“怪我啰？”脸书研究撇清算法造成言论滤泡挨轰

常有抱怨脸书的个人化算法，造成脸书墙上只见到自己喜欢的内容，言论越来越单一。最近脸书资料科学团队的研究成果登上 Science，针对算法对言论滤泡 (filter bubble) 的现象研究，但被批评在帮自家澄清算法的负面影响，另外就是研究取样有问题，声称结果能适用全美，但实际上只有 9% 对政治表态的用户，比例偏低。

脸书团队针对美国有填写政治倾向的脸书用户，从去年七月开始为期六个月，研究算法到底会怎么影响不同想法的用户。结果脸书资料科学团队认为个人选择远高于算法造成的影响。尽管算法会让自己喜爱的贴文有较高机会出现，但跟自己政治立场相异的贴文仍会出现。算法对自由派来说，减少 8% 的保守派贴文，对保守派则会减少 5% 自由派贴文。相比之下，使用者的点击行为对保守派的影响更大，减少 17% 的显示机会，而自由派则只有 6%。

研究样本小，并不能推论至全美

脸书的研究团队指出他们在全美有高达 1,010 万用户数量，但由于研究团队限定有严格的四项条件，使得实际运用在统计数的样本远低于美国的脸书用户数量。你必须年满 18 岁，每周至少登入 4/7 天，必须在墙上分享实验团队定议的严肃文章，脸书个人档案的政治倾向必须能够识别其政党或是政治立场，不能乱写。

https://www.facebook.com/data/posts/10153277597903415

但是脸书的研究成果出炉，被不少人批评，最显而易见的是研究样本问题。批评者指出脸书团队的取样有问题，有在自己个人资料表态填写政治倾向的用户并没有那么多。美国的脸书用户只有 9% 会填写政治倾向，而其中 54% 是乱写并不能辨识是保守或是自由派。因此符合条件的用户只有 4%。一般填写政治倾向的用户，比较高的概率在政治上比较活跃。采用只有对政治表态的用户当样本，要推论到美国整体情况，会有失真情形。

▲ 保守派、中立派、自由派的脸书用户，分享的保守、中立、自由派文章比例 (图片来源：Science)

每周 4/7 天登入脸书，则移除 30% 的用户。要推论到全美 1,010 万脸书用户的状况，其实是不行的。因此西北大学的教授 Eszter Hargittai 批评 Science 杂志的同侪评审机制出问题，怎么让取样这么有问题的论文刊出。无法推论到美国的用户状况，更何况全球的脸书用户。而对研究重要的取样方式，竟然没有在本文出现，得在补充资料找，容易造成读论文时解读错误。

脸书让言论滤泡现象更严重

脸书试图把用户内容偏食现像，归究到使用者自己的选择，有人批评脸书算法造成的内容单一性，问题远大过用户自己的选择。使用者墙上看到的内容，已经先经过算法处理过，才显示出来，这时候再统计用户会不会看跟自己立场相异的文章，统计上已经偏差了。

这并不是脸书的研究第一次出问题，先前就有操弄使用者的情绪而惹争议。那次总共有 69 万用户涉入而不自知，违反研究论理。

言论滤泡，或者是回音室 (echo chambers) 现像，指是社交网络交流的人常会只听到跟自己类似想法的论述。指出网络滤泡现像的 Eli Pariser，同时他也是内容农场网站 Upworthy 的创办人。

脸书让言论滤泡现象更加严重，让社会上不同声音减少彼此沟通交流管道，甚至对民主政治造成危机。

（首图来源：Flickr/7aya net CC BY 2.0）