《监控资本主义》：社交媒体背后，是谁在操纵我们的注意力
文 | 冯皓辰 （中国人民大学硕士研究生）
从菲利普·迪克的科幻文学《仿生人会梦见电子羊吗》 ， 到詹姆斯·卡梅隆的《终结者》系列电影 ， 再到大友克洋的动画电影《阿基拉》 ， 以上种种经典的赛博朋克作品往往共享同一类似的主旨：映射现代发达社会的人们对于日益进步的信息与人工智能技术所携带的潜在危险性的焦虑与恐惧 。 而在这类作品当中 ， 作为圈养人类的奴隶主的人工智能往往以一种具象化的存在形式被呈现于众 。 但倘使我们去回想当下日常生活里的点滴时刻：在结束了一天的工作之余 ， 瘫陷于沙发里 ， 手指游走于手机屏幕上 ， 沉醉于社交媒体不断推荐给我们的海量信息与精彩内容 ， 不知不觉间便投注了大部分的空闲时间 ， 已然忘记最先浏览的内容为何 。 基于以上 ， 我们会发现 ， 在手机依赖症与社交媒体成瘾现象日益流行的今日 ， 我们同样 ， 正在丝毫无法察觉到具象化敌人的前提下 ， 不断地以某种潜移默化的方式 ， 接近着赛博朋克作品所描绘出的技术对人类进行操控的图景 。
近日 ， Netflix请来前脸书业务拓展总监、点赞按钮设计师、图钉网前总裁、谷歌前设计伦理学家以及推特工程副总裁等互联网科技公司的从业者 ， 拍摄了纪录片《监控资本主义：智能陷阱》(The Social Dilemma) ， 展现给我们互联网企业、注意力经济模式 ， 乃至更为宏观的监视资本主义机制 ， 如何通过大数据技术对用户进行个性化定制的内容精准投放 ， 从而使用户逐渐对社交媒体产生病态的依赖心理 ， 侵蚀个体的自由选择权 ， 并最终在用户之间营造出信息茧房 ， 进而威胁到整个现代社会的协商民主机制 。
本文插图
注意力经济下 ， 用户如何成为商品？
在《监控资本主义：智能陷阱》一片中 ， 曾经供职于谷歌公司的设计师特里斯坦·哈里斯指出 ， 社交媒体的用户们担心自己的数据会被科技公司作为商品出售 ， 以获取利益 ， 但实际上 ， 像脸书等科技公司的商业兴趣并非是卖掉这些数据 ， 而是通过这些数据做出预判人们行为的模式 。
换言之 ， 从脸书、谷歌 ， 到国内网民普遍使用的微博与抖音 ， 通过不断更新算法方式 ， 做到愈发精准地揣测、判断用户的观看喜好 ， 以达成用户数量的不断增长 ， 提高用户对于软件的使用频率 ， 并培养用户的持续关注 ， 来换得广告商的青睐与合作 ， 这才是全球各大互联网企业最主要的盈利方式 。 然而 ， 从纸质报刊上的头版头条 ， 到电视频道中的黄金时段 ， 无论是传统媒体 ， 还是当下新兴的互联网媒体 ， 通过以观众的关注度获取广告费用的注意力经济早已有之 ， 并作为一种商业模式贯穿于传媒产业的发展轨迹始终 。 只不过 ， 互联网社交媒体在此领域的革新之处在于 ， 其通过人工智能与算法技术 ， 不断揣摩用户心理 ， 从而预判用户的浏览喜好与倾向 ， 做到个性化的精准内容投放 ， 这种做法 ， 相比传统媒体而言 ， 更能准确、高效地持续吸引用户注意力 。
然而 ， 日益引起公众关注的 ， 人们对于社交媒体的上瘾式依赖 ， 却同此种个性化定制的内容投放手段息息相关 ， 正如片中受访者杰夫·希伯特所言：“互联网公司获取用户持续的注意力所利用的是根植于人类本性中的东西 。 ”脸书前主席西恩·帕克也认为：“社交媒体是在利用人类心理中的脆弱挣钱 ， 注意力经济直接影响着奖赏通路中的多巴胺释放 ， 而当算法能够做到超越人类生物属性所具有的弱点时 ， 上瘾便由此产生 。 ”斯坦福大学医学院的安娜·兰博克博士指出：“算法、社交媒体与监视资本主义 ， 为了使其用户对社交媒体保持长久的使用与关注 ， 不断利用着每个互联网使用者共有的、基本生物学因素 。 ”
换言之 ， 算法技术的先进足以做到依据用户浏览内容的范畴与用户在特定页面所停留观看的市场 ， 透视、预判用户的喜好与心理 ， 加之“猜你喜欢”等推荐功能不断在各大社交平台当中得到普遍推广 ， 个性化投放不仅能够做到迎合用户的观看取向 ， 还可以以此激发并制造用户更多的浏览欲望 ， 从而保证用户在算法技术的运作下 ， 永远不会在屏幕的另一端因没有更多内容可看而感到无聊 ， 由此导致了人们对于社交媒体的成瘾式依赖：这不仅体现在用户消耗在手机与社交媒体上的时间因“猜你喜欢”等功能的设计而不断延长 ， 还体现在当用户自身作为人类所受到其生物属性的限制被算法技术不断超越时 ， 用户会逐渐产生如下的错误信念：只有通过“猜你喜欢”功能、社交媒体、互联网与算法技术这唯一路径 ， 才能够满足获取信息、交往他人与体验世界等诸多需要 。 在某种意义上 ， 用户在使用社交媒体的过程当中所应用的自主选择权正在被以上种种致瘾性的设计所剥夺 ， 人们主动探索完整世界的脚步也同样正在被另一个世界所取代 ， 这个世界就是通过算法不断“喂养”给我们数据、信息与精彩内容而呈现的 。
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