【書摘】《被操弄的真實──演算法中隱藏的政治與權力》

【書摘】

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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