如何對抗臉書演算法？／黃哲斌
有本話題書《演算法統治世界》，深入淺出告訴我們，演算法如何正在影響世界，例如，股市期貨交易員如何運用演算法程式，轉瞬進出買賣，讓散戶措手不及，而演算法一旦出現些微差池，又如何釀成股災，讓百億市值秒間蒸發。
不止股市，演算法正在形塑我們的日常生活，包括我們日益依賴的搜尋引擎與社群網站，幕後的核心守門員，正是看不見、摸不到的演算機制。
以台灣網民最依賴的臉書為例，八月中旬，美國Wired網站編輯 Mat Honan做了一個小實驗，兩天內，他在自己塗鴉牆的每則動態訊息上，都按了讚，很快地，他發現兩件事：
他的塗鴉牆上，只剩下品牌推廣與廣告訊息，再加上一些新聞及貼圖網站照片，他朋友的動態全部消失了；
當時是加薩衝突期間，他為一則支持以色列的極端文章按了讚，結果，他的塗鴉牆變得傾向極右派，「出現了第二修正案、反移民法案的相關訊息」。
他的結論是，傳統媒體所謂「守門人」理論，意即由媒體工作者把關、篩選資訊，最終決定受眾能看到哪些資訊，進而影響個人及群體意見。社群媒體時代，越來越多人依賴臉書等社群網站，守門人權力悄悄轉交給演算法機器人。
由於臉書演算法以關聯性、偏好度、互動程度等變數，操縱塗鴉牆的貼文曝光，當你對一則貼文按讚，臉書為了點閱流量及廣告利益，會主動塞給你更多觀點相近的文章，進而強化使用者的原有立場，久之，我們越來越難看見論據相左的資訊，可能造成「團體極化」的偏食現象。
一周後，《華盛頓郵報》記者Gail Sullivan也寫了一篇「臉書及推特演算法，如何控制你看見佛格森事件」，她舉出不少例證，當美國佛格森爆發種族衝突事件，許多人的Twitter被衝突現場的新聞與照片洗版，同一時刻，他們的臉書幾乎只有「冰桶挑戰」的訊息。
Gail Sullivan分析，Twitter的時間軸排序，較少介入濾除朋友的訊息，臉書的演算機制明顯偏好比較熱門、比較討好、比較能吸引按讚或留言或分享的訊息，它們更容易曝光在更多人的塗鴉牆上。反之，相對冷門或具爭議性的內容，即使或許更重要，會被臉書演算法自動濾除。
早在三、四年前，網路運動組織MoveOn的推手Eli Pariser就已示警，他寫了一本中譯為《搜尋引擎沒告訴你的事》的書，指出臉書及Google的演算法可能造成資訊偏食，我們最後只在自己的小泡泡裡吸收訊息；他同時鼓吹，臉書及Google的演算法不應只顧及個人偏好、人脈連結與關聯性計算，而應加入公民意識、社會責任與挑戰性觀點。
2012年三月，Eli Pariser與友人創辦了熱門網站Upworthy，該站專門搜尋網路上的影音或文章，加上標題、摘要或引言，經由社群媒體傳布。該站強調「透過議題包裝與病毒傳播，傳遞真正有意義的訊息」，因此，網站主要類目包括社區、性別、槍支與犯罪、移民、LGBT等等，希望彌補社群網站演算法「有利於貓狗或小孩照片」的缺失，而初期投資者，就包括臉書創站合夥人之一Chris Hughes。
好，我們已經知道，臉書演算法正為我們濾除可能重要的訊息，如何避免資訊偏食的危機？
首先，慎選「按讚」或「分享」的內容，因為臉書會餵養更多同類訊息給你，如果你喜歡分享無聊笑話、缺乏可信來源的科學或健康資訊，你的塗鴉牆，自然會變成一個內容農場。
反之，你可以多多追蹤可信度較高、內容有一定品質的臉書專頁，除了你信賴的主流媒體，《泛科學》、《上下游》等原生網站的官方臉書，還有一些公民編輯的專頁，例如《潮間帶看新聞》、《你知道嗎》、《台灣時代精神運動》等等（以及內舉不避親的《懶人時報》），當你經常按讚，它們的訊息就會較常出現。
第三，善用臉書「我不喜歡這則貼文」或「新增到主題興趣清單」等功能，自行篩選調整塗鴉牆的訊息出現比率。
第四，不要以臉書作為社群網站的唯一訊息來源，交叉利用推特與Google+，尤其推特的介面單純、訊息直接快速，加上國外媒體及記者多以推特為即時新聞的發佈平台，可作為訂閱資訊的主要管道。
最重要的是，網路資訊時代裡，身為一名「主動閱聽人」越來越重要，若你不希望被動接收餵養垃圾，就要花更多精神力氣，搜尋屬於你自己的「資訊套裝組合」。