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有关回声室的回声室

你可能认为自己已经知道这里发生了什么:戴夫被困在了回声室(echo chambers)中 2 社交媒体网站允许人们选择自己想要接触什么类型的政治信息,或者也可以让他们去了解贾斯汀·比伯(Justin Bieber)昨晚吃了什么。问题在于,大多数人会寻找能够强化他们既有观点的信息。我们倾向于跟与自己世界观相同的新闻报纸、知识权威或博主建立联系。如果你是像戴夫这样的保守派,你可能会关注福克斯新闻频道的主持人塔克·卡尔森(Tucker Carlson),因为你很欣赏他关于政府开支或非法移民的观点。如果你是一个进步的自由派,你可能会关注美国有线电视新闻网(CNN)的唐·莱蒙(Don Lemon),因为你欣赏他经常发布和你关心的问题有关的帖子——或有关种族不平等,或有关气候变化。 3

问题在于,选择观看哪种信息的能力将我们困在了回声室中,而回声室会让人目光短浅。从自己的立场出发接触的信息越多,我们就越认为自己的信念体系是正义、理性和真诚的。随着我们深入与自己观点一致的人群,我们会开始失去洞察力。我们没有认识到每个故事都有两面,或者我们直接翻开了新故事。普遍看法是,当像戴夫这样的人没有意识到回声室的存在时,也就是当人们认为自己正在研究某个问题,但实际上他们只是在听自己想听的内容时,回声室会产生最有害的影响。因此,当我们遇到与我们观点对立的人时,他们的观点可能显得非理性、自私,或者,也许最令人不安的是,他们的观点可能显得不真实。许多人认为,如果我们能走出自己的回声室,政治极化(political polarization)程度就会直线下降。

回声室的概念早在社交媒体出现之前就存在了。 4 美国政治学家V. O. 基(V. O. Key)在20世纪60年代引入了这个概念,以描述重复接触单一的媒体来源如何影响人们的投票选择。 5 随着近几十年来24小时播放、全年无休的有线新闻频道的兴起,这个概念获得了很大的关注。社会科学家很快意识到,这些电台让美国的民主党人和共和党人感知到了截然不同的现实。 6 回声室效应的一个知名案例是2002年美国入侵伊拉克。在此期间,福克斯新闻频道多次声称伊拉克的独裁者萨达姆·侯赛因(Saddam Hussein)正在与“基地”组织(Al Qaeda)合作,“基地”组织是发起“9·11”恐怖袭击的恐怖组织。后来人们发现这种说法是虚假的。一项有影响力的研究表明,与从其他来源获取新闻的观众相比,福克斯新闻频道的观众相信这种联系存在的可能性是其两倍。 7 如果你是民主党人,请不要太快地沾沾自喜。最近的一项研究表明,被困在回声室中的民主党人多于共和党人。 8

随着互联网和社交媒体的兴起,人们对回声室的担忧变得更加强烈。美国法律学者卡斯·桑斯坦(Cass Sunstein)在其2001年颇具影响力的著作《网络共和国》(Republic.com)中警告,党派化的网站和博客会比有线电视新闻更有效地让人们避开反对意见。 9 互联网活动家伊莱·帕里泽(Eli Pariser)在他的著作《过滤泡》(The Filter Bubble)中拓展了这一论证。 10 他认为大型科技公司采用的算法使回声室效应造成的影响变得更糟。脸书、谷歌和其他大公司的算法推荐跟我们的世界观一致的信息,而这加重了我们寻求与我们世界观一致的信息的内在倾向。帕里泽认为,这些算法最危险的部分在于,社交媒体用户并没有意识到它们的存在。帕里泽警告说,过滤泡可能会排除两党互动的可能性,从而使我们带有强烈偏见的观点不受挑战。

与此同时,社会科学家也开始发现证明社交媒体回声室存在的大量证据。脸书的数据科学家于2015年做的一项研究估计,美国两党成员一方在脸书上发布的内容只有1/4被另一方看到。 11 一项关于推特的研究得出了类似的结论,超过3/4的信息转发者或分享者与该信息的发布者属于同一党派。 12 这些发现尤其令人担忧,因为社交媒体正迅速成为最受美国人欢迎的新闻来源之一。从2016—2018年,从社交媒体获取新闻的美国人超过了从纸质媒体获取新闻的美国人。到2018年,社交媒体已成为18—29岁人群中最受欢迎的新闻来源。 13

因此,不足为奇的是,越来越多的技术领军人物、知识权威和政策制定者警告,我们可能会进入这样一个令人不快的未来:那时,社交媒体上任何关于政治的讨论都将迅速演变成部落主义(tribalism) 。我们听到了让社交媒体平台打破用户回声室的呼吁——或者至少应修改那些会加固回声室的算法。如果社交媒体公司对此无动于衷,那么用户们应该开始走出自己的回声室。许多人相信,只有到那时,我们才能开始进行艰难的对话,来击退社交媒体平台上的政治极化。

这是一个引人入胜的故事,尤其是当讲述它的人是那些曾帮助建立社交媒体平台而如今对此感到后悔的人。但我认为,关于社交媒体、回声室和政治极化的普遍看法可能不仅是错误的,而且会产生事与愿违的结果。 b1oy7THXK3yOKVm/nM5kb4L1/ukVhwZxRZBxzF+06hl9RrbMh6bjsd86/VV54NLW

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