【書摘】《被操弄的真實──演算法中隱藏的政治與權力》

第六章 設計過的新聞

當演算法變得至關緊要，新聞媒體不只是要適應演算法的存在，也不只是單純在新聞實踐中使用演算法系統。

身為新聞記者或出版人的意義，和新聞及其價值已經改變。

「大家開始相信他們想要相信的事」—這是麥格理字典（Macquarie Dictionary）將「假新聞」選為二○一六年年度詞彙的原因。牛津英文字典則是將「後真相」（post-truth）選為二○一六年年度詞彙，認為「情緒或個人信念比客觀事實更能影響輿論意見」。二○一六年的政治發展情勢複雜，特別是美國總統大選顯示出大眾被誤導可能帶來的後果，在那之後，關於真相、新聞、事實的問題重新受到注意。但是「假新聞」和「後真相」成為熱門詞彙不只反應出信念和情緒勝過事實和真相，這些概念是一個時代的徵兆，反映演算法是公共論述中特別重要的議題。當關於假新聞和我們是否生活在後真相時代的爭論出現時，這些現象背後其實是一個早已存在且持續進行的討論—社群媒體平台對於新聞和消息傳播的影響力十足。

光是二○一六年，臉書涉及的編輯責任就至少成為三起大型公共爭議。我在第三章已經簡短介紹過第一起爭議，爭議的重點是趨勢話題是否應該加入人為操縱，因為使用者認為這是全自動的決定。二○一六年五月，新聞首度報導臉書雇用編輯人員設計「趨勢話題」欄目，引起群眾憤怒。畢竟大家原本相信演算法立場中立，沒有人為介入和主觀偏見。透過這些爭議和其他事件，大眾認知到演算法背後不可能沒有人為影響。爭議的其中一個核心是大家認為有人介入時，演算法應該保持中立，但事實上，那些介入者還有左傾的政治立場，這讓情況變得更加嚴重，變成帶有政治偏見的人刻意消除保守新聞，讓保守新聞不會出現在趨勢話題欄目上。

在強大的群眾壓力之下，臉書在二○一六年八月做出回應，裁撤編輯人員，不再由人工撰寫趨勢話題的相關描述，讓「產品更加自動化」（Facebook, 2016）。在一場訪談中，負責臉書動態消息的經理亞當．莫瑟里（Adam Mosseri）宣稱趨勢話題欄目「在沒有人為操縱下會是『更好的』產品」（Chaykowski, 2016）。不過，裁撤編輯人員短短幾天後，所謂的假新聞開始出現在趨勢話題欄目中，包括一則關於福斯新聞主播梅根．凱利（Megyn Kelly）與事實不符的頭條新聞（Ohlheiser, 2016）。臉書開除二十六位員工（包括十九位編輯和七位審稿員），並改由機器主導，卻沒有讓趨勢話題欄目更正確或更好。臉書為什麼當初要做出這樣的承諾？因為它一再否認自己是一間媒體公司。當然，這又是另一個值得思考的問題。

臉書裁撤新聞系畢業生組成的趨勢話題編輯團隊，隨後即出現假新聞的指控，幾乎與此同時，臉書的演算法又捲入另一起重大爭議之中。二○一六年九月初，臉書因為刪除榮獲普立茲新聞獎的照片「戰爭的恐懼」而引起大眾關注。這張照片由黃公崴（Nick Ut）攝於越戰期間，畫面中一名九歲的小女孩赤裸著身體，在受到汽油彈攻擊後痛苦地逃跑。這張照片因為違反臉書的服務條款而遭到刪除。雖然這張照片已經多次遭臉書刪除，但這一次沒有躲過大家的注意。九月八日，《挪威晚郵報》的總編輯埃斯彭‧埃吉爾‧韓森（Espen Egil Hansen）在自家頭版，刊登了寫給祖克柏的公開信，表達對臉書的擔憂，因為臉書無法「分辨兒童色情圖片和著名的戰爭攝影」。這封信的開頭寫道：「親愛的祖克柏：（編輯責任）不應該受到你們位於加州的辦公室編碼出的演算法破壞。」韓森的信如同多數關於演算法的報導，迅速樹立了自動化機器和人為決定的兩極對立。這起事件除了關切臉書作為訊息中介，愈發強大的影響力之外，也指出如何策略性地點名演算法，將之描述為對民主社會的潛在威脅。現在大家都漸漸熟悉這個說法：演算法是反派，而人類（在此例中為媒體）才是英雄。

上述的爭議讓我們注意到現今演算法媒體時代中，特別混亂複雜的部分。重點不只是臉書演算法做了什麼、或沒做什麼，例如，審查一張著名的相片、偏好點擊誘餌新聞、散播假新聞。趨勢話題爭議、審查控訴、假新聞，這些事件顯示出總是有人在操縱點名演算法的時機，藉此在特定場合達成最大效果。我在第三章已經說明過，演算法只有在特定時刻才具有重要性，在這些場合中演算法如何、為了何種目的被賦予物質重要性，都與演算法的權力和政治息息相關。我要在本章節延續這項討論，檢視演算法如何在現今的媒體場域中被「問題化」。傅柯在性史中，描述性行為如何被「問題化，成為關注對象、反省要素、風格化材料」（Foucault, 2012: 23-24）。同樣的，本章會以新聞產業為例，討論演算法在何種情境下會被問題化，又如何能夠透過檢視演算法成為關注對象的情境，來了解其權力與政治。

下文中將會提到，計算機、機器學習與資料科學的出現，對新聞產業造成廣泛且持久的影響。雖然新聞產業長久以來已經電腦化，但演算法在近期才成為新聞工作中不可或缺的角色。我在第二章談過，演算法並非與世隔絕，其權力和政治也不能單純地描述為「由上而下」的運作，例如，稱演算法對某人或某物行使權力。演算法是在生活世界中建造，並透過機構運作、個人行為及人為經驗嵌入世界中。在第二章和第三章中，我用本體論政治的概念來表示現實並非給定的，而是經過形塑而成，要透過特定的互動才會出現。本章將提出更多實證證據，說明演算法帶有此種本體論政治。

我在本書先前的章節，已經說明了演算法具有哪些物質重要性：演算法能夠監控平台上的參與、傳播訊息、在設計中嵌入價值評判、反映現存的社會偏見，並透過自動化和回饋循環強化這些偏見、讓使用者產生特定感受或做出特定行為。我不斷強調，要了解演算法的本體論政治不能僅透過研究實質的程式編碼，也不能認為公式對於應該執行的計算，有決定性的力量，或兩者具有因果關係。我們應該要嚴肅看待科技的物質層面，我已經將這一點視為理所當然。演算法可說是具有珍‧班內特（Jane Bennett）所說的「物力」（thing-power; 2004: 348），也就是展現自我主張的能力，而且這種能力不能簡單歸因於人類主體性。不過，我在這裡想要聚焦於演算法在新聞產業中，物質論述展演（也就是物質重要化〔mattering〕）的具體情況。

究竟如何精確執行演算法來形塑當代新聞產業的現實？演算法最初如何被物質重要化？談論物質重要性、「物質重要化」（Law, 2004b）和「物質論述實踐」（material-discursive practices; Barad, 2003; Orlikowski & Scott, 2015），就是想要探討演算法如何透過不同的方式被物質化，又是如何在科技的核心、制度運作、論述的交集處，獲得理解並找到立足點。延續我在第三章中提到的過程關係架構，我想在此探討演算法是經由何種過程，才得以和其他物體區別，而成為一個獨立存在。演算法的功能和影響力不只和物質性有關，還關乎於它如何作為論述進入言論之中，以及造成某些事情作為部分情境實踐發生。因此，演算法的事件性和何時具有物質重要性的問題緊密相關，也就是說，演算法如何成為知識和關注的對象會由受影響的人來定義，同時也定義這些人。因此，物質重要性和物質重要化是關鍵詞彙，描述持續成為演算法的過程，是由不同的人和元素集結、排列，進而形塑出特定的現實（Barad, 2003 ；Mol, 2002）。為了解「假新聞」、臉書的趨勢話題，及審查著名照片的相關爭議是由何種現實促成，我們首先必須了解演算法如何在新聞業、社群媒體平台及制度運作的交叉點上被物質重要化、演算法在什麼時候具有物質重要性、對誰來說是如此？

新聞中的演算法

《挪威晚郵報》的總編輯韓森並不是因為反對在新聞傳播過程中加入演算法，才批評祖克柏的「加州程式碼」，而是因為他不認同臉書使用演算法的方式。在一場訪問中，韓森談論報紙在處理臉書審查制度時，扮演何種角色，雖然韓森不情願承認稱臉書為媒體公司，他仍表示對於臉書「編輯者史無前例的權力」感到愈發沮喪。韓森說：「我認為獨立媒體其中一項核心任務……就是讓大眾接觸不同的觀點……我們可以看見媒體正逐漸式微」。由訪談可以得知，社群媒體平台容易將使用者困於過濾氣泡之中，讓他們無法得知事情「另一側」的陳述。韓森也認為：

目前，臉書是當今新聞最重要的載體，而他們至少會透過兩種方式進行編輯。你在動態消息上看到的每一則動態，都有其出現的原因，這過程絕非中立，而是由演算法決定。（Sullivan, 2016）

演算法是全世界最強大的編輯，而它是由祖克柏和他的團隊掌控，韓森擔心他們不會遵守和「獨立媒體」一樣的原則和職業道德，這種擔憂與編輯責任的權力拉扯，以及誰應該掌有編輯責任的問題有關。一方面，獨立媒體的任務是傳達消息給大眾，並讓大眾接觸不同的觀點；另一方面，社群媒體演算法創造出設計過的過濾氣泡，不斷「將使用者困在只會加深自己信念的新聞世界中」（Sullivan, 2016）。不過，這種思維將一個複雜的議題簡化成錯誤的對立關係—贊成或支持演算法。臉書並不是基於利他、良善的動機，才提供使用者能夠相互連結的平台，《挪威晚郵報》和新聞產業也不是單純因為不滿一張照片被移除，而合力對抗臉書。雖然韓森在某種程度上，採用了這種非黑即白的說法，他在一場訪談中也表明問題不是出在演算法本身：「我自己當然也會使用演算法，而我希望未來能夠在更高層級上使用演算法。」

演算法在許多方面來說，都已經成為現今新聞媒體的邏輯和運作中，不可或缺的一部分，但它的地位和目的仍然有許多爭議。在本章節中，我會更仔細地檢視這些爭議的內容和情境，探討新聞媒體中的關鍵人物（例如，韓森）如何在新聞機構的情境下，理解並協商演算法的使用。為了解當今媒體地景中演算法的權力與政治，我認為不應該將演算法視為既定或穩定的物件，而應該視為物質論述實踐中的製品或未製品。有時候演算法被賦予重要性，其他時候卻又被視為不重要。我認為深入了解物質重要化的過程，能讓我們認識演算法的多重現實，以及這些現實有何關聯、如何共存。

雖然近來許多關於演算法的爭議，都讓人提出一連串質疑：演算法對目前的資訊界有何影響？新聞是什麼或應該是什麼？負編輯責任代表什麼意思？但演算法已經是新聞業和新聞產製中，不可或缺的一部分。近期研究科技與新聞業交集的相關文獻都明確指出（如Anderson, 2013; Coddington, 2015; Diakopoulos, 2015; Dörr, 2016; Lewis, 2015），現今的新聞媒體在組織、產製和傳播新資訊的時候，演算法、機器人和數據分析都已經是標準配備。

不過，若斷定這些變化和發展是改變新聞業的嶄新勢力，這種想法顯然並不正確，因為數百年來各種科技都被用於輔助或提升新聞工作，包括電報、打字機、數據庫、試算表和個人電腦（Boczkowski, 2004; Pavlik, 2000; Weiss & Domingo, 2010）。實際上，將電腦納入新聞產製的一環，至少可追溯至一九六○年代大型電腦出現起，電腦輔助新聞報導的傳統，也在當時應運而生。菲利浦．梅爾（Philip Meyer）在著作《精確新聞》（Precision Journalism, [1973] 2002）中提出電腦和統計將成為新聞記者最有效的工具，能用於加強新聞的客觀性，也讓新聞業出現更深遠的轉變。

梅爾認為新聞業「真正的」目標是揭發社會不義，為了達成此目標，新聞工作者必須利用統計套裝軟體、數據庫程式和試算表，在數據中尋找報導（Meyer, 2002: 86; Parasie & Dagiral, 2013）。在今日看來，這些想法已經不只是對遙遠未來的預測，新聞和新聞工作使用電腦或演算法已經漸漸成為常態。梅爾提及的許多核心工具仍維持不變，但將電腦工具和電腦計算的運用整合到新聞工作中，則達到了全新的規模和程度。

新聞數位化在過去指的是提供數位模擬內容，但如今已遠遠不只是發送線上報紙這麼簡單，還包括了一連串的過程。新聞數位化和電腦化可見於新聞生產週期的每一個階段：新聞工作者利用電腦計算工具蒐集並產出新聞報導、利用系統化標記及詮釋資料將內容歸檔、使用數位付費牆獲取營收，並取得珍貴的使用者資料，和使用演算法呈現及編輯新聞。

別忘了，演算法一般被視為用來解決問題的一套指令，那麼在這個情境中，演算法應該要協助解決哪些問題？新聞業中一個明顯的問題是「在出版業和新聞傳播的數位革命下，報紙面臨的經濟可行性挑戰」（Alexander, 2015: 10）。社會學家傑佛里‧亞歷山大（Jeffrey Alexander）觀察有多少「西方主流新聞機構在面對數位挑戰時，經歷嚴峻的經濟動盪、裁員及大幅度重組」（2015: 10）。北歐國家也能夠對這些裁員和重組感同身受，因為許多報紙（包含《挪威晚郵報》）都正在大幅解雇員工，特別是負責紙本報紙的職員。亞歷山大提到，「資訊渴望獲得自由」這句網路帶來的文化箴言，對當今新聞業的經濟造成很大的麻煩。5 廣告減少，部落格和社群媒體平台作為市場上強力的競爭對手，又蒸蒸日上，這些都是造成近年來新聞業經濟危機的主要原因。拉斯穆斯‧克萊斯‧尼爾森（Rasmus Kleis Nielsen）指出，超過「一半的全球數位廣告營收都歸 Google 和臉書所有」（2016: 86）。付費牆受到汙名化，而這至今仍是新聞業在經濟和文化可行性上的一大阻礙（Alexander et al., 2016）。

在計算新聞（可廣義定義為和演算法使用息息相關的新聞）蓬勃發展的當下，不僅報紙產業面臨危機，更廣大的社會和經濟也動盪不安。一九六○年代電腦輔助新聞報導出現時引發了諸多討論，同樣的，關於計算和演算法新聞的論述，橫跨了以烏托邦和反烏托邦為兩極的光譜。演算法、資料科學以及連帶出現的一切，不僅帶來廣泛的科技樂觀主義和希望，同時也因為機器可能取代工作職缺，而引發強烈的懷疑主義和擔憂。樂觀者認為計算新聞能讓新聞業升級，這樣才能夠面對二十一世紀的需求（Hamilton & Turner, 2009; Cohen et al., 2011）。如塞斯‧C‧路易斯和尼基‧艾許（Seth. C. Lewis and Nikki. Usher）所言：「很多人認為計算新聞會帶來更深入的調查報導，並創造出和使用者互動的新形式」（2013: 606）。這種觀點認為新聞業需要「因應科技和經濟變化才能存活」（Peters & Broersma, 2013 ：2）。對很多人來說，這種數位轉化不只是頌揚科技的可能性，更是新聞的改變條件—必須適應才能維持競爭力，如此而已。

就像所有的科技變化和創新一樣，關於編輯部電腦化和新聞數位化的討論，往往伴隨著對於現狀轉變的擔憂。舉例來說，社群媒體出現引發的相關討論，包括記者和其他媒體工作者可能會被部落客取代（Lowrey, 2006; Matheson, 2004; Rosen, 2005），以及非專業人士投身公民新聞（Goode, 2009; Rosenberry & St. John, 2010）。而現在這些原本的辯論和擔憂已經被所謂「機器人新聞業」出現後，引發的討論和擔憂所取代（Clerwall, 2014）。敘述科學（Narrative Science）或自動觀點（Automated Insights）等公司，利用自動化演算法訓練電腦撰寫新聞報導，這也引起了不少討論，觸及的議題包括新聞記者的職業永續性，以及這個「智慧機器」時代中人力的脆弱性（Carlson, 2015; van Dalen, 2012）。安德森將計算新聞形容為「毛茸茸的新興怪物」（Anderson, 2013: 1017 及 Rodgers, 2015; 13），無論新聞機器人究竟是威脅還是救贖，最近和此相關的文獻都清楚指出，演算法還至少會風行一段時間。因此，問題不是演算法在新聞業和新聞工作中，是否扮演重要的角色，而是如何解釋這種角色、如何將之附諸實踐，以及這種角色如何獲得重要性、又如何在特定情境中受到特定人員的重視。

作者為挪威奧斯陸大學（University of Oslo）傳播媒體學系副教授。她的研究聚焦在演算法與社會、政治關懷之間的關係和牽連，以及用戶如何體驗、理解演算法中的權力與政治，並關心臉書的數位架構與平台影響力、社會技術觀點下的演算法等議題。

書名：《被操弄的真實──演算法中隱藏的政治與權力》

作者：泰娜．布策（Taina Bucher）

出版社：台灣商務

出版時間：2021年3月

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