【蛤？臉書演算法統治世界，看完後我沒有驚呆】
前兩天，我在「懶人時報」轉貼一則關於臉書演算法的文章（http://goo.gl/MC9Mnl ），原本以為會很冷門，結果觸及人數超過十萬人，雖然，還不到「看完我驚呆了」的地步，但這確實是值得討論的題目。
（揭露：敝小報每則訊息接觸人數平均在四千到八千之間，最高紀錄約三十萬人。）
該篇文章始自Wired網站編輯的一個實驗，他在塗鴉牆每則動態訊息上都按讚，以下引述內文（ http://goo.gl/GA3swD ）：
僅僅一個小時之後，他發現他的臉書上的動態已經「煥然一新」。他的臉書上再也沒有朋友、或是朋友的朋友的訊息出現。有的內容只剩下品牌推廣以及廣告訊息，再來就是一些新聞或是貼圖網站的訊息。當天晚上他睡前看自己的臉書動態，這種情況只變得更多，沒有朋友的訊息，都是新聞網站的消息。
在臨睡前，他又想到，自己該對一些加薩戰爭的消息按讚，於是他點了一條內容是支持以色列的新聞。
第二天早上醒來，他發現自己的臉書內容成為極右派。現在他的臉書跑出了第二修正案、反移民法案的相關訊息。當然，他又持續對這些消息點讚。
Mat從這個小實驗中注意到，過去我們說媒體的「守門人」理論，媒體會決定大眾看到什麼東西，影響大眾的想法。但是現在守門人轉移到社群網站上，而社群的守門人機制就是這些演算法機器人。
你對一個訊息按了讚，這個機制會給你更多同樣觀點的文章，進而強化你原本的立場。也許你按第一個讚的時候，對一件事情還只是半信半疑，但是當後面四個、八個、十六個更多相關的文章出現後，你就成為堅貞的信徒。
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臉書以演算法控制塗鴉牆訊息，此事並非新聞，例如，最近臉書官方宣布，將拿「標題黨」開刀，也會調低「以圖片夾帶連結」的曝光機率（ http://goo.gl/jONvNC ），這對於內容農場及媒體社群「小編」，會是另一波考驗。
演算法如何影響我們的訊息內容？華盛頓郵報記者Gail Sullivan上週寫了一篇文章（ http://goo.gl/0LMRlh ），她舉例指出，當許多人的Twitter帳號上，大量出現「佛格森衝突」的新聞與照片，他們的臉書卻只有「冰桶挑戰」的訊息。
Gail Sullivan的報導分析，Twitter的時間軸排序，較少介入濾除朋友的訊息，臉書則大量以關聯性、偏好度、互動程度等變數，大幅操縱塗鴉牆的曝光訊息，換言之，比較熱門、比較討好、比較能吸引按讚或留言或分享的訊息，將更容易曝光在更多人的塗鴉牆上。反之，相對冷門或具爭議性的內容，即使或許更重要，會被臉書演算法自動濾除。
文章結論是，這種「演算法審查」，是一種人權議題。
（關於「佛格森衝突」，台灣媒體的著墨也不多，推薦卞中佩此文：http://goo.gl/AVZ1Uu ）
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然而，臉書以關聯性為演算排序的邏輯，並非一無是處，例如，當我點完Wired編輯實驗那篇文章，下方自動推薦Eli Pariser三年前的TED演講（ http://goo.gl/oZLznB ），Eli Pariser是網路運動組織MoveOn的主要推手，他當時就提醒大家，臉書及Google的演算法，極可能造成資訊偏食，我們最後只在自己的小泡泡裡吸收訊息，他甚至寫了一本書「過濾泡泡」。
Eli Pariser極力鼓吹，臉書及Google的演算法不應只顧及個人偏好、人脈連結與關聯性計算，而應加入公民意識、社會責任與挑戰性觀點，強烈推薦這則演講影片，但中譯有些錯誤，最好搭配英聽（笑）。
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更有意思的是，那場演講的隔年三月，Eli Pariser與友人創辦了熱門網站Upworthy，該站算是近年「標題黨」的祖師爺，專門搜尋網路上的影音或文章，加上標題、摘要或引言，經由社群媒體傳布。
該站強調「透過議題包裝與病毒傳播，傳遞真正有意義的訊息」，因此，網站主要類目包括社區、性別、槍支與犯罪、移民、LGBT等等，似乎希望彌補社群網站演算法「有利於貓狗或小孩照片」的缺失，而初期投資者，就包括臉書創站合夥人之一Chris Hughes。
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關於演算法的技術類型，這裡有篇「統治世界的 10 大演算法」（http://goo.gl/0oDHIh ），坦白說，我只能讀懂十分之一。
不過，最近有本淺顯易讀的中譯書《演算法統治世界》（http://goo.gl/7bHxuk ），深入淺出告訴我們，除了搜尋引擎與社群網站，演算法如何深入影響我們的生活，包括股市期貨交易、新聞稿寫作、推薦餐酒、下棋或撲克牌博弈、電影票房預測，甚至能拿來編寫交響曲或歌劇。
（附註：本來還想寫「對抗臉書演算法的五大方法」，例如善用Twitter與G+，不過此文已經太長，請容日後再補。）
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