特朗普可能赢不了，但美国选民已沦为“透明人”

【文 / 观察者网专栏作者 李泉】

距离美国大选正式投票日只剩几天时间了。

10 月 22 日最后这一场辩论会结束之后，类似四年前 10 月 28 日联邦调查局重启希拉里 " 邮件门 " 调查这样的 " 十月惊奇 " 事件并没有发生。各种民调，都显示拜登领先，而且领先幅度也大于 2016 年希拉里的领先幅度。

美国政治学界常年做选举预测的学者们 10 月 15 日公开了所有预测模型的结果，十几个或预测选民票，或预测选举人票的模型中，只有三个认为特朗普会胜出。民间的 538 网站的预测也是拜登胜出。

最近美国的每日新冠疫情确诊数创下新高，无论是单日还是 7 日平均值都超过了七月份的最高点。道琼斯指数在 10 月 12 日达到 28837 点的高值之后就开始下跌，28 日当天的跌幅甚至超过 900 点。更具代表性的标普 500 从 12 日开始也是下跌，到 28 日截止跌去了 7% 左右。每周新申请失业补助的人数最近一个月也基本维持在 80 万人上下。

各方面情况可以说都对拜登有利。如果参考 1980 年的卡特和 1992 年的老布什，可以说拜登当选没有什么悬念。

不过，23 日 " 国会山 " 网站的报道透露出一则值得关注的信息——共和党目前至少已经通过各种方式联系了超过 1.5 亿名选民。这一数字大大超过共和党在 2016 年联系 7100 万选民的数量。

要知道美国有投票权的人数不过 2.4 亿，2016 年参与投了票的也就是 1.4 亿人。那么今年共和党联系过的选民就已经超过了 2016 年的所有投票人数。

1.5 亿这个数字之所以引人注目，在于它首先表明共和党所掌握的选民数据库相较 2016 年有了长足的进步，其中包含的选民有效信息进一步增多，否则不可能让共和党有条件去主动联系。

其次是这个远超 2016 年的数据库容量让共和党，特别是特朗普的团队能够更有效地开展政治营销，提高利用人工智能精准推送竞选广告的效率和效果。

从选举技术的角度而言，美国的总统选举历史可以根据沟通渠道的划时代改变而被分为 5 个时期：

第一个时期从 1789 年到 1820 年，这期间政治信息基本只能通过口头传播。美国当时的各州和州内各地区之间基本就是互相隔绝的信息孤岛。

第二个时期从 1820 年到 1880 年，这期间因为美国联邦政府在各地相继建立了超过 13000 个邮局，使得各种印刷品成为政治传播的主要渠道。

从 1880 年到 1920 年，随着美国内战后第一次工业化进程完成，美国国内的经济社会形态发生了很大改变，出现了各种基于职业关系而建立的组织，比如各种行业协会和工会，利益集团开始大量出现。政治传播和营销在这个时期主要通过各利益集团的实际控制人来实现。

1920 年开始，随着收音机的大规模出现，美国选举进入第四阶段，后来加上 1950 年代电视大量普及以及 1980 年代有线电视的推广，这些通讯传播手段在整个第四阶段使候选人可以绕开政党机制和选民建立直接联系，逐步确立了以候选人为中心的选举模式，政党反而退居幕后。

1990 年代互联网兴起之后，总统选举进入第五阶段。选民从被动的信息接收方变为可以利用互联网有选择的接受信息。但在全球化、制造业外包、自动化以及确认偏误等一系列环境和心理因素的作用之下，美国选民开始加速分化和重组。

Bill Bishop2008 年出版的《大洗牌》 ( The Big Sort ) 就指出美国民众在政治极化的氛围之下连工作、居住的地域和社区都出现同质化倾向，也就是政治立场相近的人们不断选择互相抱团并疏远立场相异的人群。这样一种变化给美国选举中所使用的策略带来了很大变化和冲击。

选举作为一个竞争机制，归根到底无非是确保本方的得票超过对手而已。在这个过程中 " 共同的善 " 或者 " 普遍意志 " 能否得到体现，在实际操作过程中可以说基本被忽略了。这一点熊彼特已经详细批判过。既然首要目的是获得比对手更多的选票，那么从策略上来讲，选举就纯粹沦为一个如何利用选民的不同倾向，通过不同的议题组合，收获更多选票支持的技术过程。

作为设计选举策略的前提，首先当然是需要搞清楚每一个选民在不同议题上的初步立场。然后再想办法去塑造、改变。传统的方法是利用抽样民意调查。进入 21 世纪之后，美国两党相继开始建立选民数据库。随着数字技术和机器学习方法的兴起，判断选民立场的方法也越来越准确。

这里就不得不提到英国学者 Michal Kosinski 的研究。他最初利用问卷调查确定调查对象的五大人格，然后反过来通过筛选个人的各种社会、经济、政治指标来考察哪些指标能够更准确的测算出特定人格。

这个研究发展到 2012 年的时候，已经可以通过一个人在脸书上留下的 68 个点赞记录就能准确推断出他或者她的肤色、性取向、党派归属、是否抽烟，甚至父母是否离婚的情况。超过 150 个点赞数据，模型对一个人的了解程度就能超过该人的父母。如果点赞的数据点超过 300 个，那么模型就比一个人的配偶还更了解该人。

2014 年，在剑桥大学获得心理学博士学位。

掌握了选民的基本倾向，接下来第二步就是选择不同的议题，并针对不同的人群进行精准推送。

将商业公司的精准营销方法大规模运用到选举中的首创要归功于小布什的政治顾问 Karl Rove。他在 2004 年开始利用信件进行政治广告营销。利用掌握的选民住址和投票历史记录，最大限度地让共和党的竞选信息能够到达选民的信箱。

2008 年以及 2012 年，奥巴马团队开始利用互联网和社交媒体来进行筹款和组织竞选活动，但投放政治广告依然走的是传统路线，也就是将竞选广告投到各个关键州的电视台播放。等到了 2016 年特朗普竞选的时候，则将重点完全转到了线上。

通过与共和党合作，特朗普团队建立了一个包含 2.2 亿人的数据库。在融合政府部门、信用卡公司以及社会团体等数据的基础上，每个人都包含差不多 4000 至 5000 个数据点，比如消费状况，订阅什么杂志，开什么车，住在哪里，是否喜欢打猎、钓鱼以及投票情况等等。在数据库的基础上，每周特朗普团队还花费 10 万美元做民调，这样在当时 16 个关键州里面识别出了 1350 万潜在支持者。

做到这些之后，精准推送就登场了。当时特朗普利用的主要渠道是脸书。通过给脸书提供标记准确的共和党选民数据，再配合上脸书自己的相关数据，利用机器学习算法就可以成倍拓展和发现潜在可能支持特朗普的选民。

针对不同选民在具体偏好上的差别，特朗普团队利用软件对其竞选广告的内容和界面进行各种优化，然后将衍生出来的不同版本推送给不同的选民。更为关键的是，大量行为研究都表明相较于事实和数据，情绪对选民的影响更大。所以特朗普团队当时尽量找出最能让选民感到恐惧或者愤怒的议题，比如非法移民杀人或者集团犯罪等等，来达到吸引支持者投票的效果。

如果特朗普在 2016 年就做到了上述这些，今年的选举其团队对这些技术的使用只会更加纯熟。一个不容忽视的事实就是特朗普在 2017 年上任第一天就成立了连任竞选委员会，4 年来一直在为当下的选举进行技术和数据准备。所以说现在报道共和党已经联系了超过 1.5 亿选民并不奇怪。

从技术上来讲，今年的选战也有升级。现在已经可以通过在竞选集会现场安装电子围栏的方式来搜集所有参会观众的手机识别码，然后通过将该识别码和选民数据库匹配，利用家用 Wi-Fi 网络，甚至可以做到不仅向手机发送竞选信息，还可以把信息发送到其他电脑上。

更有甚者，特朗普团队开发出的竞选应用，选民下载后因为默认开放手机权限，从一个选民的手机通讯录就可以顺藤摸瓜找出其周围的社会联系。根据推算，140 万的下载量就可以为其团队掌握超过 1 亿个电话号码。如此种种，美国现在的选举已经完全成为利用人工智能和大数据的技术竞争。

既然有了技术和数据加持，特朗普到底有没有可能复制 2016 年呢？如果说明不了获胜的原因和机制，那么所有的预测都近似于瞎猜。猜对了也是瞎猫碰上死耗子。所以在这里笔者只关注一种可能的结果。

不管特朗普是输还是赢，双方所采用的选举技术、政治营销手段和修辞都把美国的选举式民主朝着更加异化的方向推进。

其中关键的一个因素就是利用谷歌和脸书这样的互联网与社交媒体平台进行 " 专属推送 " ( Darkpost ) 。这种推送方式的突出特点就是只对发送和接受两方可见，而除了平台之外的第三方根本无从知晓。这样导致的一个直接后果就是任何参选人，不仅仅是特朗普，只要使用了这种技术，就可以人话鬼话一起说而不用担心穿帮。

选民作为接收方会被精准推送的信息送入一个个特制的信息茧房。在没有其他信息源的情况下，选民行为大概率可以被竞选团队左右。

另外，为了让推送信息达到最大效果，往往都是基于算法对选民的评估而突出单一议题，聚焦于一点而不及其余，整体上会导致选民对国家和社会的整体情况判断失准，成为动荡的潜在风险源。

如果在推送信息中再充分利用情绪化策略，那么在选民已经极化对立的环境中，就相当于给一个个火药桶装上了引信。选举过程中的一个偶然时间就能被引爆。

最新的消息说，目前在密歇根，威斯康辛和宾夕法尼亚州都出现了使用手机短信方式发送针对拜登支持 8 岁小孩变性的虚假消息的情况。这非常符合特朗普团队所掌握的技术条件和选战风格。

如果他最终连任，隐秘的精确推送式政治营销将功不可没，只是熊彼特的棺材板大概要压不住了。不仅民主的实质彻底没有了，程序和过程也在政治野心和人工智能合谋之下被撕扯得千疮百孔。至于这次会不会因为计票引发更大的政治危机，只有天知道了。

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