幫奧巴馬獲勝的數據處理團隊

玩轉社交，這是奧巴馬獲取民意的前臺表現。而在后臺，是什么支撐著奧巴馬各種競選策略的出臺呢？是什么決定他應該到哪些社交平臺上去亮相呢？答案是一個幾十人組成的數據分析與挖掘團隊。

在春季晚些時候，在幕后支持巴拉克· 奧巴馬獲取勝利的數據處理團隊注意到，喬治· 克魯尼在西岸對40-49歲的女性粉絲有莫大吸引力，這個群體無疑是為了在好萊塢與克魯尼——以及奧巴馬共進晚餐而最愿意掏錢的一支人群。

所以，就像他們對待所有其他收集、存儲、分析的數據一樣（這些數據是他們為了奧巴馬的再次競選而在過去兩年收集的），奧巴馬競選連任的最高班底決定試試以上這個觀察是否正確。他們從東岸的名人里選擇到了一個對這個群體有相似吸引力的人，以圖復制“克魯尼競標”中產生的千萬美金效應。“我們有豐常多的選擇，但我們選擇了女星莎拉· 杰西卡· 帕克。”

一名高級競選顧問解釋說。所以接下來與奧巴馬晚餐的競標誕生了：一個與他在帕克的紐約西村私宅吃上一頓的機會。（席位的公開售價是每位8萬美元。）

對公眾而言，他們不可能知道，“帕克競標”的想法來自于競選團隊對支持者的數據挖掘：他們喜歡競賽、小型宴會和名人。

首席科學家

從一開始，競選活動經理Jim Messina已經打算要搞一次完全不同的、以度量驅動的競選活動，該競選的目的是政治，但是政治直覺可能并不是手段，數據是。

“我們要用數據去衡量這場競選活動中的每一件事情。”他說，在接受這份工作后，他雇用了一個五倍規模于2008年競選時的分析部門，芝加哥競選總部還任命Rayid Ghani為“首席科學家”。

此人是埃森哲技術實驗室的分析性研究帶頭人，他是知識發現和數據發掘這一應用科學領域的領軍人物，其技術常用于公司處理海量數據發掘客戶所好，比如將超市促銷的效率最大化。

2011年，Ghani在一次談話中透露，在政治活動中運用數據分析這一工具。他說難點在于如何充分利用在競選中可獲得的選民行動、行為、支持偏向方面的大量數據。現在選民名冊與在公開市場上可得的用戶資料緊密相連，選民的姓名和住址則與很多資料可以相互參照，從雜志訂閱、房屋所有權證明，到狩獵執照、信用積分（都有姓名和住址登記）。

除了這些資料，還有拉票活動、電話銀行的來電所提供的信息，以及其他任何與競選活動相聯系并自主提供的私人信息。加尼和他的團隊將試圖挖掘這一連串數據并預計出選民的選舉模式，這將使奧巴馬競選團隊的花費更加精確和有效率。

秘密進行

不過，這個幾十人數據分析團隊具體做了些什么，被嚴格保密。“他們是我們的核編碼。”當被問及都做了哪些工作時，競選發言人Ben LaBolt如此說道。在辦公室里，該團隊會給各個數據挖掘實驗進行神秘代碼命名，比如獨角鯨、追夢人。該團隊甚至在遠離其他競選工作人員的地方工作，在總部巨大辦公室的北邊盡頭，專設了一個沒有窗戶的房間。“科學家”們會為在白宮羅斯福廳的總統及他的高級幕僚發送常規工作報告，而更多的公開細節是不會透露的，競選團隊保護著他們自認為相對于羅姆尼團隊有制度優勢的地方：即數據。

如何籌集10億美金

在頭18個月里，競選團隊就創建了一個單一的巨大系統，可以將從民調專家、籌款人、選戰一線員工、消費者數據庫、以及“搖擺州”民主黨主要選民檔案的社會化媒體聯系人與手機聯系人那里得到的所有數據都聚合到一塊。

這個組合起來的巨大數據并不僅僅讓競選團隊能夠發現選民并獲取他們的注意，還能讓數據處理團隊去做一些測試，看哪些類型的人有可能被某種特定的事情所打動或說服。比如，在辦公室里的電話名單上，不只是列出對方的名字與號碼，還用他們可能被說服的內容、以及競選團隊最重要的優先訴求來排序。決定排序的因素中有四分之三是基本信息，比如年齡、姓別、種族、鄰居以及投票記錄。選民的消費者數據幫助完成這個圖譜。“我們可以預測哪些人會在網上捐錢，也可做出模型來看哪些人會用郵件捐。我們可以為志愿者建模。”一個用數據來創建預測文檔的高級顧問說，“最后，建模對我們來說變得是一種更重要的方式，相較于2008年而言，它讓我們工作得更有效率。”

新的大數據庫能讓競選團隊籌集到比他們曾預料到的更多的資金。到8月份，奧巴馬陣營里的每個人都認為他們達不到10億美金的籌集目標。“我們曾經有過很大爭議，我們甚至不能接受9億的目標。”一個對該過程接觸密切的高級官員說。但是，另一個人說，“結果到了夏天的時候，互聯網效應爆炸了。”

網上籌集到的資金極大一部分通過一個復雜的、以度量驅動的電郵營銷活動而來。在此時，數據收集與分析變得異常重要。很多給支持者的郵件只是測試，它們采用了不同的標題、發送者與訊息內容。在春天時，米歇爾· 奧巴馬的郵件表現得最好，有時，競選總指揮Messina表現得比副總統拜登好。在很多時候，表現最佳的募集人能夠得到十倍于其他募集人的資金。芝加哥總部發現，參與了“快速捐獻”計劃（該計劃允許在網上或者通過短信重

復捐錢，而無須重新輸入信用卡信息）的人，捐出的資金是其他的捐獻者四倍。于是該計劃開始被推廣，以各種方式加以激勵。

在10月底時，該計劃成為競選團隊對支持者傳遞信息的重要組成部分，第一次捐助的人如果參加該計劃的話可以得到一個免費的保險桿貼紙。

預測結果

隨后，那些意在打開錢包的戲法接著又用于去拉動選票。分析團隊用了四組民調數據，建立了一個關鍵州的詳細圖譜。據說，在過去的一個月內，分析團隊做了俄亥俄州29000人的民調，這是一個巨大的樣本，占了該州全部選民的0.5%，這可以讓團隊深入分析特定人口、地區組織在任何給定時間段里的趨勢。這是一個巨大的優勢：當第一次辯論后民意開始滑落的時候，他們可以去看哪些選民改換了立場，而哪些沒有。

正是這個數據庫，幫助競選團隊在10月份激流涌動的時候明確意識到：大部分俄亥俄州人不是奧巴馬的支持者，更像是羅姆尼因為9月份的失誤而丟掉的支持者。“我們比其他人鎮定多了。”一個官員說。

民調數據與選民聯系人數據每晚都在所有可能想象的場景下被電腦處理、再處理。“我們每天晚上都在運行66000次選舉。”

一個高級官員說，他描述了計算機如何模擬競選，以推算出奧巴馬在每個“搖擺州”的勝算。“每天早上，我們都會得出數據處理結果，告訴我們贏得這些州的機會在哪，從而我們去進行資源分配。”線上，動員投票的工作首次嘗試大規模使用Facebook，以達到上門訪問者的效果。在競選的最后幾周里，下載了App的人們，會受到一些帶有他們在搖擺州朋友的圖片的信息。該訊息告訴他們，只要點擊一個按鈕，程序則會自動向目標選民發出鼓勵，推動他們采取恰當的行動，比如登記參選、早點參選或奔赴投票站。競選團隊發現，通過Facebook上朋友接受到如此信息的人有五分之一會響應，很大程度上因為這個訊息是來自他們認識的人。

數據也幫助了競選廣告的購買投放。與其依賴于外部媒體顧問來決定廣告應該在哪里出現，Messina覺得不如將他的購買決策建立在內部大數據庫上。“我們可以通過一些真的很復雜的模型，精準定位選民。比如說，邁阿密戴德35歲以下的女性選民，如何定位？”一個官員說。結果是，競選團隊買了一些非傳統類劇集（如《混亂之子》、《行尸走肉》、《23號公寓的壞女孩》）之間的廣告時間，而回避了跟地方新聞挨著的廣告時間。

奧巴馬團隊2012年的廣告購買比2008年高了多少呢？芝加哥方面有一個數字：“電視廣告效率提高了14%……這確保我們是通過廣告在與我們可勸服的選民對話。”那位官員說。

可以說，依靠直覺與經驗進行決策的優勢急劇下降，在政治領域，大數據的時代已經到來。