{"resolved":true,"match_type":"uuid","source_type":"original_book","book_id":"00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423","title":"算法权力与政治","author":null,"edition":null,"publisher":null,"year":null,"isbn":"9780190493042","requested_by":"printed_page","book":{"source_type":"original_book","book_id":"00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423","id":"00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423","uuid":"00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423","title":"算法权力与政治","normalized_title":"算法权力与政治","author":null,"edition":null,"publisher":null,"year":null,"isbn":"9780190493042","isbns":["9780190493042","9780190493059"],"parsed":true,"ai_readable":true,"document_type":"book","page_count":200,"navigation_url":"https://workshop.closeclaw.top/ai/book/00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423","title_url":"https://workshop.closeclaw.top/ai/title/%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%9D%83%E5%8A%9B%E4%B8%8E%E6%94%BF%E6%B2%BB","fixed_page_url_template":"https://workshop.closeclaw.top/ai/book/00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423/page/{printed_page}","path_api_url_template":"https://workshop.closeclaw.top/api/ai/book/00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423/page/{printed_page}","read_url":"https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423","page_url":"https://workshop.closeclaw.top/api/ai/books/00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423/page","search_url":"https://workshop.closeclaw.top/api/ai/books/00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423/search"},"page":{"printed_page":48,"pdf_page":58,"physical_index":58,"physical_index_base":0,"printed_page_status":"recognized","page_sha256":"b50b79809f752071270613ccc8453952dcd86e72213e52fd39dad61d544f18ac"},"chapter":"牛津数字政治研究","content":"此外，它们的多样性与它们不断变化的性质有关。正如我们在前一章看到的，Facebook通常被描述为一个正在进行的工作。这不仅仅是要理解为创新的话语，而是从字面上看，是一个不断改进算法以留住用户的综合商业计划。这种持续变化的道德准则绝不是Facebook独有的：它是大多数在线平台开发产品的重要组成部分。所谓的A/B测试是实验文化不可或缺的一部分，这种实验文化管理着平台，作为评估和比较不同版本算法表现的一种手段A/B测试基本上就像焦点小组一样，人们被要求对某个产品发表意见——重要的区别是，大多数参与A/B测试的人都没有意识到这一点。正如Wired记者Brian Christian(2012)所解释的那样:\n\n在没有被告知的情况下，一小部分用户被转移到一个给定网页的稍微不同的版本，他们的行为与标准网站上的大量用户相比。如果新版本被证明是更好的—一获得更多的点击，更长时间的访问，更多的购买一一它将取代原来的网站;如果新版本较差，它就会在大多数用户都看不到的情况下被悄悄淘汰。\n\n这些“看不见的”实验现在已经成为网络产品开发的重要组成部分，对于像Netflix这样的公司来说，a/B测试结果被视为他们“做出产品决策最重要的信息来源”(戈麦斯-乌里韦和Hunt,2015: 11)。a/B测试通常作为两个变体和两个用户组的测试来执行，它体现了不断变化的逻辑。在任何给定的时间，这些测试的多个都是并行执行的。在Netflix，这些测试不仅在两个变体上进行，而且通常包括5到10个版本的算法，通常运行2到6个月(戈麦斯-乌里韦和Hunt,2015:9-12)。因此，没有一个“Netflix”，但有许多不同的排列(Seaver,2013)。实验文化使任何了解算法的努力复杂化，因为不可避免地会出现关于我们谈论的是哪个版本、哪个测试组或哪个时间框架的问题。那么，我想建议的是，在当代媒体平台上运行的算法根本不是黑盒式的，而是多事的。对于算法的概念化来说，这意味着对本质和永恒的拒绝，以及对过程和关系世界的本体论转变。\n\n48\n\nIF . . . THEN","previous_page":47,"next_page":49}