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算法时代的媒体

| 作者 薛命灯 关注 24 他的粉丝 发布于 2016年11月21日. 估计阅读时间: 4 分钟 | QCon上海2018 关注大数据平台技术选型、搭建、系统迁移和优化的经验。

11月8日的美国大选早已落下帷幕,大选结果让美国主流媒体深感意外。Facebook作为一家极具影响力的社交网络公司,在这次大选中被指扮演了民众舆论“搅屎棍”的角色。虽然Facebook的CEO扎克伯格一直否认Facebook是一家媒体公司,也否认Facebook在这次大选中对民众舆论进行过干扰,但从民众的反应来看,Facebook的新闻推荐算法确实对民众舆论造成了影响。

Jessica Lessin在她的网站上说:

人们相信Facebook,这对Facebook来说是件好事。不过要让Facebook为追寻“真理”担起全部责任,会把这家公司推向艰难的境地。

然而,从Facebook开始对它的新闻进行干预的那一天起,它已经把自己推向了这样的位置。既然如此,人们是否就该认为Facebook因此要担起“去伪存真”的责任?

Timothy B. Lee在Vox上写道

Facebook在今年早些时候只雇佣了一个由十几个合同工组成的团队来为它的“新闻动向”编写头条。这些合同工资历尚浅,他们的一些行为让Facebook吃尽了苦头,并最终被解雇。在这之后,Facebook使用自动化的新闻推荐系统,不过效果并不理想,因为总有一些假新闻掺杂在里面。如果Facebook使用的是一个经验丰富的高级编辑团队来处理这些新闻,结果或许会好得多。

Facebook确实不该让一伙缺乏资历的人来做这么重要的事情,不过如果真的换成另一波具备高资历的人是否就一定会扭转乾坤?其实这个问题的关键不在于Facebook该使用哪种编辑团队,而是说Facebook应该更多地依赖它的算法团队的智慧。

谷歌一直以来都在孜孜不倦地尝试为人们从海量的数据中区分哪些是好的部分哪些是不好的部分。这也是Facebook一直在效仿的事情。不过重点是,它们并没有在整个过程中对输入的数据进行过任何人工干预,它们只是为系统提供元数据。它们不断地改进算法,把这些元数据被作为系统设计的指导方针。它们不会对内容本身做任何不该做的事情,比如移除不想要的结果,或者把某些内容标识为有价值的。

算法的改进是一个艰难的过程,还会受到外界的各种挑战。不过既然目标已经很明确,那么剩下的就要看如何定义更有效的元数据,以推动算法的演进。

来自德克萨斯大学的Micheal Marder教授描述了一段有关播音707客机的设计轶闻,并得出一个结论:

我们不可能把它的结构设计得很完美,它的缺陷是与生俱来的,不可避免。工程设计的目标不是要消除飞机坠毁的可能性,而是要想办法容错。

算法设计的本质不是要消除一切错误,而是在发生错误时仍然能给出具有说服力的结果。

Facebook在对Timothy Lee的质疑作出回应时说:

我们还有很多工作要做,我们会一直努力,不断改进我们平台的体验。

Facebook显然在这方面下了决心,不过如果Facebook走到需要在商业模式和用户体验上作出权衡的那一步,那么可能商业模式会占上风。我们不希望Facebook走到那一步,而是一直恪守为用户带来更好体验的誓言。


感谢郭蕾对本文的审校。

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