“过滤泡”如何迎合和操纵我们？———读《过滤泡》
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⊙郑渝川
2009年2月，谷歌通过其官方博客发布了一则《每个人都有个性化的搜索》的短文。从那时开始，谷歌就开始通过用户登录网页或APP的地理位置、使用的浏览器、之前搜索过的内容等，来给用户画像，揣摩用户喜好。也就是说，即便是搜索同样的主题，不同用户将会获得完全不同的结果。
这种变化会有什么影响呢？在2010年，英国石油公司在墨西哥湾的钻台发生原油泄漏事故。美国互联网观察家伊莱·帕里泽在其所著的《过滤泡》一书中就谈到，当时他邀请了两位政治立场倾向、教育水平、居住地区相近，且均为女性的朋友搜索“英国石油公司”，得到的结果却大相径庭：一位看到了墨西哥湾原油泄漏事故的新闻，另一位却看到的是该公司的投资信息。
对于谷歌等搜索引擎为每个人量身定做的搜索结果，人们很可能轻易地认为，这些经过算法筛选、排列的结果呈现是公正的。但是，如果同样是搜索“干细胞”，支持干细胞研究的科学家和反对干细胞研究的社会活动家得到的搜索结果就可能是南辕北辙的。同样，在搜索某只股票、某个基金组合、某个投资企业和创业公司时，媒体人士、投资者、大机构雇员、监管官员所得到的结果也会大不相同。
对此，帕里泽在2011年3月的一次TED演讲中提出了“过滤泡”的概念，即受技术媒介的影响，用户与不同的意见信息分离，被隔离在自己的文化或思想泡沫中。此后，帕里泽经过长期追踪观察与分析，完善形成了这本《过滤泡：互联网对我们的隐秘操纵》。
对于中国的用户来说，尽管使用帕里泽提到的谷歌、脸书、亚马逊等美国硅谷巨头提供的技术媒介的比例并不算高，但类似的个性化服务其实也覆盖了中国的主要技术媒介，包括微信、今日头条、抖音、微博、淘宝、美团等。
互联网巨头通过一系列行业并购整合甚至跨界并购，分别建立起一个可以深度渗入用户各种生活场景、采掘各种数据并将其整合使用，从而高度清晰地绘制用户画像的生态体系。这套体系可以为每个用户提供量身定制的服务，根据你实际做过什么或者和你相似的人喜欢什么，来推断你的好恶，通过一次次数据积累来增强对用户的了解，引导用户变成想要变成、潜意识期待的样子，为我们每个人打造了一个独特的信息世界：“过滤泡”。
“过滤泡”会让用户获得一种心理上的归属感和安全感，但是却不可避免地带来导致用户被孤立和隔绝的逆动力。用户将更难获得来自于异质化的朋友、陌生人分享的共享信息，以及更难获得与自己预设立场相悖的信息，并且误认为自己已经获得了足够客观、公正、全面的信息。
麻省理工学院媒体实验室创建者尼古拉斯·尼葛洛庞帝在1994年提出了一种设想，就是通过智能化、个性化、嵌入式的编辑手法来解决数字化时代信息过载的问题。在当时，美国用户可以从电视上看到数百个频道，报纸等其他媒介的数量也非常可观。按照尼葛洛庞帝的设想，通过智能代理抓取信息，就可以为每个用户提供满足“特殊兴趣、欲望和需求的内容”。
有意思的是，率先展现个性化服务的企业就是从网上书店起家的亚马逊。购买击剑图书的用户，会被推荐购买《眼伤诉讼大全》。这家公司借助个性化服务，不断扩展发展边界，以至于愿意花费巨资购买实体商店来展示图书和其他商品，因为通过实体店可以获得线上难以获得的更加详实的用户意见。
作者在书中指出，谷歌在2004年推出的在线文字处理和电子表格创建工具，不仅起到了削弱竞争对手微软的作用，而且还可以丰富谷歌对于用户身份的认知。在那以后开始崛起的脸书，更是借助边际排名算法，不断获取数据来确保取悦用户。
毫无疑问，谷歌、脸书等新闻网站、社交媒体，都影响了新闻媒体行业的发展。他们通过相关性数据，不断改善向用户个性化推荐信息的能力，而为此付出的成本其实很低，甚至在很长一段时期内，它们抓取信息是不需要付出成本的。而新闻媒体行业却需要在广告市场受到影响的情况下，继续付出高额成本来采买高水平的、专业的新闻作品。这种变化曾一度被认为是去中间化，文化叙事、新闻传播民主化的成果。但现在看来，“过滤泡”其实创造出的只是一个“狭小、过度过滤的世界”。
正如作者在书中指出的，个性化过滤器通过两种方式打破了我们在强化现有想法和获取新想法之间的认知平衡。一是过滤泡使我们周围充满着我们已经熟悉，并且已经认可的想法，导致我们对自己的思维框架过于自信。二是它从我们的环境中移除一些激发我们学习欲望的关键提示。
比如，在金融投资领域，一个普通投资者若要取得成功，需要从“小白”起步，逐步积累经验，其中很关键的一点就是如何正确看待经验教训。但是，人们很容易将自己获得的成功解读为能力、勤奋的结果，而把投资损失、事业失利归结为环境使然、运气不好。“过滤泡”很重要的功能就是为人们提供自我安慰，而这必然意味着要将那些无情揭破我们主观责任的信息屏蔽在“过滤泡”之外。
传统的、非个性化的网络，为人们提供了一个丰富和多样化的环境，比如维基百科、百度百科、天涯社区、西祠胡同等社区，存在着大量我们现有认知结构和知识储备以外的信息内容和话题。但在新兴的社交媒体之中，“过滤泡”已经极大地改变了信息物理学，只可能带来“你”的循环，塑造出加强版的“你”。
算法在大多数情况下对于信息、事物和人的区分都是准确的，但算法以及使用算法的人对于偶尔遇到不符合模型的人或行为，会选择性忽略。而这恰恰也是金融风险、经济风险、社会风险的重要来源。
作者在书中还深入探讨了“过滤泡”的存在对于公众社会在政治和文化上造成的严重扭曲。由于对信息的人为分离，长此以往，人们对于公共问题的理解就不可避免变得更加浅薄，很可能仅基于片面信息作出情绪化的反应。更严重的是，近年曝出的剑桥分析公司通过脸书等社交媒体非法应用用户数据、操纵用户反应的事件说明，“过滤泡”被恶意使用会带来相当严重的政治和社会后果，对此应该引起人们的警觉和深思。
