阻碍不同立场政治新闻流通？脸书拟调整筛选机制
全球最多使用者的社群网站脸书（Facebook）内部研究人员正进行一项调查，考量脸书是否有必要为用户过滤不同立场的政治新闻内容。
批评者忧对民主发展不利
调查显示，脸书的“新闻发表算法（news feed algorithm）”试图筛选出一些具有挑战性的项目，但对于决定用户是否点击新闻连结的影响却不显著。截至目前为止，大多数网友选择点击连结的原因在于好奇“跨政治立场（cross-cutting）”内容，其他专家赞同这项研究的同时，也呼吁更多、更广泛的研究投入。
这项新研究的动机备受争议，过滤功能恐让脸书用户接触到的新闻连结流于一言堂。批评者认为，过滤用户选择点击的新闻内容对民主发展和公众讨论将产生不良影响。
“越来越多人在社群网站上发布并转贴新闻连结和资讯。”脸书数据科学家梅辛（Solomon Messing）说明：“我们希望可以量化人们所分享的、不同立场的新闻内容种类，以及人们在何种程度上会实际阅读它。”
梅辛及其研究团队研究脸书1010万名用户，从其他挑选出9％在个人资料公开政治立场的成人，例如标记自己“自由”或“保守”等。
研究人员根据超过20位用户分享的22万6000则新闻，给予“政治上的结盟”分数，让每个人基于这些数据陈述新闻连结中的意识形态，然后再评估对立的政治领域中有多少“跨政治立场”的内容，可以提供给用户。
系统筛选不如好友转贴
这份研究报告显示，有40％到50％的人从脸书随意点击连结，然而这些都不是新闻提要算法算出来的，“因为我们大多数时间只看我们朋友分享的连结”。
基于脸书好友分享，用户可能永远只会看到29.5％、平常不会自己不会主动关注的“跨政治立场”新闻材料。
影响这些百分比的是脸书上介于“自由”或“保守”的用户群体，脸书研究人员所研究的个案是很清楚的，梅辛指出：“如果你是比较激进的是自由派或保守派，你很容易可以看出，你选择点进去阅读的文章比新闻提要算法提供给你的还要多。”
大多数人们倾向和与自己相似的人当朋友，该研究报告指出，平均而言，有8成脸书用户的喜好和政治观点有关，当我们选择谁来当我们的脸友时，脸书也从中挑选新闻连结触及给用户，其中有复杂的、有争议的、有隐私的，根据这项研究，这个过程将新闻内容进一步交叉筛选掉，但比重仅占28.9％，即使是从新闻提要算法中获得连结来源，对比收到的点击次数：只有24.9％的人会自己点击以及开拓未经他人转贴的新闻连结。
梅辛认为，我们选择的线上好友造成这项的巨大差异，根据基础研究，透过过滤功能阅读新闻削减了许多能刺激用户思考的挑战性内容。其中，最大且悬而未决的问题是，这是否会使脸书用户只看到其他网友对新闻事件的回应或立场，而不是直接从自己喜欢的新闻媒体网站获得新闻资讯。
其他专家看法不同
波士顿东北大学（Northeastern University in Boston）的雷泽尔（David Lazer）博士表示，这是一个尴尬的对比：“我们无法确切掌握脸书是鼓励还是阻碍政治讨论，因为我们在真实世界没有可以相互对照的数量或质量”，拉兹还说，这个研究是个关键议题，也让世人有“持续保持警惕的必要”。
“脸书以公开方式进行这项研究值得信赖，但现在还需要一个更广泛的、独立的、世界性的科学家体系来研究这些系统。”
英国牛津大学（University of Oxford）研究社群网络的教授波特（Mason Porter）对此看法类似，他认为下一步将是与其他网络环境比较结果，“这些现象对应在其他社群网站有多少真实性？我认为这将激发更多相关研究。”
伦敦大学学院（University College London）统计与电算科学教授沃尔夫（Patrick Wolfe）认为虽然数据有点侷限，但这项研究仍是有趣的，他对研究结果不感到意外。
沃尔夫评论，研究对象的偏差可能意味着调查结果未反映大多数人们的使用情形，特别是要得到1000万用户，研究人员首先必须排除一周内使用脸书低于4次的30％用户，以及不主动公开政治立场的91％成人用户。
梅辛博士回应：“我们感兴趣的是谁是真正的社群网站用户群，与用户的登录次数并不是真正相关”，他强调团队有上百万的观察者，“误差应该比图表上的点还要小。”
风传媒
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