作者:Eli Pariser
出版社:左岸文化

【書籍簡介】
和非洲死了一群人的新聞比較起來﹐你家門前死了一隻松鼠的消息更能引起你當下的注意。—馬克.札克伯格﹐臉書創辦人
 
我們曾經以為「在網路上沒人知道你是一隻狗」,但現在網站不但知道你是狗,知道你最愛吃哪一牌狗食,還知道怎樣的廣告最能撩撥你的心。
 
我們曾經以為Web2.0終於讓每個人都能接觸不同的想法,但是網站紛紛使用精心設計的演算法將訊息個人化,你可能點閱許多文章,但卻全是同一個主題,永遠只能聽到自己的回音。
 
我們的網路經驗正在劇烈改變,我們造訪的網站愈來愈積極調查你的個人喜好,並且利用這些喜好來調整網站餵給你的訊息,好讓你對網站愛不釋手,把裡面的文章一篇接一篇點下去。
 
許多人天天都會利用免費的超大容量的電子郵件、跟朋友保持連繫的社交網站,然而要使用這些方便的服務,就得交出你的個人資訊。其中也不少人非但不介意,還十分以此為樂,凡走過哪個景點,必留下打卡的痕跡。
 
而如果不找一個朋友坐在身邊上網,你很難察覺原來你螢幕上的Google或Yahoo新聞和別人居然有如此大的差異。個人化消蝕了共同討論的基礎,把這個問題搬上檯面來談,是刻不容緩的要務。
 

Google的點擊訊號】p.33-37
在1997年,網路泡沫鬧得沸沸揚揚。Google創辦人賴瑞.佩吉和謝爾蓋.布林仍在史丹福大學忙著攻讀博士學位,他們的研究主軸是:篩選多如牛毛的網站時,能不能用演算法來提昇效率?
 
佩吉寫出一套奇特的演算法,而身為宅男的他喜歡一語雙關,所以把自己的姓加進這套演算法的名稱:PageRank。當年多數搜尋引擎根據關鍵字來分類網站,面對用戶鍵入的一個字,很難理解那一類網頁對用戶的關聯度最大。在1997年提出的一份論文中,布林和佩吉把描頭對準四大搜尋引擎,嘲諷其中三家連自己的網站也搜尋不到。「由於稍微相關的文件可能有幾十萬條,」他們寫到「我們希望『關聯』的概念只涵蓋好上加好的文件。」
 
佩吉理解到,網際網路具有連結的架構,多數搜尋引擎只運用到表層的資料,其實可供開採的資料還有很多。A網頁如果連結到B網頁,等於是對B網頁「投一票」。在史丹福大學,佩吉見到教授計算論文被引用的次數,可用來概略衡量論文的重要性。他理解到,網頁好比學術論文,被其他網頁引用的次數越多——例如雅虎的首頁「重要性」應該比較大,被其他網頁投一票的網頁應該比較重要。佩吉強調,此一過程「善用了網路架構中的民主特質。」
 
在Google的神話故事當中,讓Google稱霸全球的功臣首推PageRank。但從一開始,PageRank就只是Google工程的一小部份。布林和佩吉當時已經理解這一點:整理網路上大批資料的解決之道是關聯度,而關聯度的關鍵是……蒐集更多資料。
 
Google對資料的胃口很大。布林和佩吉決心一碰到資料就照單全收。搜尋引擎找過的每一個網頁,每一用戶的每一次點擊,Google全記錄下來。不久,Google的伺服器裡無所不包,收集了網路疆土大部分的即時頁庫存檔。Google從這些資料當中東挑西撿,自信能從中發掘出更多線索、更多訊號,可用來進一不改良搜尋結果。
 
「大家都以為,我們在『搜尋』領域的研究已經停了,」佩吉曾於2009年說。「其實是大錯特錯。在搜尋方面,我們才完成百分之五而已」。我們想創造的是能理解所有事物的終極搜尋引擎……有些人可能會把這種東西叫做人工智慧。」
 
處處有臉書】p.38-
Google演算法的效力無與倫比,卻難以誘導用戶自曝品味和興趣。2004年2月,馬克.札克柏格在哈佛宿舍裡想出一種比較容易的方法。想瞭解用戶關心什麼,與其從點擊訊號中抽絲剝繭,不如直接開口問用戶。他開創的臉書就是依循這項原則。
 
以社交網站而言,臉書的起步相當晚。和前輩MySpace、Friendster比較起來,臉書簡潔俐落﹕重點在於資訊,而非醒目的圖形或流行文化。臉書不像夜店,比較近似電話公司,是一座通訊和合作的中立平臺。在Friendster和MySpace,如果你想瞭解朋友的近況,只能去他們個人的網頁查看。啟動「動態消息」演算法之後,臉書從廣大的資料庫裡抽取所有人的近況,集中在一個地方,擺在首頁,用戶一登入就看得見。一夕之間,原本是頁頁相連成網的臉書,搖身一變,成了個人化的報紙,記者和主角統統是你的朋友。好友和你息息相關,關聯度之泉的水質多精純,對手哪比得上?
 
這股泉水是一發不可收拾。在二○○六年,臉書用戶公佈了數十億條近況,如哲理名言、約會對象的瑣事、早餐吃了什麼。札克伯格和工作團隊鼓勵大家多多公佈近況,因為用戶交給臉書的資料愈多,臉書會愈來愈好用,用戶再上臉書的意願也跟著提昇。臉書很早就增加了上載相片的功能,如今收集到的相片總數居全球之冠。臉書鼓勵用戶發佈其他網站的網址,用戶也踴躍支持。到了二○○七年,札克伯格吹噓說,「我們每天為一千九百萬用戶產生的新聞,比任何一家媒體成立至今發佈的新聞總數還多。」
 
起初,朋友在臉書上的一舉一動,動態消息幾乎是全部刊登。但隨著文章和朋友數增加,動態消息變得難以閱讀,令人無法消受。臉書的解決之道是EdgeRank,為臉書上的每一種互動排名,基本概念是依據三種因素來計算。第一種因素是親近度﹕你在某人的帳號上逗留時間愈長,表示你和這人的親近度愈大。第二種因素是資訊類型的比重﹕以「感情狀態」為例,加權的比重非常高,因為大家都想知道誰正在和誰交往。第三種因素是時間﹕近期張貼的事項比舊事重要。EdgeRank彰顯了關聯度競賽的問題核心。為了提供關聯度,個人化演算法需要資料。但資料愈多,過濾器就需要被改良得更精密,否則無法整理資料。環環相扣之下的過程是永無止境。
 
臉書逐步推出的全盤大計稱為「處處是臉書」。處處是臉書的目標很簡單﹕讓整個網際網路「社交」起來,將臉書型的個人化散佈到目前缺乏個人化的數百萬網站。臉書把「讚」的按鈕傳播到網際網路各地,方便大家喜歡就按。這項新功能推出才二十四小時,「讚」就被按了十億次—所有的資料回流至臉書的伺服器。臉書的平臺工程組長布列特﹒泰勒(Bret Taylor)曾宣佈,用戶每月分享的事物高達兩百五十億。一度在關聯度競賽公認是一馬當先的Google,似乎開始擔心近在幾英哩外的這家競爭對手。
 
兩大網路巨人如今已進入肉搏戰﹕臉書向Google的主管挖角,Google則努力編撰類似臉書的社交程式。然而,這兩個新媒體巨擘在爭什麼,多數人是看得一頭霧水。畢竟,Google以回答問題為職志,臉書的核心宗旨則是幫助大家和朋友搭上線。話說回來,兩間公司的利潤來源是同一種﹕目標集中、高關聯度的廣告。Google和臉書的起步雖然不相同,策略也互異——前者的起點是在資訊之間尋找關係,後者的起點是靠人與人之間的關係——但到頭來,兩者競逐的同樣是廣告金主。
 
在Google或臉書上打廣告,哪個比較好?從網路廣告廠商的觀點來看,這問題很簡單。哪一家公司的投資報酬率最高?這又要扯到關聯度了。臉書和Google累積的大批資料有兩種用途。對使用者而言,這些資料讓公司更能提供和用戶個人攸戚相關的新聞與搜尋結果。對廣告主而言,這些資料是尋覓潛在顧客的關鍵。Google也好,臉書也好,只要資料最多,而且能發揮資料的最大效益,就能獲得廣告主的青睞。
 
我們來看一看「鎖住效應」(lock-in)。使用者如果對某種科技投入太多時間或心血,即使競爭對手提出更好用的服務,使用者也認為不值得換新,這就是鎖住效應。如果你是臉書迷,發現另一個更棒的社交網站,即使這網站的功能比臉書好用幾倍,你可能不會考慮轉移陣地,因為換網站的代價太高了—不僅要重新創造一個基本資料頁,上傳一大堆相片,更要苦哈哈地加入所有朋友,全是乏味到極點的程序。你等於是被鎖進臉書世界了。同理,Gmail、Google文件…以及眾多其他產品,也是Google的佈局,目的是鎖住用戶。Google和臉書的對抗賽中,最關鍵的一役在於誰能鎖住最多使用者。
 
鎖住效應可由梅特卡夫定律(Metcalfe’s law)的角度來詮釋。網際網路上的電腦靠乙太網路協定來相互溝通,梅特卡夫正是乙太網路的發明人。梅特卡夫定律指的是,在一套網路裡,網路的實用程度是用戶人數的平方。假如你認識的人當中,只有你有傳真機,你能傳真給誰?反過來說,假如你合作的對象是人人都有一臺傳真機,唯獨你沒有,你就虧大了。鎖住效應是梅特卡夫定律的黑暗面﹕臉書好用,最大的原因是很多人都迷臉書。你被鎖得愈緊,網站愈容易慫恿你登入——只要你經常登入,這些公司就能追蹤你的資料,即使你離開它們的網站,資料照常會回傳給公司,整個網際網路有可能變成Google或臉書的平臺。
 
心理醫生程式】p.157
早期人工智慧程室伊萊莎,程式內建了許多心理醫生式的問題,也含有探測背景的基本對話。學生經常對它吐盡心事,一聊就是幾小時:「我和家人出一些問題,」學生可能會這樣寫,而伊萊莎會立刻回應:「多告訴我一些你家的事。」
 
目錄
第1章  衝高關聯度 
第2章  使用者即數位內容 
第3章  注意力太集中的社會 
第4章  老是撞見你自己 
第5章  公共事務靠邊站 
第6章  哈囉,世界! 
第7章  你要的東西,全硬塞給你 
第8章  逃出小圈子

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