虚假信息可能扰乱投资,减少回报,造成需求预测、库存模型和规划失误。

Harvard Business Review (China) - - 聚光灯 Spotlight -

可能会缩水,资源集中到几个大型公司手中。信息多样性缺失,会对社会造成极大的损害。

这一改革不仅会伤害到出版商及其消费者。社交媒体的数字营销生态系统养活了其他很多公司,而且对海量工作和输出信息(来自不同品牌、广告商、交易桌面、需求侧平台、广告交易平台、广告网络和供给侧平台)负责。

另一需要权衡的事项是,向订阅模式过渡可能加速不平等。根据 2017年皮尤研究中心(PEW)的调查,近 70%的成年美国人“至少会通过社交媒体了解一些新闻”,而使用推特的人中,70%的人称他们用推特获取新闻。除了新闻外,Facebook的用户还可获得关系和人际网络方面的信息——这些对找工作和管理商业机会都至关重要。向订阅模式过渡几乎肯定会限制无力付费的人群获得信息的渠道。

向订阅模式转型还可能拉大“隐私差距” (privacy gap,我将之定义为社会中隐私的不平等分配)。只有更富裕的用户才能支付每月9.99 美元的 Facebook订阅费用或其他款项。如果我们认为隐私非常珍贵,保护个人数据很重要,那么该如何看待富裕群体可支付免于监控的费用,而穷人必须交换隐私,才能获得信息和工作的社会现象呢?

底线:社交媒体生态系统不可能发生剧变,至少在美国如此。在我看来,这也不应该发生:严厉管制有可能破坏这些公司为消费者和股东创造的价值,造成许多意料之外的负面后果。但我们还有一种较保守,但更实际的方案。

2.对系统只调整,不改革。平台公司能够减小假新闻的传播力度。平台可以选择其他合作伙伴,共同教育和保护消费者——尽最大力量发现和标记谣言,希望用户分享假新闻前会三思。

这种干预要求对社交媒体生态系统当下使用的算法做出多种调整,同时各利益相关人都必须参与合作。新闻推送算法决定用户在新闻推送中看到的内容;趋势算法发现最有吸引力的内容(不论好坏),并提升曝光度和流行度;广告商、政治竞选和海外人士利用广告定向投放模型和应用程序编程接口(API)向特定受众群发送内容,比如那些最容易被某一话题的假新闻吸引的人。如果有正确率较高的真实性评分系统,这些算法就可以在适当调整后遏制网络谣言的散播。

另一重要方法和信息设计及测试有关。针对网络新闻展现方式的信息设计会产生心理学效应,影响到我们阅读、回应和分享内容的方式。若在信息设计中将假新闻纳入考虑范围,对遏制其传播会起到很大作用。

噼孱

政府对社交媒体巨头的监管问题是近期新闻中的大热点。马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)2018年 3 月和 4月到美国国会作证,5月到欧洲议会作证。欧盟在5 月出台《通用数据保护条例》(GDPR),该监管体系严格保护消费者隐私,适用范围非常广。至于说对数据隐私和反垄断的正确处理方式最终是怎样的,并不在本文的讨论范围内。

有些美国立法者非常肯定,Facebook 必须受到监管,因为公司体量太大,无法自我监管,但其他立法者似乎不理解监管对社会和经济的影响有何差别。很多影响都非常微妙。问“我们应该监管吗”毫无意义。更好的问题是“监管如何保留社交媒体的正面影响,同时遏制其负面影响”。

还有一个问题是,社交媒体公司应为流经自身渠道的信息担负多大责任?美国1996 年颁布的《通信规范法案》(CDA)规定,像 Facebook 这种信息传播的载体不应为用户发布的网络内容负责。这被视为保护言论自由的举措,对网络自由也极为有利。但《规范法》现在遭到了质疑,因为后续很多实例中,言论自由的弊明显大于利。比如最近美国参议院以 97:2的压倒性票数,通过了《禁止促成性交易法案》,迫使 Facebook为平台上的性交易广告承担责任。

CDA还迫使平台为自身对外界的影响承担责任。平台的利用方式极其关键,因为言论监管可能造成负面的连锁效应。立法者也会在未来遇到类似的挑战,所以对监管的利弊要权衡再三。

该问题的复杂性在网络政治言论监管的例子中可见一斑。马里兰州不久前通过法案,规定社交媒体平台追踪所有政治广告和被定位的用户,禁止在马里兰州的竞选中使用外币,并赋权选举委员会调查对在线广告和选民压制的投诉。Facebook和推特都为《诚实广告法案》(将类似规定上升至联邦层面)背书,而且已经实施其中多数条款。但有些人担心,马里兰州的法律违反了宪法第一修正案。此外,监管机构当然会让政治官员审查政治言论,但这些人都有偏见和私心。

对个人数据收集的监管同样很复杂。我们很容易忘记有多少行业和社会服务依赖这种收集。举例来说,我们的整个信用评级系统都在收集、使用并向广告商销售精准数据,供其定位。消费者在获取信用卡、抵押贷款、医疗、社会服务、教育和旅行过程中私人数据都会被收集。是限制数据收集,保护隐私,还是任由这类限制拉低上述重要服务的质量——监管机构必须权衡其中利弊。

不论是限制数据收集,要求广告商在获得用户同意后发送广告,还是用API实现数据移植——两种选择都会产生意料之外的结果。举例来说,一个有力论点是,数据保护和竞争相互矛盾。数据可移植性可能会促进竞争:初创公司可获取在位企业的社会数据,进而带动同样的网络效应。我们需要知道,如何同时确保数据保护和竞争。否则,强化一个方面,就会削弱另一方面。

即便数据可移植性可以保证高度安全,也不一定会优化竞争。比如允许消费者将自身社交网络数据从一个平台转移到另一个平台,会导致平台之间的竞争;但消费者也可能选择在知情的前提下,将数据分享给自己信任的企业,而非不认识的初创公

司。Facebook等公司已经建立了数据垄断,所以现在统一强制实行隐私保护措施只会限制Facebook的竞争对手,巩固其市场霸权。对数据收集和使用的限制措施应该结合反垄断行动吗?我们所有人都应密切观察GDPR的执行,因为该法案在实行隐私保护的同时,还支持数据可移植性,这可能预示了美国的未来。

作为研究人员,我尤其担心所谓的“透明悖论”(transparency paradox)的意外后果:如今Facebook背负巨大压力,公司要更多说明有关定位营销的运作原理、新闻推送算法原理、趋势算法原理、外部敌对势力在网络上做政治宣传和散播谣言的原理。但与此同时,Facebook也面临封锁自身数据、增强安保、保护用户隐私的压力。一直以来,公司都努力协助学者评估社交媒体对选举的影响;比如,Facebook与哈佛的盖瑞·金(Gary King)和斯坦福的内特·珀斯利(Nate Persily)合作开发的项目,就为产学研合作提供了新模型,而且是可喜的一步。但公司极有可能对剑桥分析公司事件反应过度,给自身的数据分享添加很多不必要的限制条件,而这可能影响到公司亟须开展的研究。

面前的挑战

遏制假新闻的疯狂传播并非易事。第一个(可能也是最困难的)挑战是,几乎每个解决方案都要求对真假做出定义。在创建给我们提供信息的标签和遏制谣言散播的算法时,我们必须决定真实与虚假之间的界限,以及谁有权做这些决定。这是个棘手问题。

其次,谣言并非静止不动的目标。我们在研究对抗谣言的设计方案时,那些热衷散播谣言的媒介也会改进。我们将自己研究过的一些最真假难辨的谎言归为一类,称之为“混合谎言”(mixed)。混合谎言中既有部分真实的信息,也有部分虚假信息。这类谎言将假相包裹在真相内,让人难以觉察到,也让消费者很难忽略这些假信息。如果有关部门严格监管谣言,那么这些有意混合真假的新闻就会越 来越猖獗。

第三,我们现在看到的还不算什么。我们当今要对付的谣言和不久的未来即将看到的假新闻相比,还远远不够复杂和阴险。美国舆论普遍认为,俄罗斯 2016年用政治类文字信息配上伪造图片,企图操纵美国总统选举。但未来的假新闻会以合成媒体的形式出现——假音频和视频听上去和看起来都很真实,比如伪造政治家做出结束自己职业生涯行为的假视频。从长期来看,这种视频比政治家称结束自己职业生涯的真实行为是假新闻,杀伤力更大,而这种事已经发生过了。商业级媒体合成器的发展会改变我们对真实的认知和评定真相的标准。最臭名昭著的媒体合成器之一 deepfakes 尝试将软件“民主化”,更便于登录和使用,但这并不是什么好迹象。发现、标记和遏制合成媒体内容的传播将是新一波伪造新闻迫近之际,最重要的挑战。

最后,我们必须停止对社交平台社会影响的独立调查。现在人们对“微定位广告”(microtargeted ads)的反应也许已经充分说明了,他们将会对政治操控持何种态度。他们的回应并非微不足道,但影响也不算大:基础转化率在0.01% 到 0.1% 之间。考虑到这一数字如此之低,那么举报人克里斯托弗·怀利(Christopher Wylie)称剑桥分析能实现 5%到7%的转化率,这真的可能吗?我们无从得知——但如果我们想要有效解决现在全球信息生态系统面前的挑战,就必须知道该问题的答案以及更多信息。

谣言的肆意传播可能导致“现实的终结”,这一概念是由《大西洋月刊》特约撰稿人富兰克林·弗尔(Franklin Foer)提出的。在我们生活的世界中,外国政府散播谣言,操控选举并破坏民主;政客将反对意见标记为假新闻,为自己辩护;新技术制造了令人信服,却又眼花缭乱的假象和虚拟现实。如果这些趋势成功分割了我们集体意识中的现实,那我们就深陷困境了。平台、科学家和监管机构都必须在我们不得不为现实全力而战前,联合起来保护并强化真相。

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