从Facebook窃取的8700万用户数据是如何成为协助议会选举的广告活动的？ 收集的大量数据实质上与什么有关？ 那些数据告诉了他我们什么？ 剑桥的分析丑闻引起了一个问题，但对很多人来说，该公司的技术专利依然是个谜。由于8700万信息被盗的用户可能想告诉你自己的数据在做什么，我们新采访了剑桥分析前的员工ChristopherWylie。
这就是他向媒体暴露了公司的运营问题。根据Wylie的诸说，你必须传达的只有数据科学、无聊的富裕女性、以及关于人类心理学的内容。他说：“构建算法时，必须先创建一套训练集。
” 也就是说，无论你想用在奇怪的数据科学上发现什么，都必须先用古风的方法展开收集。在利用Facebook的礼拜状况预测一个人的心理状况之前，必须让几十万人进行个性测试。训练集是指Facebook积分礼拜数据集、个性测试和其他你想理解的整个数据。最重要的是，必须包括希望展开预测基础数据的“功能集”。
Wylie说：“在这个例子中是Facebook数据，但也可以是文本或页面流数据。这些是你想用作预测的所有功能。”。另一方面，你必须是你的“目标变量”。
用Wylie来说，是你想预测的。所以在这个例子中，是你享受的个性特征和政治偏向。如果试图通过一件事预测另一件事，最坏的情况是同时考虑两者。Wylie说：“传达功能集中的Facebook礼拜状况和个性特征之间的关系，如果想将其作为目标变量，必须同时考虑两者。
” 当Wylie最初于2014年在这个领域积极开展工作时，Facebook数据已经成为数据科学领域非常丰富的资源。
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