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文/泰娜.布策;譯/葉妍伶、羅亞琪

演算法可能無法判斷人類的複雜度和情緒向性,似乎也會增強及放大某些傳統社會規範和階級。對受訪者來說,這點在他們察覺演算法有能力根據內容、人物的人氣和重要性進行篩選時,尤其明顯。其實演算法並不是唯一會按人氣篩選內容的工具,媒體一直以來的運作原則,都是偏好特定的意見和人物。

大衛.阿爾特德和羅伯特.史諾(David Altheide and Robert Snow, 1979)在他們極富影響力的媒體邏輯研究中即證實,大眾媒體的基本運作原理,就是賦予某些意見更多的重要性和意義。以人氣作為評判標準的運作邏輯,在社群媒體平台的運作上更加鮮明,這些平台通常會加入某種個人化的排序機制,以區分較受歡迎與較不重要的內容(van Dijck & Powell, 2013)。從技術上來看,人氣與個人化很難兼容(Amatriain, 2013)。人氣通常是指根據通用的「重要性」概念,來提供建議;而個人化則要滿足人人迥異的偏好。澤維爾.阿瑪特里安(Xavier Amatriain)在一篇論文中,解釋了網飛推薦演算法背後的模型,這套模型的目標是「找出一種比根據項目人氣排序,還要來得有效的個人化排序功能」,好滿足各種使用者偏好(2013: 3)。此目標不只適用於網飛,基本上所有試圖以某種方式篩選和排序內容,進而留住使用者注意力的平台,都會這麼做。

對平台來說,在質與量以及在高關聯性/高人氣與個人實際互動間取得平衡,是一項核心挑戰。當他們無法成功取得平衡時(通常都是如此),使用者肯定會注意到。為什麼呢?舉例來說,當凱蒂(Katy)只看浪漫喜劇,網飛卻推薦了一部恐怖電影;或是 OKCupid 的配對演算法似乎只推薦熱愛戶外活動的對象給羅蘋,但羅蘋只想聽演唱會和享用美食時,難道他們不會發現有哪裡不對勁嗎?因為有許多人愛看恐怖電影;又或是健美身材和健康主題似乎成為交友軟體上的潮流,但並不代表這些東西適合所有人。當臉書這類社群媒體平台總是傾向讓使用者一再看見同樣的人物或同類型的內容時,我們不難注意到背後潛藏著一場人氣競賽。二十五歲的品保工程師盧卡斯(Lucas)說,他閒暇時花了大量時間在玩社群媒體。最近,他發現自己的臉書動態消息牆完全沒有跳出新內容了:

在四小時內,我一再看到五、六則相同的動態,出現在我的動態消息牆頂端。我在臉書上的社交圖譜算是相當廣闊(我有一千多個「好友」),所以完全沒有出現新內容會讓我感到焦躁,於是我用推文表達自己對演算法的看法。30

盧卡斯覺得「臉書的篩選功能使他希望享有的網路社交體驗不斷退化」。和在臉書上一直困在共和黨支持者圈的蕾娜一樣,盧卡斯覺得這個平台隱藏了重要的資訊不讓他看見。然而,對受訪者來說,真正的問題並不必然是演算法會在平台上篩選其中的內容,而是他們覺得自己可能「錯過」原先可能得到的資訊。部分受訪者表示,他們不只害怕錯過重要的消息,更害怕「自己能觀看的內容」和人際關係受到控制,甚至遭到平台限制。

讓我們再回顧一下麥可和瑞秋的故事,他們對臉書的不滿,有一部分源自於他們認為有人代表他們決定在哪些條件下,自己提出的內容會被看見或是掩蓋。正如另一位受訪者安珀(Amber)告訴我的:「我不喜歡演算法為我決定事情……因為這太難以預測、又奇怪」。31二十一歲的加拿大裔公共政策系學生諾拉(Nora)則覺得,「臉書的演算法肯定有什麼問題」。32在她發布的一系列推文中,諾拉對臉書幕後的機制有些猜測,她提到自己有些貼文似乎比其他貼文獲得更多「按讚」和「留言」,但原因不明。

「按讚」、「分享」和「留言」的次數助長了社群媒體平台所支持的人氣競賽,演算法在這些平台上藉著互動的社會情境有了發揮空間。諾拉擔心以人氣為基礎的社群媒體演算法,可能減少人們能夠看見的內容數。她尤其擔心演算法對「按讚」和「分享」數的推薦,讓類似「冰桶挑戰」這類熱門影片聲量更大,而掩蓋了其他更重要、但更少人「按讚」的時事,如在弗格森(Ferguson)爆發的種族衝突。諾拉說:「我不大喜歡由演算法,或者編輯、監管者還是任何人事物,來過度控制我能表達什麼意見,如果它們的目標是呈現更多『趨勢話題』,那我針對『非趨勢話題』的貼文是不是就會遭到隱藏呢?」33

不只受訪者們覺得演算法有讓熱門者愈熱門的傾向,關於演算法的大眾論述也非常清楚地指明了這一點。讓我們再花一點點時間回顧本章開頭提到的 #RIPTwitter 事件,研讀一些包含此主題標籤的推文,來幫助我們思考一下這個議題:「演算法就是某種管控言論的方式。但我上推特,是為了即時取得未經篩選的最新消息」34;「長大成人的其中一項優點,就是能夠『自己決定』要關心的人事物」35;「仔細想想,有了演算法之後,你可能再也看不到某人的推文了。推特,安息吧」36;「用演算法取代原本的時序時間軸來決定動態摘要的排序,就是把推特變成人氣王大賽的戰場。我想還是別了吧」。37在訪問萊恩時,他也提出了類似的問題與疑慮。他認為如果推特開始大量引進演算法,就會「鑄成大錯」,因為「演算法肯定會偏愛媒體、連結、影片和照片等事物,而不會偏重文字貼文,但這卻是大多數一般使用者在此平台上發布的內容」。

海頓也對 Instagram 可能改用演算法篩選動態摘要,表達了相同的疑慮。對海頓來說,「Instagram 演算法」只會讓「Instagram 網紅」更紅而已,因為「他們的貼文會出現在頂端,而你就沒辦法看見追蹤者數量相對較少的朋友貼文」。38在推特宣布推出演算法來整理推文摘要後,才不過短短兩個月,就有不少和海頓抱持類似想法的 Instagram 使用者聚集起來,使用#InstagramAlgorithm 主題標籤發布貼文,表達他們對於 Instagram 要變成人氣王競賽平台的憂慮。例如:「嗯,我不喜歡 Instagram 改變演算法。我從來就不喜歡鬥人氣」;39「為什麼社群媒體老是在比較人氣?這就是為什麼@snapchat 是最有益個人自尊心的健康平台。#InstagramAlgorithm」;40「到底為什麼@instagram 會覺得這是個好主意?這裡畢竟是『insta』gram(即時發布平台),而不是「popular」gram(人氣王平台)啊#RIPInstagram」;41「全新的@instagram 演算法對我這種小人物來說就是末日,我絕不可能在人氣王競賽中贏過那些名人的。」42

我之所以認為這些推文值得我鉅細靡遺地引用出來,並非因為它們能徹底代表使用主題標籤的群眾,對這些特殊事件的普遍感受,而是因為它們顯現人們對於演算法有各種不同的想像和期待。這些觀點告訴我們,人們想像演算法是一種控制機制和守門人,目的在於強化既有的權力結構。

不過,演算法並不總是以「邪惡」或是「控制狂」的面目示人。我們可能會看到同一個人既認為某個平台上的演算法大有問題,但另一方面又能接受其他平台上的類似機制。有些演算法被人視為實用工具;而其他則令人厭惡。例如:諾拉擔心臉書演算法過度控制她可以看到的內容時,卻說:「但我認為 Google 的演算法值得信賴」。43當我詢問她為什麼對 Google 有信心,卻對臉書沒信心時,她說自己沒辦法講出確切原因,但她猜想,這可能是因為 Google 的宗旨是用來「搜尋」,況且臉書讓人缺乏信心的原因或多或少在於:

臉書干涉的是可能造成他人很大的痛苦的私人事物,因此感覺更有侵略性……但 Google 只是個搜尋引擎。你上 Google 時已經對自己要找什麼有初步的設想了。44

我透過 Skype 進行半結構式訪談時,尤其注意到,人們對不同種類演算法的看法,存在著模糊地帶。人們不認為演算法必然造成問題,使用者對演算法的看法取決於他們認為演算法施加於使用者身上的限制有多嚴峻。不少受訪者似乎都聚焦在他們在使用不同平台時,感覺自己可握有多少能動性和控制權。以萊恩為例,他認為演算法分為「實用」與「控制」兩種。而他與安珀和諾拉的想法一樣:「我覺得臉書的演算法在控制我」。他認為臉書演算法的控制程度很大;而雖然推特的演算法近期鬧得風風雨雨,但相對之下,還是控制程度仍較「小」而且「單純」。

推特採用的簡單演算法只不過是要快速向你顯示,你離線時錯過了哪些重要消息……我覺得推特的演算法很不賴,因為它非常單純、控制程度也不大,只不過是要幫你一把而已。45

當我要求萊恩進一步說明何謂「實用演算法」時,他提到自己最喜愛的平台網飛。對他來說,網飛的演算法兼具臉書與推特演算法的特質。這套演算法之所以與臉書類似,是因為會「顯示目前熱門的內容」;而像推特的地方則在於它能呈現「為你客製化、不受其他因素影響的摘要」,且仍能幫助你「根據觀賞過的內容」找到新內容。二十二歲的加拿大裔大學生梅莉莎(Melissa)也同樣認為,網飛讓你握有「最大的控制權」,因為網飛的演算法特別參考你正在進行的事,之後才做出推薦,而不是以你朋友所做的事,或是以你看到的內容為準。46

儘管所有平台都嘗試找出與使用者相關的內容,對使用者來說,如果他們能藉著自行設定參數而感覺握有主控權;以及演算法本身只是為了提供協助,這和演算法大致上算是自行(至少沒有明顯向使用者要求輸入相關參數)判斷內容,是否與使用者的相關性有所不同。在許多情況下,如果平台能夠正確呈現個人化功能,這能算是一項優點;然而,若人氣凌駕於個人偏好,那使用者就會認為自己受到演算法干涉。梅莉莎認為對於個人化內容的要求,與她所屬世代對展現個人獨特性的渴望有關。她這麼說:

你總是在尋找讓自己與眾不同的事物,而這也是為什麼星巴克的商業模式如此成功,因為在咖啡杯上寫上你的名字,能讓你感覺自己從茫茫人海中脫穎而出。我認為網路平台也想做到類似的事,於是這些平台試圖提供他們認為你最想看到的內容。這讓人幾乎要覺得媒體平台在乎你的需要。這些平台想盡可能提供最棒的使用體驗,有些平台表現傑出,有些則不怎麼成功。但我發覺個人化體驗還是比人人都享有標準化的相同體驗,來得令人滿意。47

註釋
30 Based on multiple emails exchanged on November 5, 2014.
31 Based on multiple emails exchanged with Amber on October 1–2, 2014.
32 Paraphrased from Nora’s tweet published October 2, 2014.
33 Based on multiple emails exchanged between October 6 and 12, 2014.
34 @RealityTC, February 6, 2016.
35 @RobLowe, February 6, 2016.
36 @Timcast, February 6, 2016.
37 @Polystatos, February 6, 2016.
38 Interview over Skype, June 2, 2016.
39 @etteluap74, March 28, 2016.
40 @CarynWaechter, March 28, 2016.
41 @Monica_xoxx, March 28, 2016.
42 @MrBergerud, March 28, 2016.
43 Interview over Skype, April 10, 2016.
44 Interview with Nora over Skype, April 10, 2016.
45 Interview over Skype, May 29, 2016.
46 Interview over Skype, May 27, 2016.
47 Interview with Melissa over Skype, May 27, 2016.

※ 本文摘自《被操弄的真實》,原篇名為〈情感地景:日常生活中接觸的演算法〉,立即前往試讀►►►

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