当我还是个青少年的时候，我的父母经常让我和他们一起去商店帮忙搬运杂货。有一天，当我耐心地在收银台排队时，我的母亲拿出了她全新的顾客忠诚卡。出于好奇，我问收银员他们记录了哪些信息。他回答说，这有助于他们跟踪我们购买的商品，以便他们能够提出量身定制的产品推荐。我们谁都不知道这件事。我想知道，挖掘数百万顾客的购买记录是否会揭示隐藏的消费者偏好，不久之后，我意识到了其中的含义：他们是在给我们邮寄有针对性的广告吗？
这几乎是二十年前的事了。我想我们今天大多数人担心的问题并没有什么不同：微定向信息有多有效？心理“大数据”可以被用来让你购买产品吗？或者，更令人担忧的是，这种技术可以被武器化来影响历史进程，比如选举的结果吗？一方面，我们每天都面临着来自内部人士的证明，他们证明了基于数百万注册选民的独特“心理画像”的微定向信息的危险性和有效性。另一方面，像Brendan Nyhan这样的学术作家警告说，有针对性的在线广告和俄罗斯机器人的政治力量被广泛夸大了。
为了试图评估心理科学对此的看法，我认为关键是要理清笼罩这场辩论的两个突出的误解。
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首先，我们需要区分操纵和影响公众舆论的企图与实际的选民劝说。反复地用旨在迎合人们政治偏见的不实信息来定向人们，很可能会影响公众态度，引起道德愤慨，并使党派人士更加分裂，特别是当我们被错误地认为我们社交网络中的每个人都在表达相同的观点时。但是，这些影响企图在多大程度上转化为具体的选票呢？
事实是，我们（还）不完全清楚。但让我们评估一下我们所知道的。仅包含社会人口统计数据（例如，一个人的年龄）的经典预测模型，在预测行为方面本身并没有太多信息量。然而，将来自人们的各种人口统计、行为和心理数据拼凑在一起，例如您在Facebook上点赞的页面、您可能参加过的人格测验的结果，以及您的个人资料照片（揭示了关于您的性别和种族的信息）可以提高数据质量。例如，在一项著名的研究中，一位斯坦福大学的研究人员对58,000名志愿者进行了研究，发现一个使用Facebook点赞（平均170个点赞）的模型，可以非常准确地预测一系列因素，例如您的性别、政治派别和性取向。
在一项后续的研究中，研究人员表明，这种数字足迹实际上可以被用于大规模劝说。在对超过350万人进行的三项研究中，他们发现，心理学定制广告，即将劝说性信息的内容与个人的广泛心理画像相匹配，比不匹配或非个性化的信息多产生40%的点击量和50%的在线购买量。这对心理学家来说并不完全是新鲜事：我们早就知道，量身定制的沟通比一刀切的方法更具说服力。然而，大规模数字劝说的有效性可能差异很大，并且对情境敏感。毕竟，网上购物与投票不一样！
那么，我们是否知道有针对性的假新闻是否帮助扭转了选举，使唐纳德·特朗普获胜？
政治评论员对此持怀疑态度，这是有充分理由的：与新的洗发水相比，改变人们对政治问题的看法要困难得多，许多关于政治劝说的学术研究表明效果甚微。最早的关于假新闻曝光的研究之一，结合了包含156篇文章的假新闻数据库和一项针对美国人的全国性调查，估计普通成年人在选举前只接触过一篇或几篇假新闻文章。此外，研究人员认为，曝光只会改变百分之几的选票份额。然而，作者主要依赖自我报告的说服力和对15篇选定的假新闻文章的回忆，而不是数字足迹。
相比之下，其他研究将全国性调查数据与个人浏览器历史记录相结合，估计约有25%的美国成年人（6500万）在选举的最后几周访问过假新闻网站。作者报告说，大多数假新闻消费是亲特朗普的，并且高度集中在一个小的意识形态亚群体中。
有趣的是，最近的一项研究向585名前巴拉克·奥巴马选民展示了三个流行的假新闻故事之一（例如，希拉里·克林顿身体状况不佳并批准向圣战分子出售武器）。作者发现，在控制其他因素（例如，受访者喜欢或不喜欢克林顿和特朗普）的情况下，相信一篇或多篇假新闻文章的前奥巴马选民在2016年更有可能背叛民主党，包括弃权，可能性高出3.9倍。因此，与其仅仅关注选民劝说，这种相关性证据暗示了假新闻也可能导致选民压制。这很有道理，因为假新闻的目的通常不是说服人们接受“另类事实”，而是散布怀疑和让人们在政治上脱离，这可能会破坏民主进程，特别是当社会的未来取决于投票偏好上的微小差异时。
事实上，第二个常见的误解围绕着“小”效应的影响：小效应会产生大后果。例如，在发表在《自然》杂志上的一项针对6100万人的实验中，研究人员表明，传递给Facebook用户的政治动员信息直接影响了数百万人的投票行为。重要的是，社会传播的效果大于信息本身的直接效果。值得注意的是，该研究中的选民劝说率约为0.39%，这看起来真的很小，但实际上转化为额外投出的282,000张选票。如果您考虑重大选举，例如英国脱欧（51.9% 对 48.1%），或者希拉里最终以约77,000票输掉选举，那么在背景下，这样小的影响突然变得非常重要。
简而言之，重要的是要记住，大规模心理劝说武器不需要基于高度准确的模型，也不需要在整个人群中产生巨大的影响，就能够破坏民主进程。此外，我们只看到了部分数据，这意味着科学研究可能低估了这些工具的影响。例如，大多数学术研究使用自我报告的调查实验，这些实验并不总是能准确模拟在线新闻消费发生的真实社会动态。即使当Facebook在他们自己的《科学》杂志研究中淡化回音室效应的重要性时，该数据也是基于用户的微小快照（即那些声明其政治意识形态的人，约占Facebook总人口的4%）。此外，预测分析公司不会通过伦理审查委员会的审查，也不会一次使用一两条信息进行高度控制的研究。相反，他们花费数百万美元测试每天三到四万条信息，针对许多不同的受众，微调他们的算法，改进他们的信息，等等。
因此，鉴于缺乏透明度、这些模型的私有性质以及高估或低估其有效性的商业利益，我们必须对我们的结论保持谨慎。大数据的兴起为社会提供了许多潜在的好处，我和我的同事们试图帮助建立大数据在行为科学中应用的伦理准则，并帮助人们抵抗大规模心理劝说。但如果说有什么是明确的，那就是我们不断地根据我们的数字足迹被微定向，从书籍推荐到歌曲选择，再到您将投票给哪位候选人。无论好坏，我们现在都成了可能成为世界上最大的行为科学实验中不知情的参与者。