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承澤觀(guān)察 | 席天揚：平臺令我們變得更狹隘了嗎？

發(fā)布日期：2022-05-19 04:32    來(lái)源：

導語(yǔ)：網(wǎng)絡(luò )平臺為用戶(hù)營(yíng)造了個(gè)性化的信息環(huán)境，但也迎合了“物以類(lèi)聚、人以群分”的社會(huì )性本能，產(chǎn)生了信息繭房效應。未來(lái)發(fā)展應該保持多元和開(kāi)放的格局，在尊重差異和鼓勵競爭的氛圍下，促進(jìn)相互理解和聯(lián)結的世界。

近日，一則媒體報道提到：中國人民大學(xué)的一個(gè)研究團隊發(fā)布了《中國大學(xué)生婚育觀(guān)報告》，結論顯示“App(手機軟件)的使用習慣會(huì )影響大學(xué)生的婚育觀(guān)，其中微博的使用與大學(xué)生的婚育意愿存在負相關(guān)，虎撲的使用與大學(xué)生的生育意愿存在正相關(guān)，使用豆瓣與女性的生育意愿存在負相關(guān)，使用小紅書(shū)與女性的婚育意愿存在正相關(guān)。”歷經(jīng)多輪自媒體轉載后，報道的標題演變?yōu)椤八⑽⒉┒拱暧绊懡Y婚生孩子！中國人民大學(xué)教授呼吁年輕人少上網(wǎng)”，這引來(lái)一番熱議。網(wǎng)友的立場(chǎng)分歧涇渭分明，交鋒中肉眼可見(jiàn)不同平臺擁躉之間的天然鄙視鏈，你來(lái)我往煞是熱鬧。

婚姻、家庭、生育——糅雜了性別、“內卷”“躺平”等問(wèn)題，是現時(shí)代全民的痛點(diǎn)。正因如此，網(wǎng)絡(luò )討論也很難發(fā)出萬(wàn)眾一心的聲音。上述媒體報道的有趣之處在于，其對中國人民大學(xué)研究報告的敘說(shuō)方式暗示了：特定類(lèi)型的社交網(wǎng)絡(luò )或知識分享平臺可能對于某種不合時(shí)宜的觀(guān)點(diǎn)的形成乃至網(wǎng)絡(luò )民意的歧化負有責任。需要強調的是，這種暗示來(lái)自于媒體報道，由于原報告在網(wǎng)上已不可尋，難以斷定“APP使用影響婚育觀(guān)”的觀(guān)點(diǎn)出自報告還是記者的個(gè)人理解。

對于社會(huì )科學(xué)的研究者而言，“相關(guān)性不等于因果性”可能是一個(gè)金規則，啟蒙階段老師耳提面命的常識。如果要從社會(huì )科學(xué)的方法論邏輯出發(fā)來(lái)質(zhì)疑上述結論，我們自然可以說(shuō)：上述結論把因果關(guān)系搞反了——實(shí)際情況可能是，低生育意愿者更經(jīng)常使用豆瓣，高生育意愿者更經(jīng)常使用小紅書(shū)；而這兩類(lèi)人對于豆瓣和小紅書(shū)的偏好又與其包括教育、收入、職業(yè)、地域等因素相關(guān)。因此，并不是APP影響了生育意愿，而是生育意愿及其背后的深層因素塑造了對APP的偏好。

這是一個(gè)簡(jiǎn)單的反駁，但它卻無(wú)法消解針對網(wǎng)絡(luò )APP是否影響公眾意見(jiàn)、如何影響公眾意見(jiàn)的所有疑惑。事實(shí)上，上文的替代性解釋可能呈現了一種更嚴峻的前景：在教育、收入、職業(yè)、地域和社會(huì )關(guān)系上迥異的年輕人，理性地選擇了與自身價(jià)值觀(guān)和情感更加吻合的APP，并通過(guò)APP的使用和網(wǎng)絡(luò )交互彼此認同，形成思想統一、觀(guān)點(diǎn)一致的集群。換句話(huà)說(shuō)，盡管APP并沒(méi)有直接改變民意，卻可能維持了群體之間的意見(jiàn)極化，按下了社會(huì )分層的加速器。

在2006年出版的《信息烏托邦： 眾人如何生產(chǎn)知識》(Infotopia: How Many Minds Produce Knowledge)一書(shū)中，哈佛大學(xué)法學(xué)院教授桑斯坦(Cass Sunstein)提出了信息繭房(information cocoon)的概念。在桑斯坦看來(lái)，對于網(wǎng)絡(luò )平臺和社交媒體的依賴(lài)使得現代人像春蠶一樣，作繭自縛而不自知。網(wǎng)絡(luò )技術(shù)為營(yíng)造個(gè)性化的信息環(huán)境提供了便利，久而久之，人們習慣于同質(zhì)化的、與自身先驗價(jià)值觀(guān)和情感一致的看法，對于不同意見(jiàn)的容忍度越來(lái)越低，對世界的認知也越發(fā)狹隘。何以在網(wǎng)絡(luò )時(shí)代，信息繭房問(wèn)題變得更突出了呢？這背后有多種原因。

首先，網(wǎng)絡(luò )技術(shù)提供了低成本的信息選擇機制。在《信息烏托邦》中，桑斯坦提到麻省理工學(xué)院尼古拉斯·內格羅蓬特團隊開(kāi)發(fā)的網(wǎng)絡(luò )應用“每日我聞”(Daily Me)，允許用戶(hù)根據自己的背景和興趣選擇個(gè)性化的新聞內容。這個(gè)技術(shù)在2006年是創(chuàng )新，如今已是新聞網(wǎng)站和平臺APP的標配。更進(jìn)一步的操作是，用戶(hù)可以過(guò)濾掉與自己立場(chǎng)偏好不符的媒介。針對這種情況，桑斯坦曾建議效仿傳統紙媒“平衡性報道”的監管要求，要求網(wǎng)媒在報道中提供來(lái)自不同陣營(yíng)的鏈接。比如，對于同一熱點(diǎn)事件，CNN網(wǎng)站的報道底部應該包含FoxNews的鏈接，FoxNews的報道也應該包含CNN的鏈接。從歷史來(lái)看，這個(gè)倡議永遠留在了烏托邦。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，只需要點(diǎn)擊“不看/屏蔽該用戶(hù)的內容”就可以實(shí)現信息過(guò)濾，自媒體上信息平衡更幾無(wú)可能。

其次，社交網(wǎng)絡(luò )增加了同儕壓力(peer pressure)。在英國脫歐公決中，18-24歲的年齡組有27%的人投票支持脫歐，按理說(shuō)這不是一個(gè)低到可以忽略不計的比例。但是因為留歐派在青少年中是多數，在社交媒體又異常活躍，于是少數派隱匿了自己的立場(chǎng)。投票結果揭曉后，留歐派的反應是震驚、錯愕，和難以置信的痛苦失望。如果他們能夠早點(diǎn)聽(tīng)到不一樣的聲音，可能就不會(huì )那么痛苦。在美國，Twitter(推特)用戶(hù)也有同儕壓力——自由派的比例更高，知識分子和高學(xué)歷人群尤甚。2022年2月份俄烏沖突爆發(fā)后，推特上符合美國主流價(jià)值觀(guān)的聲音居多。我看到有些在國外讀書(shū)的學(xué)生，發(fā)布了不太符合美國“政治正確”的評論，隨后又自行刪除了。

最后，大數據時(shí)代尤為重要的現象，是算法增強了平臺塑造用戶(hù)信息環(huán)境的能力。通俗地說(shuō)，前算法時(shí)代是用戶(hù)決定自己看什么，算法時(shí)代是讓AI(人工智能)來(lái)猜用戶(hù)想看什么，喂給用戶(hù)AI判斷他們可能想看的內容。一種算法的邏輯是對用戶(hù)畫(huà)像和聚類(lèi)，比如我在手機上播放了布魯克納，接下來(lái)就給我推薦馬勒。手機APP買(mǎi)了莫言的小說(shuō)，就在首頁(yè)推薦中發(fā)現余華的作品。另一種是通過(guò)關(guān)鍵詞聯(lián)想，比如從凱恩斯聯(lián)想到哈耶克，從齊澤克聯(lián)想到喬丹·彼得森。更簡(jiǎn)單粗暴的方式是根據用戶(hù)的消費歷史定向轟炸，比如當用戶(hù)密集地在某商戶(hù)購物，或者觀(guān)看某自媒體視頻之后，這些商戶(hù)或媒體會(huì )反復出現在A(yíng)PP主頁(yè)。總體來(lái)說(shuō)，算法推薦并非沒(méi)有可取之處，在很多場(chǎng)合中，算法節約了用戶(hù)的搜尋成本，幫助用戶(hù)更好地定位了自己的需求。但因為算法構成平臺和APP的獨家競爭力，技術(shù)上難以做到完全透明，這就使得公眾很難判斷算法推薦反映的是在統計學(xué)意義上的用戶(hù)畫(huà)像，還是平臺希冀用戶(hù)變成的那個(gè)畫(huà)像。

對于算法應用的得失檢討是西方社會(huì )的重要關(guān)切。這股潮流里有兩重用意，首先是反對把算法過(guò)多地應用于個(gè)人，任由平臺或企業(yè)通過(guò)算法來(lái)控制人。根據美國皮尤研究中心(Pew Research Center)的調查，56%的美國人反對把算法用于犯罪風(fēng)險評估，57%反對算法用于簡(jiǎn)歷篩選，67%反對算法用于企業(yè)面試，69%反對算法用于個(gè)人征信審查。58%認為算法的使用反映了設計者的偏見(jiàn)。值得注意的是，在調查中接近、甚至超過(guò)半數的人認為算法在上述場(chǎng)景中的應用可以是有效的(effective)，卻難言公正(fair)。這里，大眾賦予道德和正義的優(yōu)先序似乎高于經(jīng)濟效率。

第二重擔憂(yōu)針對算法產(chǎn)生的政治和社會(huì )影響。例如，信息繭房效應可能會(huì )加劇政治極化(political polarization)。同樣是皮尤中心的調查，近70%的美國民眾反對把大數據算法應用于政治性活動(dòng)(例如競選)。另70%的民眾認為，社交媒體通過(guò)大數據算法對某些內容標注虛假信息的行為實(shí)際上在執行信息審查，也導致誤刪某些正確信息。在這些討論中，臉書(shū)(Meta)和推特等網(wǎng)絡(luò )巨頭往往成為公眾討論審視的焦點(diǎn)。

2015年，《科學(xué)》雜志(Science)刊登了三位就職于臉書(shū)公司的科學(xué)家撰寫(xiě)的論文：“在臉書(shū)上接觸意識形態(tài)多樣化的新聞和觀(guān)點(diǎn)”。這是一個(gè)基于千萬(wàn)級用戶(hù)的大數據研究，結論也清晰明快：與算法排名相比，個(gè)人對內容的自主選擇對于接觸多樣化觀(guān)點(diǎn)發(fā)揮了更大的作用。研究發(fā)現，在保守派的臉書(shū)好友網(wǎng)絡(luò )中出現自由派內容的頻率是35%，自由派的好友網(wǎng)絡(luò )中出現偏保守派內容的頻率是24%。而在臉書(shū)推送的新聞鏈接中，針對保守派和自由派推送跨黨派內容的頻率分別是34%和23%。換句話(huà)說(shuō)，臉書(shū)只是比用戶(hù)的好友網(wǎng)絡(luò )更靠近了用戶(hù)一點(diǎn)。相比之下，保守派和自由派用戶(hù)自主點(diǎn)擊閱讀跨黨派內容的頻率分別是29%和20%，遠低于好友網(wǎng)絡(luò )和臉書(shū)算法的推薦頻率。這些結論就算法的社會(huì )影響做了一些客觀(guān)的辯護。

在一項發(fā)表于2021年美國經(jīng)濟評論(American Economic Review)的研究中，以色列特拉維夫大學(xué)的經(jīng)濟學(xué)教授羅伊·列維(Ro'ee Levy) 針對臉書(shū)用戶(hù)的新聞閱讀和社會(huì )觀(guān)念設計了一項實(shí)驗。他首先邀請用戶(hù)通過(guò)臉書(shū)賬戶(hù)完成價(jià)值觀(guān)念的調查問(wèn)卷，然后在問(wèn)卷末尾隨機邀請一部分用戶(hù)通過(guò)臉書(shū)訂閱偏保守派或是自由派的媒體，并在2個(gè)月后對這些用戶(hù)進(jìn)行了價(jià)值觀(guān)的回訪(fǎng)調查。

令人鼓舞之處在于，自由派和保守派中均有相當比例的用戶(hù)訂閱了與自己立場(chǎng)相異的媒體，并對其保持了一定閱讀量。回訪(fǎng)調查發(fā)現，接觸相反陣營(yíng)的觀(guān)點(diǎn)有助于改善用戶(hù)對于對方陣營(yíng)的看法，緩和社會(huì )極化。然而，列維的研究也指出，臉書(shū)存在策略性討好用戶(hù)的行為，比如說(shuō)針對同時(shí)訂閱了FoxNews頻道的保守派用戶(hù)和自由派用戶(hù)，保守派用戶(hù)頁(yè)面上出現FoxNews的新聞頻率遠高于自由派用戶(hù)，反之亦然。看起來(lái)，臉書(shū)的算法已經(jīng)練成了一位讀心高手，不僅能記住用戶(hù)的訂閱偏好，而且能根據用戶(hù)實(shí)際閱讀、點(diǎn)贊和社交行為所表現出來(lái)的顯示偏好(revealed preference)與用戶(hù)對話(huà)。

應該擔憂(yōu)平臺讓我們變得更狹隘和極化嗎？還是要抵抗算法對生活的占領(lǐng)？對于樂(lè )觀(guān)的進(jìn)步主義者來(lái)說(shuō)，這些可能都不是問(wèn)題：如果信息繭房能過(guò)濾掉噪音，使我們更快樂(lè )，Why Not？畢竟，據說(shuō)人類(lèi)正在加速奔向元宇宙，諾齊克(Nozick)的“體驗機”，《黑客帝國》的“矩陣”，似乎離我們更近了一些。甚至不用擔心身處信息的孤島還是陸地——算法能比我們自己更好地優(yōu)化我們自己。然而，一些懷疑主義者可能還抱有另一個(gè)想象，在那個(gè)世界里人類(lèi)進(jìn)步的事業(yè)是多元、漸進(jìn)、審慎和共情的。好消息是還有很長(cháng)的路要走：在可預見(jiàn)的未來(lái)，人類(lèi)大概仍然會(huì )對差異保持克制，對技術(shù)心存敬畏，對局限保持清醒，對信息保持開(kāi)放。

作者 席天揚 北大國發(fā)院長(cháng)聘副教授


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