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誰該為Facebook的「過濾氣泡」現象負責?

活躍星系核_96
・2015/05/15 ・5181字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 594 ・九年級

文/新媒體世代 | What’s Next for New Media

當社群媒體逐漸融入日常生活,社會科學家們開始關心社群媒體對網路民眾可能造成的影響。雖然網路有助於人們看到更多元化的資訊,但是社群媒體獨有的運算機制(algorithm)卻可能選擇性地決定民眾看到的資訊內容,而著名的「過濾氣泡現象」(Filter Bubble)和「回聲室效應」(Echo Chamber)也應運而生 [1]。

「過濾氣泡」理論主張運算機制會依據網路民眾先前的網路行為(像是按讚、點擊和搜尋紀錄),決定民眾能夠看到的文章,網路媒體像是臉書和 Google 可以藉此來避免民眾看到和價值觀不符,或不感興趣的內容,導致民眾身處多同質性高的言論環境中;而「回聲室效應」則描述網路民眾更容易接觸到和自己意識形態相似,或是價值觀相符的資訊,進而使得民眾得到的網路訊息越來越趨單一化。

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許多學者表示,暴露於多元言論和價值觀的機會,對於民主社會養成有正面影響,包括提高民眾對政治事件的興趣、增加對不同言論立場的包容性,以及提升政治知識等;而處在過高的同質性言論環境,則可能會造成像是態度極化等負面影響。然而也有學者指出,處在異質性的人際網絡中(network heterogeneity),部分個體可能會為了避免衝突而降低參與某些政治活動的意願 [2]。

普遍來說,學者們對於網路媒體運算機制可能造成的影響,像是「過濾氣泡現象」和「回聲室效應」,都有諸多疑慮和批評。

然而,社群媒體的運算機制和相關數據大多是不公開資訊,進行運算機制實質影響的研究並不容易且不常見,因此當臉書研究員前幾天在《科學》(Science)期刊發表一篇最新報告「臉書上具多元意識形態的新聞與評論接觸」(Exposure to ideologically diverse news and opinion in Facebook),探討民眾臉書社群網絡組成,以及「用戶個人選擇」與「臉書運算機制」對民眾接觸對立政治立場文章的影響,該篇文章隨即在學術圈以及媒體產業界引起一陣熱烈討論。[3]

研究背景與重要發現

在提出這篇研究報告的相關評論前,先來細看重要的研究背景與發現。

研究背景:

  • 研究樣本包括在 2014 年 7 月 7 日到 2015 年 1 月 7 日半年期間,在個人檔案上填寫政治立場的 1010 萬名 18 歲以上的美國活躍臉書用戶(每周需至少登入 4 天),以及約 23 萬筆有關「硬」新聞(像是全國新聞、政治和全球事務新聞等)的連結分享,而每則連結都需要在這半年期間,被至少 20 個前述回報個人政治立場的臉書用戶分享。
  • 研究將用戶回報的政治立場轉換成五點量表(-2:非常民主;+2:非常保守),由於只有 9% 的 18 歲以上美國臉書用戶填寫政治立場,且其中只有 46% 填寫政治立場的用戶其立場可以被轉換成五點量表,因此最終研究樣本大約只有所有美國臉書用戶的4% 。
  • 每則「硬」新聞連結的政治立場,是透過計算所有該則新聞分享者政治立場的平均值而得,該數值被稱為「內容對齊」(A 值; content alignment),正值代表分享文章立場趨保守派立場,而負值則表示分享新聞偏自由派立場。舉例來說,政治立場偏共和黨的 Foxnews.com 其 A 值為 +.80,而被認為偏民主黨的 Huffington Post 的 A 值為 -.65。

研究發現:

  • 研究樣本分享「硬」新聞的行為呈現極化現象,越容易被鮮明政治立場民眾分享的文章(極大或極小 A 值),也就是文章立場越認為越接近自由派或保守派時,分享次數越高。偏保守派文章的分享次數,也比偏自由派文章來得高。

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  • 研究發現臉書用戶交友情況呈現同質性現象(homophily),政治立場偏自由派用戶的臉書朋友網絡中,有更高比例是同樣傾向自由派的用戶,反之亦然。
  • 研究分析用戶在四種狀況下看到(或點閱)的「交叉內容」(cross-cutting content),也就是和用戶政治立場對立的新聞文章。
  • 四種情況包括「隨機」(如果用戶能隨機看到所有臉書平台上的內容)、「潛在」(臉書好友們分享的所有內容)、「暴露」(經臉書運算機制調整後,出現在動態牆上的內容),以及「挑選」(用戶自行點擊文章連結)。隨著情況從「隨機」轉變為「潛在」、「暴露」以及「挑選」,用戶接觸的「交叉內容」比例也逐漸下降。換句話說,用戶的臉書交友圈、臉書運算機制,以及個人點擊選擇,都會逐項降低用戶看見的「交叉內容」比例。

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  • 當處在「隨機」情況,用戶看見「交叉內容」比例最高(偏自由派用戶可以看見約 45% 的偏保守派內容,而偏保守派用戶可以看見約 40% 的偏自由派文章);如果考量用戶只能看見自己所有臉書朋友的分享內容(「潛在」情況),偏自由派用戶看見的偏保守內容下降為 24%,而偏保守派用戶可以看見約 35% 的偏自由派文章。這也表示,偏自由派用戶其臉書好友中,只有 24% 會分享對立立場(偏保守派)的文章,而偏保守派用戶的臉書朋友中,有較高比例(35% )會分享偏自由派立場的文章。
  • 該研究也分析四種情況轉變時,用戶看到「交叉內容」機率的變化:臉書機制對於自由派立場民眾的影響(8%)比對於保守派民眾的影響(5%)來得大;而個人點擊選擇對於保守派立場民眾的影響(17%),則比對於自由派民眾的影響(6%)來得大。

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  • 該研究也證實文章在動態牆的排序,確實會影響文章被用戶點擊的機率。排序在臉書動態牆前面的文章,遠比下面的文章有更高的閱覽機會。臉書研究者也在文章中表示:「用戶在動態牆上看到文章的順序由許多因素決定,包括用戶拜訪臉書的頻率、他們和特定朋友的互動頻率,以及用戶過去多常點擊特定網站的連結。」

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  • 整體而言,臉書用戶樣本平均只會點擊動態牆上 7% 的「硬」新聞內容。

該研究指出,和社會普遍對網路民眾「只會和意識形態相近者互動」的想像不同,研究結果證實民眾不是只會接觸到和自己立場相近的文章,社群媒體(臉書)還是會讓民眾閱讀到部分政治不同立場的新聞文章。研究也表示,「或許不意外地,我們的社群網路組成,是限制我們在社群媒體上看見多元內容最重要的因素。」[註1]

臉書研究員們為這篇研究報告下了個總結:「最後,我們的結果確切地顯示出,在臉書上的平均狀況而言,個人選擇比起運算機制,更容易限制用戶看見挑戰個人價值觀的內容」,以及「我們的研究結果建議,要讓個人在社群媒體有暴露於對立意識形態觀點的機會,用戶個人有首要及最關鍵的掌控權。」[註2]

社會科學家們的評論

這篇文章可以說是難得的透過臉書實際數據,來回答社會學家長久以來關心的社群媒體研究課題。只是,重要的研究價值雖然並引起眾多關注,卻也引來部分學者批評。

像是密西根大學傳播學系副教授克里斯提· 桑維(Christian Sandvig)發表一篇標題為「臉書的”這不是我們的錯”研究」,抨擊臉書研究中不合理之處,以及不尋常的論述包裝。北卡羅來納大學教堂山分校資訊與圖書館學系助理教授澤奈普·  圖費克吉(Zeynep Tufekci)也在網誌中寫道「我讀過很多學術研究文章,通常作者都會想方設法地突顯重要發現。然而(臉書的)這篇研究,卻盡可能地透過迂迴的言語和不相關的比較,來隱藏研究發現」。而「過濾氣泡現象」提出者伊萊·帕李澤(Eli Praiser)也立即對這篇研究做出回應,雖然用詞相較之下和緩許多,但是文中仍點出不少該研究不足之處。[4]

為什麼臉書的研究文章會讓學者們產生這些批判呢?最重要的關鍵問題在於,研究最後總結表示「個人選擇」比起臉書的「運算機制」,更應該為臉書上的「過濾氣泡現象」和「回聲室效應」來負責。

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學者們表示這樣的說法並不恰當,原因包括:

  • 伊萊·帕李澤表示,雖然研究證實用戶的「臉書社群組成」和「個人點擊」,都會降低用戶看到內容的多元性,但是臉書選擇強調這兩者比起「運算機制」扮演更重要的角色,似乎有些言過其實。他強調如果「臉書運算機制」的影響,和「社群組成」以及「個人點擊選擇」的個別影響相似,其實就已經是個嚴重問題。
  • 此外,如果比較臉書用戶在不同情況下看到「交叉內容」的機率,對於立場偏保守派的民眾而言,「運算機制」(5%)的確比起「用戶選擇」(17%)的影響來得低,但是對於立場偏自由派的民眾而言,「運算機制」(8%)比起「用戶選擇」(6%)的影響來得高。因此臉書研究的總結並未真實反映結果。
  • 學者們都指出,其實將「個人選擇」與「運算機制」做比較是非常不恰當且不合理的,因為兩者同時發生且存在明顯的回饋循環(feedback loop)關係。用戶個人做出的點擊選擇是基於臉書篩選後的結果,而臉書篩選的演算法則又是以用戶臉書使用紀錄為基準。更恰當的研究結果描述應該是,「個人選擇」和「運算機制」都會加強用戶的同質化資訊吸收。
  • 澤奈普·  圖費克吉認為,早在網路普及之前,學者們就開始針對個人會透過選擇性暴露(selective exposure)來挑選立場一致的言論及避免相左立場觀點的現象,進行深入研究。但是臉書運算機制會造成資訊選擇單一化的現象,卻是很重要的新發現,也不該被忽略。且「個人選擇」與「運算機制」間更適合的描述應該是加成而非比較關係,而學者們也應該著重於此加成關係的深遠影響。

此外,學者們表示研究員在結論中指出這些結果反映臉書上的「常態」,卻忽略此篇「研究樣本的特殊性」。在個人檔案上註明政治立場的樣本條件並不尋常,這些用戶相較一般臉書觀眾,可能政治意識形態特別強烈鮮明,或是對政治特別熱衷且積極。這些樣本的特殊性也解釋為什麼此篇研究最後樣本數,只佔所有臉書用戶的極小比例。

而學者們也點出其他的潛在研究限制,包括「硬」新聞連結的政治立場,是由文章分享者的立場,而不是依據文章來源的政黨傾向,或文章內容分析來決定(不過研究發現,此種計算方式得到的結果,很接近大眾平常對這些新聞媒體的政治立場認知),以及臉書「運算機制」隨時都在改變的特性(延伸閱讀:臉書更改運算機制?掌握 5 個核心法則加上 15 個 Dos and Don’ts),也會降低該篇研究結果的通則性。臉書研究員在文章中也表示,他們對於接觸和點擊文章的定義並不完善,像是有些文章的重要結論已經摘要在動態牆上,用戶並不需要透過點擊就可以看見。

延伸想想:臉書研究的一堂課

當然,臉書願意進行研究並且公開分享成果的行為是值得鼓勵的,無論對於研究者、廣告商還是一般大眾來說,這些內部研究發現都可說是非常珍貴且重要,許多學者和廣告商們長久的疑問和猜測,也終於透過臉書的內部研究解開了部分謎團。

像是研究指出,對於少數會表明政治立場的臉書用戶,除了個人選擇(「好友組成」和「連結點擊」)外,臉書「運算機制」也被證實在某種程度上,會些微地降低用戶閱覽新聞的多樣性。平均來說,這些臉書用戶只會點閱臉書牆上不到一成的「硬」新聞(也就是超過九成的硬新聞連結都不會被用戶點擊),而政治立場越鮮明甚至極端的文章,被用戶分享的機率也更高。此外,動態牆上的新聞排列順序,也被證明確實會影響點閱機率且差異極大。

雖然臉書的研究成果提供非常多重要發現,只是,當商業公司提出學術發表時,也會被用更嚴格的眼光來審視,這也是為什麼學者們會提出諸多個人觀察和批判,希望幫助民眾更正確且深入地去解釋研究結果。

最後也不妨思考看看,是不是真的如臉書在研究最後總結,用戶個人(而非運算機制)該為臉書「過濾氣泡」現象負首要責任呢?

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  • 註1:Perhaps unsurprisingly, we show that the composition of our social networks is the most important factor limiting the mix of content encountered in social media.
  • 註2:Finally, we conclusively establish that on average in the context of Facebook, individual choices more than algorithms limit exposure to attitude-challenging content… Our work suggests that the power to expose oneself to perspectives from the other side in social media lies first and foremost with individuals. (請參考文章最後一段的首句與末句)

參考資料:

  • [1] Praiser, E. (2011). The Filter Bubble: What the Internet is Hiding from You. New York, NY: The Penguin Press; Sunstein, C. (2007). Republic.com 2.0. Princeton, NJ: Princeton University Press.
  • [2] Kwak, N., Williams, A. E., Wang, X., & Lee, H. (2005). Talking politics and engaging politics: An examination of the interactive relationships between structural features of political talk and discussion engagement.Communication Research, 32, 87-111; Mutz, D. C. (2002). The consequences of cross-cutting networks for political participation. American Journal of Political Science, 46, 838-55; Mutz, D. C., & Mondak, J. J. (2006). The workplace as a context for cross-cutting political discourse. The Journal of Politics, 68, 140-155; Stroud, N. J. (2010). Polarization and partisan selective exposure. Journal of Communication, 60, 556-576.
  • [3] Bakshy, E., Messing, S., & Adamic, L. Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook. Science. DOI: 10.1126/science.aaa1160.
  • [4-1] The Facebook “It’s Not Our Fault” Study. Social Media Collective [MAY 7, 2015]
  • [4-2] How Facebook’s Algorithm Suppresses Content Diversity (Modestly) and How the Newsfeed Rules Your Clicks.  Medium
  • [4-3]Did Facebook’s Big New Study Kill My Filter Bubble Thesis? Medium

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本文轉載自新媒體世代 | What’s Next for New Media

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解析「福衛七號」的觀測原理——它發射升空後,如何讓天氣預報更準確?

科技大觀園_96
・2021/10/25 ・2915字 ・閱讀時間約 6 分鐘

2019 年 6 月 25 日,福爾摩沙衛星七號(簡稱福衛七號)在國人的引頸期盼下升空。一年多來(編按:以原文文章發佈時間計算),儘管衛星還沒有全部轉換到預定的軌道,但已經回傳許多資料,這些資料對於天氣預報的精進,帶來很大的助益。中央大學大氣系特聘教授黃清勇及團隊成員楊舒芝教授、陳舒雅博士最近的研究主題,就是福衛七號傳回的資料,對天氣預報能有哪些改善。

掩星觀測的原理

要介紹福衛七號帶來的貢獻,得先從它的上一代──福衛三號說起。福衛三號包含了 6 顆氣象衛星,軌道高度 700~800 公里,以 72 度的傾角繞著地球運轉(繞行軌道與赤道夾角為 72 度)。這些衛星提供氣象資訊的方式,是接收更高軌道(約 20,200 公里)的 GPS 衛星所放出的電波,這些電波在行進到氣象衛星的路程中,會從太空進入大氣,並產生偏折,再由氣象衛星接收。換句話說,氣象衛星接收到的電波並不是走直線傳遞來的,而是因為大氣的折射,產生了偏折,藉由偏折角可推得大氣資訊。

▲低軌道衛星(如福衛三號)持續接收 GPS 衛星訊號,直到接收不到為止,整個過程會轉換成一次掩星事件,讓科學家取得大氣溫濕度垂直分佈。圖/黃清勇教授提供

氣象衛星會一邊移動,一邊持續接收電波,直到接收不到為止,在這段過程中,電波穿過的大氣從最高層、較稀薄的大氣,逐漸變為最底層、最接近地面的大氣,科學家能將這段過程中每一層大氣所造成的偏折角,通過計算回推出折射率,而折射率又和大氣溫度、水氣、壓力有關  ,因此可再藉由每個高度的大氣折射率,得出溫濕度垂直分布,這種觀測方式稱為「掩星觀測」。掩星觀測所得到的資料,可以納入數值預報模式,進一步做各種預報分析。 

資料同化──觀測與模式的最佳結合

在將掩星觀測資料納入數值預報模式時,必須先經過「資料同化」的過程。數值預報模式內含動力方程式,可以模擬任何一個位置的氣塊的運動,但是因為大氣環境非常複雜,模擬時不可能納入全部的動力條件,因此模擬結果不一定正確。而另一方面,掩星觀測資料提供的是真實觀測資訊,楊舒芝形容:「觀測就像拿著照相機拍照,不管什麼動力方程式,拍到什麼就是什麼。」但是,觀測的分布是不均勻的—唯有觀測過的位置,我們才會有觀測資料。

所以,我們一手擁有分布不均勻但很真實的觀測資料,另一手擁有很全面但可能不太正確的模式模擬。資料同化就是結合這兩者,找到一個最具代表性的大氣初始分析場,再以這個分析場為起點,去做後續的預報。資料同化正是楊舒芝和陳舒雅的重點工作之一。 

中央大學分別模擬 2010 年梅姬颱風和 2013 年海燕颱風的路徑,發現加入福三掩星觀測資料之後,可以降低颱風模擬路徑的誤差。圖/黃清勇教授提供

由於掩星觀測取得的資料與大氣的溫度、濕度、壓力有密切關係,因此在預報颱風、梅雨或豪大雨等與水氣量息息相關的天氣時,帶來重要的幫助。黃清勇的團隊針對福衛三號的掩星觀測資料對天氣預報的影響,做了許多模擬與研究,發現在預測颱風或氣旋生成、預報颱風路徑,以及豪大雨的降雨區域及雨量等,納入福衛三號的掩星觀測資料,都能有效提升預報的準確度。

黃清勇進一步說明,由於颱風都是在海面上生成的,而掩星觀測技術仰賴的是繞著地球運行的衛星來收集資料,相較於一般位於陸地上的觀測站,更能夠取得海上大氣資料,因此對於預測颱風的生成有很好的幫助。另一方面,這些資料也能幫助科學家掌握大氣環境,例如對於太平洋高壓的範圍抓得很準確,那麼對颱風路徑的預測自然也會更準。根據團隊的研究,加入福衛三號的掩星觀測資料,平均能將 72 小時颱風路徑預報的誤差減少約 12 公里,相當於改進了 5%。

豪大雨的預測則不只溫濕度等資訊,還需要風場資訊的協助,楊舒芝以 2008 年 6 月 16 日臺灣南部降下豪大雨的事件做為舉例,一般來說豪大雨都發生在山區,但這次的豪大雨卻集中在海岸邊,而且持續時間很久。為了找出合理的預測模式,楊舒芝探討了如何利用掩星觀測資料來修正風場。 

從 2008 年 6 月 16 日的個案發現,掩星資料有助於研究團隊掌握西南氣流的水氣分佈。上圖 CNTL 是未使用掩星資料的控制組,而 REF 和 BANGLE 皆有加入掩星資料(同化算子不一樣),有掩星資料可明顯改善模擬,更接近觀測值(Observation)。圖/黃清勇教授提供

福衛七號接棒觀測

隨著福衛三號的退休,福衛七號傳承了氣象觀測的重責大任。福衛七號也包含了 6 顆氣象衛星,不過它和福衛三號有些不同之處。

福衛三號是以高達 72 度的傾角繞著地球運轉,取得的資料點分布比較均勻,高緯度地區會比低緯度地區密集一些。相較之下,福衛七號的傾角只有 24 度,它所觀測的點集中在南北緯 50 度之間,對臺灣所在的副熱帶及熱帶地區來說,密集度更高;加上福衛七號收集的電波來源除了美國的 GPS 衛星,還增加了俄國的 GLONASS 衛星,這些因素使得在低緯度地區,福衛七號所提供的掩星觀測資料將比福衛三號多出約四倍,每天可達 4,000 筆。

福衛三號與福衛七號比較表。圖/fatcat 11 繪

另一方面,福衛七號的軟硬體比起福衛三號更加先進,可以獲得更低層的大氣資料,而因為水氣主要都集中在低層,所以福衛七號對水氣掌握會比福衛三號更具優勢。

從福衛三號到福衛七號,其實模式也在逐漸演進。早期的模式都是納入「折射率」進行同化,而折射率又是從掩星觀測資料測得的偏折角計算出來的。「偏折角」是衛星在做觀測時,最直接觀測到的數據,相較之下,折射率是計算出來的,就像加工過的產品,一定有誤差。因此,近來各國學者在做數值模擬時,愈來愈多都是直接納入偏折角,而不採用折射率。黃清勇解釋:「直接納入偏折角會增加模式計算的複雜度,也會增加運算所需的時間,而預報又是得追著時間跑的工作,因此早期才會以折射率為主。」不過現在由於電腦的運算能力與模式都已經有了進步,因此偏折角逐漸成為主流的選擇。 

由左至右依序為,楊舒芝教授、黃清勇特聘教授、陳舒雅助理研究員。圖/簡克志攝

福衛七號其實還沒有全部轉換到預定的軌道,不過這一年多來的掩星觀測資料,已經讓中央氣象局對熱帶地區的天氣預報,準確度提升了 4~10%;陳舒雅也以今年 8 月的哈格比颱風為案例,成功地利用福衛七號的掩星觀測資料,模擬出哈格比颱風的生成。

除了福衛七號,還有一顆稱為「獵風者」的實驗型衛星,預計 2022 年將會升空。獵風者的任務是接收從地表反射的 GPS 衛星電波,然後推估風速。可以想見,一旦有了獵風者的加入,我們對大氣環境的掌握度勢必更好,對於颱風等天氣現象的預報也能更加準確。就讓我們一起期待吧!

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