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当奥巴马于2012年12月17日晚间再次出现在电视屏幕上时，他得到的是竞选总统连任成功的欢呼，而许多专家几乎未曾预料到他的胜利：这位现任总统比他的挑战者米特·罗姆尼多赢得了500万张选票，罗姆尼作为竞选总统的热门人选，甚至从未考虑过要准备一场竞选失利的演说。除此之外，与他梦幻般的首次选战相比，奥巴马在此次竞选中招募了更多的志愿者，竞选募捐资金超过10亿美元，超过任何一个候选人。
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这当中到底发生了什么？奥巴马是如何在众多观察者的严密观察下取得选战胜利的？原来奥巴马采用了一种全新的选战方式：对选民进行数字化的解析，在此之前，还没有其他的政治家这样做过。他领导了微粒化社会中的首次选战。
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为了准备这场革命性的选战，奥巴马在位于芝加哥的选战总部召集了数字化先锋：大约300名统计学家、编程人员与数据分析员，这些专家级人物之前曾供职于谷歌、脸谱网、推特和亚马逊等数字化巨头。除此之外，还有三位专业扑克玩家和一位来自哈佛大学的生物物理学家。奥巴马的数据团队在最短的时间内成为美国最大的数据团队——在整个选战期间，仅这支数据团队的花费就超过了1亿美元。
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奥巴马的数据团队中有很多怪人。比如哈珀·里德，作为“Obama for America”（美国的奥巴马）项目的技术负责人，他引人注目的大胡子不由得让人联想起威廉二世，他还打了巨大的耳洞。而他上传到脸谱网的照片同样让他名声在外，这张他在浴盆里赤身裸体的照片下还有他的评论：“别傻看啦，有什么好看的！”选战胜利之后，里德是奥巴马首批拥抱的人之一。
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接近50名数据分析员被关在一个没有窗户、灯光惨淡的空间里，这个空间被他们称为“洞穴”。“洞穴”位于奥巴马竞选总部——芝加哥湖边保德信广场的一处摩天大厦里。“洞穴”团队很快在奥巴马整个竞选团队的其他成员心中获得了神话级的地位，因为那里非常的不正式。“洞穴”团队中的很多成员穿着破洞牛仔裤和T恤，留有大胡子。像其他的革命一样，微粒革命也是由这些留有胡须的年轻人推动的。
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每天下午4点半，“洞穴”团队会关掉暗淡的灯光，然后迪斯科灯光闪起，成员们会跟着《江南Style》或竞选音乐疯狂地跳上5分钟热舞，之后所有人继续默默工作。这通常发生在下午4点—6点。
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“洞穴”团队的负责人是只有29岁的丹尼尔·瓦格纳，他与奥巴马竞选行动总负责人吉姆·梅西纳一起筹划，想要搜集更多的关于选民的信息。瓦格纳认为特定选民群体的平均值意义不大，更重要的是尽可能多的单个选民的信息。
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瓦格纳以令人惊讶的精确性获得了成功。虽然并不是所有严格保密的选战数据的细节都已公之于众，但是公布出来的信息足以让我们知道选战时发生了什么。根据已知的信息，瓦格纳的数据库里有1.66亿名选民的信息，每个人约有10 000—20 000条数据：姓名、住址、电话号码、以前的选举投票、民调中的回答、政治主张、收入与消费的数据、脸谱网与推特上的朋友，还有其他更多的细节性数据。
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以前的选战候选人也拥有大量的数据，但是那些数据大部分都是支离破碎的：募捐收集者有一份数据，上门收集选票者又有一份，网站经营者还有一份。奥巴马打开了这个宝库，将这些数据整合在一起，并且可能另外购买了一些细节性的数据，然后使用最新的方法精确地利用这些数据。关于奥巴马选战，一位知情人士后来评论说：“奥巴马的数据量和数据整合达到了一个新的深度。”
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在这种巨大的数据资源的基础上，瓦格纳的数据处理程序计算出了有关每名选民的多种指数。比如一种数值从1到100的“说服指数”，据此可以知道一名选民投票给奥巴马的可能性。还有一种指数能够透露一名选民是否会参与投票。另外一种指数能够说明，是否值得去联系某名选民以及说服他参与投票。还有一项关键指数，它能够预测，一个奥巴马的支持者与某个秉持异见的选民进行私人谈话，是否可以鼓动他把选票投给民主党人。
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选战开始前的8个月，瓦格纳从这些数据洪流中滤取出1 500万名选民，这1 500万名选民是奥巴马竞选团队应该集中研究争取的，因为他们被认为可以通过说服的方式争取过来，他们是1 500万名尚未决定选谁，还在中间摇摆、犹豫不决的选民。他们是选战天平上能够决定胜负的小砝码。除此之外的其他大部分选民对奥巴马并不感兴趣，因为他们要么不会参与选举，要么就是已经有了自己固定的党派，要么就是罗姆尼的支持者。
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但是即使有了这样一个庞大的数据库，奥巴马的竞选团队成员还是感觉不太牢靠，因为这个数据库只是静态的。他们更需要每天最新的选民数据。因此，竞选团队每天傍晚都会给大约30 000名选民打电话，详细询问他们最新的选举倾向。这些回答很快就会流回数据库。在奥巴马输掉第一次与罗姆尼的电视对决论战时，他的竞选团队成员立即注意到这样做的效果：女性选民首先开始倾向于支持奥巴马了。
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所有竞选助手的手机上都装有相应的移动应用程序，利用这些移动应用程序，他们可以将每一名与他们交流过的选民的看法立即反馈到竞选总部。在这种情况下，对选民情况的了解几乎每分钟都在更新，而且这些数据会不断地得到进一步的处理。奥巴马竞选运动的负责人吉姆·梅西纳热情地介绍说：“我们每晚都要处理66 000条最新的选民数据。”
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在此之前，世界上还没有其他的选民被这样精确地量化，被这样精确地解析。奥巴马的数据分析员所关注的不再是某个选民群体中的个体，他们追寻的是每名选民的特征，是选民的独特性。他们并不是将选民个体化而是将其单体化。奥巴马将一个由个体组成的国家变成了一个由单体组成的国家。
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利用这些数据分析，竞选团队成员影响了选民。一位奥巴马竞选团队的内部人士在选战胜利后公开表示：“我们能够预测，哪些人会通过互联网投票，哪些人会通过邮局投票。我们也可以预测，哪些人会自愿成为竞选助手。”曾经详细报道过总统的“制胜实验室”的记者萨沙·伊森贝格评论说：“奥巴马的竞选团队不仅知道你是谁，它还知道如何能够把你变成你应该成为的人。”
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数字化的力量在于，可以将群体中的公民或者消费者单体化，然后有目的地去影响他们。从这种意义上说，奥巴马是第一任数字化总统。他改变了民主的运作方式。他所引发的革命由三部分组成：首先，奥巴马将其选民单体化；然后，他持续不断地从选民那里得到反馈；最后他让选民的私人交流为其所用。
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目前，竞选策略专家通常只会粗略地划分选民群体：市郊的女性白种人选民、年龄在30—49岁之间的男性选民、有工作的单亲选民。自从约翰·肯尼迪总统将选民如此划分之后，就产生了一种“可说服值”的概念，但这一概念在实际中被解读得相当随意。人们只询问很少一部分选民，以此推断大部分剩余选民的信息。抽样与预测，这就是现代的方法。
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这种方法就好像在放大一张以低像素拍摄的照片。将照片从10个像素扩大到1 000个像素，这时人们得到的不是新的细节性信息，而只是模糊一片。原本只是用来显示一个人的一个像素现在要显示1 000个人，对于这1 000个人来说等于把某种基本的相似性强加给了他们。这种做法并不是很现实，却是我们曾经拥有的最好的方法。
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随着时间的推移，选民群体的分类越来越细致。开始的时候只有一种分类：工人、中产阶层和上层。据20世纪80年代在德国发展而来并被广泛使用的“希奴斯目标群体分类学”[1]，按照生活环境的差异可以将选民划分成从保守的创建者到演员中的精英等十大类。美国的数据巨头BlueKai正在将3亿美国人分成30 000个不同的类别，以此有针对性地投放广告。
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瓦格纳的团队将这种新的可能性带入政治领域。他们放弃了继续将目前的选民群体进一步分类，最终到达个体层面的做法，即首先选定“市郊的女性白种人选民”，然后从那里向下计算直达个体。这与原有的方法是一致的，即专业术语中所讲的“自上而下”：首先确定分类群体，然后再到个体。利用这种方法，人们从来都没有得到过精确的图像，因为起点群体本身就只是一种统计学上的抽象假定概念。
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瓦格纳采取的是相反的方法：自下而上。在数据来源上，他没有首先搜集群体数据然后整合个体数据，而是直接利用单体数据进行计算，群体数据不在其考虑范围之内。如果人们对个体的特征有足够的了解，群体的平均值就无关紧要了。
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这种单体化的结果恰恰是整个竞选运动的机敏性所在，这种机敏灵活让竞选对手彻底迷惑了。罗姆尼的一位助手事后抱怨说：“奥巴马竞选团队的工作能够覆盖那些我们甚至都不知道他们存在的选民。”而另外一个助手谈及奥巴马“令人捉摸不定的战略”时，气语中流露出来的几乎全是惊讶。奥巴马团队将对选民的解析转化为选战行动的灵活性。
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比如，奥巴马的电视广告就更有目标针对性，也因此比对手更有效果。这位民主党人的竞选广告常常出现在夜间，并且会出现在广告插播率较低的电视节目中，因为这些广告对于选民尤其有针对性，而且特别容易让选民接收到。奥巴马的团队也曾把竞选广告插播到诸如《混乱分子》或者《行尸走肉》一类粗俗的、政治家避之不及的电视连续剧中。
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假如奥巴马没有将他的政治信息高度解析的话，那么所有这一切可能都是没有用的。为此奥巴马利用了谷歌、脸谱网以及其他高科技企业数年来广泛使用的一项技术——所谓的A/B测试：随机挑选出一些用户，向他们展示不同版本的同一网页，然后检测这些用户会在哪一个页面上停留更长时间、购买更多东西或者捐助更多钱。谷歌公司每年要进行数千次这样的测试。一项经典的此类测试是在搜索引擎页面中寻找真正的蓝色，而被选中的搜索引擎页面上有40种不同的色彩。
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奥巴马的竞选团队不停地测试其官方竞选网页上的每一项内容，并据此将其改造成史上经过最透彻研究的筹款网页：每一种颜色、每一张图片以及每一句话都会经过上百次的测试。比如哪一种呼吁能够带来更多的捐款：是“请您现在报名吧！”，还是“加入我们吧！”，或者是“来了解更多吧！”？答案是：“来了解更多吧！”这句呼吁会比“请您现在报名吧！”多带来18.6%的捐款。为什么会这样呢？恐怕没人知道。但是无所谓，哪一条起作用，哪一条就是成功的。
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