03信息流：与他人比较的压力和算法的干预

时间：2022-02-23 02:58:01 | 来源：行业动态

时间：2022-02-23 02:58:01 来源：行业动态

信息流是各类社交媒体平台普遍采用的内容呈现方式。和其他更为主动的互动行为（如评论、转发）比起来，信息流是一种更为被动的信息获取，也就是所谓“刷朋友圈”“刷微博”。在各平台普遍采用算法来干预信息流排序（朋友圈是个难得的例外）之后，这种“刷”更有了一种“被投喂”的感觉。

用户在信息流上看到他人的状态、照片、视频等，会很自然地产生一种比较的心理，并很可能因此产生巨大的压力，因为他人所发送的内容是经过精心挑选的，往往是刻意呈现了生活中的光鲜一面，隐去了灰暗一面。

早在2012年，就有研究显示：Facebook用户倾向于认为好友的生活比自己的生活过得更好，特别是那些和自己的社会地位差不多但又不是非常熟悉的好友——因为如果是很熟悉的朋友，我们就会知道他们并不如照片中那么风光。

越为重度的用户，这种比较之下的心理就越明显。在本来就倾向于与他人比较的人群中，这种效果也更为明显。这也再次显示：在同样的功能面前，不同人的使用方式和受到的影响可能是非常不同的。

在社交媒体平台上和其他人比较，有点像在公共场合观察别人并且与自己比较。但是在社交媒体上的比较压力会更大，因为平台普遍提供了量化的指标：照片得到了多少点赞，状态得到了多少回应，这些非常直观的数据进一步增加了社会比较的压力。研究还发现，人们在浏览点赞量高的照片时，确实更为专注，大脑更为活跃，也更倾向于点赞，而这无疑又会增加点赞量的“贫富分化”。

已经有大量的研究证实：使用Facebook等社交媒体会增加人们的嫉妒心理。那么，哪一类内容更容易引发“羡慕嫉妒恨”？研究发现：是度假的照片。相比之下，晒出自己买到的新东西的照片引发的嫉妒心理是比较有限的。

当然，“羡慕嫉妒恨”也不一定全是坏事。研究发现，在一定的条件之下，这种心理是可以有良性后果的，那就是激发人的上进。

对于信息流的另一个关注重点，是它的排序方式。

最早的社交媒体平台，基本都是采用时间顺序来排列内容，最新发表的内容被排在最前面。但是后来，大部分平台都改成了算法干预的排序方式——算法会基于多种因素，比如两人互动的频繁程度、一条内容的受欢迎程度等，来猜测内容的重要性，决定其排列的先后次序。

算法排序刚刚推出的时候，无论是在Facebook，在Twitter，还是在微博，都遭到了用户的激烈反对。但是，在各个平台上如出一辙的是：当算法排序被强行应用之后，用户也就逐渐接受了它。很多人发现，当自己关注的号多了之后，是不可能把所有更新都看完的，算法在一定程度上确实可以起到筛选作用。

但是，算法对人的主体性产生的威胁感是一直存在的。人们就算在行为上已经使用了算法排序，但是在心理上仍然不太愿意接受“机器来干预我看的内容”这件事情。

这种心态最明显的体现是在2014年的一篇学术论文引发的争议上。该篇论文由Facebook的研究者和高校的研究者共同完成，他们通过改变一些人信息流中积极内容的比例，发现：当人在看到朋友发出更多的积极内容之后，自己发出的内容也会变得更积极。

研究发表之后，引发了公众的非议。大家争议的焦点是：你怎么能来干预我看到的内容？万一我朋友的亲人去世了，你却因为要让我看更多积极内容，而没有显示朋友发的状态，怎么办？后来研究者做了回应，其中一个要点是：其实Facebook一直在干预你看到的内容，这并不是什么新鲜事。但是，这一点确实让很多人觉得难以接受。

除了心理上感到的对自己主体性的冒犯之外，人们对算法干预还有一个核心的关注点，那就是可能存在的“过滤气泡”和“信息回音室”现象——算法会不会让我们看到的世界越来越狭窄？对于这一点，我在此前撰写的另外一篇综述文章中曾经总结：学术研究并没有发现算法直接存在这样的效应。

其实，影响我们阅读视野的有多个层面的因素：个体是否能够有意识地选择多元内容，是否主动关注了更多样的账号，是否能够维持更异质性的社交关系，以及算法的具体规则是怎样的。

这也再次说明，技术特性和人的使用方式是会产生互动作用的。