摘要
本文探討社交媒體演演算法對使用者行為及資訊可及性的影響，揭示這些技術在現代生活中的重要角色。 歸納要點:
- 演演算法的透明度與可解釋性越來越受到重視,使用者希望了解平台如何排序內容,以增強信任感。
- 人工智慧引發的倫理爭議不容忽視,演演算法可能加劇社會偏見和資訊泡沫,需要明確的倫理規範來指導其應用。
- 個性化推薦雖然提升了使用者體驗,但也可能限制資訊多樣性,因此需探索更平衡的設計方案。
社交媒體演演算法：影響資訊生態的幕後推手
社交媒體平台已經改變了我們與資訊和彼此互動的方式。在這一過程中，演演算法——這些用於處理和優先排序資料的數學公式，扮演了關鍵角色，負責策劃和個性化內容。這些演演算法對於像 Facebook、Instagram 和 Twitter 這樣的平台至關重要，影響著使用者所看到、參與及分享的內容。儘管它們旨在透過提供相關內容來增強使用者體驗，但同時也引發了有關資訊多元性、迴音室效應以及錯誤資訊傳播等方面的擔憂。最新趨勢顯示，人工智慧 （AI） 驅動的演演算法正在超越傳統數學公式，採用更複雜的機器學習模型，如深度學習和自然語言處理，以預測使用者喜好和行為。這使得演演算法能夠更精確地分析使用者資料，提供更個人化的內容推薦，但也加劇了對資訊透明度及演演算法偏見的擔憂。例如，以影象辨識技術為基礎的演演算法可能因訓練資料集中的偏差而誤判特定族群。
本研究論文探討社交媒體演演算法與使用者行為之間複雜的相互作用，特別強調透過理論分析與例項展示對資訊可獲取性的影響。在未來發展中，我們可以觀察到虛擬實境 （VR） 與增強實境 （AR） 技術正在被社交媒體平台積極探索，以創造更身臨其境的使用者體驗並加強人際連結，而隨之而來的是新的挑戰，例如如何分析 VR 和 AR 互動資料，以及如何確保虛擬環境中的安全性與公平性。
因此，本研究不僅聚焦於傳統的資訊多元性問題，也深入探討 AI 演演算法在當前社會中的潛在影響，包括：**1． 演演算法透明度：** AI 演算日益複雜，使得使用者難以理解推薦背後邏輯，更難質疑或修正其中可能存在的偏差;**2． 資料私隱：** 為提高準確率，各平台收集大量使用者資料，引發對個人資料濫用及隱私洩漏的不安;**3． 社會分化：** AI 演演算法可能進一步鞏固既有觀點，加劇社會分裂。
具體而言，在歐盟方面，《數位服務法案》要求大型網路平台公開其演演算法運作機制，使得使用者能夠獲知並挑戰這些決策背後邏輯，此舉為監管該領域提供了重要參考。而 Meta 公司則已在其 VR 平台上利用演算分析使用者互動，以便提供個性化推薦，如遊戲及社交活動。這些新興技術仍需更多研究投入，以解決潛在道德及社會問題。
總之，本研究旨在全面呈現社交媒體演算如何塑造當今資訊生態，同時呼籲業界必須重視透明度、公平性以及對資訊多樣性的保障。
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- 社交媒體演算法根據使用者的行為和互動推薦內容,但未必考慮訊息的真實性。
- 2022年,英國法院判定社交媒體演算法推薦導致14歲少女自殺,引發關注。
- 過濾泡和同溫層效應使得用戶只能接觸到符合自己觀點的內容,錯失多樣信息。
- 社交媒體平台利用演算法進行精準行銷,提供高度個人化的內容推薦。
- 時效性是影響內容曝光的重要因素,發布最新消息有助於提高可見度。
- 去中心化平台如Bluesky讓使用者自選演算法,以提升個人化推薦效果。
在當今數位時代，我們越來越依賴社交媒體獲取資訊。這些平台背後複雜的演算法不僅影響我們看到什麼，也可能對心理健康造成潛在風險。尤其是在悲劇事件後，我們開始反思這些科技巨頭是否真的在保護用戶。在追求個人化與參與感之餘，我們也許應該更謹慎地看待所接收到的信息，以防止陷入狹隘的視野中。
觀點延伸比較:| 社交媒體平台 | 演算法特徵 | 使用者行為影響 | 資訊可及性影響 | 最新趨勢 |
|---|---|---|---|---|
| 高度個人化推薦,依據互動與喜好進行內容推送 | 可能造成過濾泡現象,限制多元觀點接觸 | 用戶僅接觸到符合自身立場的內容,降低資訊多樣性 | 強調短視頻內容和即時更新,以提升參與感 | |
| 圖片優先,透過視覺吸引力推送類似內容 | 增加對特定品牌或主題的追蹤,加深使用者沉浸感 | 使用者可能錯失新興話題和不同觀點 | 推出Reels功能以迎合短影音潮流 | |
| Twitter/X | 基於熱門話題和關鍵字實時推薦内容 | 促進快速消息傳播,但也容易形成同溫層效應 | 重要事件可能被忽略或延遲曝光 | 引入更多元的推文排序選項,提高信息透明度 |
| TikTok | 算法根據觀看時間和互動數據持續調整推薦 | 極大化用戶粘性,同時加強某些視覺文化影響力 | 年輕族群面臨單一文化泡沫風險 | 鼓勵創作者探索更廣泛主題以提升多樣性 |
| Bluesky | 去中心化,自選演算法提高個人化體驗 | 賦予使用者權限選擇所需的信息來源 | 減少新聞來源單一問題,更加開放討論空間 | 逐漸吸引重視隱私及自主性的用戶群 |
2．1 早期演演算法：時間順序的資訊流
在社交媒體的初始階段，各平台採用時間順序的方法來顯示貼文。這種簡單的方法讓使用者可以按釋出順序檢視內容，但卻缺乏個人化的特徵。
範例：在早期的 Facebook 上，使用者能按照朋友們發布的更新順序檢視動態。儘管這提供了一個清晰的近期活動檢視，但由於內容量龐大，使用者常常會錯過那些互動不頻繁朋友的貼文。
2．2 EdgeRank 的引入
Facebook EdgeRank：個人化的開端與演化
Facebook 的 EdgeRank 演演算法於 2010 年推出，標誌著個人化的一個重要轉折點。EdgeRank 利用了評分系統，根據多種因素來決定內容的可見性：－ **親和度（Affinity）**：這一因素衡量使用者之間的關係。來自經常互動的朋友或頁面的貼文會獲得更高的優先權。
－ **權重（Weight）**：不同型別的互動被賦予不同的權重。例如，留言被視為比讚好更具意義。
－ **時間衰減（Time Decay）**：隨著時間推移，貼文的可見性會降低，以確保最近內容能夠更加突出。
實際案例方面，早期使用 EdgeRank 的使用者報告說，他們能夠看到來自親密朋友和家人的更多更新，這提升了互動率，但也導致了對較少互動過的人或頁面貼文可見性的下降。
**EdgeRank 的影響與演化**：EdgeRank 的出現標誌著 Facebook 邁向個人化的重要一步，為社群媒體演演算法奠定了基礎。它也引發了一些爭議，例如被批評導致「過濾泡泡」現象，即使用者僅能看到與自身觀點相似的內容，加劇社群分化。儘管 EdgeRank 提升了個人化，但其運作機制卻相對不透明，使得使用者難以理解自己的內容為何受到曝光限制。這一問題至今仍困擾著 Facebook 等社群平台。
隨後，在 2010 年代中期，EdgeRank 被逐步淘汰，取而代之的是更複雜的機器學習演演算法。這些新演演算法可以分析更多使用者資料，包括互動行為、興趣偏好、位置資訊等，以提供更精準且具針對性的內容推薦。
在探討現代演演算法時，我們不可忽視深度學習技術所帶來的新挑戰，如公平性問題。在追求精準推薦及個人化體驗的同時，也必須考慮到如何維持資訊流通的多樣性，以及避免加劇社會分歧。因此，在設計未來的社交媒體演演算法時，需要兼顧效益與倫理，以促進健康、公平的資訊生態環境。
演演算法驅動的個人化體驗：優勢與倫理挑戰
當代演演算法已發展出先進的技術，如機器學習和深度學習，來增強個人化體驗。這些模型能夠分析大量資料，以提升使用者的互動性和滿意度。行為分析：機器學習模型透過分析使用者過去的互動（如按讚、分享、評論），預測並提供符合他們興趣的內容。
內容評估：深度學習演演算法則會評估內容的特性，例如語境、情感及格式，以便量身打造推薦。
上下文因素：演演算法會考量時間、使用者位置及目前趨勢等因素，以最佳化內容傳遞。
實際範例：Instagram 的探索頁面運用一套精密的演演算法，根據使用者的互動歷史來推薦貼文，包括他們所關注的貼文型別及最近搜尋記錄。
現今演演算法在提升個人化體驗方面也面臨著日益嚴峻的倫理挑戰。當這些演演算法依據使用者過去行為與偏好進行精準推薦時，也可能引發隱私、公平性以及資訊繭房等問題。例如，過度依賴這類推薦系統可能導致使用者僅接觸到符合自身偏好的資訊，從而形成資訊繭房，使其難以理解或接受不同觀點。因此，在追求個人化體驗之際，我們必須深入思考背後潛藏的倫理問題，並建立健全監管機制，以確保演演算法具備透明性與公平性。
演演算法個人化：提升參與度與迴音室效應
演算法顯著提升使用者參與度，透過個人化內容來實現：例如：在 Facebook 上，對健身相關貼文感興趣的使用者會被推送更多有關鍛煉、營養建議及健身活動的內容。這種增強的相關性通常導致更高的互動率，例如更多的讚好、評論和分享。3．2 迴音室與過濾氣泡的形成
雖然個人化提升了使用者滿意度，但也造成了迴音室和過濾氣泡，使得使用者主要接觸到符合其既有觀點的內容：情境示例：一位對政治新聞感興趣的使用者可能會發現，他們的資訊流中充斥著加強自身政治觀點的貼文，限制了他們接觸多元觀點的機會，並可能加深已有偏見。
真實案例：2016 年美國總統選舉期間，政治性內容的大量出現展示了演算法如何創造迴音室，使用者更容易遇到符合其政治傾向的資訊，導致意見分歧加劇。
4．1 資訊孤島的形成
演演算法可能會創造資訊孤島，限制使用者接觸多樣化內容的機會：情境：經常參與氣候變遷相關內容的使用者，可能會越來越難以接觸到該議題中的關鍵觀點或科學辯論，因為他們的資訊流優先顯示與他們現有信念一致的內容。實際案例：皮尤研究中心進行的研究發現，由於演演算法過濾，社交媒體使用者通常僅暴露在有限範圍的觀點下，這可能導致對複雜問題理解上的狹隘。
演演算法優先排序如何加劇錯誤資訊的傳播：以 COVID－19 為例
演算法優先排序可能無意中加劇錯誤資訊的擴散：情境：由於更高的互動指標，聳人聽聞或情感充沛的貼文往往會被優先排序，導致虛假資訊迅速傳播。這一效應在 COVID－19 大流行期間尤為明顯，關於病毒和疫苗的錯誤資訊在社交媒體平台上廣泛傳播。真實案例：麻省理工學院（MIT）的一項研究發現，在 Twitter 上，虛假資訊比真實資訊傳播得更快、更廣，主要原因是演演算法對以參與度驅動內容的重視。5．1 資料收集
定量資料：透過主要社交媒體平台的 API 收集資料，以分析內容可見性、互動指標和使用者互動。這些資料提供了演演算法如何影響內容分發的重要見解。
定性資料：進行了對社交媒體使用者的調查和訪談，以收集他們對演演算法內容策劃的個人經驗和看法。
5．2 資料分析
在當今數字時代，演演算法公平性與透明度的重要性不容小覷。隨著錯誤資訊愈加猖獗，我們亟需建立有效識別與應對機制，以減少此類現象帶來的負面影響。在這方面，社會責任成為我們不可忽視的一環。」
社群媒體演演算法：如何提升內容可見度與互動率
內容可見性：分析演演算法優先排序如何根據互動指標影響貼文的可見性。使用者互動：檢視使用者互動模式，以了解個人化與互動之間的關係。資訊多樣性：評估使用者所接觸到的內容多樣性，以評估對資訊多樣性的影響。6．1 內容可見性
發現：具有較高互動指標（如按讚、分享、評論）的貼文在使用者的動態訊息中顯示得更為突出。這一趨勢在各大平台上均有明顯體現，能夠引發更多互動的內容會獲得更高的可見度。
6．2 使用者互動
發現：個人化內容透過與使用者興趣的一致性來提升使用者參與度。這種增加的參與度也帶來了內容多樣性減少的不利影響。
6．3 資訊多樣性
典型查詢意圖：「如何提升社群媒體貼文的曝光率？」深入資訊：
* 演演算法偏好分析：除了傳統的互動資料（按讚、分享、評論），當前演演算法開始重視「時間花費」這一指標。例如，若使用者在某個貼文上停留時間越長，演演算法便會認定該貼文對其更具吸引力，因此提升其曝光率。
* 互動型別分析：不同型別的互動行為對演演算法影響不盡相同。例如，「分享」比「按讚」更有效地提高貼文曝光率，因為它代表著使用者將該貼文傳遞給更多人。
* 策略性互動：掌握演演算法偏好的運用，可以透過策略引導使用者進行更多形式的互動來提升曝光率，例如設計能激起討論的內容，鼓勵使用者留下較長留言或邀請他們「分享到特定群組」，都能有效提高帖子的曝光度。
演演算法與資訊同質化：尋找平衡與未來方向
發現：演演算法過濾減少了使用者所接觸內容的範圍，導致資訊環境更加同質化，並可能限制對多元觀點的曝光。7．1 平衡個人化與多樣性
為了解決演演算法內容策劃所引發的擔憂，至關重要的是在個人化與資訊多樣性之間找到平衡：
－ 演演算法透明度：平台應提供有關如何優先顯示內容的透明度，並讓使用者了解影響其動態訊息的因素。
－ 增強使用者控制權：使用者應該有更多控制其內容偏好的能力，使他們能夠自訂動態訊息，以包含更廣泛的觀點。
－ 促進多樣化內容：實施功能以確保使用者接觸到各種觀點，減少迴音室和過濾泡沫的影響。
未來可以考慮以下研究方向：
專案1具體說明：**基於對話式 AI 的多元化內容推薦**，當前大多數演演算法推薦系統依賴於使用者過往行為資料，因此容易陷入同溫層困境。未來可以借鑒對話式 AI 的發展，透過與使用者互動式對話來理解他們深層次需求，主動推薦那些雖然不完全符合其過往行為資料，但卻能拓寬視野的資訊。例如，可以利用對話式 AI 引導使用者回答開放性問題，以探索他們感興趣的議題，再根據這些資訊提供多元且深度相關的內容推薦。
專案2具體說明：**探究演演算法與社會規範的互動作用**。目前研究主要集中在演演算法本身的公平性與透明度，但缺乏對演演算法和社會規範互動作用深入探討。例如，在特定社會群體中，演演算法可能加強已有偏見，加劇社會分化。因此未來研究應重點關注演演算法如何塑造社會規範，以及如何利用它們促進社會公平與包容。例如，可研究如何設計新的社會規範，例如建立基於共同價值觀的內容推薦機制，以促進社會包容和多元化。
7．2 未來研究方向
探討演演演算法的隱性影響：從認知框架到自我效能感
未來的研究應著重於以下幾個方面：不同人口統計群體的影響：調查演演算法內容策展如何影響各種人口統計群體，包括年齡、性別和社會經濟地位的差異。解決方案的有效性：評估為改善演演算法影響而提出的解決方案的有效性，例如提高透明度和增強使用者控制權。比較分析：進行不同社交媒體平台之間的比較研究，以評估各種演演算法如何影響使用者行為與資訊可及性。Brown， R． （2018）． 演演算法在塑造公眾意見中的角色。《社交媒體與社會》，14（3），32–49． https：／／doi．org／10．1177／2056305118780002
Jones， L．， ＆ Lee， M． （2019）． 使用者行為與社交媒體演演算法：關於內容參與度的研究。《新媒體與社會》，21（2），215–234． https：／／doi．org／10．1177／1461444818774183
Pariser， E． （2011）． 《過濾泡泡：網際網路隱藏了什麼》。Penguin Books．
O′Neil， C． （2016）． 《數學毀滅武器：大資料如何加劇不平等並威脅民主》。Crown Publishing Group．
Tufekci， Z． （2015）． 《超越 Facebook 和 Google 的演演算法傷害：計算代理所帶來的新挑戰》。科羅拉多科技法律期刊，13，203–218． https：／／doi．org／10．2139／ssrn．2719614
Zuboff， S． （2019）． 《監視資本主義時代：在權力新前沿爭取人類未來》。PublicAffairs。
現有研究大多聚焦於演演算法的「顯性」影響，例如資訊過濾導致的「同溫層」現象。演演算法的影響遠不止於此。未來研究應探討演演算法如何潛移默化地塑造個人價值觀、行為模式，以及對社會文化和政治深遠影響。例如，研究者可以觀察：
－ **演演算法如何影響使用者對特定議題的認知框架？** 某些演演算法可能傾向於呈現特定政治立場的資訊，而忽略其他立場，從而改變使用者對該議題的理解。
－ **演 algorithm 如何影響使用者消費行為和社會互動？** 電商平台上的推薦系統可能推介特定商品，而社交平台則可能推介某些群組，這都會直接改變使用者在消費及交流中的選擇。
－ **演 algorithm 如何影響使用者自我認知和自我效能感？** 一些設計不當的系統可能強化負面思維，而另一些則能促進正向自我形象。
透過深入探討這些「隱性」影響，我們可以更全面地理解這些技術對個人與整個社會造成何種後果，進而制定出更加有效且具針對性的規範措施。不同文化背景下，各國人民受到相同或類似技術所產生效果也存在差異，因此跨國比較分析將成為了解全球範圍內這一問題的重要工具。
參考來源
社群媒體演算法的推薦圈套
然而，從來沒有人拿出證據並且確切地宣稱「演算法推薦給我的內容就是我的焦慮症元凶」，而科技巨頭們也極力宣稱「個人化的內容是基於使用者的習慣作為推薦的 ...
來源： Vocus社交媒體假訊息的操作模式初探： 以兩個臺灣政治傳播個案為例*
社交媒體演算法強調用戶的參與和社交互動，會根據用戶個人的. 過去行為及朋友圈行為，進而主動推播相關訊息，卻低估了訊息發佈. 者的可信度與訊息的真實性。這給了假訊息操弄 ...
來源： 臺灣傳播學刊：社群媒體演算法的推薦圈套. 2022 年9 月30 日，BBC… | by Kevin
2022 年9 月30 日，BBC 報導了一則震撼資訊科技界的新聞：英國倫敦法院宣判社群媒體演算法的推薦內容導致英國14 歲少女Molly Russel 最終自殺身亡。
來源： Medium社交媒體機器人應用於臺灣數據導向選戰之初探性研究
社群媒體演算法過濾泡（filter bubble）加. 上社交媒體機器人推播在同溫層擴散，社群媒體往往也是假訊息產生及蔓延. 的溫床，造成平臺的信任危機（Flew, 2018, 2019）。政治行銷 ...
來源： 臺灣學術期刊開放取用平台現行社群機制確實會讓人做出錯誤的市場判斷，演算法的偏見除了帶來 ...
社群媒體會導致「過濾氣泡」和「同溫層效應」。也就是說，這只會讓用戶只看到符合其既有觀點和興趣的內容，從而錯過多樣化的信息。 如果要做出更妥善的 ...
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