武夷山分享 http://blog.sciencenet.cn/u/Wuyishan 中国科学技术发展战略研究院研究员;南京大学信息管理系博导

博文

社媒平台上,我们为何成了“愤怒机器” 精选

已有 5170 次阅读 2024-5-31 06:27 |个人分类:书评书介|系统分类:观点评述

9fe10049414dd8b9979813d88a9579ba_81HPIiqQGOL._SL1500_.jpg

社媒平台上,我们为何成了“愤怒机器”

武夷山

(发表于《中国科学报》2024年5月30日)

 

2023年7月,美国Legacy Lit出版社出版了美国记者Tobias Rose-Stockwell的首部著作Outrage Machine:How Tech Amplifies Discontent,Disrupts Democracy—And What We Can Do About It(本文作者译为“愤怒机器:技术如何强化了不满情绪,破坏了民主,我们又该怎么办”)。

本书首先论述一个大家都知道的情况:美国的社媒平台对用户的愤怒是火上浇油的。作者解释说,社媒算法偏好和青睐争论性的帖子与文章,因为这样的帖子与文章能带来流量,能利用社媒用户倾向于与价值观相同者站在一起的本能,巩固人们对自己的理想的忠诚度,这加剧了用户对异见者的愤怒。于是,当代的社媒成了分裂与仇恨的驱动器。

作者并没有就事论事地讨论当前的情况,而是回顾了历史经验教训。他论证说,自古至今的“大部分重要技术”,从铺路到核电,人们在技术接受方面经历了共同的路径,即起初过分乐观,继而对新技术带来的危险忧心忡忡,然后是引入技术规制手段以防止最坏情况发生。例如,早期的美国报纸曾充斥着谣言和八卦,直到20世纪初期,随着报业专业化程度的提高,以前的恶习才逐渐消去。

互联网刚出现时,许多人以为,通过更顺畅的交流信息、新闻和观点,人们会更加团结。至少,当初人们根本没想到互联网会使我们不安、分心、困扰和愤怒。

大约在2010年前后,发生了意想不到的情况:社媒平台公司渐渐显现出了一些不起眼儿的特征,这些特征最终掀起了滔天巨浪,使媒体、政治和社会的运作方式都发生了改变,创造出了不可忽视的“愤怒机器”。互联网逐渐成为危险的“回音室”的集合地——回音室效应指的是在网络空间内,人们经常接触到相对同质化的人群、听到相似的观点,就相信了,不知不觉中窄化了自己的眼界,走向故步自封甚至偏执极化。

传统媒体中通过编辑过滤掉错误信息,现在借助互联网直接进行传播更便捷,势头更迅猛。在网上,本来微不足道的分歧有可能迅速升级为激烈的对抗。

作者认为,究其原因是人的大脑本能地会关注较急迫的情感信号。在人类文明漫长的发展历程中,一个关键就是要抑制人的本能反应,鼓励节制和宽容。在这方面,可以说社媒是反文明的,它就是想调动和利用人类心理中较原始的那一块。

经营社媒的公司意识到,只要对处于两端的极端主义者都推动一把,就有大把的钱可赚。反之,如果大众都是经过思考再采取行动,社媒平台就没钱可赚了。

作者考察了社媒平台用哪些关键词、短语、图像和概念将人们吸引住,结果发现这些东西充满了愤怒和恐惧。久而久之,人脑觉得接收愤怒信息是常态,人们的社交对象也减少到和自己想法一致的人。

作者激情澎湃地写道:“他们(本文作者注:指社媒平台的设计者)试图攫取你最稀缺的资源——你的注意力,并将之作为换取钱财的‘人质’。为了获得成功,他们得摸清你大脑的防线、你的意志力、你专注于其他任务的欲望,并设法穿透防线。你将输掉这一仗。你已经输了。普通人每天都要输十几回。”

最后,借鉴过去的经验教训,作者提出了扭转局面的一些对策。例如,他倡导作为社媒用户的个人应努力做到三思而后发帖、控制花在社媒平台上的时间、努力构建良好关系而不是对陌生人嚷嚷等。他也提出了规制社媒的一些措施,比如社媒算法必须更加透明、严格确保“所有用户都是真人”等。

有书评者指出,其实本书提的这些对策都是很实在的,但总体来说提的措施太少、提得太晚。任何成瘾者要想康复,第一步必须承认自己有问题。可惜,现在众多的“慢性愤怒症患者”根本不觉得自己有问题。本书作者针对当代社会的“愤怒机器”现象作出了准确的诊断,但疗法在哪里?不知端倪。

 

《中国科学报》 (2024-05-30 第3版 读书)

 



https://blog.sciencenet.cn/blog-1557-1436288.html

上一篇:《情报学报》2014年的一则撤稿声明
下一篇:关于children的英语名言
收藏 IP: 1.202.114.*| 热度|

26 宁利中 王从彦 尤明庆 刘进平 何青 崔锦华 刘钢 郑永军 张晓良 梁进 杨学祥 朱林 周忠浩 陈新 晏成和 史晓雷 刘波 徐芳 康建 杨正瓴 钟炳 张忆文 孙颉 汪运山 陈沐 谌群芳

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (2 个评论)

数据加载中...

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-12-22 20:24

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部