ទម្រង់ចិត្តវិមាត្រ៖ ការបញ្ចុះបញ្ចូលតាមរយៈបុគ្គលិកលក្ខណៈ

តើទម្រង់ចិត្តវិមាត្រគឺជាអ្វី?

នៅខែមីនា ឆ្នាំ២០១៧ មានការប្រកាសថាក្រុមហ៊ុនទិន្នន័យ Cambridge Analytica បានវាស់វែង នេះបើយោងតាមសំដីរបស់អតីតនាយកប្រតិបត្តិ Alexander Nix ‘ពីបុគ្គលិកលក្ខណៈរបស់មនុស្សពេញវ័យនៅលីវទាំងអស់នៅសហរដ្ឋអាមេរិក។ តាមរយៈការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យអ្នកបោះឆ្នោតដែលប្រមូលបានពីក្រុមហ៊ុន Facebook ក្រុមហ៊ុន​ Cambridge Analytica នេះត្រូវបាន រាយការណ៍ថាបានជួយក្នុងការបោះឆ្នោតលោកដូណាល់ត្រាំ។១ ទោះជាក្រុមហ៊ុននេះ បានដាក់ពាក្យបណ្តឹងស្តីពីការជំពាក់បំណុលដ៏ច្រើនក្តី ក៏ការប្រមូល ឬការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យផ្អែកលើបុគ្គលិកលក្ខណៈនៅតែជាការអនុវត្តដ៏មានតំលៃសំរាប់ក្រុមហ៊ុនឯកជននានានិងយុទ្ធនាការឃោសនានយោបាយ ជាពិសេសចំពោះតម្រូវការកាន់តែកើនឡើងនៃសេវាកម្មផ្នែកចិត្តវិមាត្រ។២, ៣, ៤, ៥, ៦, ៧ ទម្រង់ចិត្តវិមាត្រ គឺជាដំណើរការដែលសកម្មភាពរាយការណ៍ ឬអង្កេតដោយខ្លួនឯង ត្រូវបានប្រើដើម្បីសន្និដ្ឋានពីបុគ្គលិកលក្ខណៈរបស់អ្នក។ ក្នុងវិស័យទីផ្សារ ផ្នែកទំនាក់ទំនងសាធារណៈ និងនយោបាយបានប្រើចិត្តវិទ្យាជាយូរមកហើយ ដើម្បីស្វែងយល់ និងជះឥទ្ធិពលលើជំនឿអាកប្បកិរិយា​ និងការជម្រុញទឹកចិត្តរបស់បុគ្គលម្នាក់ៗ។៨ ទម្រង់ចិត្តវិមាត្របានឈានមួយជំហានទៀតដោយការរកនូវទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនដែលមានចំនួនច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ ដែលអ្នកយុទ្ធសាស្ត្រនយោបាយអាចប្រើដើម្បីសម្របសម្រួលទំនាក់ទំនងរបស់ពួកគេឲ្យកាន់តែមានឥទ្ធិពលកាន់តែខ្លាំងទៅលើការយល់ឃើញផ្នែកនយោបាយ និងចំណូលចិត្តរបស់អ្នកបោះឆ្នោត។ ទម្រង់ចិត្តវិមាត្រអាចបង្កើតឡើងតាមវិធីជាច្រើន។ ជំរើសដ៏សាមញ្ញបំផុតគឺធ្វើការសម្ភាសន៍ដែលបុគ្គលម្នាក់ៗឆ្លើយសំណួរដែលបង្ហាញពីទិដ្ឋភាពនៃសមាសភាគចិត្តវិទ្យារបស់ពួកគេ។ ឧទាហរណ៍ អ្នកប្រើប្រាស់ដែលឆ្លើយតបថាពួកគេតែងតែអនុវត្តតាមផែនការមួយត្រូវបានគេចាត់ទុកថាមានមនសិការខ្ពស់ដែលជាប្រភេទអត្តចរិកមួយ បង្ហាញពីការគោរពចំពោះអាជ្ញាធរសណ្តាប់ធ្នាប់ និងរចនាសម្ព័ន្ធ។ ខណៈពេលដែលការសម្ភាសន៍ទាំងនេះអាចផ្តល់ជាមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការបង្កើតទម្រង់ចិត្តវិមាត្រ ការវិភាគដោយផ្អែកលើទិន្នន័យដែលវិវត្តថ្មីៗអនុញ្ញាតឲ្យទម្រង់ចិត្តវិមាត្រអាចធ្វើ្វបានលើសពីទម្រង់សំណួរនិងចម្លើយទៅទៀត។ ឥឡូវនេះ ការបញ្ចូលអ្នកប្រើប្រាស់ឲ្យបានជាក់លាក់គឺមិនចាំបាច់ទៀតនោះទេក្នុងការបង្កើតទម្រង់សម្រាប់បុគ្គលម្នាក់ៗ ដូចដែលអ្នកស្រាវជ្រាវបានអះអាងថាបុគ្គលិកលក្ខណៈក៏អាចត្រូវបានព្យាករណ៍តាមការវិភាគពីរបៀបដែលមនុស្សម្នាក់ៗប្រើ Facebook។ នេះមានន័យថាគេមិនចាំបាច់សួរថា តើបុគ្គលម្នាក់មានភាពបើកចំហប៉ុណ្ណានោះទេ ព្រោះថានៅពេលដែលគេចុចចូលចិត្តទំព័រហ្វេសប៊ុក Leonardo da Vinc គឺវាបានបង្ហាញរួចជាស្រេចទៅហើយនូវភាពបើកចំហក្នុងកម្រិតមួយដ៏ខ្ពស់។ នេះមិនត្រឹមតែកាត់បន្ថយភាពស្មុគស្មាញនៃការធ្វើបទសម្ភាសន៍តែប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែវាក៏អាចជួយបង្កើននូវការបង្កើតទម្រង់នៅក្នុងកម្រិតជាក់លាក់ណាមួយ។៩ ម៉ូឌែលមួយនៃទម្រង់ចិត្តវិមាត្រដែលពេញនិយមបំផុតនោះ គឺ OCEAN Model ដែលត្រូវបានគេហៅថា ‘ធំប្រាំ Big Five’ ឬ ‘ម៉ូឌែល ប្រាំកត្តា Five Factor Model’ ដែលត្រូវបានដាក់ឈ្មោះទៅតាមចរិតលក្ខណៈទាំង៥ ដែលម៉ូឌែលនេះធ្វើការវាស់ស្ទង់ ដូចជាភាពបើកចំហមនសិការ ការចូលចិត្តទំនាក់ទំនងសង្គមខាងក្រៅ (extraversion) ការយល់ស្រប និងការបញ្ចេញអាកប្បកិរិយាបង្ហាញពីបញ្ហាផ្លូវចិត្ត (neuroticism) ។ ការស្រាវជ្រាវផ្នែកចិត្តសាស្រ្តបង្ហាញថាចំណុចចរិតលក្ខណៈទាំង៥ រួមបញ្ចូលនូវកត្តាជំរុញទឹកចិត្ត និងចំណង់ចំណូលចិត្តរបស់បុគ្គលក្នុងទំហំកាន់តែច្រើន ជាងការរួមផ្សំគ្នានៃចរិតលក្ខណៈទាំង៥ផ្សេងៗទៀត។១០ សម្រាប់យុទ្ធនាការឃោសនានិងអ្នកយុទ្ធសាស្រ្តដែលមានសារនយោបាយសម្រាប់ផ្ញើរចេញនោះ ព័ត៌មានអំពីទម្រង់ ឬប្រវត្តិរូបរបស់អ្នកបោះឆ្នោតពី OCEAN ពិតជាមានតម្លៃណាស់ ដូចដែលបានឆ្លុះបញ្ចាំងនៅក្នុងសុន្ទរកថារបស់លោក Nix នៅក្រុមហ៊ុន Cambridge Analytica ថា ’ប្រសិនបើអ្នកស្គាល់បុគ្គលិកលក្ខណៈរបស់មនុស្សដែលអ្នកកំពុងកំណត់គោលដៅ អ្នកបង្កើតបានសារមួយ ដើម្បីឲ្យលឺដល់ពួកគេឲ្យបានកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពជាមួយនឹងក្រុមអ្នកតាមដានសំខាន់ៗ។ សម្រាប់ក្រុមមនុស្សដែលមានបញ្ហាផ្លូវចិត្តនិងមនសិការខ្ពស់អ្នកនឹងត្រូវការសារដែលមានលក្ខណៈសមហេតុផល និងប្រើភាពភ័យខ្លាច ឬ ប្រើអារម្មណ៍ជាគោល’។១១

តើទិន្នន័យរបស់អ្នកត្រូវបានប្រើប្រាស់យដោយវិធីណា?

ខុសពីប្រភេទដូចជាភេទ និងអាយុ លក្ខណៈរបស់ចិត្តវិមាត្រមិនត្រូវបានអង្កេតដោយផ្ទាល់ទេ ដូច្នេះពួកគេត្រូវការប៉ានប្រមាណដោយប្រើម៉ូឌែលស្ថិតិ។ នៅឆ្នាំ២០១៣ Michal Kosinsk ដែលជាអ្នកត្រួសត្រាយផ្លូវនៅក្នុងវិស័យនៃការបង្កើតទម្រង់ចិត្តវិមាត្រនិងឥរិយាបទឌីជីថល គឺជាអ្នកទីមួយដែលបង្ហាញថាអាល់ហ្កូរីតអាចប៉ាន់ប្រមាណចរិតលក្ខណៈរបស់បុគ្គលម្នាក់ៗតាមរយៈចុចចូលចិត្តនៅលើ Facebook។១២ នៅឆ្នាំ២០១៥ Kosinsk និងក្រុមរបស់គាត់បានបោះពុម្ពរបាយការណ៍មួយដែលអះអាងថា អាល់ហ្កូរីតធ្វើបានកាន់តែល្អក្នុងការវាយតម្លៃបុគ្គលិកលក្ខណៈពីទិន្នន័យជាជាងពីមនុស្ស (បង្ហាញពីតំណើរការនៃប្រធានបទរបស់មិត្តភក្តិ មិត្តរួមការងារ និងដៃគូជាមួយនឹងបរិមាណទិន្នន័យតិចតួចបំផុត)។១៣ នៅក្នុងឆ្នាំ២០១៧ នាពេលថ្មីៗនេះ ពួកគេបានបង្ហាញថាការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មត្រូវនឹងទម្រង់ចិត្តវិមាត្រក្នុងពិភពពិតគឺមានប្រសិទ្ធភាពជាងការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មដែលមិនមានលក្ខណៈទាំងនោះ។១៤ ដោយសារតែមានអ្នករាយការណ៍ព័ត៌មានពីបទលើ្មសខុសច្បាប់ និងភាពតានតឹងពីបណ្តាញសារព័ត៌មាន និងការអង្កេតស៊ីជម្រៅរបស់រដ្ឋាភិបាល ទើបប្រភពទិន្នន័យមួយចំនួនរបស់ Cambridge Analytica និងវិធីសាស្រ្តក្នុងការសិក្សារបស់ពួកគេត្រូវបានបញ្ចេញឲ្យដឹង ប៉ុន្តែការបង្ហាញ នូវវិស័យឧស្សាហកម្ម ទម្រង់ចិត្តវិមាត្រដើម្បីរកប្រាក់ចំណេញ នៅតែមានភាពស្រពិចស្រពិលដដែល។

psychometric-profiling-explainer

គ្រោងការណ៍នេះបង្ហាញពីប្រព័ន្ធសាមញ្ញសម្រាប់ទម្រង់ចិត្តវិមាត្រ ផ្អែកលើទិន្នន័យហ្វេសប៊ុកដូចដែលបានបោះពុម្ពក្នុងឯកសារសិក្សាដែលបានផ្សាយ។ ក្នុងការអនុវត្ត ព័ត៌មានអំពីប្រភេទអត្តចិរកដែលជាចំណុចរសើបដកស្រង់ចេញពីការទាក់ទាញ ការលេងហ្គេមដូចជាសំនួរតាមអ៊ីនធើណេត​ ដែលបានទិញពីឈ្មួញកណ្តាលទិន្នន័យ ឬត្រូវបានបញ្ចូលពីកំណត់ត្រាឌីជីថលដូចជាទិន្នន័យហ្វេសប៊ុក ‘Like’ ជាដើម។ ប្រភព៖ Varoon Bashyakarla, ‘Psychometric Profiling: Persuasion by Personality in Elections’, ថ្ងៃទី១៨ ខែឧសភា ឆ្នាំ២០១៨, https://ourdataourselves.tacticaltech.org/posts/psychometric-profiling/; McKenzie Funk, ‘Opinion | Cambridge Analytica and the Secret Agenda of a Facebook Quiz’, The New York Times, ថ្ងៃទី​១៧ ខែមីនា ឆ្នាំ២០១៨, sec. Opinion, https://www.nytimes.com/2016/11/20/opinion/cambridge-analytica-facebook-quiz.html

ឧទាហរណ៍

នៅចក្រភពអង់គ្លេស៖ ទាំងគណបក្សអភិរក្សនិយម និង គណបក្សការងារ(Labour Party) បានទិញសេវាកម្មពីក្រុមហ៊ុន Experian ដែលជាទីភ្នាក់ងាររាយការណ៍ពីឥណទានរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ផ្តល់នូវប្រភេទទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនដែលអាចត្រូវបានប្រើនៅក្នុងការបង្កើតទម្រង់ចិត្តវិមាត្រ ទៅដល់អតិថិជនជាលក្ខណៈអន្តរជាតិ។១៥ ឈ្មួញកណ្តាលទិន្នន័យបានអះអាងថាមនាទិន្នន័យលើសពីមួយពាន់លាននាក់នៅក្នុងទ្វីបអឺរ៉ុប និងនៅសហរដ្ឋអាមេរិក ហើយរកប្រាក់ចំណូលបានលើសពី៤,៦ពាន់លានដុល្លារអាមេរិកនៅក្នុងឆ្នាំ២០១៨។១៦ មិនមានភស្តុតាងណាមួយបញ្ជាក់បានថាគណបក្សណាមួយបានប្រើទិន្នន័យចិត្តវិមាត្ររបស់ក្រុមហ៊ុន Experian ប៉ុន្តែក្រុមហ៊ុននេះបានវិនិយោគធនធានក្នុងការបង្កើតទម្រង់ចិត្តវិមាត្រទាំងនេះ និងធ្វើឱ្យសេវាកម្មនេះអាចដាក់ឲ្យអតិថិជនប្រើប្រាស់បាន។ ក្នុងចំណោមការផ្តល់ជូនជាច្រើននៃ Experian Marketing Services, Audience IQ គឺជាផ្សារមួយកន្លែងសម្រាប់អ្នកទីផ្សារដែលអាចមានឥទ្ធិពលជាក់ស្តែងលើឥរិយាបទក្នុងការបោះឆ្នោត តាមរយៈការរួមបញ្ចូលគ្នានូវលក្ខណៈប្រជាសាស្ត្រ ចិត្តសាស្ត្រក្រាហ្វិក និងឥរិយាបទ’។១៧ នៅសហរដ្ឋអាមេរិក៖ Cambridge Analytica បានកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងកំណត់គោលដៅអ្នកបោះឆ្នោតដែលអាចបញ្ចុះបញ្ចូលបានកំឡុងពេលឆ្ពោះទៅការបោះឆ្នោតជ្រើសរើសប្រធានាធិបតីក្នុងឆ្នាំ២០១៦ របស់សហរដ្ឋអាមេរិកសម្រាប់បេក្ខជន Ted Cruz និងក្រោយមក ដូណាល់ ត្រាំ។ Nix បានបង្ហាញយ៉ាងច្បាស់នូវការភ្ជាប់ការកំណត់គោលដៅរបស់ក្រុមហ៊ុនទាក់ទងនឹងបុគ្គលិកលក្ខណៈជាមួយនឹងការជះឥទ្ធិពលលើអាកប្បកិរិយាក្នុងការបោះឆ្នោត« បុគ្គលិកលក្ខណៈជំរុញឱ្យមានអាកប្បកិរិយាហើយអាកប្បកិរិយាជះឥទ្ធិពលលើរបៀបដែលអ្នកបោះឆ្នោត»។ តាមរយៈក្រុមហ៊ុនដើមដែលមានឈ្មោះថា Strategic Communication Laboratories នោះ ក៏បានចូលរួមនៅក្នុងការបោះឆ្នោតក្នុង២០ ប្រទេសយ៉ាងតិច។១៨ ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យដែលប្រមូលបានដំបូងពីក្រុមហ៊ុនហ្វេសប៊ុក Cambridge Analytica បានអះអាងថាទិន្នន័យនេះ អាចជួយកំណត់គោលដៅសម្រាប់ការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មក្នុងទ្រង់ទ្រាយតូចទៅកាន់អ្នកបោះឆ្នោតលើបញ្ហាសំខាន់ៗ ដូចជាការកាន់កាប់កាំភ្លើង។១៩

តើធ្វើយ៉ាងណាទើបដឹងថាវាត្រូវបានប្រើលើខ្ញុំ?

មានករណីមួយចំនួនជាករណីដា់ដោយឡែក ដែលការប្រើប្រាស់ ទម្រង់ចិត្តវិមាត្រអាចត្រូវបានស៊ើបអង្កេត។ បន្ទាប់ពីរឿងអាស្រូវបានផ្ទុះឡើងជុំវិញការគាស់កកាយរបស់ Cambridge Analytica មក ក្រុមហ៊ុនហ្វេសប៊ុក បានដាក់ចេញនូវវិធីមួយដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ពិនិត្យមើលថាតើទិន្នន័យរបស់ពួកគេត្រូវបានកែសម្រួល ឬក៏អត់។២០ លើសពីនេះទៀត ទោះបីជាត្រូវការចំណាយពេលច្រើនក៏ដោយ ក៏ទិន្នន័យដែលជាកម្មវត្ថុនៃការស្នើរសុំដូចជា ការផ្តល់សិទ្ធិដោយច្បាប់ស្តីពីការការពារទិន្នន័យទូទៅ (GDPR ) របស់សហគមន៍អ៊ឺរ៉ុប អាចត្រូវបានដាក់ស្នើ ហើយលទ្ធផលនឹងត្រូវបានពិនិត្យរកភុស្តតាងសម្រាប់ការព្យាករណ៍ផ្អែកលើបុគ្គលិកលក្ខណៈ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ មិនមានវិធីស៊ីជម្រៅដើម្បីយល់ច្បាស់ទេ ថាតើទម្រង់ចិត្តវិមាត្រត្រូវបានបង្កើតឡើងពីទិន្នន័យរបស់អ្នក ឬក៏យ៉ាងណានោះទេ។

ចំនុចគួរពិចារណា

↘តាមរយៈប្រសិទ្ធិភាពនៃទម្រង់ចិត្តវិមាត្រដែលបានរាយការណ៍មកនោះវិធីសាស្រ្តអាចត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីលើកទឹកចិត្តដល់អ្នកបោះឆ្នោតដែលមិនទាន់បានចុះឈ្មោះឲ្យចូលរួមក្នុងដំណើរការនយោបាយ ឬគាំទ្រដល់អ្នកមិនប្រកាន់បក្សពួកនិយមដើម្បីកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងក្នុងការបង្កើនចំនួនអ្នកទៅបោះឆ្នោត។ ↘ ព័ត៌មានលម្អិតអំពីបុគ្គលិកលក្ខណៈដែលមានលក្ខណៈរសើប អាចត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងងាយស្រួលសម្រាប់គោលបំណងជះឥទ្ធិពលដោយក្រុមហ៊ុននិងយុទ្ធនាការឃោសនា។ ឧទាហរណ៍យុទ្ធនាការឃោសនាអាចទាញយកទិន្នន័យចិត្តសាស្រ្តក្រាហ្វីក ដើម្បីគាបសង្កត់លើអ្នកបោះឆ្នោត ឬក្នុងទម្រង់នៃការជះឥទ្ធិពលដែលកាន់តែមានភាពស្រពិចស្រពិលជាងនេះ។ ↘អ្នកបោះឆ្នោតអាចនឹងបាត់បង់ជំនឿចិត្តលើដំណើរការនយោបាយប្រសិនបើពួកគេយល់ឃើញថាការប្រើទម្រង់ចិត្តវិមាត្រក្នុង យុទ្ធនាការឃោសនានយោបាយគឺជាការបំពាន ឬគ្មានតម្លាភាព។ ↘ បុគ្គលម្នាក់ៗ អាចត្រូវបានរៀបចំទម្រង់ព័ត៌មានដោយមិនមានការប្រាប់ជាមុន ឬ ការយល់ព្រមនិងអាចមិនមានអ្វីពឹងផ្អែក ដើម្បីបញ្ចៀសឥទ្ធិពលដែលការរៀបចំទម្រង់ព័ត៌មានទាំងនោះមានមក លើការសម្រេចចិត្តផ្នែកនយោបាយរបស់ពួកគេ។

១ Concordia, Cambridge Analytica - ថាមពលនៃទិន្នន័យធំ និងចិត្តវិទ្យាក្រាហ្វិក, ចូលមើលនៅថ្ងៃទី១ ខែមីនាឆ្នាំ២០១៩, https://www.youtube.com/watch?v=n8Dd5aVXLCc&feature=youtu.be&t=220.

២ ‘Home - Affectiva : Affectiva’, ចូលមើលនៅថ្ងៃទី១ ខែមីនា ឆ្នាំ២០១៩, https://www.affectiva.com/.

៣ ‘Realeyes’, ចូលមើលនៅថ្ងៃទី១ ខែមីនា ឆ្នាំ២០១៩, https://www.realeyesit.com/.

៤ Sensum, ‘Empathic AI សម្រាប់ស្មាតចល័ត’, ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយនិងបច្ចេកវិទ្យា’, Sensum, ថ្ងៃទី១ ខែមីនា ឆ្នាំ ២០១៩, https://sensum.co.

៥ Anthony Crupi, ‘Nielsen ទិញក្រុមហ៊ុនស្រាវជ្រាវទីផ្សារចិត្តសាស្រ្ត Innercope | Media - Ad Age’, ចូលមើលនៅថ្ងៃទី១ ខែមីនា ឆ្នាំ២០១៩, https://adage.com/article/media/nielsen-buys/298771/.

៦ ‘Ford និង Xaxis ទទួលបានជ័យជម្នះនៅប្រទេសវៀតណាមតាមរយៈការប្រើការរំញោចអារម្មណ៍ជុំវិញការប្រកួតកីឡា UEFA Champions League | The Drum’, ចូលមើលនៅថ្ងៃទី១ ខែមីនា ឆ្នាំ២០១៩, https://www. thedrum.com/news/2016/10/18/ford-and-xaxis-score-vietnam-usingemotional-triggers-around-the-uefa-champions.

៧ Jeff Chester និង Kathryn C. Montgomery, ‘តួនាទីរបស់ទីផ្សារឌីជីថលនៅក្នុងយុទ្ធនាការឃោសនានយោបាយ’, Internet Policy Review ៦, លេខ៤ (៣១ ធ្នូ ២០១៧), https://policyreview.info/articles/analysis/role-digital-marketing-political-campaigns.

៨ Edward Bernays, ‘ការឃោសនាប្រជាភិថុតដោយ Edward Bernays (១៩២៨)’, ចូលមើលនៅថ្ងៃទី១ ខែមីនា ឆ្នាំ២០១៩, http://www.historyisaweapon.com/defcon1/bernprop.html.

៩ Michal Kosinski, David Stillwell និង Thore Graepel, ‘បុគ្គលិកលក្ខណៈឯកជន និងគុណលក្ខណៈអាចព្យាករណ៍បានពីកំណត់ត្រាឌីជីថលនៃអាកប្បកិរិយារបស់មនុស្ស’, កិច្ចដំណើរការនីតិវិធីនៃបណ្ឌិត្យសភា វិទ្យាសាស្ត្រជាតិនៃសហរដ្ឋអាមេរិកអាមេរិក១១០, លេខ. ១៥ (៩ មេសា ២០១៣): ៥៨០២–៥, https://doi.org/10.1073/pnas.1218772110.

១០ Michal Kosinski, David Stillwell និង Thore Graepel, ‘បុគ្គលិកលក្ខណៈឯកជន និងគុណលក្ខណៈអាចព្យាករណ៍បានពីកំណត់ត្រាឌីជីថលនៃអាកប្បកិរិយារបស់មនុស្ស’

១១ Concordia, Cambridge Analytica - ថាមពលនៃទិន្នន័យធំ និងចិត្តវិទ្យាក្រាហ្វិក

១២ Michal Kosinski, David Stillwell និង Thore Graepel, ‘បុគ្គលិកលក្ខណៈឯកជន និងគុណលក្ខណៈអាចព្យាករណ៍បានពីកំណត់ត្រាឌីជីថលនៃអាកប្បកិរិយារបស់មនុស្ស’

១៣ Wu You, Michal Kosinski​ និង David Stillwell, ‘ការវិនិច្ឆ័យបុគ្គលិកលក្ខណៈដោយផ្អែកលើកុំព្យូទ័រមានភាព ត្រឹមត្រូវជាងការការវិនិច្ឆ័យដោយមនុស្ស’, កិច្ចដំណើរការនៃបណ្ឌិត្យសភាវិទ្យាសាស្ត្រជាតិលេខ ១១២, លេខ. ៤(២៧ មករា ឆ្នាំ ២០១៥): ១០៣៦–៤០, https://doi.org/10.1073/pnas.1418680112.

១៤ S.C. Matz et al., ‘ការកំណត់គោលដៅចិត្តសាស្រ្តជាវិធីសាស្រ្តដ៏មានប្រសិទ្ធិភាពមួយក្នុងការបញ្ចុះបញ្ចូលតាមឌីជីថលក្នុងចំនួនដ៏ច្រើន’, កិច្ចដំណើរការនៃបណ្ឌិត្យសភាវិទ្យាសាស្ត្រជាតិលេខ ១១៤, លេខ. ៤៨ (២៨ វិច្ឆិកា ឆ្នាំ២០១៧): ១២៧១៤, https://doi.org/10.1073/pnas.1710966114.

១៥ Archie Bland, ‘Tories កត់សម្គាល់ក្រុមអ្នកបោះឆ្នោតចំនួន ៨ ដែលជាក្រុមរបស់លោក អូបាម៉ា’, The Independent, ថ្ងៃទី៦ ខែវិច្ឆិកា ឆ្នាំ២០១៣, http: //www.independent.co.uk/news/uk/politics/tories-identify-eight-groups-of-voters-as-labour-lookto-obama-campaign-for-inspiration-the-8925374.html.

១៦ ‘Experian Plc - ទិន្នន័យហិរញ្ញវត្ថុសំខាន់ៗ’, ចូលមើលនៅថ្ងៃទី១ ខែមីនា ឆ្នាំ២០១៩, https://www.experianplc.com/investors/key-fin Finance-data/.

១៧ ‘Wayback Machine’, ថ្ងៃទី១០ ខែមេសា ឆ្នាំ២០១៨, https://web.archive.org/web/20180410114126/ https://www.experian.com/assets/marketing-services/product-sheets/das-political-data-sheet.pdf.

១៨ ‘ការបោះឆ្នោត SCL | គម្រោងនានា’, ចូលមើលនៅថ្ងៃទី១ ខែមីនា ឆ្នាំ២០១៩, https://web.archive.org/ web/20170520211639/sclgroup.cc/elections/projects.

១៩ Concordia, Cambridge Analytica - ថាមពលនៃទិន្នន័យធំ និងចិត្តវិទ្យាក្រាហ្វិក

២០ ‘តើកម្មវិធីហាមឃាត់ណាខ្លះដែលអាចចូលប្រើព័ត៌មានរបស់ខ្ញុំ? | ជំនួយហ្វេសប៊ុក | ហ្វេសប៊ុក’, ចូលមើលនៅថ្ងៃទី១ ខែមីនា ឆ្នាំ២០១៩, https://www.facebook.com/help/1873665312923476?helpref=search&sr=1&query=cambridge