美國總統大選 決勝於大數據

奧巴馬靠數據團隊擊敗羅姆尼[/caption] 今年的美國總統選舉，老牌政客希拉里和政壇菜鳥特朗普展開惡戰，雙方在自由主義與保守主義的理念，在爭奪各自的支持團體，在施展各種明的暗的，正當的和骯髒的手段方面大比拼。然而，在另一個不為人知的戰場上，雙方也各出奇招。 在大數據時代，人類的行為已經被具體化、公式化；大數據是一個細緻入微、無孔不入的領域：低到了塵埃，細緻到每個選民。這就是大數據時代下的競選，通過我們看不見的物質，形成了無所不在的「微世界」，並逐漸造就了「微競選」，這個被精準定位的數據空間將在2016年決定美國大選的結果。 原來的選舉，競選人需要海量的廣告投入，海量的飛行拉票，海量的聚會演講。而現在，在科技進步的幫助下，大數據可以實現精準的投放，知道投票人想什麼，要什麼，從而引導投票人的選擇。其實，大數據競選並非始於今年。早在2004年，一隊來自矽谷的年輕的專家，開始運用大數據來進行選民目標定位和籌款。到了2012年，這個數據團隊已經擁有54名成員，他們的影響已經無處不在。而其骨幹成員，目前正在希拉里的競選團隊中佔據要津。   模擬選民投票偏好 在2012年大選中，奧巴馬擊敗共和黨對手羅姆尼，在白宮寶座上又多坐了四年，數據團隊就是一個秘密武器。當時，奧巴馬的競選環境並不好，有幾個魔咒橫在天際 : 美國經濟尚未從「百年一遇」的次貸和金融危機中走出，失業率高於7.4%，而在過去70年裏，沒有一個總統能夠在全國失業率高於7.4%的情況下成功連任。而且，羅姆尼的競選籌款近4億，高於奧巴馬的3億，但結果奧巴馬還是大勝了。就在奧巴馬勝選之際，《時代》週刊披露了他的獲勝武器：數據分析團隊。這個團隊利用大數據技術，對選民進行數據挖掘，做到精準投放，精準競選。據報導，這個團隊每天用66，000台電腦對獲得的數據進行分析，並對他們的投票偏好進行模擬。 例如，在關鍵的「搖擺州」俄亥俄州，奧巴馬的數據分析團隊獲得了約 2.9 萬人的投票傾向數據。這是一個包含 1% 選民的巨大樣本，可以準確了解每一類人群和每一個地區選民在任何時刻的態度。如當電視辯論結束後，數據分析團隊可以立即知道什麼樣的選民改變了態度，什麼樣的選民仍堅持原來的投票選擇。 這一模型也可以用在籌款領域:每個選民最有可能被什麼因素說服？每個選民在什麼情況下最有可能掏腰包？每個選民是通過網絡捐款，還是會匯款？什麼樣的廣告投放管道能夠最高效獲取目標選民？ 從奧巴馬到希拉里，都對運用大數據情有獨鍾，這讓民主黨在大選中領先了一個身位，共和黨其實也在急起直追。今年像奧巴馬那種優勢幾乎已經不會存在了，TargetSmart 的首席執行長 Tom Bonier 說， 與過去相比，現今的總統選舉在利用大數據分析這一塊更加旗鼓相當。民主黨在利用大數據分析領域比共和黨聰明太多，而且更有遠見，但在這個年代不是這樣。現在，對參選者來而言，在選舉進行的創新性這一方面是一個更加公平的遊戲。值得一提的是，TargetSmart 同時給國家民主黨派和州民主黨派以及他們的同盟提供大數據分析和服務。 Deep Root Analytics 公司，它給國內和州內的共和黨及其從屬團隊提供數據分析，它們的分析和產品創新的主管，David Seawright 表示，從 2012 年的失敗中我們吸取的最大教訓就是我們需要在大數據分析上努力，而且我們需要我們的分析變得更好。因此，2012年以後，共和黨已經有很大的投資，不僅僅提供給黨內平台，真正地在這一領域進行深度挖掘並且提供這些服務給我們的客戶。 如果說，在2012年，奧巴馬團隊使用大數據初步成形。那麼，四年來，這些手段更加完善。有了更多的獨立諮詢機構、個人，有了更多的打包商業數據。在技術方面，機器學習和自然語言處理領域也獲得長足進展。 希拉里方面，對大數據的依賴是空前的。從數據專家克里格（Elan K riegel ）的地位就可以一見端倪。在希拉里的競選班子中，他的頭銜是分析主任，領導著一個超過60人的由數學家和分析師構成的龐大團隊。據美國的POLITICO雜誌報導， 他是希拉里第一個僱用的，幾乎是最高薪的。而且，在制定任何大決策之前，希拉里都會諮詢克里格。他幾乎是隱身人，不為外界所知。但他的數據，他建立的模型，極大影響著希拉里的競選策略。如給誰打電話，敲什麼人的家門，寄郵件還是發電郵，乃至電郵的內容，都是有克里格和他的團隊決定。甚至沒有克里格的數據顯示最佳競選路線，她的飛機都不會起飛。 [caption id="" align="alignnone" width="300"] 數據專家Elan K riegel[/caption]