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你不喜欢某些人或事?那就生活在“过滤气泡”中

 
“回声室效应”在社交媒体上造成的一个结果是“过滤气泡”的产生。这个词是互联网活动家埃利·帕里策(Eli Pariser)发明的。2010年4月,发生了举世震惊的英国石油公司墨西哥湾漏油事件,帕里策发现,在这之后,如果使用谷歌搜索“BP”(英国石油公司的简称),一个人可能看到的是有关该公司的投资新闻,而另一个人可能看到的是英国石油公司所租用的一个名为“深水地平线”(Deepwater Horizon)的深海钻油平台发生井喷并爆炸、导致巨大的漏油事故的消息。这显然是某种推荐算法造成的结果。
 
帕里策把这种搜索引擎推荐算法阻碍人们认识真实世界的某些层面的现象称之为“过滤气泡”。社交媒体的出现更加加深了这个问题,因为后者根据人们已经显露的偏好以及与之具有相似性的好友的偏好,为用户推荐内容。由于关注对象的选择,一个社交媒体用户的时间线上可能充斥着想法类似的帖子,这种高度同质化的信息流构成“过滤气泡”,从而把相异的观点和自己不喜欢的人有效地排斥在外。
 
今天,网络公司的所谓定制化服务正在不断加强这一趋势。当它们努力地将自己的服务(包括新闻、搜索结果、社交分享)根据我们的口味度身订造,过滤出只属于私人圈子内的话题,我们会更深地被困在一个个“过滤气泡”当中,看不到那些或许让我们能对世界拓宽视野的信息。
 
不妨观察一下人们在网络社区中活动的实际轨迹。亚马逊网上书店会告诉用户,“阅读了本书的读者也阅读了这些书”,结果是,买保守主义著作的人不大会购买自由主义的书。关于脸书,2008年的一个研究发现,用户的“好友”比起随意选择的陌生人,更可能同意该用户的政治观点。不过这个研究也显示,我们倾向于想象我们的朋友比实情上更像我们,从而导致我们对过滤泡沫的看法不无膨胀。在推特上,发送政治内容的推友很快会发现,左派和右派形成不同的集群。
 
然而这类研究不能够回答过滤气泡的原因和效果问题。是经过滤的媒体世界造就了我们所见的在线集结,还是本来就拥有不同信念的人建构了自我增强的过滤器?社会的症状不能全部由媒体来承担。就媒体效果而言,也不必对“过滤气泡”的影响过分夸大。没有算法过滤的一个问题是,我们可能会被信息的洪流所淹没。况且,从前那种传统的、非定制的新闻就一定可以保证多样性吗?
 
在这个问题上,我们也需要研究旧式的媒体。把过去理想化,并用以比较现在,这样做是远远不够的;让我们真正剖析广播媒体时代,以更好地了解现在的网络用户所做出的权衡。例如,在媒体史上,我们不难发现强有力的论据:主流新闻只是真正代表了某些阶层的关切,其对信息的垄断也使得受众难以有意识地寻找另类观点。但有人谈论过“20世纪60年代的过滤气泡”吗?
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