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什麼是同溫層?如何跳脫同溫層?

文章主題:什麼是同溫層?如何跳脫同溫層?
作者:鄭國威/泛科學知識長
上架日期:2021/01/29
一般民眾 學生 教師 國中 高中職 大專校院 同溫層 回聲室 過濾氣泡 演算法
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我常常在 Facebook 上拿自己做實驗,例如一個月不用臉書,然後再回來看看會有什麼變化;或是把手機的臉書 App 移除,看自己的手機使用時間跟習慣會不會改變。最近一年我做的實驗則是極端減少自己跟隨的帳號,包括好友、專頁、或社團,從幾千(所有按讚過的粉專、所有加為好友的臉書網友、所有加入的社團)降低到幾十個,這個實驗讓我發現,臉書的工程師與他們開發的人工智慧演算法還是會想出辦法應付我這種用戶,把內容填滿,但也的確常常滑到畫面上出現「沒有更多可以顯示」的訊息,令我失笑。
更為有意思的發現是:我的許多朋友,特別是因長期網路工作而熟識的「同溫層」,在跟我聊天時,過程中會夾雜一些他們預設我必定也知道的八卦消息或熱門鍵盤戰(例如誰誰誰在臉書上控訴誰誰誰,引起軒然大波),並把這些當成前提在討論,但由於我做的這個實驗,讓我完全不知道有這件事以及所有後續,我往往得回頭跟朋友問清楚他到底在講什麼。我的朋友有時候會覺得很驚訝,我竟然不知道這件轟動網路的大事。而大部分時候他們則是以為我或許還沒理會過來,但還是認為我肯定知道這件事,因為他們認為「我們都在同溫層裡,你怎麼可能不知道」。
那到底什麼是同溫層?這要從過濾氣泡(Filter bubble) 說起。「過濾氣泡」理論主張,當網路服務的運算機制依據我們先前的行為,來決定我們能夠看到的內容,避免我們看到和價值觀不符或不感興趣的內容,這將導致我們身處同質性高的言論環境中。這目的是為了讓我們花更長的時間、或是更頻繁地回到這些網路服務上。
另一個相關的理論叫做回聲室,「回聲室效應」 (echo chamber effect) 指的是,當我們更容易接觸到和自己抱持類似信念,或是價值觀相符的資訊時,我們得到的訊息就會越來越趨向單一化。
這兩個概念許多人容易搞混,簡單來說,過濾氣泡討論的是網路特別容易形成回聲室的原因,而回聲室效應討論的是,要是我們破除不了過濾氣泡,會發生的後果。
人總是過於自信,以為自己知道很多,但其實根本就不懂;又傾向在自己周遭用簡單的方式找尋能支持自己信念的線索,把其他的資訊都忽略掉。即使如此,如果今天我們處在一個異質性高,有許多不同言論立場共存、而且大多數人都願意聆聽跟理性溝通的環境,那麼我們對這些言論的包容性跟對立場的理解也會增加。但問題來了,過濾氣泡與回聲室就像是武俠小說裡的「養蠱」邪術,待在這種環境裡,人們對各種議題的態度都會越來越極端。
儘管已經有越來越多人跟組織針對科技與網路公司提出倡議,要求他們調整演算機制,並將機制簡化跟透明化,來降低過濾氣泡與回聲室效應,甚至提出拆解這些大公司來終止市場的壟斷,但都不是一時半刻的事。改變,從自己改起最快。當然啦,逼自己脫離、拒用這些熱門服務,對現代人來說是有點過分的要求,那怎樣才能降低過濾氣泡與回聲室的負面影響呢?以下我提供三個建議:
第一:主動跳出回聲室。改用比較透明,讓使用者容易控制,一眼就能看出過濾器如何運作的社群網站。如果要繼續用Facebook,可以安裝 newsfeed eradicator 這個 chrome 等瀏覽器的擴充功能,如果用 YouTube,也建議安裝 Remove YouTube Recommended Videos, Comments 這個 chrome 擴充功能。至於搜尋引擎可以改用 duckduckgo 這個不儲存個資、不跟蹤使用行為的搜尋引擎。在手機 App 上則建議把通知都關閉,並主動調整隱私設定,但最好的建議就是移除社交 App,讓自己不要無時無刻都掛在社群上。
第二:掌握情緒的解釋權。由於過濾氣泡跟回聲室效應,越來越多人容易情緒激動,發表不理性的言論。但情緒不是憑空冒出來的,而是我們根據各種線索演譯出來的。科學家建議了兩個讓我們更能掌控情緒的方式,一個方式就是用更細膩的形容詞來表達感知到的情緒,像是把「感覺不錯」這種模糊的說法改成「著迷」、「排憂解鬱」、「很有啟發」等等,或把「覺得糟透了」改成「讓人洩氣」、「沒被鼓勵到」、「氣餒」等等,當我們能利用的情緒形容詞越豐富,你就化被動為主動,掌握了對於情緒的解釋權,會覺得更有自我控制力。另一個方式則是重新分類自己的情緒,例如當自己心跳加快、呼吸急促、冒汗發抖的時候,我們當然可以解釋自己覺得焦慮,但也可以說「自己很興奮、非常期待」,因為其實生理反應是一樣的。只要經過訓練,就能掌握情緒的解釋權,不因情緒而做出直覺式的反應。
第三:學習演算法。如果我們只是嚷嚷 Facebook、Google 或其他科技公司的演算機制產生過濾氣泡,綁住了、蒙蔽了我們,而不去了解演算法,那就像說自己被惡魔詛咒了沒兩樣,我們並沒有那麼無力跟無知。簡單來說,演算法就是把輸入值經過運算之後,變成輸出值的方法跟過程,就像做蛋糕的食譜一樣,是人人都可以理解的,而學習演算法不是要你非得成為 Google 或 Facebook 等級的工程師,對我們大部分人來說,只要對演算法有基本的了解,就能概略了解運作的方式,以及哪裡容易出錯。這就像是每天都要吃東西的我們,為了自己的健康,也該了解一下食品的成份說明,營養價值,生產方式。人工智慧、深度學習聽起來或許很難,但適合每個人、不同程度的科普其實很多,只要願意找來看,總是能多了解一些控制、影響著我們世界觀的機器守門員在忙些什麼。推薦你可以從《智能時代:進退兩難》這部精彩的紀錄片看起喔!
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