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達克效應在互聯網得以效應倍增,自然具備一籃子因素。

首先是因為網絡世界的閱讀習慣,大都是非脈絡化(decontextualized)的,網民的專注度以秒為單位,如果只看圖像、標題,根本不是為了了解資訊內容,而是可能無論看見甚麼,都容易主觀地發洩自己的情緒與立場。

這時代分享一篇文章時,大多數網民只會閱讀十多字的「小編按」,或當一個標題黨,就當作消化了全部。對題目真正有興趣討論的人,劣幣驅逐良幣,很多時候反而不會願意參與,頂多只會私訊。這就像在現實世界,一群專家遇見根據「達克效應」發言的庸眾,自然不會和他們較勁,只會、也只能一笑置之;但慢慢下來,專家失去了進入群眾的能力,卻又同樣變得離地。

這種閱讀習慣,慢慢發展成一種網絡傳播「知識」的公式。網民只會關心旁枝末節,因為易懂,一幅照片最容易「看」的是有沒有走光,一片長文最容易「讀」的是hashtag有沒有串錯字或錯別字,又或能否從十個字的內容借題發揮、留言顯示自己才是看透世情的大師,因為這是「任何人」都能進入的門檻。至於消化文章的脈絡和思考,根本無助呃like,自然沒有市場。

這是我們說過的「微真相時代」。

慢慢需要發放、控制資訊流通、和設定議題的人和機關,發現只需要製造、放大這樣的「討論焦點」,就能主導議題和討論方向。群眾看見的小樹苗比例上越來越大,森林明明就在眼前,卻越來越遙不可及。

再加上網絡演算式越來越個人化,機械學習的系統又只會模仿、放大每人的習性,假如一個人是達克效應的庸眾,只會在網絡遇見越來越多同質性強的「偽專家」,而在資訊發佈的留言部份。這樣的留言,又只會成為更顯眼的主流。

結構出現了,那些通過機械人海量製造貌似不同、其實內容劃一的留言,技術已相當成熟。飲食、電影討論區的網絡打手,很多早已不是活人,近年連政治討論區也充滿殭屍留言。連民主大國美國這方面的發展,也隨著特朗普那次的競選運動疑似出現大量俄羅斯、中國網軍,加上本土也有若干操作,而又發揚光大。

久而久之,達克效應的描述,在新時代變得更極端、更常見,而遺憾地,這是一條不歸路。

▶️ FOMO:演算法控制下的美國大選兩極評論 https://www.youtube.com/watch?v=pyNHUm1JFQU

*改編自沈旭暉曾發表於《信報財經新聞》文章

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