你对世界的认知正被算法“气泡”过滤！围观良心外媒的“戳泡运动”

人工智能与新闻媒体深入融合的当下，用户乐于阅读的同类消息会被加强推荐：所到之处，你看到的都是你想要的。由此，机器算法主导的精准分发，在提升阅读体验的同时，也极易导致由信息收窄带来的一叶障目。

“过滤气泡”提出者 Eli Pariser

值得庆幸的是，在你可能还无法准确定义“过滤气泡“的时候，媒体界的先遣部队们已经意识到肩上的责任，发起了一场浩浩荡荡的“戳泡”运动，誓要帮助人们摆脱思维定势的桎梏，开放包容地倾听全方位的声音。

本期全媒派（qq_qmp）总结海外媒体中的“戳泡先锋队”，看看他们是如何平衡偏见与纷争的。

过滤气泡无处不在

“过滤气泡”（Filter Bubble）这个概念由Eli Pariser在2010年提出，指的是在算法推荐机制下，高度同质化的信息流会阻碍人们认识真实的世界。

2010年4月，举世震惊的英国石油公司墨西哥湾漏油事件后，Pariser发现，如果使用谷歌搜索“BP”（英国石油公司的简称），有人看到的是漏油事故，而有人则看到了该公司的投资新闻。这种推荐算法的依据正是用户个人的阅读需求与偏好。

只看想看的信息，听起来倒是一件很愉快的事情，但Pariser认为，这种过滤气泡其实是打着个性化的名义，把每个人隔离在信息的孤岛上，使他们丧失理智选择的权利。

#视频：Eli Pariser的TED演讲 《当心互联网的过滤气泡》

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Eli Pariser呼吁Google和Facebook等公司慎重对待算法技术，公开信息过滤的规则，让每一个网民知悉身边真实发生的事情，包括知道自己可能错过了什么，而不是困在这个戳不破的舒适气泡里。

《卫报》：大选报道中的立场平衡之道

向来作为自由派代表的《卫报》（美国版）自2011年起就在进行有针对性的功能改革，此轮美国总统大选，《卫报》推出了一个专题集锦——“保守派媒体一周速览”。专题编辑Jessica Reed表示，“《卫报》的确倾向自由派，但在竞选期间，我们意识到读者需要听到不同的声音。他们已经很熟悉民主党的立场，同时他们也应该知道特朗普的政治观点，而不是还不了解情况就开始嘲讽”。

此外，《卫报》还开辟了“戳破泡泡 ”(Burst Your Bubble）专栏，为支持自由派的读者提供不一样的视角。作者 Jason Wilson在过去的一年里付出了加倍努力，才在读者群中开辟出来一小块阅读保守派观点的小众市场。

《卫报》Burst Your Bubble专栏

“试想，你是一个自由派的支持者，接受的信息可能绝大部分都来自这一阵营的媒体，你或许没有意识到，自己也同样需要了解不同立场的声音；即便你想要了解，也可能没有途径和足够的动力，去专门找一些保守派的新闻来读”，Jason说。

除了确保报道全国的保守派观点，《卫报》深入全美各地挖掘地方新闻，并探索背后的社会症结。例如关注乡村民兵、俄勒冈地区人们叫救护车难等现实问题。

《卫报》深入报道地方新闻

Jason说，“当你真正看到底层民众的生活艰辛：经济下行导致公共福利锐减、基础设施荒废，人们真切体会到‘被遗忘’……你会开始理解他们的做法。地方新闻的重要性长久以来被忽略，然而，越是身边发生的真实故事，越会让人感受到震撼和冲击。

《卫报》对消除隔阂与偏见所做出的努力并不是突然的转型，事实上他们一直在做这方面的努力，只是如今更加意识到了平衡的重要性。

BuzzFeed、FB：跨平台的意见聚合

深受年轻人喜爱的BuzzFeed、Facebook则更多是从数据和技术方面寻找解决方案： BuzzFeed推出了“Outside Your Bubble”功能，即在一些广泛分享的新闻文章的底部，附上来自Twitter、Facebook、Reddit等多个平台、立场各式各样的观点和评论。

BuzzFeed的Outside Your Bubble功能

“我们都生活在过滤气泡中，而且社交媒体的智能推荐与分发让这种现象愈演愈烈”，BuzzFeed主编Ben Smith介绍说，“这个小功能就是试图缓解个性化推荐带来的日益凸显的偏见问题，帮助读者探索不同平台，涉猎关于同一事件的不同观点。”

长久以来，Facebook的推荐算法强化了人们的个人兴趣，用户看到的内容，更多来自与自己“志同道合”朋友。“合心意”无疑增强了用户黏性，却也带来了偏见、甚至误区。

扎克伯格在最近一次的演讲中，反复谈到的一个话题就是Facebook的社会责任感，“随着时间的推移，我们的平台将加强对内容的审查，找出那些提供了完整观点的信源，而非一面之词”。

NZZ、Google：夹带“惊喜”

为解决新闻业的“过滤气泡”问题，来自瑞士的报纸 Neue Zürcher Zeitung (NZZ) 最近开发了一款App—— the Companion。像大多数智能新闻终端一样，这款App也通过机器学习生成个人算法，给用户推送个性化的新闻信息流。但与众不同的，算法会确保，这一系列新闻中包含一个“惊喜”，也就是超出读者偏好范围之外的内容。

例如，某位用户的历史阅读数据反映出他极少关注体育新闻，此时，系统就会开始给该用户推荐一些比较重要的体育资讯，例如奥运会的获奖情况，或者知名体育明星的八卦等。

NZZ产品负责人Rouven Leuener说，我们希望用新的推荐机制为用户提供多元化的信息。同时这种推荐方式也需要用户的积极反馈，需要知道用户到底是对“反常的推荐”感到厌烦呢，还是能通过阅读这些平时不爱看的内容，改变自己某些想法。

谷歌浏览器的“逃离泡沫”（Escape Your Bubble）插件也在做同样的努力，这款插件可以根据用户的阅读习惯，反向推荐调性积极、易于接受的内容。用户每次访问Facebook时，插件会将不同视角的文章自动导入用户的信息流。

开发者Krishna Kaliannan认为，探讨社交媒体对大选等事件的影响不应该浮于表面，而应从对假新闻的仇恨言论中跳出来，思考背后真正的影响因素——数据和算法。例如向用户推荐关于对堕胎话题的不同观点时可以发现，人们对异见的接受程度高于预期。公开谈论敏感问题的用户更能接受不同的看法、理解与自己不一样的人；而不了解，则是盲目对立的根源。

当然，作为信息消费者，我们也应该自己动手戳破泡泡，跳脱自己熟悉的圈子，有意识地寻找另一方观点，让这个媒介营造出的拟态环境更开放包容、客观全面。

各种“戳泡泡”的尝试已经出现，多元的信息需求比以往任何时候都来的迫切。戳泡大计仍需媒体与民众的共同努力，个性化与信息全面的斗争还将持续上演。或许，解铃还须系铃人，技术带来的问题，不是扼杀技术，而是还需用技术来解决。

参考资料：

http://www.cjr.org/analysis/the-guardian-media_bubble.php

https://www.newscientist.com/article/2113246-how-can-facebook-and-its-users-burst-the-filter-bubble/

https://www.journalism.co.uk/news/nzz-is-developing-an-app-that-gives-readers-personalised-news-without-creating-a-filter-bubble/s2/a700550/