🔍《扁平時代》:演算法已經偷走你的文化品味和個性 🤯🤯
- 你有沒有發現社群平台上的推薦貼文,總是剛好符合你的興趣或最近關注的話題?
- 你有沒有發現曾經點過一則影片,結果開始被狂推類似內容?
- 你是不是曾經在某個購物網站停留一陣子,結果其他網站的廣告馬上出現該商品的促銷資訊?
- 你有沒有懷疑過為什麼自己的播放清單總是出現相似的歌曲、影視作品?
這都是演算法在作祟!它偷偷記住你的點擊、搜尋、停留時間,用各種推薦機制,把你關在它認為最適合你的資訊泡泡裡!
🎯《扁平時代》到底在講什麼?
《扁平時代:演算法如何限縮我們的品味與文化》(Filterworld: How Algorithms Flattened Culture)這本書剖析了演算法如何影響我們的選擇,甚至讓我們的品味變得越來越單調,讓世界變得越來越「扁平」。
作者以生動的案例,說明為什麼我們的娛樂、音樂、書籍和新聞,逐漸變得同質化,甚至影響到創作者的發展方向。
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▲《扁平時代:演算法如何限縮我們的品味與文化》 Kyle Chayka 衛城出版
📌 亮點 1:演算法如何影響我們的文化品味?
你以為自己的選擇是出於個人興趣,但其實演算法早就幫你「設計」好了。
它根據你的觀看、點擊、停留時間來計算你的偏好,接著不斷推送類似的內容,讓你的選擇範圍越來越窄。這就像是無形的框架,把你困在一個小小的資訊泡泡(filter bubble)裡,讓你無法接觸到多元的觀點。
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▲ 演算法把你捆在小小的資訊泡泡裡。(圖/ Pexels)
📌 亮點 2:為什麼所有內容都變得「一樣」?
不只是你在看的內容受到影響,創作者也被演算法逼著走向同一條路。
為了迎合推薦機制,許多電影、音樂、書籍都開始採取相似的套路,以確保更高的觸及率和觀看數。這導致我們的文化越來越趨向單一,失去了原本的多樣性。
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▲ 為了迎合推薦機制,許多電影、音樂、書籍都開始採取相似的套路。(圖/ Pexels)
📌 亮點 3:爆紅不一定代表「最好」
你有沒有覺得最近的熱門歌曲、電影排行榜,聽起來都有點像?
這可能不是巧合,而是因為演算法決定了哪些內容應該被推廣。當大數據主導內容曝光,真正有價值但較為冷門的作品,反而難以被發現。
▲ APT. x GIRLFRIEND - ROSÉ, Bruno Mars, Avril Lavigne (FULL MASHUP)
📌 亮點 4:怎麼打破「演算法泡泡」?
- 刻意點擊與你平常興趣不同的文章或影片,打亂演算法的預測。
- 關注不同領域的創作者,讓自己的視野更開闊。
- 嘗試使用無推薦機制的搜尋方式,例如直接輸入網址,或關閉個性化推薦。
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▲ 刻意點擊與你平常興趣不同的內容。(圖/ Pexels)
如果你對演算法影響文化的方式感到好奇,或是希望找回更多元的選擇,這本《扁平時代》會是一個很好的起點
這本書不只是揭露問題,還提供了深入的思考,讓你更有意識地面對這個「被演算法設計過」的世界。
📖 你準備好打破演算法泡泡,探索更豐富的世界了嗎?留言分享你的想法吧!