本文摘要：从Facebook盗取的8700万用户数据是如何沦为协助议会选举的广告活动的？搜集的大量数据实质上牵涉到了什么？那些数据告诉他了我们什么？剑桥分析丑闻引起了一个相接一个问题，但对许多人来说，该公司的技术专利依然是一个谜。8700万被盗取信息的用户有可能想告诉自己的数据究竟被用来做到了什么，所以我又新的专访了剑桥分析前雇员ChristopherWylie，正是他向媒体曝光了公司的运作问题。

从Facebook盗取的8700万用户数据是如何沦为协助议会选举的广告活动的？搜集的大量数据实质上牵涉到了什么？那些数据告诉他了我们什么？剑桥分析丑闻引起了一个相接一个问题，但对许多人来说，该公司的技术专利依然是一个谜。8700万被盗取信息的用户有可能想告诉自己的数据究竟被用来做到了什么，所以我又新的专访了剑桥分析前雇员ChristopherWylie，正是他向媒体曝光了公司的运作问题。根据Wylie的众说纷纭，你所必须告诉的只是关于数据科学、无趣的富足女性以及一些有关人类心理学的内容。

他说道：“当你建构一个算法时，你首先必须创立一个训练集。”也就是说，无论你想用于奇特的数据科学来找到什么，你首先必须以老派的方式展开搜集。

在用于Facebook点拜情况预测一个人的心理状况之前，你必须让几十万人来做到个性测验。所谓的训练集，就是指Facebook点拜数据集、个性测试以及其他你想理解的整个数据。最重要的是，它必须包括你的“功能集”，即你想展开预测的基础数据。Wylie说道：“在这个例子下，它是Facebook数据，但它也可以是文本或者页面流数据。

这些都是你想用作预测的所有功能。”另一方面，你必须你的“目标变量”，用Wylie的话来说，就是你企图预测的东西。所以在这一例子下，是你享有的个性特征或政治偏向。

如果你试图用一件事来预测另一件事，那么你最差同时考虑到这两者。Wylie说道：“如果你想要告诉功能集中于的Facebook点拜情况与个性特征之间的关系，并把之作为你的目标变量，那么你必须同时考虑到这两者。”当Wylie最初于2014年在这一领域积极开展工作时，Facebook数据就早已沦为数据科学领域内非常非常丰富的资源。

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