--- schema_version: "library-reader-v1" source_type: "original_book" title: "算法权力与政治" author: null edition: null publisher: null year: null isbn: "9780190493042" library_document_id: "00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423" source_sha256: "693660f347146f5b6285c809cbebcbf0e0ffb4e420778a05937e327003964be1" pdf_physical_page_count: 200 pdf_physical_page_index_base: 0 range_start: 150 range_count: 10 html_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423?start=150&limit=10" markdown_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423.md?start=150&limit=10" previous_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423.md?start=140&limit=10" next_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423.md?start=160&limit=10" --- # 算法权力与政治 > 页码规则：PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX 是从 0 开始的权威文件物理页索引；PRINTED_PAGE 是页面中识别出的印刷页码，可能为空，二者不得混用。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=150 | PRINTED_PAGE=140 Jyllandsposten表示，“发现100%由算法控制的东西的力量绝对是美妙的”，但他很快指出，制造过滤泡沫会损害公众的新闻理想，这是危险的。同样，Møller说，过滤气泡正是他们想要避免的。许多新闻机构面临的问题是如何解决这个难题。一方面，越来越需要迎合个别读者的特定兴趣。另一方面，正如Møller所说，“如果一切都是基于算法，我们会担心你错过了我们想告诉你的一些其他事情”(2014年3月采访5)。 编辑和管理人员普遍对赋予算法过多的代理权心存戒心。真正重要的是如何利用算法来增强和支持记者完成他们的工作。北极星媒体公司(Polaris Media)的个性化项目经理、itromsom算法的开发者JørgenFrøland认为，围绕算法的恐惧和担忧很大程度上源于这样一个事实，即许多人仍然不了解算法到底是什么。Froland指出，在大多数情况下，“算法就是愚蠢透顶”(采访19,2016年8月)。这不是非此即彼的问题，而是把技术用在技术擅长的事情上，把人用在他们最了解的事情上。例如，Froland补充说，算法不能根据常识做出决定。对于Ingeborg Volan(他在北极星媒体旗下的地区性报纸addresseavisen工作)来说，算法的相对沉默意味着它们在新闻业中的作用不应该被认为是太有问题的。她引用了关于机器人新闻的争论中常见的观点:算法并不是对记者工作安全的威胁，而是有可能通过“减轻记者一些最繁琐的任务”使工作更令人兴奋。(2016年8月采访4)因为“好的新闻是关于提出批判性问题，能够判断消息来源的可信度，并走出去与人们交谈”，沃兰认为算法不会对新闻职业构成非常严重的威胁。 人们在谈论算法时选择的词语很重要。瑞典全国性报纸《瑞典日报》(Svenska Dagbladet)的网络编辑和项目经理奥拉·亨里克森(OlaHenriksson)认为，“算法”这个词太令人困惑和抽象了。当我问“算法”这个词对他来说意味着什么时，他说“数学”和“计算”(采访18,2016年6月)。然而，这并不是新闻的真正意义，他说，这表明这个词本身可能弊大于利。schibsted拥有的瑞典日报成为第一家实施Omni开发的算法基础设施和评估实践的报纸。这种受omni启发的方法并没有谈论一种算法，而是被更广泛地称为“编辑控制的算法”。我问亨里克森，他是否认为称其为“编辑控制”会有所不同。他回答说：“是的，对一些人来说，这实际上似乎有所不同。”“编辑控制”的概念有助于放松人们的思想，并确保他们在算法媒体格局出现的情况下，仍然会发挥重要作用。 140 IF .. . THEN ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=151 | PRINTED_PAGE=141 不难看出，几位新闻专业人士所描述的“编辑控制算法”概念的吸引力。它方便地限制了代码的力量，同时又允许人类代理。其结果是不那么具有威胁性，但又现代和创新。自从在《瑞典日报》(SvenskaDagbladet)上实施以来，该算法和新的发布平台被广泛认为是成功的。该算法部分由编辑指导，部分由读者偏好指导，根据时效性、新闻价值和兴趣为每位网站访问者提供个性化的主页。自推出该算法以来，该报声称页面浏览量增加了15%，独立访问者增加了9%。这是一个算法英雄的故事，而不是恶棍的故事。虽然这家瑞典报纸实际上被宣告死亡，但算法让未来再次看起来光明，至少故事是这样的(Garcia,2017)。让这个算法值得称赞的是它的主人。也就是说，将新闻和“编辑控制算法”与Facebook的“加州准则”区别开来的是前者的道德突出性。《瑞典日报》(Svenska Dagbladet)主编Fredric kar姆姆在接受Storybench采访时表示: 我认为，你需要控制和拥有自己的技术。b谷歌和Facebook会很高兴我们加入他们的广告平台。但作为一个出版商也需要诚信：拥有自己发布的方式、发布的时间和发布的地点，这对我们的发展非常重要。(Rodrigues, 2017) 让我们暂停一下，考虑一下“完整性”这个词在上面的描述中起到了什么作用，以及它是如何使算法以正确的方式发挥作用的。鉴于最近围绕Facebook算法的许多争议，特别是关于Facebook应在多大程度上承担编辑责任的讨论，新闻媒体发现自己处于突出和加强其机构合法性的可喜位置。对于Schibsted的Espen Sundve来说，过分沉迷于Facebook的动态消息算法的前景是他对新闻未来最大的担忧之一。虽然Sundve在谈到被Facebook算法吞噬的风险时，想到的是Facebook的发布平台“即时文章”，但这些担忧的影响远远超出了其财务责任。对于新闻专业人士来说，有问题的算法不仅体现在新闻机构内部，也许更重要的是，体现在Facebook和b谷歌控制的外部算法上。Sundve在谈到Facebook动态消息时表示，“从民主的角度来看”，“把你的编辑立场交给一个显然不承担任何编辑责任的人”是非常有问题的。 过于依赖不能反映正确价值观的算法是有风险的。正如Sundve所说，科技公司可能会试图给人们提供他们需要的东西 Programming the News 141 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=152 | PRINTED_PAGE=142 但新闻工作主要是向人们提供他们应该知道的信息，并为此承担责任。Sundve补充说，向人们提供他们应该知道的信息也意味着向人们提供一个问题的相反观点。Sundve说：“如果你是疫苗接种的反对者，你也应该接触到另一边的事实，而不仅仅是在你的Facebook新闻动态中找到其他50个人支持你的观点。”(采访7,2016年5月)。许多举报人建议，避免过滤气泡的一种方法是更仔细地考虑算法的设计。并不是说算法总是会产生气泡和回音室。问题是，具体的算法实际上是为了什么而优化的。在Gillinger看来，算法和多样性之间没有必然的对立一—“这完全取决于你希望你的算法反映的是什么。”如果这是你想要的，完全有可能针对点击量进行优化；“但是，在我的世界里，这是一个写得很糟糕的算法，”Gillinger说(采访17,2016年5月)。虽然批评人士担心Facebook据称有制造过滤泡沫和误导公众的能力，但也有一种感觉，即民主危机可以通过编写更好的、新闻上合理的算法来解决。 算法作为问题化(Problematization) 算法不仅仅解决或制造新问题，正如访谈中完全清楚的那样。它们还需要被理解为一种“问题化”设备，用来质疑新闻业本身的公认界限和定义。正是在这里，我们最清楚地看到了算法发挥作用的多事性。正如我在第3章中所论证的那样，事件的概念允许一种分析立场，这种立场对建立算法是什么或它意味着什么的“经验准确性”(Michael,2004)不太感兴趣，而是关注算法如何有能力产生新的有序或无序正如麦肯齐所指出的那样，“事件思维”帮助学者们“思考新形成或组合的偶然性，而无需预先加载’特定的本体论承诺”(2005:388)。在与新闻媒体专业人士交谈并观察算法在新闻业中成为关注对象的方式时，在我看来，算法的力量和政治表现在它们将可接受的边界问题化的方式上。保罗·Rabinow(Paul Rabinow)说，一个事件使“事物以不同的方式运作，并产生和实例化新的能力。”一个形式/事件或多或少地使许多其他事物突然变得可以想象”(1999:180)。正如“事件使分类、实践和事物成问题”(Rabinow,2009:67)一样，我认为算法“在新闻业中对现有的一套边界或限制提出质疑或成问题”(麦肯齐，2005:388)。在向前推进的过程中，问题不仅仅是当特定领域引入算法时会发生什么，而是作为事件的算法如何使其“有可能以不同的方式感受、感知、行动或了解”(2005:388)。 142 IF .. . THEN ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=153 | PRINTED_PAGE=143 在前面的章节中，我确定了在斯堪的纳维亚新闻编辑室中实现对算法的理解的至少两种不同的方式:作为潜力的形式，以及作为或多或少有问题的东西被表达出来。在本章的最后一部分，我认为潜能和问题的概念并不一定是对立的，而是应该被认为是“真理与谬误的关系游戏”(Rabinow,2009:19)。也就是说，当算法成为有争议的，当它们在承诺和封闭的话语之间波动，在可接受的边界之外获得认可，并被灌输了一定的行动能力时，它们就会以“问题化”的形式出现。一个问题化，福柯写道： 并不意味着再现一个预先存在的对象，也不是通过话语创造一个不存在的对象。正是话语和非话语实践的集合，使某物进入真与假的游戏，并将其构成为思想的对象(无论是以道德反思、科学知识、政治分析等形式)。(1988:257) “问题化”一词暗示了一种分析事件或情况的特殊方式——不是作为给定的，而是作为一个问题。正如Rabinow所建议的那样，分析师的任务是理解，在给定的情况下，如何“有多种约束在起作用，但也有多种反应”(2009:19)。要使某事物被问题化，必须首先使若干事物变得不确定或不熟悉，或“在它周围引发了若干困难”(福柯，1994:117)。正如我们所看到的，行动者对新闻行业算法的反应方式，需要对照几个约束和促成因素来理解—一最明显的是，大多数新闻机构所处的可怕的经济环境。此外，新闻专业人员的反应需要在新闻机构所属的算法媒体的更广泛背景下进行理解。这尤其适用于他们与Facebook和b谷歌等强大竞争对手的关系。 其中一个方面与算法的图形对新闻是什么和应该是什么的现有边界提出质疑的方式有关，我将很快回到这个问题上。另一个方面与新闻媒体越来越多地陷入强大的“算法配置”的方式有关(Callon & Muniesa, 2005)，这涉及到其他计算机构，如Facebook，帮助组织他们的业务。当然，社交媒体平台对老牌新闻媒体来说一直很重要。《日德兰日报》(Jyllandsposten)的延斯·尼古拉森(JensNicolaisen)指出，从商业角度来看，他们最大的竞争对手不是丹麦其他主要报纸，而是社交媒体平台。他说：“Facebook对我们业务的影响比Berlingske和Politiken大得多。"然而，研究社交媒体平台的兴起及其对现有大众的影响 Programming the News 143 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=154 | PRINTED_PAGE=144 媒体环境表明，社交媒体不是取代，而是补充和挑战更成熟的媒体形式和媒体使用(查德威克，2013;Hermida et al.，2012;Kleis Nielsen &Schroder,2014)。正如尼古拉森所说，新闻媒体和社交媒体似乎已经进入了一种便利的婚姻。在“混合媒体系统”中，新闻信息周期不再仅仅由大众媒体来定义，而是需要被理解为许多不同媒体形式、行动者和利益在相互依赖的关系中组成的集合体(查德威克，2013)。虽然我们知道许多新闻媒体网站吸引了来自社交媒体的相当份额的网络流量，特别是来自Facebook (Kleis Nielsen & Schrøder, 2014)，但杂交的概念也表明Facebook依赖于新闻媒体。事实上，新闻对Facebook至关重要。人们似乎比以前更少在Facebook和Twitter等平台上分享他们的个人生活(Griffith,2016)，更多地与专业内容制作人分享的新闻互动。根据Facebook产品副总裁Will Cathcart(2016)的说法，每周有6亿人在Facebook上看到新闻报道。此外，该公司声称，人们首先访问Facebook的很大一部分原因是想了解新闻，并与朋友谈论新闻。由于个人更新似乎在下降，Facebook显然依靠新闻媒体和外部内容生产商来帮助吸引那些急需的点击、点赞和参与度指标，从而推动其广告业务。 混合媒体系统远远超出了网络流量和“点赞”，它包含了平台和相关参与者的运营逻辑。与前一章讨论的用户如何重新调整其社交媒体行为以适应平台的算法逻辑类似，本章的新闻专业人士也注意到算法逻辑如何越来越多地为新闻实践提供信息。addresseavisen的英格堡沃兰(IngeborgVolan)观察到，记者在很多方面都必须遵循Facebook等外部参与者的算法逻辑。沃兰强调，善于玩Facebook的游戏已经变得非常重要。如今，与Facebook的算法逻辑更加协调是吸引尽可能多的现有和新读者的必要因素。然而，这并不意味着你可以简单地“抛弃你所有的新闻原则，只是盲目地跟随Facebook，”沃兰说。问题在于，你能否找到“利用Facebook的算法为自己的新闻目的服务”的方法。沃兰补充说，棘手的部分是找到坚持“我们知道Facebook将奖励但不损害新闻原则的事情”的好方法。如果你想让你的观众来到你自己的网站观看一个特定的视频，你不会把整个视频放在Facebook上。根据沃兰的说法，你要做的是在Facebook上分享一个“预告片”，将人们引导到你自己的网站。不过，从平台的运营逻辑来看，制作视频也是有道理的。沃兰建议，鉴于Facebook的算法优先考虑视频而不是文本，他们应该确保在Facebook上发布更多视频，以便被算法优先考虑(采访4,2016年8月)。 144 IF .. . THEN ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=155 | PRINTED_PAGE=145 Omni的案例进一步强调了这样一个事实，即社交媒体时代的新闻实践不能被简化为使新闻“算法准备好”，盲目地听从Facebook的指令。在这里，很明显，算法也使做新闻的实践和意义出现了问题。与之前关于记者在新闻编辑室对新技术的反应的研究相反，该研究“几乎一致得出结论，记者在面对其专业领域的这种边界入侵时，会做出防御性反应”(Lewis & Usher,2016:15)，许多在Omni工作的编辑把新技术看作是吸引他们在那里工作的原因之一。虽然，在所有被研究的组织中，Omni可能在使算法成为编辑工作流程本身的重要组成部分方面走得最远，但我们可以得出结论，该算法绝不像批评者经常担心的那样，使员工技能化。相反，将算法纳入工作流程以新的方式重新定位和取代了工作。正如问题化的概念所要强调的那样，人们不能把算法看作是一种新的、可分离的东西，被添加到一个预先存在的新闻领域。这样的概念错误地预设了算法和新闻是离散的、独立的领域，它们突然被迫相互作用。相反，算法被认为是“多事”的，是由它们产生新环境的能力来定义的。这种替代观点在分析上更加细致入微，为我在本章中一直在考虑的案例提供了更大的解释力。因此，它使得算法是否应对劳动力去技能化负责的问题变得多余。相反，它敦促我们问，算法干预的形式是如何产生新的新闻现实的，以及产生了什么效果。简单地声称算法使人冗余是不行的。虽然我们似乎可以有把握地说，算法在某些情况下可能意味着减少了对人类劳动力的需求，但我们应该警惕那些仅仅止于此的说法。 那么，算法会带来什么问题呢?在本章的剩余部分中，我将重点讨论两个可能的答案，因为我知道对于这样的问题没有详尽的解释。首先，算法竞争并改变了新闻的执行方式。正如采访所表明的那样，算法并没有消除新闻工作中对人类判断和专业知识的需求;它们取代、重新分配并塑造了新闻工作者的新方式。同样，认为机器缺乏本能，因此不适合取代记者和他们的“直觉”是一种过于简单的观点。记者可能有“直觉”的东西也会扩展和转变。通过实地观察和与Omni员工的交谈，我发现，编辑们尤其对机器的工作方式产生了本能。正如“Clare”所表明的那样，在Omni,不仅要有对新闻的直觉，还要“培养对算法的感觉”(采访11,2015年3月)。与最近许多关于计算新闻的论述不同，计算新闻依赖于“计算思维”的概念，而Omni的案例表明，并非所有的“计算思维”都要求记者学习像计算机科学家那样思考。而“计算思维”的概念，如最初所说 Programming the News 145 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=156 | PRINTED_PAGE=146 设想，指的是一种解决问题的方法，它借鉴了计算机科学的基本概念，如抽象、自动化和递归(Wing,2006)，Omni的编辑不一定从计算的角度来考虑他们的工作。相反，他们像记者一样思考，他们已经学会了优化他们的产品和实践，不仅是为了外部读者，而且还带着一种算法。在挑战现有专业界限的过程中，算法促成了不同读者、不同记者的出现，并最终产生了不同的新闻 其次，正如我已经提到的，算法使新闻是什么和应该是什么的现有边界出现了问题。这些采访揭示了将算法纳入新闻实践和产品如何推动了关于新闻本质的重要讨论。Gillinger讨论了在SverigesRadio开发一种算法来策划和排名具有社会吸引力的内容，其中一个中心主题是，该过程本身带来了对当今新闻业重要性的重要反思和讨论。正如他所说，“在我20年的各种编辑团队工作中，我目睹了很多关于什么构成新闻价值的隐含想法。”Gillinger表示，谈论算法应该反映什么以及它应该如何工作，迫使人们反思这些隐含的、通常是不言而喻的关于新闻的信念和想法。 此外，算法通过“划定边界的实践一一世界的特定材料(重新)配置——这变得很重要”(Barad,2007:206)，使新闻问题化。作为一个有争议的问题，算法已经成为围绕新闻业的许多公共讨论的焦点，在新闻机构本身上留下了重要的印记。作为某种“药理学”对象，算法使自己既被认为是治疗方法，又被认为是危害然而，问题不在于算法是毒药还是治疗药物，而在于它们的不同配置中有什么利害关系。正如Suchman所写的，“物体在历史和文化上构成的熟悉的、可理解的可能性的矩阵中获得认可，[在这个矩阵中]我们可以将“事物”或物体理解为或多或少有争议的、规范的物质身份的物化”(2007:10)。正如访谈和围绕算法的各种争议所表明的那样，新闻媒体绝不是算法差异动员中的中立组成部分。与本书更广泛的论点一致，本章揭示了算法并不总是很重要(同样重要)，而是在某些方面被制造得很重要。我们可以将这种形式的差异问题视为本体论政治的一种形式，因为算法被划分为具有特定特征和“规范可变性”的实体(Marres,2013)。也就是说，算法并不总是具有相同的道德或规范能力。有时它们会被渲染得很糟糕或很低劣，做错了事情，正如关于过滤气泡的讨论所表明的那样。在其他时候，算法做的是正确的事情，例如，通过帮助记者做得更好、更有效。算法做什么，如何让它变得有意义，并不是一成不变的。这种可变性表明，算法的力量和政治 146 IF .. . THEN ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=157 | PRINTED_PAGE=147 不一定能在算法中找到，而是，正如第三章中也提出的那样，更多的是算法的代理何时被动员和代表谁的问题。 结束语 算法并不是简单的算法。它们的本体是有待争夺的。让我们简单地回到本章开头介绍的假新闻的概念。虽然Facebook不应该因为制造了一个被误导的公众，或者决定了选举的结果而受到指责，但关于假新闻和后真相的辩论强调了我在本章中提出的关于算法媒体格局的权力和政治的总体观点。如果我们想要理解算法发挥作用的方式，我们需要关注它们发挥作用的方式，以及它们在不同情况和不同目的下发挥不同作用的方式。超越将算法视为问题解决者(就像标准的计算机科学定义那样)， 或者创造新的问题和关注点(这是社会科学对算法的看法往往关注的一个比喻)，我已经提出了一个案例，即关注算法的事件性，这些事件性构成了它们作为问题化的特殊形式。在研究算法变得相关的方式时，我讨论了相同或差异的关系是如何在给定的场合制定的，具有给定的话语和物质后果。 正如我所展示的，算法的“真理”是在物质话语实践中“发挥”出来的。新闻媒体专业人士的叙述构成了福柯所谓的“真理游戏”，它展示了如何预测算法的重要性，以建立某些规范和价值观，确定什么是可取的/有问题的，好/坏，真/假。类似于在医学知识的组织中如何建立真理游戏，以及福柯著作中对疯癫的定义(1988;1997),围绕算法的真理游戏必须与整个系列的社会经济过程和专业实践联系起来。正如福柯所强调的那样，游戏“不是娱乐意义上的游戏”，而是“一套产生真理的规则”，因此可以“认为有效或无效，输赢”(福柯和拉比诺，1997:297)。然而，这些规则从来都不是一成不变的。虽然新闻客观性和职业道德等隐性和显性的“规则”经久不衰，但这些“规则”的意义却在变化。在算法时代，新闻媒体不仅仅是适应算法的存在，也不仅仅是将算法系统作为新闻实践的一部分。作为一名记者和出版人的意义发生了变化，新闻和新闻价值是什么以及应该是什么的定义也在发生变化。新闻的选择只能适度地依赖于“直觉”。指标、流量数据和新媒体逻辑等“硬事实”有助于将感觉从直觉转化为字节。新闻专业人士谈论培养“对算法的感觉”或“玩弄”的方式 Programming the News 147 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=158 | PRINTED_PAGE=148 “Facebook算法”对他们有利，表明了政治的运作。无论我们谈论的是特定新闻编辑室内部开发的“内部”算法，还是Facebook的“外部”算法，它们似乎都有能力扰乱并形成新的感觉、本能和情感。在传统出版商越来越依赖社交媒体平台流量的混合媒体系统中，人们对新闻的参与是由越来越相互依赖、但在专业和意识形态上又截然不同的信息提供者的算法系统配置的。新闻发生在不同的平台上，它从出版商迁移到社交媒体，再迁移回来，并在这个过程中陷入了复杂的排名、分享、链接和点击的社会物质动态中。它重新配置了人们对新闻的理解方式，以及什么才算新闻。这就是算法的本体论政治，在使它们变得重要的遭遇和冲突中形成。 对斯堪的纳维亚新闻媒体专业人士的采访中出现的首要主题揭示了算法如何在各种划定边界的过程中纠缠并成为有争议的问题。也就是说，当算法被赋予一定的社会、政治和伦理能力时，它们就被物质化了。例如，一个“好的算法”是反映了正确的价值观一一在这种情况下，是新闻价值观。同理，“坏算法”是不承担编辑责任的算法。但好坏也各不相同。社交媒体的“坏”或劣算法，成为新闻算法“好”的可能条件。Facebook存在问题的算法同时也为新闻网站提供了机会。正如《Aftenposten》在“恐怖战争”一案中对Facebook的审查指控有用地表明，算法本身并没有好坏之分，而是可以或多或少地策略性地用来提出这样的主张。虽然Facebook的“糟糕算法”可能会引发人们对民主状况日益恶化的担忧，但它也可能被动员为一种富有成效的工具，因为它允许新闻媒体加强其作为公共监督机构的权威。正如媒体学者查理·贝克特(Charlie Beckett,2017)令人振奋地指出的那样，“假新闻”可能是近年来新闻业发生的最好的事情，因为它“让主流优质新闻有机会展示其基于专业知识、道德、参与和经验的价值”。相反，新闻算法则表现为解决社交媒体或多或少让人想象不到的问题。根据这样的观点，不存在算法本身有问题的问题，只有算法在不同属性的代理形式的影响下变得有问题。关于在Facebook上通过算法传播假新闻的指控，以及所谓的误导公众的影响，我认为任何富有成效的解释都需要超越算法本身。虽然Facebook的动态消息算法针对分享和参与进行了优化，这当然很重要，但它如何以及何时发挥作用可能更为重要。 148 IF . . . THEN ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=159 | PRINTED_PAGE=149 结束语 算法生活 在这本书的开头，我让读者想象这样一个场景:11月的一个雨天，一个学期即将结束的哥本哈根。节日即将来临，但在其他方面，这是和平常一样的一天，充满了日常生活的习惯。其中很多都涉及媒体，比如查看Facebook、阅读在线新闻、在谷歌上搜索信息、写电子邮件、在twitter上发布链接、从亚马逊(Amazon)购买圣诞礼物、在奈飞(Netflix)上看一集《纸牌屋》(House of Cards)。虽然这些时刻并没有什么特别让人大开眼界的地方，但这正是重点所在。它描述了与媒体一起生活、在媒体中生活以及通过媒体生活的生活。或者更准确地说，是一种从根本上与各种算法媒体纠缠在一起的生活。在我写这篇结束语的时候，恰好是11月非常相似的一天，尽管是两年后的一天。 当然，没有什么是一成不变的。这一次是晴天，没有下雨，我没有那么多时间查看Facebook或看Netflix，因为我正在努力看完这本书。平台和算法也发生了变化。虽然我们可能并不总是注意到，但当代媒体的计算设备不断地为我们提供更多我们似乎想要的东西。为了适应用户的点击、分享和点赞，算法不断更新、修改和调整，使信息流看起来更相关、更及时。正如WendyChun所言，“新媒体的生死取决于更新:更新的终结，对象的终结”(2016:2)这种永久更新的条件意味着，由于网络逻辑和个性化算法过程，我永远无法保证在Facebook或Twitter上看到与邻居或朋友相同的内容。每一天，甚至一天几次，用户都在含蓄地面对着“我这次会看到什么”的问题。 过去，人们可以期待网络上的信息呈现方式有一定的时间顺序感。如今，chronos似乎越来越多地被kairos所取代，kairos是说某事和做某事的正确或合适的时间。从各种新闻推送中可以明显看出，时间不再是线性的， 149 下一段：[继续读取](https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/00b53386-166c-4d03-bcf3-987d55c93423.md?start=160&limit=10)