。但沒人去注意權力如何演變來的。歡迎買來看。這是我國中與高中甚至研究所都在用的經典書本。 「所有政治制度都是權力的展現與實體化。」──漢娜‧鄂蘭(已故)。路克斯的《權力:基進觀點》在 197
Thumbnail
在這個資訊爆炸的時代,我們似乎比以往任何時候都更容易獲取各種資訊。但是,我們真的能夠完全控制自己的決策嗎?事實可能並非如此簡單。在William Poundstone的《洞悉價格背後的心理戰Priceless: The Myth of Fair Value》這本書中,探討了促發效應對於決策的影響。
Thumbnail
隨著數據資產化進程的加速,數據不僅成為企業的重要資源,也逐漸影響到我們的日常生活。了解數據資產化如何改變我們的生活,以及我們如何利用這個趨勢進行套利,對每個人來說都是有價值的。
Thumbnail
可能包含敏感內容
那段獨立做研究的時光。我透過政治圈的人脈,幫我借圖書證,進入立法院,政大國關中心,中央研究院圖書館,還有不為人知的歷史資料庫。把所有數據過翻拍。躲過管理人員的注意力。在資料中心裡面躲來躲去。我把做研究的精神變成我的博士論文。 那些資料庫在敏感時期是不能給一般民眾接觸的,我甚至透過私人管道走
人們總是期盼科技帶來的創新,說到底是人在心理上對於現行做法想要改變,或是挑戰既有威權的心理投射。 千萬別忘了,在ChatGPT與AI的年代,人要能不被取代,創造資料庫中找尋不到觀點以及同理心,凌駕AI產生新價值。
Thumbnail
「2016年11月,川普當選美國總統,讓所有媒體與政治學者跌破眼鏡。」 你知道2016年川普勝選可能與Facebook 蒐集用戶資訊有關嗎? 你知道英國脫歐也可能與Facebook 蒐集用戶資訊有關嗎?
Thumbnail
在敏捷的開發環境中,數據分析已成為企業和個人實現策略優化的關鍵工具,如何快速有效地進行 A/B 測試非常很重要。透過數據分析,Netflix 和 Spotify 這些串流平台得以透過數據優化行銷策略或是找出洞察,做出商業決策。 這篇文章開始,我們要導入數據分析的概念,探討 A/B 測試如何幫助我們
Thumbnail
現代社會跟以前不同了,人人都有一支手機,只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行,然而如今科技快速發展之下,金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的,每一家銀行都有自己的App時,我們又該如何選擇呢?(本文係由國泰世華銀行邀約) 今天我會用不同角度帶大家看這款國泰世華CUB
Thumbnail
嘿,大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢? 跨年夜的我趕工製作某個外包設計案,在工作告一段落時趕上倒數。 然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻,看到朋友傳來的解籤網站,興致勃勃熬夜體驗了一下,覺得非常好玩,或許有人玩過了,但還是想寫上來分享紀錄一下~
Thumbnail
在流量為王的網路時代,有多少網路工作者被瀏覽數及追蹤數等數據所掌控? 又有多少人會以網路流量為評斷依據,判斷究竟一個人說出口的話「有沒有價值」? 在面對一項人事物時,不少人都容易簡單粗略地以「外在價值」來做評斷, 但價值其實不僅僅存在於外在、可量化的,更多的是隱藏在內、難以量化的深度價值。
Thumbnail
透過簡單的舉例,分享從原始資料到洞察發現的完整過程,包括資料清洗、特徵工程、探索性資料分析,以及如何根據分析結果提出具體建議。
Thumbnail
可能包含敏感內容
怎麼說呢?請問你是誰,我們活在這世界上,社會與政治之間的擺盪越來越大。生物科科技與人工智慧機乎霸佔了新聞頭條。但沒人去注意權力如何演變來的。歡迎買來看。這是我國中與高中甚至研究所都在用的經典書本。 「所有政治制度都是權力的展現與實體化。」──漢娜‧鄂蘭(已故)。路克斯的《權力:基進觀點》在 197
Thumbnail
在這個資訊爆炸的時代,我們似乎比以往任何時候都更容易獲取各種資訊。但是,我們真的能夠完全控制自己的決策嗎?事實可能並非如此簡單。在William Poundstone的《洞悉價格背後的心理戰Priceless: The Myth of Fair Value》這本書中,探討了促發效應對於決策的影響。
Thumbnail
隨著數據資產化進程的加速,數據不僅成為企業的重要資源,也逐漸影響到我們的日常生活。了解數據資產化如何改變我們的生活,以及我們如何利用這個趨勢進行套利,對每個人來說都是有價值的。
Thumbnail
可能包含敏感內容
那段獨立做研究的時光。我透過政治圈的人脈,幫我借圖書證,進入立法院,政大國關中心,中央研究院圖書館,還有不為人知的歷史資料庫。把所有數據過翻拍。躲過管理人員的注意力。在資料中心裡面躲來躲去。我把做研究的精神變成我的博士論文。 那些資料庫在敏感時期是不能給一般民眾接觸的,我甚至透過私人管道走
人們總是期盼科技帶來的創新,說到底是人在心理上對於現行做法想要改變,或是挑戰既有威權的心理投射。 千萬別忘了,在ChatGPT與AI的年代,人要能不被取代,創造資料庫中找尋不到觀點以及同理心,凌駕AI產生新價值。
Thumbnail
「2016年11月,川普當選美國總統,讓所有媒體與政治學者跌破眼鏡。」 你知道2016年川普勝選可能與Facebook 蒐集用戶資訊有關嗎? 你知道英國脫歐也可能與Facebook 蒐集用戶資訊有關嗎?
Thumbnail
在敏捷的開發環境中,數據分析已成為企業和個人實現策略優化的關鍵工具,如何快速有效地進行 A/B 測試非常很重要。透過數據分析,Netflix 和 Spotify 這些串流平台得以透過數據優化行銷策略或是找出洞察,做出商業決策。 這篇文章開始,我們要導入數據分析的概念,探討 A/B 測試如何幫助我們