從《個資風暴：劍橋分析事件》談起 – 使用者行為數據如何轉變為黃金？

2018年，一家進行資料探勘與數據分析的私人公司劍橋分析（Cambridge Analytica），被控不當使用5000萬Facebook用戶數據資料，用以影響2016美國大選、英國脫歐等重大事件。 此事件沸騰一時，讓Facebook股價大跌，面臨創立以來的最重大危機，創辦人馬克祖克柏(Mark Zuckerberg)親上火線至參議院司法委員會說明，也在後續進行了一連串的政策改革，所造成的影響至今仍餘波盪漾。 今年7月，影視平台Netfilx推出記錄片《個資風暴：劍橋分析事件》重現事件細節並找到兩位當事人陳述觀點，再次引起熱烈討論。 QSearch做為以社群數據進行核心服務的數據分析公司，在全球對社群平台及數據應用掀起不少撻伐與禁止聲浪的同時，我們始終認為相關數據的應用，當然須受到一定程度的道德及法律規範，然而在對於這些資料應用與分析，在未有更深入的了解前，實在不需要有過多的恐懼與獵巫行為。 在代表我們對外立場的公開Blog上，以下就由創辦人周世恩，闡述環境背景與發表對相關事件的看法，並揭開社群資料的用運方式，進一步說明如何在商業模式上變現，希望大家能對這個產業有更深入的理解。 (文/周世恩) 5年前沒人在意的社群數據，現今人人都在在談歸因、談精準廣告 – 從劍橋分析事件談起數據分析與QSearch的發展沿革。 劍橋分析事件，雖然有些點有爭議，我認為整個引爆一發不可收拾的環境因素是： ?川普：306張選舉人票（公民投票總票數62,979,636張，45.97%） ?希拉蕊：232張選舉人票（公民投票總票數65,844,610張，48.06%） 如果以台灣選舉票票等值制度去看，應該是希拉蕊當選。可以想像不滿的人超過一半，加上臉書的營收瘋狂增加，各家媒體廣告收入持續萎縮。可想而之媒體的串連與不滿的受眾匯聚在一起帶來起來的衝擊，會讓臉書跌掉多少股價。 . 無論是否透過污名化數據分析，或者是說人家作弊，我認為是一群學習力相對慢的群體在反撲，因為他們掌握有效率的工具落後。 如果當時川普的公民投票總票數超過一半，這把火應該難燒起來，看看歐巴馬，他也是用數據、統計來制定競選策略，當時工具可能已經逐漸成熟了，可是歐巴馬時代就沒有引起這麼多爭議。 我們始終堅持數據分析是做事的手段之一，而不是目的。數據分析在二次大戰時期早已如火如荼發展，其中近年的社群數據分析，我更是非常晚起步的，只是我和夥伴瘋狂投入在其中，並持續追求卓越。 2004年Facebook成立，2008年開心農場讓Facebook在台灣發揚光大，往後在年輕世代滲透率大量增加，直至2014年高齡用戶數持續上升手機更普及、吃到飽的費率狂降、雲端服務普及都大幅助長了社群媒體興起的趨勢。 看完電影《個資風暴：劍橋分析事件》時，其實有點羨慕他們，我們有一群人也在2013-2016年發展相似的技術與應用，雖然收集的資料看似很淺，但透過一些處理，應該有得到相同價值的資訊，但是就沒有辦法跟劍橋分析收到一樣多的錢。 當時才23歲的我，只能怪自己年輕，資歷與經驗不足，活像個實習生，能做的就是把數據分析的發展潛力推到極限，反正一次次分析的機會很難得，盡力做吧。 以 QSearch 來說，當時在2014年切入的商業市場服務時，還多次與法律顧問團隊討論「個資」，共同探討數位人格的分析應用及相關法規規範。以當時時空背景下，根本沒人在意，相關立法單位光是要了解這技術背後的影響力，解釋就要花很多時間，這也造就整個法律調整進程非常慢。 而到一個競選團隊的成功是來自於各方努力，透過數據，更有機會把團隊「歸因」更能算得清楚。何曾有人認真看過一次次戰場中，認真盤點相關工具做了怎樣的精進？ …