围观良心外媒的“戳泡运动”

日期 : 2017-03-21
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编者按 被算法绑架还不自知的你,是时候清醒了!

人工智能与新闻媒体深入融合的当下,用户乐于阅读的同类消息会被加强推荐:所到之处,你看到的都是你想要的。由此,机器算法主导的精准分发,在提升阅读体验的同时,也极易导致由信息收窄带来的一叶障目。

“过滤气泡”提出者 Eli Pariser“过滤气泡”提出者 Eli Pariser

值得庆幸的是,在你可能还无法准确定义“过滤气泡“的时候,媒体界的先遣部队们已经意识到肩上的责任,发起了一场浩浩荡荡的“戳泡”运动,誓要帮助人们摆脱思维定势的桎梏,开放包容地倾听全方位的声音。

本期全媒派(qq_qmp)总结海外媒体中的“戳泡先锋队”,看看他们是如何平衡偏见与纷争的。

过滤气泡无处不在

“过滤气泡”(Filter Bubble)这个概念由Eli Pariser在2010年提出,指的是在算法推荐机制下,高度同质化的信息流会阻碍人们认识真实的世界。

2010年4月,举世震惊的英国石油公司墨西哥湾漏油事件后,Pariser发现,如果使用谷歌搜索“BP”(英国石油公司的简称),有人看到的是漏油事故,而有人则看到了该公司的投资新闻。这种推荐算法的依据正是用户个人的阅读需求与偏好。

只看想看的信息,听起来倒是一件很愉快的事情,但Pariser认为,这种过滤气泡其实是打着个性化的名义,把每个人隔离在信息的孤岛上,使他们丧失理智选择的权利。

Eli Pariser的TED演讲 《当心互联网的过滤气泡》

Eli Pariser呼吁Google和Facebook等公司慎重对待算法技术,公开信息过滤的规则,让每一个网民知悉身边真实发生的事情,包括知道自己可能错过了什么,而不是困在这个戳不破的舒适气泡里。

《卫报》:大选报道中的立场平衡之道

向来作为自由派代表的《卫报》(美国版)自2011年起就在进行有针对性的功能改革,此轮美国总统大选,《卫报》推出了一个专题集锦——“保守派媒体一周速览”。专题编辑Jessica Reed表示,“《卫报》的确倾向自由派,但在竞选期间,我们意识到读者需要听到不同的声音。他们已经很熟悉民主党的立场,同时他们也应该知道特朗普的政治观点,而不是还不了解情况就开始嘲讽”。

此外,《卫报》还开辟了“戳破泡泡 ”(Burst Your Bubble)专栏,为支持自由派的读者提供不一样的视角。作者 Jason Wilson在过去的一年里付出了加倍努力,才在读者群中开辟出来一小块阅读保守派观点的小众市场。

《卫报》Burst Your Bubble专栏《卫报》Burst Your Bubble专栏

“试想,你是一个自由派的支持者,接受的信息可能绝大部分都来自这一阵营的媒体,你或许没有意识到,自己也同样需要了解不同立场的声音;即便你想要了解,也可能没有途径和足够的动力,去专门找一些保守派的新闻来读”,Jason说。

除了确保报道全国的保守派观点,《卫报》深入全美各地挖掘地方新闻,并探索背后的社会症结。例如关注乡村民兵、俄勒冈地区人们叫救护车难等现实问题。

Jason说,“当你真正看到底层民众的生活艰辛:经济下行导致公共福利锐减、基础设施荒废,人们真切体会到‘被遗忘’……你会开始理解他们的做法。地方新闻的重要性长久以来被忽略,然而,越是身边发生的真实故事,越会让人感受到震撼和冲击。

《卫报》对消除隔阂与偏见所做出的努力并不是突然的转型,事实上他们一直在做这方面的努力,只是如今更加意识到了平衡的重要性。

BuzzFeed、FB:跨平台的意见聚合

深受年轻人喜爱的BuzzFeed、Facebook则更多是从数据和技术方面寻找解决方案: BuzzFeed推出了“Outside Your Bubble”功能,即在一些广泛分享的新闻文章的底部,附上来自Twitter、Facebook、Reddit等多个平台、立场各式各样的观点和评论。

BuzzFeed的Outside Your Bubble功能BuzzFeed的Outside Your Bubble功能

“我们都生活在过滤气泡中,而且社交媒体的智能推荐与分发让这种现象愈演愈烈”,BuzzFeed主编Ben Smith介绍说,“这个小功能就是试图缓解个性化推荐带来的日益凸显的偏见问题,帮助读者探索不同平台,涉猎关于同一事件的不同观点。”

长久以来,Facebook的推荐算法强化了人们的个人兴趣,用户看到的内容,更多来自与自己“志同道合”朋友。“合心意”无疑增强了用户黏性,却也带来了偏见、甚至误区。

扎克伯格在最近一次的演讲中,反复谈到的一个话题就是Facebook的社会责任感,“随着时间的推移,我们的平台将加强对内容的审查,找出那些提供了完整观点的信源,而非一面之词”。

NZZ、Google:夹带“惊喜”

为解决新闻业的“过滤气泡”问题,来自瑞士的报纸 Neue Zürcher Zeitung (NZZ) 最近开发了一款App—— the Companion。像大多数智能新闻终端一样,这款App也通过机器学习生成个人算法,给用户推送个性化的新闻信息流。但与众不同的,算法会确保,这一系列新闻中包含一个“惊喜”,也就是超出读者偏好范围之外的内容。

例如,某位用户的历史阅读数据反映出他极少关注体育新闻,此时,系统就会开始给该用户推荐一些比较重要的体育资讯,例如奥运会的获奖情况,或者知名体育明星的八卦等。

NZZ产品负责人Rouven Leuener说,我们希望用新的推荐机制为用户提供多元化的信息。同时这种推荐方式也需要用户的积极反馈,需要知道用户到底是对“反常的推荐”感到厌烦呢,还是能通过阅读这些平时不爱看的内容,改变自己某些想法。

谷歌浏览器的“逃离泡沫”(Escape Your Bubble)插件也在做同样的努力,这款插件可以根据用户的阅读习惯,反向推荐调性积极、易于接受的内容。用户每次访问Facebook时,插件会将不同视角的文章自动导入用户的信息流。

开发者Krishna Kaliannan认为,探讨社交媒体对大选等事件的影响不应该浮于表面,而应从对假新闻的仇恨言论中跳出来,思考背后真正的影响因素——数据和算法。例如向用户推荐关于对堕胎话题的不同观点时可以发现,人们对异见的接受程度高于预期。公开谈论敏感问题的用户更能接受不同的看法、理解与自己不一样的人;而不了解,则是盲目对立的根源。

当然,作为信息消费者,我们也应该自己动手戳破泡泡,跳脱自己熟悉的圈子,有意识地寻找另一方观点,让这个媒介营造出的拟态环境更开放包容、客观全面。

各种“戳泡泡”的尝试已经出现,多元的信息需求比以往任何时候都来的迫切。戳泡大计仍需媒体与民众的共同努力,个性化与信息全面的斗争还将持续上演。或许,解铃还须系铃人,技术带来的问题,不是扼杀技术,而是还需用技术来解决。

参考资料:

http://www.cjr.org/analysis/the-guardian-media_bubble.php

https://www.newscientist.com/article/2113246-how-can-facebook-and-its-users-burst-the-filter-bubble/

https://www.journalism.co.uk/news/nzz-is-developing-an-app-that-gives-readers-personalised-news-without-creating-a-filter-bubble/s2/a700550/

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本文系《全媒派》独家编译稿件,未经授权,不得转载。

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