在大数据的僵尸末日中幸存

　　原标题：在大数据的僵尸末日中幸存

　　僵尸有各种各样的形式，至少在娱乐圈是这样的。有时他们有魔法作为他们的男性意像，由于邪恶的咒语，他们从死里复活，对健康的肉体有着永不满足的欲望。有时病毒会把活人变成不死的尸体。

　　僵尸的行为也各不相同。有时它们是移动缓慢的怪物，很难通过任何阻碍它们前进的东西。比如在电视剧《行尸走肉》中，一扇关着的门就能把僵尸挡在外面。另一方面，在电影《僵尸世界大战》中，僵尸的速度如闪电般快，可以像蚂蚁大军一样爬上墙壁。有时候僵尸是有自知之明的，更不用说有爱的能力了。但大多数情况下，他们没有自由意志，行动不是出于选择，而是受到他们无法控制的外部因素的操纵。

　　CPDA数据分析师的高级讲师，吴老师，曾经就大数据垃圾及大量无效的冗余数据进行过讨论。

　　大多数人认为僵尸不过是我们想象的产物。然而，根据History.com网站的说法，他们“有事实依据，海地巫毒文化中已经报道了几起证实僵尸的案例。”不管怎样，传统的僵尸行为都是真实的。事实上，由于对抗性营销的黑魔法和大数据平台的部署，我们的世界正面临着这种流行病。

　　每天，在Instagram或Facebook等虚拟空间上网的人比美国和加拿大实际生活的人加起来还要多。为了能够在这些空间内与他人分享他们的想法和图像，消费者允许他们自己的数据被收集。最大的私人数据收集者是谷歌，据报道，它存储了大约10-15艾字节的数据(1艾字节= 10亿gb)。谷歌收集的数据并非都是特定于用户的，但大部分都是。据报道，facebook总共存储了大约0.3 eb的数据，估计每个用户有100 MB的数据和元数据。

　　大多数用户都知道他们的数据正在被收集，但很少有人完全理解这些数据是如何被用于更好地了解消费者需求或提高用户满意度之外的其他用途的。本文提到“用户”是因为使用搜索引擎和社交媒体平台的消费者通常不会有意识地决定与企业进行价值交换。虽然大数据平台可能以看似免费的服务形式提供价值，但它们的运营没有任何真正的问责制，在这个狂野的西部环境中，消费者正在对主要平台形成一种共谋依赖，这些平台部署他们收集的数据来管理、修改、调节、放大和吸引消费者行为。因此，每天都有数百万人涌向社交媒体应用程序和搜索引擎，而相反的营销就像魔法一样将他们左右移动——就像《行尸走肉》中带着空气喇叭的无脑僵尸一样。

　　并不是所有大规模收集数据的公司都积极地寻求激励用户。然而，主要的大数据平台本质上是通过解放用户的自由意志来解放他们的数据、时间和金钱。事实上，一些平台已经成为近乎垄断者，部分原因是它们屈从于意愿。这些值得信赖的品牌积极地积累个人信息作为原材料——从中可以共谋提取价值，与客户利益相反——因为内部价值观、领导层和监管干预还不足以遏制大数据平台崛起的负面影响，至少还不足以遏制到倒霉的用户可能喜欢的程度，或者社会可能需要的程度。

　　由于大多数主要企业现在基本上都是数据公司，本文的目的是提高人们对使用对立营销将消费者变成在线僵尸时所提出的道德问题的认识，并强调通过对立营销的次优化所获得的战略利益。通过减少企业对个人数据的使用，如果公众出现反弹或监管机构采取严厉措施，企业的声誉可以得到保护。这也将使客户关系重新成为焦点。

　　对立营销的兴起

　　多年来，营销人员收集了与客户交易、偏好和人口统计相关的信息，并从中挖掘出迎合“单一市场”的方法。这是合理的，因为如果隐私问题得到适当的管理，使用消费者数据来开发洞察力，通过定制商品和服务来提高客户满意度和关系，符合消费者的利益。

　　由于消费者数据收集一开始是一种双赢，为客户和公司带来了互惠互利，因此长期以来，它一直被视为竞争优势的合法驱动力。正如我在《关系营销》(Relationship Marketing)一书中所指出的，“一家公司的竞争地位及其相对盈利能力可能直接与它相对于竞争对手所维护的客户数据的累积量有关。”

　　虽然这本书出版于二十多年前，但其核心观点仍然是:收集客户数据可以实现针对客户的管理，从而推动更好的业务绩效。不幸的是，随着大数据平台的商业模式的发展，使用个人数据来推动业绩的发展也在某种程度上发生了变化。

　　早年，大数据平台在完善解决方案和商业模式的同时，普遍出现了大量亏损。Facebook成立于2004年，但直到2009年才实现现金流为正，当时公布的利润为2.29亿美元。去年，这家社交网络公司的净收入高达数百亿美元。改变了什么?长话短说，提高收入的关键是为广告商提供更多的服务，而不仅仅是吸引用户眼球。大数据平台想出了如何为广告商提供可预测的消费者行为变化，从而降低广告风险，增加可以从用户身上提取的价值。因此，数据收集的中心目标发生了变化。

　　如今，许多收集到的消费者数据被用来同时支持和反对消费者的利益，而不是被企业用来与消费者的利益相一致地增加价值。大数据平台对待消费者信息就像工程师部署一个控制理论“黑匣子”来测量和管理输入、输出和反馈循环。这种数据收集和使用演变的消极方面在很大程度上被忽视了，因为消费者愿意放弃个人数据以换取使用社交媒体应用程序、搜索引擎等的好处。

　　根据我进行的非正式调查，许多人，尤其是年轻人，似乎很愿意做这种交易。大多数人认为这种便利是对他们提供的数据的一种很好的价值交换。但很少有人以完全自由、理性和知情的方式做出权衡决定。技术黑魔法被用来冲淡他们的自由意志，通常使他们没有准备好认识到隐藏的缺点。有这么多朋友和熟人使用大数据服务，消费者也深受FOMO(害怕错过)的影响。当其他人都在使用Instagram和Facebook等流行应用时，不使用这些应用似乎是不理智的。

　　每一天的每一分钟，数以百万计的消费者愉快地使用他们的连接设备发布思想、视频和图像;与朋友和家人沟通;上网;和商店。大多数人并不真正了解屏幕另一边正在发生什么——在那里，对立的营销人员正在努力部署算法、人工智能(AI)、机器学习和其他先进技术，优先考虑广告商和股东的利益，而不是平台用户的利益。

　　“对立营销不会取代关系营销。它是并行运行的。用户价值可以被创造出来，但主要目标不是服务用户需求。这一切都是关于数据采集和用户管理。”

　　所有的营销人员都在寻求客户忠诚度，这意味着要让用户习惯，但达到这一目的的通常方法是通过吸引他们的认知和情绪来管理客户的认知。改变了的观念会改变态度，从而推动新的行为。对立营销者颠倒了通常的过程。他们利用个人数据让用户反复以特定的方式行事，直到行为成为习惯——通常用户不会有意识地做出选择，因为他们知道他们会修改之前的态度和看法，以适应他们的新行为。毕竟，没有人愿意以自己无法证明的方式行事。

　　对立营销不会取代关系营销。它是并行运行的。用户价值可以被创造出来，但主要目标不是服务用户需求。这一切都是关于数据采集和用户管理。大数据平台通过提高“关注度和参与度”和“停留在平台上的时间”，旨在在数据收集方面超越竞争对手，并在用户行为控制方面引领市场。

　　想想当你给别人发信息后，那三个小点就会闪过。这些点表示对方正在准备回复，诱使你留在平台上等待回复。巴甫洛夫这个名字听起来耳熟吗?它应该。毕竟，很多帮助大数据平台盈利的营销人员和技术专家都研究了斯坦福大学说服技术实验室主任b·j·福格教授的研究成果，他创造了“captology”一词，指的是研究如何利用智能手机和网站等交互技术来改变用户的态度和行为。为了服务于他们真正的客户——从商品和服务公司到非营利组织、政治实体和骗子——大数据平台经常通过大脑边缘系统扰乱用户的自由意志，通过提供他们知道会激怒我们继续在线的视频来诱导肾上腺素激增，或者设计用户体验，每当我们发布的东西获得“赞”时，就会提供令人愉快的多巴胺。

　　大数据平台从游戏行业吸取了教训。正如人类学家Natasha Dow Schüll在Addiction by Design中强调的那样，老虎机被设计成以一种机械节奏运行，让玩家处于一种恍惚的状态，在这种状态下，日常的担忧、需求和更强的意识都消失了。机器人体工程学、赌场架构、客户跟踪算法和现金获取系统增强了这种愉悦的状态，这有助于让玩家玩到身体和经济疲惫的地步。该行业的氛围管理非常有效，以至于许多赌徒即使身无分文地离开赌场，也迫不及待地想要回来，因为他们已经习惯了渴望精神上的快乐地带，游戏公司制造了这种快乐地带，以超越逻辑推理和遗憾。

　　就像老虎机一样，大数据公司提供的用户体验旨在吸引消费者忘记做其他事情，并不断回来购买更多。伊莱·帕雷瑟(Eli Pariser)的《过滤泡沫》(The Filter Bubble)是一本关于这个主题的优秀早期著作，描述了大数据公司如何开始通过只向他们灌输符合并加强他们自己信念的信息和观点来吸引在线消费者，减少了激发创造力和创新的意外相遇的空间，并通过提供思想交流的多样性来支持民主社会。

　　帕里瑟在书中指出，个性化趋势是如何以孤立消费者的方式驱动的，并破坏了互联网作为思想传播开放平台的最初目的。那几乎是十年前的事了。如今，收集到的有关消费者的数据如何被用来操纵和控制他们的行为，对公共利益构成了真正的威胁。

　　从目前的情况来看，像亚马逊、Facebook、谷歌、LinkedIn、TikTok、Tinder和Uber这样的主要市场参与者，在使用他们在网上收集的数据以及他们可能执行的任何聚合(他们可能在平台外了解到的用户信息)方面非常先进，让用户在在线时感到舒适和安全。这可以通过人工智能、算法和机器学习来实现，这有助于平台了解如何增加用户粘性和填充过滤气泡，并且在进行一些增量更改的同时反复进行，同时衡量哪些有效，哪些无效，以便更好地为寻求具有特定行为或与当前客户相似的用户的定制列表的广告商提供服务。图1以Facebook为例进行了图形化描述。

　　图1:Facebook、用户和广告商

　　平台通过做好四件事来设计行为修正:理解用户当前的情绪和认知状态和环境，增加用户动机，简化通向新行为的路径，然后，当用户动机增强时，触发预期的行为。

　　通过对马斯洛需求层次的深思熟虑可以增加动机，马斯洛需求层次列出了决定行为的五类人类需求(生理需求、安全需求、归属感、爱和归属需求、尊重需求和自我实现需求)。并不是所有的心理学家都同意这一评估，但满足较低层次的需求似乎能够满足较高层次的需求，所以当大数据平台寻求提高用户动机时，较低层次的需求受到了最多的关注。例如，LinkedIn通过向用户发送电子邮件来提高社交认可度，邮件中写道:“你正在受到关注。看看谁在看你的资料。”这同时吸引了社交需求、虚荣心、好奇心和FOMO(一种强大的组合)，并引发人们在该网站上花费更多时间。

　　恐惧也是一种强大的激励因素，可能涉及对损失或减少(例如，与朋友、地位、收入、财富、健康、安全有关)和值得注意的威胁的担忧。大数据平台积极地助长了恐惧的产生和阴谋论的传播，因为它们提供了前面提到的肾上腺素和多巴胺。换句话说，他们从喷子、外国特工和阴谋论者那里受益，不仅是因为他们购买了广告或其他服务，还因为真实的新闻往往太过温和，无法维持那些希望刺激他们神经递质的用户。事实让位于假设，因为假设不能经得起可信的审查，但却会增加用户在平台上的时间，提高用户留存率，并获得新用户。

　　平台删除了喷子和其他不受欢迎的用户，但他们不断地重新出现，所以压制是一个持续的“打地鼠”案例。当用户读到创造了COVID-19的邪恶科学家、内部的最新敌人或新的外国掠夺者车队时，机器学习就会接管并通过将受威胁的用户引导到志同道合的团体或网站来放大愤怒或担忧。机器学习究竟是如何运作的并不总是那么容易理解，即使是平台本身，但平台知道，当他们公开展示去平台化时，它会通过引发恐惧来支持业务。

　　总的来说，大数据平台沉迷于提升用户的情感强度，因为这有助于平台实现自身的成长目标。图2描述了用户情绪强度的逐步升高。情绪强度较低的用户可以通过提高他们的情绪强度来提高参与度，从而诱导他们花更多的时间上网。例如，对最高层次情感强度的诉求可以包括标题党或试图制造厌恶、愤怒或警惕的信息。

　　图2:增加情绪强度

　　资料来源:部分基于Neil V. Watson和S. Marc Breedlove的《思维机器:大脑和行为的基础》。

　　当简化用户旅程或结合流程使用户更容易采取行动时，可以加速采用新行为。亚马逊推出的购物车就是这样一个例子。一键购买是另一项创新。第三种是简化的一键式联系人上传功能，这是几个平台要求的功能。有了这些信息，他们就有了更强的能力，通过社交劝说来改变行为，既吸引新用户，也调整现有用户。“你的联系人Susie刚买了一个新Widget。点击这里了解更多。”

　　随着用户情绪的高涨，在线动机的增加，以及用户行为的简化，可以使用基于预测分析的各种策略来触发行为。例如，可以通过提供限时折扣、告知产品供应不足、发送朋友生日等送礼机会的提醒来加速购买，或者，可能更有害的是，提供与用户偏好泡沫或情绪状态产生共鸣的内容链接。

　　监管机构在哪里?

　　下面的讨论并不打算作为法规的法律入门。这仅仅是为了说明大数据平台仍然或多或少地自由地遵循Facebook创始人马克·扎克伯格的座右铭——“快速行动，打破现状”——而无需对个人和社会影响承担太多责任。

　　众所周知，监管机构在适应技术变革方面行动迟缓，尤其是当人们认为基于复杂技术的“解决方案”能够解决相关变革的负面影响时。因此，今天的一个主要问题是，对大数据平台用户的保护水平，他们无法保护自己免受与他们利益相悖的营销。

　　隐私法规因国而异，甚至在国家管辖范围内也不尽相同。从目前的情况来看，欧盟存在最强有力的规则，《通用数据保护条例》(GDPR)限制了个人数据的收集，规定它只能“为特定的、明确的和合法的目的而收集，不能以与这些目的不兼容的方式进一步处理”。由于这种措辞，个人可以在最终用户许可协议和发布的隐私政策中找到数据收集实践的明确性质。无论欧盟的个人是否知道，GDPR确保他们可以访问大数据平台收集的关于他们的数据，删除这些数据，并对其用于与收集这些数据的服务无关的目的提出异议。

　　在美国，联邦和各州的隐私规定参差不齐。加州消费者隐私法案(CCPA)要求数据收集公司告知消费者正在收集的数据的类别以及对这些数据的处理。虽然消费者无法控制所收集的数据，但CCPA确实试图将数据的使用限制在最初收集数据的目的范围内。也就是说，CCPA并不限制收集敏感信息，如地理位置数据或生物特征数据，包括DNA、指纹和视网膜扫描。正如数据指南对主要隐私法的比较所指出的那样，加州还允许公司自由推断个人的心理状态、倾向、行为、态度和智力。

　　加拿大的《个人信息保护和电子文档法》留有很大的解释余地，它规定:“组织只能为合理的人认为在特定情况下合适的目的收集、使用或披露个人信息。”加拿大隐私专员办公室也对什么是允许的敞开了大门，当消费者为了方便和选择而牺牲自己的隐私时，不应该发生“重大伤害”。渐进式的行为改变——一个单一的改变可能不是特别有问题，但随着时间的推移，它可能会累积到惊人的程度——是一个重大的危害吗?损害是只考虑到个人(似乎是这样)，还是可以认为广泛的负面社会影响足以限制个人数据的使用?

　　僵尸启示录的未来

　　大数据平台不仅试图利用消费者的在线帖子、搜索历史、互动和交易数据以及娱乐偏好来操纵消费者行为。根据网络安全公司Clario最近更新的“老大哥品牌报告”，目前正在收集的信息“范围从你可能想到的事情，如你的名字、出生日期和电子邮件地址，到更模糊的事情，如你的宠物、爱好、身高、体重，甚至你在卧室里喜欢做什么。”而且被收集的不仅仅是个人信息。在所有收集数据的品牌中，6.25%的品牌存储面部图像，有些品牌甚至要求访问你的整个图像库，其中充满了与你的兴趣、健康、活动和生活方式相关的见解。利用语音识别的优势，用户语音文件也被存储起来供以后使用或分析。

　　如果蛮荒的西部环境仍然存在，那么可以合理地假设收集的用户数据量将会增长，可能会以数量级增长。我们也可以有把握地假设，大数据平台将继续发展修改和操纵用户行为的能力，并在用户不注意的情况下，大规模、实时地无缝完成。数据收集也可能变得更具侵入性，而且不仅仅是在线数据。平台收购其他市场的竞争对手和公司，为数据收集、集成、洞察、算法部署和机器学习提供新的机会。例如，谷歌收购Nest和Fitbit后，将把数据收集扩展到我们的家门口，甚至我们的身体上。欧盟已经对使用Fitbit的数据来提供广告施加了一些限制，但其他司法管辖区并没有迅速意识到潜在的缺点，比如Fitbit数据与其他用户数据的整合、新兴技术(如Fossil Group技术谷歌已收购)、电子健康记录(谷歌拥有专利)以及该公司的各种健康行业计划(如Verily生命科学)。

　　虽然大多数用户相信谷歌不会做坏事，但目前的监管环境并不能确保这种信任不会被破坏，尤其是在元数据所带来的迷宫般的方式下，这就是为什么本轮收购活动应该引起人们对数据收集方向的担忧。正如记者Abby Vesoulis所指出的，亚马逊最近宣布了以84.5亿美元从一群私募股权公司手中收购米高梅影城的计划，如果完成，将不仅有助于该公司与Netflix等流媒体巨头竞争。它设置了以下数据收集场景:

　　想象一下，你邀请朋友们用在亚马逊Prime上购买的新平板电视看电影。虽然这是最后一刻，但电视是通过亚马逊的快速配送服务在两天内送到你手中的。你可以去亚马逊旗下的全食超市(Whole Foods)买零食和披萨，因为你是Prime会员，所以可以享受折扣。当你的朋友到达时，你可以通过亚马逊Echo音箱在亚马逊音乐上播放一些歌曲，然后在亚马逊Prime视频上排队观看数千部电影。在最终选择电影之前，你的朋友会在IMDB上比较电影评论，IMDB是亚马逊1998年成立的子公司。

　　像苹果这样的品牌长期以来一直在产品生态系统业务中。现在我们生活在由主要平台管理和指导的行为生态系统中。

　　Facebook和其他平台正在大力投资于消费硬件产品的开发，因此不难想象，植入式数据收集设备将变得像今天的可穿戴设备一样普遍。想象一下，为糖尿病患者植入nest品牌的起搏器或血糖仪。现在想象一下这些设备可能会收集什么样的数据，以及如何使用这些数据。

　　随着数据收集变得更加先进，公众对大数据平台入侵的抵制可能会增加。但大多数用户会天真地继续使用，大数据平台的兴趣可能会进一步趋同，因为它们会继续吸收所有可能的用户数据来源。用户生活的各个领域都有了更大的数据存储库，实时将数据应用于用户行为管理的能力也更强，用户将越来越难以坚持自己的个人主义和独立性，至少在网上是这样。

　　显然，忽视数据收集在当前监管环境中的去向将是一个严重的错误。想想看，当数据收集平台真正开始分析用户当下所做和所说的一切，并将他们所学到的与单个用户在网上说过或做过的一切相结合时，可以做些什么。现在，用户的地理位置、年龄、教育程度和社会关系等数据，以及用户的心理特征和特质，以及用户的政治倾向、资产、收入、品牌偏好和消费模式等信息，更不用说健康、性取向和性别认同了。

　　如果大数据平台开始通过评估瞳孔扩张、心率、面部表情和反应时间来测量一个人的情绪状态呢?许多人现在就可以获得他们需要的所有数据。如果他们使用家用设备来分析言语模式(例如，“我”或“我们”使用了多少次)，并寻找与一个人的自我中心或缺乏自我中心有关的见解，会怎样?如果他们进行聚类分析、A/B测试、联合分析、纵向分析(跨时间)和定价分析，将用户和他们的钱分开，结果会怎样?如果传递的内容被设计得非常吸引人，基于用户当时的感受，我们停止做其他事情，一直被吸引到精疲力竭?

　　以前，这些听起来不可能或不太可能，像《发条橙》和《少数派报告》这样的电影或《黑镜》这样的电视节目。但这确实是大数据平台的明显方向，它可能会加剧与心理健康、需求、愤怒、两极分化、色情、激进化和亚文化从属相关的社会问题，以及在数字“朋友”的海洋中遭受孤独。

　　恢复对自由意志的尊重

　　当亚马逊(Amazon)首次推出基于个人资料的推荐服务时，有相似兴趣的用户会根据他们的购买行为进行推荐，那些看重这些服务的人会在下次出现推荐时再次点击。这是一种相当良性的行为矫正。但从那以后，与大数据对立的营销人员在引入新行为方面变得更加先进，用户随后会用修正后的认知来合理化这些行为。

　　如果加拿大政府利用我们的个人信息以这种方式操纵公民，我们会反抗。主要的大数据平台应该探索商业模式创新，包括减少或改变对广告商的依赖。但除非消费者情绪发生根本变化，或者监管机构迎头赶上，严格限制先进技术和个人数据收集如何被用来操纵和影响个人，否则大数据平台似乎有足够的空间来继续攻击思想。

　　其他公司面临的问题是，它们是否愿意从事把消费者变成僵尸的业务。如上所述，所有大公司现在基本上都是数据公司，这就是为什么各种规模的组织都在模仿大数据平台的逆向营销实践。对许多人来说，这样做的理由似乎很明确，因为它是合法的，而且可以获得巨大的利润。但是，能够轻易地合理化某件事并不意味着它就是正确的，尤其是对于那些支持新兴利益相关者资本主义概念的组织来说。利益相关者资本主义要求管理企业时考虑所有利益相关者的利益，包括社会利益。

　　简单地说，利用对立营销来操纵消费者行为就像利用漏洞来逃避缴纳公司税，这意味着它会引发道德问题，或者至少应该引发道德问题。如果说实话，在复杂的数据收集世界中发生的事情往往是不透明的，足以无视全面的道德审查。但这种复杂性应该会让高管们侧目。毕竟，正如2008年金融危机教给银行业的那样，复杂性会增加企业风险，而不了解为了追求利润而做的事情并不会否定监管和企业领导的责任。

　　数据收集已经变得如此复杂，这一简单的事实正是本文认为，负责任的公司希望进入这个游戏需要超越监管合规，并询问在规划阶段对任何数据收集策略来说，多远是太遥远的原因。在何种程度上可以接受对立营销?这是一个很大的问题，要得到答案，就需要探索通过对立营销从完全收入优化中获得的收益是否合理，或者次优化是否可能导致更好的长期结果，包括在未来的监管和社会环境中维护公司的声誉。

　　当考虑到对抗性营销应该走多远时，公司应该从自己的价值观声明和客户权利法案(如果存在的话)中寻求指导。在高层次上，所有的道德行为都源于“黄金法则”，即己所不欲，勿施于人，这提供了概念上的指导。后现代哲学家雅克·德里达(Jacques Derrida)以研究困扰“给予”等概念的悖论而闻名。他认为，一份真正的礼物必须以无私的方式给予，而不是通过引发给予和接受的循环而附带条件。同样，在向消费者提供免费服务时，公司应该考虑确保企业的定位真正和充分地关注用户的利益，提供选择不收集数据的选项，或者至少让用户对数据的保留、使用、共享、聚合和价值提取有更多的控制权。

　　尽管大数据平台目前正在创造巨大的财富，但任何企业能否通过对抗性营销和消费者僵尸化长期维持下去，仍然是一个非常值得怀疑的问题。刚刚进入数据收集游戏的公司应该认识到为未来做准备的机会，放弃通过扭曲客户意愿而最终损害他们的利益，以支持与单个客户合作创造新的和共同的价值——关系营销的本质。

　　CPDA数据分析师吴老师表示：如果用户不反对，监管机构最终肯定会采取行动，通过打击对立营销来抵御僵尸末日。在这一点上，数据收集者可能会发现，制造僵尸比撤销制造僵尸的策略要便宜得多，也容易得多。

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