只输入年龄信息给模型带来了些许预测能力，然而可供使用的输入越多，预测就会越准。民意测验专家发现，在英国脱欧公投中，接受较少正规教育和有着工人阶级背景的老年人更可能投票脱欧。脱欧运动团体所雇用的机构如果必须选择一个目标群体来鼓励他们出去投票，就应该关注这些人。支持留欧的活动家则会更希望大学生参加投票。
政治学家长期以来都在使用回归方法。在1987年英国大选后的一项研究中，研究人员调查了选民的性别、年龄、社会阶层和对通货膨胀的看法，看这些因素如何影响选民偏向工党（the Labour Party）而非保守党（the Conservatives）的概率。研究人员随后发现，老年人和男性更倾向于投票给保守党，而认为通货膨胀高居不下的工薪阶层人士更倾向于投票给工党。只要将性别、年龄、阶层和对通货膨胀的看法一一导入到模型中，回归模型就会输出一个人投票给工党的概率。
为政治操控每一种情感
剑桥分析公司和其他现代数据分析公司使用的统计方法与19世纪80年代使用的大同小异，只不过主要区别在于他们手中所掌握的数据的规模。现在他们可以将脸书的“赞”、在线投票问题的答案以及我们购物的数据导入到回归模型中了。剑桥分析公司声称，他们使用这些大数据集而不仅依靠年龄、阶层和性别，来对我们的人格和政治立场做出全面了解。在过去，当政治学家研究选民的政党偏好时，他们通常会分析选民的社会经济背景。剑桥分析公司声称：“我们会考虑每一个个体（选民）的行为制约因素，从而对他们的未来行为未卜先知。
为了对我们的政治人格进行大规模的回归分析，剑桥分析公司需要获得大量数据。2014年，剑桥大学的心理学家亚历克斯·科岗（AlexKogan）通过一个名为“机械土耳其人”（Mechanical Turk）①的在线众包市场（crowd- sourcing marketplace）为他的科研收集数据。在我面前，亚历克斯将“机械土耳其人”形容为“一大群做任务换钱的人”。他请那些人在他的科学研究中完成一项看似无关紧要的工作：回答两个关于他们收入的问题，以及他们使用脸书的时间跨度，然后让他们点击一个按键授权亚历克斯及其同事访问他们的脸书个人资料。
第一部分
算法在监视我们互联网对个人数据做了什么？
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