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如何對抗臉書演算法



最近,有一本話題新書《演算法統治世界》,深入淺出告訴我們,演算法如何正在影響世界,例如,股市期貨交易員如何運用演算法程式,轉瞬間進出買賣,讓散戶措手不及,而演算法一旦出現些微差池,又如何釀成股災,讓百億元市值秒間蒸發。

不止股市,演算法正在形塑我們的日常生活,包括我們日益依賴的搜尋引擎與社群網站,幕後的核心守門員,正是看不見、摸不到的演算機制。


守門人權力 讓給演算法機器人

以台灣網民最依賴的臉書為例,8月,美國Wired網站編輯 Mat Honan做了一個小實驗,兩天內,他在自己塗鴉牆的每則動態訊息上都按了讚,很快地,他發現兩件事:

一、他的塗鴉牆上,只剩下品牌推廣與廣告訊息,再加上一些新聞及貼圖網站照片,他朋友的動態全部消失了。

二、當時是加薩衝突期間,他為一則支持以色列的極端文章按了讚,結果,他的塗鴉牆變得傾向極右派,「出現了第二修正案、反移民法案的相關訊息」。

他的結論是,傳統媒體所謂「守門人」理論,意即由媒體工作者把關、篩選資訊,最終決定受眾能看到哪些資訊,進而影響個人及群體意見。社群媒體時代,愈來愈多人依賴臉書等社群網站,守門人權力悄悄轉交給演算法機器人。

由於臉書演算法以關聯性、偏好度、互動程度等變數,操縱塗鴉牆的貼文曝光,當你對一則貼文按讚,臉書為了點閱流量及廣告利益,會主動塞給你更多觀點相近的文章,進而強化使用者的原有立場,久之,我們愈來愈難看見論據相左的資訊,可能造成「團體極化」的偏食現象。

一週後,《華盛頓郵報》記者Gail Sullivan也寫了一篇《臉書及推特演算法,如何控制你看見佛格森事件》,她舉出不少例證,當美國佛格森爆發種族衝突事件,許多人的推特被衝突現場的新聞與照片洗版,同一時刻,他們的臉書幾乎只有「冰桶挑戰」的訊息。

Gail Sullivan分析,推特的時間軸排序,較少介入濾除朋友的訊息;臉書的演算機制,明顯偏好比較熱門、比較討好、比較能吸引按讚或留言或分享的訊息,它們更容易曝光在更多人的塗鴉牆上。反之,相對冷門的內容,會被臉書演算法自動濾除。

閱聽人主動出擊 防堵資訊偏食

網路運動組織MoveOn的推手Eli Pariser在3、4年前就已示警,他寫了一本中譯為《搜尋引擎沒告訴你的事》的書,指出臉書及Google的演算法可能造成資訊偏食,我們最後只在自己的小泡泡裡吸收訊息;他同時鼓吹,臉書及Google的演算法不應只顧及個人偏好、人脈與關聯性計算,而應加入公民意識、社會責任與挑戰性觀點。

2012年3月,Eli Pariser與友人創辦Upworthy網站,該站專門搜尋網路上的影音或文章,加上標題、摘要或引言,經由社群媒體傳布。該站強調「透過議題包裝與病毒傳播,傳遞真正有意義的訊息」,因此,網站主要類目包括社區、性別、槍枝與犯罪、移民、LGBT等等,希望彌補社群網站演算法「有利於貓狗或小孩照片」的缺失,而初期投資者,就包括臉書創站合夥人Chris Hughes。

好,我們已經知道,臉書演算法正為我們濾除可能重要的訊息,如何避免資訊偏食的危機?

首先,慎選「按讚」或「分享」的內容,因為臉書會餵養更多同類訊息給你,如果你喜歡分享無聊笑話、缺乏可信來源的科學或健康資訊,你的塗鴉牆,自然會變成一個內容農場。

反之,你可以多追蹤可信度較高、內容有一定品質的臉書專頁,除了信賴的主流媒體,《泛科學》、《上下游》等的官方臉書,還有一些公民編輯的專頁,如《潮間帶看新聞》、《你知道嗎》、《台灣時代精神運動》等(以及內舉不避親的《懶人時報》),當你經常按讚,它們的訊息就會較常出現。

第三、善用臉書「我不喜歡這則貼文」或「新增到主題興趣清單」等功能,自行篩選調整塗鴉牆的訊息出現比率。

第四、不要以臉書作為社群網站的唯一訊息來源,交叉利用推特與Google+,尤其推特的介面單純、訊息直接快速,加上國外媒體及記者多以推特為即時新聞的發布平台,可作為訂閱資訊的主要管道。

最重要的是,網路資訊時代裡,身為一名「主動閱聽人」愈來愈重要,若你不希望被動接收餵養垃圾,就要花更多精神力氣,搜尋屬於你自己的「資訊套裝組合」。


本文由財訊雙周刊授權轉載

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