被算法操控的生活：重新定义精准广告、大数据和AI

推特的个人用户通常希望听到正反双方的观点，了解事情的全部真相。为了说明这一点，我在英国脱欧的公投结果出来后不久，于推特上发表了一份英国报纸维恩图①。图12.2（a）表明，支持脱欧报纸的关注者和支持留欧报纸的关注者之间拥有不小的交集。这是因为人们同时关注《卫报》和《每日电讯报》的情况很常见。如果我们看一下支持脱欧的小报和支持留欧的大报【图12.2(b)】，这种交集就缩小了。

英国民众对报纸关注的分化，与政治观点的关系较少，而与既有的小报和大报间的对立存在更突出的关系。很多《卫报》读者已经关注《每日电讯报》，因此如果你是《卫报》的读者，但你非常想拓展自己的视野，你就可以关注《每日邮报》。来吧，不妨一试。

在网上谈论政治时，我们倾向于花更多的时间谈论我们不喜欢的事情，而非我们喜欢的事情。对总统预选所做的一项研究发现，推特上的共和党支持者提起希拉里的次数比民主党支持者更多。同样地，民主党支持者也比共和党支持者发表了更多有关唐纳德·特朗普的信息。我们完全无法抗拒集中火力批评对手领袖的诱惑。

推特的排序算法改变了这些深层的情感。计算机科学家朱希·库什雷斯塔（JuhiKulshrestha）和她的同事们发现，如果你在选举期间到推特上搜索希拉里·克林顿，那么显示给你的推文往往比推特上全部推文反映出的整体情感更倾向于支持她。另一方面，对唐纳德·特朗普的搜索结果则强化了这位候选人的负面形象。就像在英国一样，美国的推特用户会稍微偏向自由主义，推特对推文的过滤又（稍微）增加了这种偏向。

阅读关于推特的研究并进行了自己的实验后，我得出的结论与之前从拉达·阿达米克的脸书研究中发现的结论类似。对于那些关注报纸并不断跟进时事的人来说，推特和脸书并非坚不可摧的回声室。尽管有一点自由主义倾向，这些社交媒体网站仍然帮助人们传播和分享了各种各样的信息。总的来说，我们看到了各种观点，听到了很多不一样的声音，有些我们喜欢，有些我们不喜欢，但它们都让我们了解了我们所生活的世界。我们广泛的社会关系帮助我们从气泡里脱身。

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①维恩图是指在不太严格的意义下用以表示集合（或类）的一种草图。

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与我交谈过的研究人员以及自由媒体的无数评论文章都在反复谈论另外一个大家极为关切的问题。这种关切不是针对阅读报纸的人，而是针对那些与传统新闻脱节的人，以及那些可能从其他不太可靠的来源获取新闻的人。好在我和乔基姆研究的推特用户已经关注英国的报纸了。关于这些出版物的新闻质量，人们可能众说纷纭，但它们都是遵守行业准则和英国法律的正规媒体。

唐纳德·特朗普在指责媒体利用推特扭曲事实的同时，他自己也在做着同样的事情。此外，布莱特巴特之类的网站在不断以误导他人的方式发布新闻；脸书页面散布着令人发指的谣言。面对当前网络的种种信息乱象，人们有理由担心许多人不再从可靠的消息来源获取新闻。我可以很自信地说，我和其他报纸读者接收到的都不是经过过滤的信息。但是那些忽视主流媒体的人呢？我已经研究了一些阴谋论的气泡，里面的发现令人担忧。关于政治领导人的谣言被普遍传播，它们可能会影响那些不知道传统媒体的人群，这就是假新闻的潜在影响。

传统媒体发表了大量文章，认为这种事情确实正在发生。据说，许多人正迷失在一个充斥着娱乐八卦、体育节目、宠物短片和网络梗的时代里：真实的新闻让人无聊，而假新闻则是娱乐的源泉。这是一个后真相的时代。①是否有人正生活在一个后真相时代里？我必须找出答案。

第二部分 算法想控制我我们的情绪和行为吗？

①后真相是一种政治文化，指由于偏见或为了达到某些目的，忽视真相、扭曲事实地发布新闻或表达观点的趋势。

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第 13 章|谁在看假新闻？

我第一次听到有关贝茨(Bates)船长和斯坦斯(Staines)水手的谣言，还是在20世纪90年代初期。当时我是一名学生。谣言说，贝茨和斯坦斯是我最喜欢的儿童节目之一《普格沃什船长》(Captin Pugwash)里面的船员名字，我对此深信不疑。这不难理解，因为这个节目在20世纪70年代播出时，我的朋友和我都还少不更事、天真无邪，没有人注意到里面的人都用了什么名字。谣言起源于《卫报》的一篇文章，我本人从来没有看过这篇文章，但我认为它可能是真的，并且也如此告诉别人。这真有意思。

然而这是一条假新闻，《普格沃什船长》的制作人还因此起诉了《卫报》并赢得了官司。

曼德拉效应

在普格沃什谣言之后的许多年里，我都会和朋友们一起笑话我们当年的愚蠢，因为这个谣言实在拙劣，明眼人一看就知道是假的。我再也不会上当了。有一天晚上，我的儿子和女儿告诉我世界上有个叫“曼德拉效应”的东西。我完全不知道这是什么。

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为了更好地给我解释曼德拉效应，女儿问我：“皮卡丘（Pikachu，《精灵宝可梦GO》游戏里的精灵之一）尾巴上有没有一个黑点？”

“有的。”我回答道。我以为是有的。

“没有。”艾莉丝告诉我，“很多人都认为有，并且在画皮卡丘的时候把黑点加上。但那里是没有黑点的。”

曼德拉效应指的是你认为某件事情是真的，但并非如此。

“好吧，我明白了这个概念。但是为什么要叫作‘曼德拉效应，呢？”“自己谷歌搜去，”我女儿说。

于是我去谷歌上搜索了这个词。当我输入“曼德”时，谷歌的自动完成建议将“曼德拉”作为一个首要选项推荐给我。不费吹灰之力，我找到了一条解释这一现象的YouTube视频。他讲述了皮卡丘的尾巴上有黑点、大富翁戴着单片眼镜、达斯·维德（Darth Vader）对卢克天行者（LukeSkywalker）说过：“卢克，我是你的父亲”，以及其他一些错误记忆。这些错误都不算什么大事。

让我吃惊的是关于曼德拉的故事的原始版本。按照这个YouTube用户的说法，很多人认为曼德拉在20世纪80年代死于狱中。这名YouTube用户和很多与他一样的人，包括我自己的子女，似乎认为纳尔逊·曼德拉死于狱中这一误解是让我们最早注意到错误记忆的例子。但事实并非如此，并没有令人信服的证据表明很多人认为曼德拉死于狱中。稍作研究后我发现，整件事都可以溯源到一篇由“超自然顾问”菲奥娜·布鲁姆(FionaBroome）在2010年撰写的博客帖子。我又回到那个让阴谋论流入主流舆论的世界中了。没有证据表明曼德拉效应到底有没有原始版本。

木已成舟，“曼德拉效应”已经成为“曼德拉效应”。尽管千万人相信曼德拉死于狱中这件事情从未发生，但在YouTube上，曼德拉效应已经成为错误记忆这一现象的代名词。

第二部分

算法想控制我们网络能够影响我们的情绪和行为吗？

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假新闻是一个朝阳产业。YouTube上关于“曼德拉效应”的视频得到了数百万的浏览量。广告主付费给这些视频主人播放广告，所以在视频开始之前，我都必须观看一些广告。视频主人收获了“赞”，然后精心炮制下一段热点视频。这些视频只带有一些误导性，特别是在曼德拉这点上但其他的假新闻网站却存在更多似是而非的内容。

2016年美国总统竞选期间及随后的一年时间里，假新闻开始真正大行其道。成立了BuzzFeed网站的编辑克雷格·西尔弗曼(CraigSilverman）做了一个清单，上面列出了有关特朗普、希拉里竞选的重大报道。大多数报道都偏向特朗普，它们的标题包括“教皇支持唐纳德·特朗普”“希拉里的有关伊斯兰国的邮件刚刚泄密”“调查希拉里的联邦调查局（FBI）探员离奇身亡”等。当然，也有反特朗普的头条新闻：“名人鲁保罗(RuPaul)①揭露特朗普曾猥亵他”。一些报道来自讽刺性的网站，另外些来自极右翼支持者的网站。很大一部分报道最初出自马其顿某小镇的一群年轻人之手，他们根据网站上投放的广告量获得收入。为了能使新闻内容实现病毒式传播，这些年轻人经常不顾真实性地将它们放到脸书上。

唐纳德·特朗普给《纽约时报》、CNN和其他传统媒体贴上了假新闻媒体的标签，因为他认为这些媒体一边倒地对他的总统工作做了负面报道。特朗普怎样定义假新闻，那是他的自由。但我的定义会更加严格：假新闻是指那些可以被证实为违背事实的新闻，我们不能仅从政治角度出发，就武断地判定它是假的。假新闻是被 Snopes和PolitiFact 这类进行事实核查的网站所收集，并被证明确实错误的新闻。

根据这个定义，选举期间至少出现了65个假新闻网站。对照我的那个定义来看，另类右翼（alt - right）②网站布莱特巴特刚好位于界线上：一只脚在假新闻的门内，一只脚在假新闻的门外。

被算法操控的生活OUTJMBEE

①鲁保罗是一位美国变装明星，也是演员、模特和歌手。

②另类右翼组织是持有极端保守或反对变革观点的意识形态组织，主要特点是反对主流政治，通过网络媒体故意散布有争议的内容。

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问题不在于假新闻存在与否，因为它们肯定存在。问题在于它对我们的政治观念产生了多大影响。我们是否确实生活在一个后真相时代里？

检验后真相理论的唯一恰当方法是调查研究和分析数据。经济学家亨特·奥尔科特（Hunt Allcott）和马修·根茨科（Matthew Gentzkow）就是这样做的。他们想要评估2016年美国总统大选前假新闻造成的影响，于是他们给参加在线调查的人看了一系列假新闻报道，包括：

为了给在加勒比海地区举办的奢华派对购买酒精，希拉里基金会的工作人员因挪用资金而被定罪。

迈克·彭斯（MikePence）说：“米歇尔·奥巴马是我们所见过的最粗鄙的第一夫人。”

泄密文件显示，特朗普的竞选团队策划了一个阴谋，先是欺骗民主党选民会开车带他们去投票站，然而将他们载往别的地方。

在大选前几天的一次集会上，奥巴马总统对支持唐纳德·特朗普的一名抗议者大吼大叫。

亨特和马修将被调查者看到这些假新闻时的反应与他们看到真实新闻时的反应进行了比较。

被调查者要回答两个问题，第一是他们是否听说过这些新闻报道，第二是他们是否相信这些报道。平均约15%的人想起自己听说过他们在测试中看到的假新闻，70%的人则说自己读到过真实的新闻。我们可以得出结论：人们听到上述任一虚假新闻的概率达到15%。这个数字已经相当大了。如果你愿意，现在就可以自己试一下。你记得自己在选举期间听到过上述的几条假新闻？

如果你记住的假新闻超过一半，我会觉得情况有些不妙，因为这些谣言中只有两条确实在网上传播过。而亨特和马修编造了第一和第三个报道，像为病人进行安慰剂治疗（placebo treatment)① —样将这两条呈现给被调查者。然而在实验中，14%的人声称他们听说过这些虚假的假新闻，这与15%的人说他们听到了真实传播过的假新闻并没有太大的数字上的差异。即使是在选举过去后不久，被调查者也无法正确地记住他们在网上看到的假新闻是什么。

第二部分 算法能制影我我们的情绪和行为吗？

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除此之外，亨特和马修对新闻如何在脸书上传播做了分析，并且在对比了传统新闻网站之后得出了假新闻网站的相对影响力。他们汇总了所有信息后做了—个粗略的估算（“back - of - an - envelope” calculation)，发现普通美国人去投票的时候最多只能记起一到两个假新闻，而且他们不太相信这些报道。

当我联系马修时，他不愿意下一个明确的定论，说假新闻对选举没有影响。他告诉我：“我们无法估计一个人看到一则报道/广告后，他的投票方式会受到什么影响。”新闻接触面与实际投票之间有何关联需要进一步研究。

即使我们像马修建议的那样谨慎，我也看不出假新闻效应会如何积累起来。尽管唐纳德·特朗普在选举中取得了微弱的胜利，但亨特和马修的“粗略”计算表明，假新闻只不过是毫无意义的噪声而已。

与后真相时代概念所指的状况截然不同，假新闻的收效微乎其微。没错，是有铺天盖地的假新闻报道充斥在我们的各种媒体中，但它们很快就会被人忘记，也很少有人相信它们。

鲍勃·哈克费尔特告诉我，他从自己的研究里得到的最大启发之一就是，“对政治事务感兴趣并且有所了解的公民总是（对相同背景的人）特别有影响力”。我们没有理由相信，马其顿的一群少年为获取广告收入而编造了一些故事，哈克费尔特的这个发现就被改变了。

被算法操控的生活

①安慰剂治疗指虽然为病人提供了无效药物，但因为他们“预料”或“相信”治疗有效，最后能够舒缓病患症状的治疗。

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特朗普是天选之人？

近期最引人注目的假新闻出现在唐纳德·特朗普赢得总统大选后的第二天。在谷歌新闻中输入“最终选举计票”的美国人会大吃一惊，因为最热门的搜索结果是一篇来自“70News”网站的文章，这篇文章称：“2016年的最终选举结果：特朗普同时赢得了普选和选举人团的投票。”但这个说法不正确，尽管希拉里输掉了选举，但她赢得的普选票数比特朗普多几百万张。

进入70News网站后，我发现了一套闻所未闻的观点。“最后选举计票”这篇文章称，300多万非法移民在选举中投了票。假设这些“非法移民”大多数都将票投给了希拉里·克林顿，那么70News就能够证明特朗普实际上赢得普选了。

投票违规的消息来源可能是一条推文，因此很明显，70News的这条新闻没有可信度。但我不由自主地花了半个小时来研究网站上的其他“事实”，这个过程相当有趣。70News指出，唐纳德·特朗普将在2017年1月21日—即他就职后及执政的第一天——刚好满70岁7个月零7天。21等于7+7+7，这含有很多个7。70 News的解读是，777是上帝的数字。所以，这个数字预言了特朗普是天选之主。

至少从数学上来讲，特朗普的777预言碰巧成真了。然而，这个预言本身不太可能站得住脚，因为在特朗普的就职典礼上，并没有发生什么异象或神迹来支持它。不幸的是，这一涉及数字命理学的分析是该网站上唯一有趣的内容，除此之外它所充斥的都是种族主义言论、阴谋论和右翼宣传，并且它们中的大部分来自社交媒体。

一条来自70News网站的新闻是如何登上谷歌搜索首位的？为了找到答案，我首先使用了SharedCount服务来查找哪些网站分享了70News的这条新闻。SharedCount显示，这条新闻在脸书上的被分享次数达到了难以置信的 50 万次，而在推特、Google+和LinkedIn 等其他网站上的被分享次数仅为几百次。显然，脸书对这样的结果难辞其咎，而且在脸书上搜索这条新闻的链接时，我证实了它确实要对此负责。这条新闻在脸书上被很多人分享过很多次，它成功的原因可以追溯到一小部分美国右翼脸书页面：“热爱美国退伍军人”（America's Veterans areLoved)、“特朗普粉丝网”（Trump Fan Network）和“威尔·B. 坎迪德’（WillB Candid）都分享和评论了这个链接，继而促使很多关注这些页面的人也分享了这个链接。

第二部分 算法能制我我们的情绪者和行为吗？

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70News新闻与米凯拉·德尔·维卡里奥所研究的意大利阴谋论拥有相同的传播途径。它始于极右翼支持者的回声室，但却变得如此流行，以至于溢出常见的极端主义群体。不少特朗普的支持者认为它“有道理”，并分享了它。其他支持者确实质疑过这篇文章的真实性，但也同时强调真假并不重要，因为他们这边已经赢了。就像阴谋论一样，假新闻也有它的始作俑者和追随者，但一旦它流行开来就常常会受到挑战。而这一次，谷歌的算法在这场胜利庆典中却变得昏头昏脑，竟把这篇文章列为头条新闻。

这让我想起了水桶里的蚂蚁。并不是每个人在看过70News后都会想到蚂蚁，但我想起了很多与它们有关的现象。蚂蚁是令人着迷的动物，有着各种令人难以置信的交流机制。它们留下名为“信息素”的化学物质，以显示通往食物的路径，标记它们的领地，甚至给蚁穴的同伴示警。一个蚁群就是一个超级有机体，它们可以在深至地下几米的地方建造高度超过一米深的巢穴，它们还可以建立起一个覆盖数平方干米的供应链网络，某些种类的蚂蚁甚至能够种植或养殖自己的食物。

但如果你把蚂蚁放在一只水桶里，它们就会变得非常愚蠢。我第一次听说的水桶实验是英国布里斯托尔大学的生物学家奈杰尔·弗兰克斯(NigelFranks）做的。他与自己的同事在1989年提出了要做这个实验的想法，当时他们还在巴拿马。他们的灵感来自于20世纪40年代的经典研究。研究人员把行军蚁放在一只水桶里，这只水桶的边缘涂上一层材料以防止它们逃跑，然后他们从水桶上方对蚂蚁进行拍摄。蚂蚁不停地绕圈，而且越绕越快。在移动的时候，它们会释放出一种化学信息素，这使得它们身后的蚂蚁认为前面一定有好东西，最终所有的蚂蚁都加速前进。一个社会反馈循环就这样被创造出来了，而且没用多长时间所有的蚂蚁都已全速行进。

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我在一系列不同的物种身上都观察了社会反馈导致动物做出愚蠢行为的现象。我的合作者，悉尼大学的阿什利·沃德（AshleyWard）发现，如果棘背鱼认为其他鱼先从捕食者身旁游过，那么它们也会做同样的事。在与牛津大学的多拉·比罗（DoraBiro）一起进行鸽群导航实验时，我们研究了一只被多拉称为“疯狂鸟”的鸽子。这只领头鸽带着其他鸽子选择了一条迂回曲折的远路回家，即使它后面的鸽子知道有一条更短的路径，大家也还是跟着它飞。所有这些都是社会反馈的例子，在这种反馈中，群体会因互动影响法则而产生困惑，从而做出一些愚蠢的事情。

问题的关键在于，作为科学家的我们看到社会反馈会导致群体愚昧行为时，能得出什么结论。我们可能会认为“模仿或跟随其他同伴行动不利于动物生存”。我们可能禁不住想要构建一个叫作“反馈气泡”的理论，以指代所有动物群体做出傻事的例子。我们还可能认为它们正生活在一个“后生存”的世界里，没有意识到自己会无尽地绕圈，直到死亡。

但是上述理论未能形成，原因很简单：我们看到动物群体也一起做了很多非常聪明的事。奈杰尔·弗兰克斯做“水桶实验”是为了更好地了解行军蚁如何进行大规模的群体行动，将森林地面上所有可以获取的食物一扫而空。在阿什利·沃德操控一只假鱼游过捕食者以误导棘背鱼的实验中，他还发现（当我们不试图欺骗它们的时候)，鱼群在发现和避开捕食者方面做得比单只鱼要出色得多。朵拉·比罗已经证明，她实验中的鸽子其实会一起认路，而且群体也通常比个体更快地找到回家的路。当群体行动时，蚂蚁、鸟和鱼都是聪明的。

70News事件证明，谷歌和脸书陷入了反馈循环。谷歌和脸书发现某件事的搜索次数和分享次数在增长时，其算法就会把它列为重要事件。但这样的错误为数不多，因为这两家公司都有阻止它们出现的动机。正是由于公众的负面评论，这两家公司都在极力避免把有助于传播攻击性观点的反馈循环带到主流社会。一位为脸书主页“威尔·B.坎迪德”工作的极右翼人士在分享70News假新闻的过程中起到了重要作用，于是我在脸书的私人聊天对话框中与他谈话。当我询问这个主页具体都做什么时，他并不是特别坦率，但愿意告诉我一件事：“在我看来，脸书使用的算法是罪恶的，它带有倾向性且可以被操控，而且这种倾向和操控并非总是出于正当理由或为用户的利益考虑。”显然，在社交媒体上传播种族主义、憎恨女性和不宽容思想，并不像过去那么容易。

第二部分 算法想能控制我们我们的情绪和行为吗？

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