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“怪我啰?”脸书研究撇清算法造成言论滤泡挨轰

2024-11-03 205

常有抱怨脸书的个人化算法,造成脸书墙上只见到自己喜欢的内容,言论越来越单一。最近脸书资料科学团队的研究成果登上 Science,针对算法对言论滤泡 (filter bubble) 的现象研究,但被批评在帮自家澄清算法的负面影响,另外就是研究取样有问题,声称结果能适用全美,但实际上只有 9% 对政治表态的用户,比例偏低。

脸书团队针对美国有填写政治倾向的脸书用户,从去年七月开始为期六个月,研究算法到底会怎么影响不同想法的用户。结果脸书资料科学团队认为个人选择远高于算法造成的影响。尽管算法会让自己喜爱的贴文有较高机会出现,但跟自己政治立场相异的贴文仍会出现。算法对自由派来说,减少 8% 的保守派贴文,对保守派则会减少 5% 自由派贴文。相比之下,使用者的点击行为对保守派的影响更大,减少 17% 的显示机会,而自由派则只有 6%。

研究样本小,并不能推论至全美

脸书的研究团队指出他们在全美有高达 1,010 万用户数量,但由于研究团队限定有严格的四项条件,使得实际运用在统计数的样本远低于美国的脸书用户数量。你必须年满 18 岁,每周至少登入 4/7 天,必须在墙上分享实验团队定议的严肃文章,脸书个人档案的政治倾向必须能够识别其政党或是政治立场,不能乱写。

https://www.facebook.com/data/posts/10153277597903415

Our latest data science research, released today in Science, quantifies exactly how much individuals could be and are exposed to ideologically diverse news and information in social media.

Posted by Facebook Data Science on 2015年5月7日

但是脸书的研究成果出炉,被不少人批评,最显而易见的是研究样本问题。批评者指出脸书团队的取样有问题,有在自己个人资料表态填写政治倾向的用户并没有那么多。美国的脸书用户只有 9% 会填写政治倾向,而其中 54% 是乱写并不能辨识是保守或是自由派。因此符合条件的用户只有 4%。一般填写政治倾向的用户,比较高的概率在政治上比较活跃。采用只有对政治表态的用户当样本,要推论到美国整体情况,会有失真情形。

▲ 保守派、中立派、自由派的脸书用户,分享的保守、中立、自由派文章比例 (图片来源:Science)

每周 4/7 天登入脸书,则移除 30% 的用户。要推论到全美 1,010 万脸书用户的状况,其实是不行的。因此西北大学的教授 Eszter Hargittai 批评 Science 杂志的同侪评审机制出问题,怎么让取样这么有问题的论文刊出。无法推论到美国的用户状况,更何况全球的脸书用户。而对研究重要的取样方式,竟然没有在本文出现,得在补充资料找,容易造成读论文时解读错误。

脸书让言论滤泡现象更严重

脸书试图把用户内容偏食现像,归究到使用者自己的选择,有人批评脸书算法造成的内容单一性,问题远大过用户自己的选择。使用者墙上看到的内容,已经先经过算法处理过,才显示出来,这时候再统计用户会不会看跟自己立场相异的文章,统计上已经偏差了。

这并不是脸书的研究第一次出问题,先前就有操弄使用者的情绪而惹争议。那次总共有 69 万用户涉入而不自知,违反研究论理。

言论滤泡,或者是回音室 (echo chambers) 现像,指是社交网络交流的人常会只听到跟自己类似想法的论述。指出网络滤泡现像的 Eli Pariser,同时他也是内容农场网站 Upworthy 的创办人。

脸书让言论滤泡现象更加严重,让社会上不同声音减少彼此沟通交流管道,甚至对民主政治造成危机。

(首图来源:Flickr/7aya net CC BY 2.0)

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2019-03-31 12:30:00

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