【第33回】第六回講義「ケンブリッジ・アナリティカ事件を読む～現代ビジネス史上最悪の出来事」

東京大学大学院情報学環を拠点とする「プラットフォーム研究会」は、国内外のプラットフォーマーの経営、歴史、思想、創業者群像、政治との関係、生成ＡＩ戦略などについて、２０２６年２月まで２９回の会合で議論を重ねてきました。

本noteでは、西村陽一氏（朝日新聞社常務取締役、ザ・ハフィントン・ポスト・ジャパン代表取締役、東京大学大学院客員教授などを歴任）による「情報社会論」（プラットフォーム論）講義（情報学環教育部、２０２２年度～）のうち、２０２４年度の講義の一部を再録するとともに、学生のエッセイも随時掲載しています。

講義録はこれまで、初回（イントロダクション〜プラットフォーマーとメディアを取り巻く潮流）、第二回（プラットフォームビジネスのメカニズム～その急成長とパワーの源泉）、第三回（戦争と情報～ウクライナ戦争とプラットフォーマー）、第四回（巨大プラットフォーマーと国家～競争・協調・リスク）、第五回（フェイスブック研究～誕生・成長・暗部）の各回の再録を分割してお届けしました。
 
ここからは、第六回講義（２０２４年５月、「ケンブリッジ・アナリティカ事件を読む」）の再録を分割してお届けします。
 
この第３３回配信では、世紀のスキャンダルであり、その後の巨大プラットフォーマー規制や個人情報保護強化のきっかけとなったケンブリッジ・アナリティカ事件の概要を紹介します。

前回の第五回授業では、フェイスブックの元社員フランシス・ホーゲンが内部告発し、欧米のメディアが大きく報道した膨大な量の「フェイスブックペーパーズ」のうち、三点に絞って説明しました。

取り上げたのは、「セレブや政治家の投稿に対する特別扱い」「若い世代の心身に対する悪影響の放置」「アルゴリズム変更の副作用」の３点でした。

このうちの「特別扱い」については、トランプとの関係が問題になったという話をしました。ＳＮＳプラットフォーマーと政治の関係として、フェイスブックとトランプとの関係は数多くの問題をはらんでいます。
 
ある言葉を紹介します。
 
トランプ陣営のデジタル責任者であるテレサ・ホンの発言です。

これは、２０１６年の大統領選で支持者を動員するうえで、フェイスブックがとても有効な武器だったという趣旨の発言だったのですが、フェイスブックが果たした役割は、実はそれだけにとどまりませんでした。

プロファイリングと広告の合体

２０１６年のトランプ当選の背後で、大きな役割を果たしていたと思われるデータ会社があります。それが「ケンブリッジ・アナリティカ」という会社です。

トランプが大統領に当選して約1年半後の２０１８年３月、ガーディアンとニューヨーク・タイムズの報道によって、この会社の一大スキャンダルが噴出しました。そして、ここに絡んでいたのがフェイスブックでした。

これこそが、次回以降の講義で詳しく説明する巨大プラットフォーマーに対する一連の規制、欧州での個人情報保護強化のきっかけをつくった事件でした。

世界を揺るがし、巨大プラットフォーマーの旗手フェイスブックに対する批判の嵐を呼び起こすきっかけとなったケンブリッジ・アナリティカ事件。それはいったいどんなものだったのでしょうか。

ひと言でいえば、ケンブリッジ・アナリティカという会社が、フェイスブックのユーザー８７００万人の膨大な個人データを収集、流用して、米国の有権者のプロファイリングを行い、政治広告の発信などを通じて大統領選での有権者の投票行動を左右しようとしたとされる問題です。

この事件の特色は、ケンブリッジ・アナリティカが開発した「心理プロファイリング」技術と、巨大プラットフォーマーが得意とする、個々の消費者に照準を合わせたターゲティング広告とを組み合わせたところにありました。

行きつくところまで行くと

彼らはまず、膨大な個人データをもとに、有権者の性格や価値観などを心理プロファイリングします。それによって、有権者をグループに分けます。

そのうえで、各グループの心理的な特徴をつかみ、それぞれのグループに対して怒りや不満、恐怖など感情的に刺激しやすい要素は何か、といった点を推測します。

そして、それに適した政治広告などを用意して配信します。テストを重ねて最適な広告を残し、ピンポイントで対象に流すというオペレーションでした。

まさに、これまでの授業で説明してきた巨大プラットフォーマーの手法――、つまり、一人ひとりの好みや関心、考え、属性にあわせて広告を個別配信するというマイクロターゲティング広告のビジネスが、行きつくところまで行くと、企業が選挙という民主主義の根幹のシステムに影響を与え破壊しうる。そんなことを思い知らせた事件だったと言えるでしょう。

ニューヨーク大学ビジネススクール教授で、五大プラットフォーマーのＧＡＦＡＭについての著作があるスコット・ギャロウェイはこう語っています。

親会社の軍事心理作戦

ケンブリッジ・アナリティカは英国のデータ分析会社です。

生みの親は、英国の企業ＳＣＬ（Strategic Communication Laboratories 「戦略コミュニケーション研究所」）という会社でした。

これは、米英の軍をクライアントに持ち、世界各地で軍事心理作戦や影響工作作戦を引き受けてきた会社でした。

 たとえば、パキスタンを拠点にイスラム過激派のリクルート活動を抑え込んだり、情報とソーシャルメディアを兵器として使う「兵器化」の研究をしたりしていました。

 第三回の講義で、ウクライナ戦争ではスマホとソーシャルメディアと情報が兵器として使われ、その威力がＡＩによって先鋭化しつつあることについて説明したことを思い出してください。

フェイスブックに決定的な打撃を与えたケンブリッジ・アナリティカ事件を知るためには、二人のキーパーソンについて知っておく必要があります。

二人とは、スティーブ・バノン、ロバート・マーサーです。

トランプ側近の登場

ケンブリッジ・アナリティカというデータ会社の設立には、トランプ大統領の元側近のスティーブ・バノンという人物が関与し、彼が副社長を務めました。

彼はトランプ前政権（第一次政権）で大統領首席戦略官を務めていました。バノンは、トランプ側近として世界にその名が知れ渡る前は、ペンタゴンの海軍作戦本部員、投資銀行ゴールドマン・サックス勤務、ハリウッドの映画プロデューサー、オンラインゲーム会社の経営者と、米国らしく実に多くのキャリアを渡り歩いています。

その後、「ブライトバートニュース」というメディアの編集主幹となります。

この「ブライトバートニュース」というのは、米国のリベラル派を放逐するためには文化戦争をしなければならないと考えるメディア、いや、メディアというよりは、米国の再構築を掲げた運動体といった方がいいでしょう。

標的はオバマであり、ヒラリー・クリントンであり、ＥＵでした。

保守派大富豪が資金拠出

そして、ケンブリッジ・アナリティカの出資者は、トランプの最大の資金援助者であるロバート・マーサーという人物でした。

億万長者のマーサーは、保守陣営の大口スポンサーですが、単なる後援者ではありません。
 
彼は、ＩＢＭのデータサイエンティストとして人口知能（ＡＩ）の研究に携わったアルゴリズムの専門家でした。ですから、選挙を社会工学の問題としてとらえていました。

彼はその後、いまでは普通になっている株式市場での予測分析モデルをつくり、「ヘッジファンド王」として大成功を収め、娘のレベッカ・マーサーとともに、保守派の大口スポンサーとなりました。

ロバート・マーサーの口癖がこれでした。

ケンブリッジ・アナリティカは、フェイスブックがらみのスキャンダル発覚の前から、考えられる限りの多くの業者から個人データを買い取り、データベースを大きくしていました。この巨大データ会社に彼が投資したのは当然のことでした。

ここまでをまとめると次のようになります。

ケンブリッジ・アナリティカの親会社は、政治や戦争における世論工作のために情報やＳＮＳの「兵器化」を研究していた軍事コンサル会社でした。

副社長は、米国で文化戦争をしかけることでリベラル派の放逐を狙うトランプの側近でした。

会社の設立資金を用意したのはデータサイエンスとアルゴリズムを駆使して選挙で保守派を勝たせようと動いていた大富豪でした。

この三者が一体となって生み出したのが、ケンブリッジ・アナリティカというデータ会社だったというわけです。

二人の内部告発者

この会社をつくった二人のリーダーについて話しましたが、この二人と対決する社員もまた二人、現れました。

前回の講義で、フェイスブックの膨大な内部文書を持ち出し、米国の証券取引委員会や連邦議会、メディアを通じて世界に公開したフランシス・ホーゲンという元社員について説明しました。

ケンブリッジ・アナリティカ問題も、二人の内部告発で発覚しました。

クリストファー・ワイリーとブリタニー・カイザーです。

ワイリーはこの写真のように髪を染め（一時はピンクでした）、鼻ピアスをしたデータサイエンティストで、「ミレニアル世代初の内部告発者」とも言われました。

１９８９年生まれで、事件発覚当時は２９歳でした。彼は先ほど説明した心理プロファイリングの開発にかかわっていました。

二人目の内部告発者のカイザーは１９８７年生まれ。ケンブリッジ・アナリティカの幹部でした。彼女は主にビジネス、対外交渉を担当し、トランプやテッド・クルーズ上院議員といった米政界の政治案件に深くかかわっていました。

二人の内部告発によって、ケンブリッジ・アナリティカの問題は２０１８年３月、ガーディアンやニューヨーク・タイムズなどの米英メディアの報道で明るみに出ました。

告発の内容はそれぞれ本になっており、ここにあるように邦訳版『マインドハッキング』『告発』も出ています。

二人が登場するドキュメンタリー映画もあります。

タイトルは『The Great Hack』（邦題『グレート・ハック:ＳＮＳ史上最悪のスキャンダル』）。前回講義で皆さんに紹介した映画『ソーシャルネットワーク』とともに私からのおすすめ作品です。

皆さんがこの授業で得た知識をもとに、これらの手記を読んだりドキュメンタリー映画を見たりすればわかると思いますが、二人の内部告発者には若干のニュアンスの違いがあります。

ワイリーはケンブリッジ・アナリティカが選挙に与えた危険性を大変強調し、政治的な立場を前面に出しています。

一方のカイザーは手記のなかでワイリーを批判しています。彼女はどちらかというと、個人情報やプライバシーの保護に重きを置いて発言しており、ワイリーが強調したこの会社の破壊力については、やや距離を置いているようなところがありました。

ただ、その彼女自身も、手記のなかでこう語っていることを見落としてはいけないと思います。

トランプという商品のマーケティング

ケンブリッジ・アナリティカは、フェイスブックのデータをもとに８７００万人のフェイスブックユーザーに関して、銃の所持からマイレージの利用状況、健康状態までをとりそろえた膨大なデータセットを用意しました。そのうえで、それぞれのプロファイリングを行い、その人物にあったメッセージを発信し、投票行動の誘導に関与した疑いがもたれています。

対象者の詳細な情報を手に入れて、その人物に最も効果的な働きかけをピンポイントで行う手法がマイクロターゲティングです。

もともとは、個々のユーザーの興味や関心、属性、購買履歴、人間関係などさまざまなデータを蓄積し、それを使ってターゲティングのための小さなグループに分ける、つまりセグメント化するというマーケティング戦略のことなのですが、このころには選挙戦略の文脈で語られるようになっていました。

有権者の年齢、性別、居住地域、職業、性格、信条、どんなコンテンツに「いいね！」をしているか。そういった膨大な個人データをもとにして、そこに心理学も駆使して細かく対象者を推定し、特定の投票行動をとらせるために、その人に最も効果的な広告をピンポイントで配信したわけです。

彼らが注目したのが、すでに投票先を決めている有権者や、選挙に全く関心のない有権者ではありません。「説得可能な層」と彼らがにらんだ有権者グループでした。

激戦州の説得可能グループ

これが重要なのは、米国の大統領選制度の特色にあります。

米国の大統領選は、私も過去二回取材しましたが、基本的に勝敗を分けるのは一けたの数の州です。今年（２０２４年）の選挙戦でいえば、ジョージア、ミシガン、ペンシルベニア、ウィスコンシン、ノースカロライナ、ネバダ、アリゾナといった接戦州あるいは激戦州、いわゆる「スイングステート」の帰趨が決定的に重要になります。

民主党ならカリフォルニア州やニューヨーク州、共和党ならディープサウスといわれる南部の州では間違いなく勝ちます。

しかし、スイングステートでは毎回僅差で勝者が決まります。共和党候補が滑り込みで勝った年もあれば、民主党候補が逃げ切った年もあります。

勝者はその州の選挙人を総取りできます。基礎票はほぼ固まっているのですから、スイングステートで勝てば、ホワイトハウスへの道が開けます。ですから、候補者はここでのキャンペーンに大量のカネと人員を注ぎます。

私たち記者も、選挙が本格化すれば、中西部を中心とするスイングステートの世論調査の傾向を重点的に分析し、候補者の遊説に同行してはこうした州でのキャンペーンの動員力、盛り上がりぶりを定点観測してきました。

ケンブリッジ・アナリティカがかかわった２０１６年の大統領選でいえば、彼らは共和党のトランプ陣営のために、ミシガン、ウィスコンシン、ペンシルベニアの各接戦州に政治広告を集中的に大量投下しています。

ケンブリッジ・アナリティカにしてみれば、激戦州のなかの「説得可能層」を抽出し、そこに向けて働きかけることが最も効果的なオペレーションとなります。

米大統領選で約８７００万人分の個人情報を流用したケンブリッジ・アナリティカは、フェイスブックで「トランプ」という商品をマーケティングしたと言ってもいいでしょう。なお、ケンブリッジ・アナリティカはその後世界中の非難を浴びて破綻しています。

ここで二つの疑問がわいてきます。

なぜ、これほど多くのフェイスブックユーザーの個人情報が流出してしまったのでしょうか？

そして、実際にケンブリッジ・アナリティカの選挙工作は、２０１６年大統領選のトランプ当選にどの程度寄与したのでしょうか？
（第３４回に続く）

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