不管你承认与否,我们的行为已经日益被算法主宰了。

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编者按:必须承认,科技给我们的生活带来了极大的便利,尤其是算法,它一直都在不断地优化和自我进化,但同时,我们的行为和决策也在持续被算法影响,乃至操控。究竟是人类在控制算法,还是算法即将控制人类?本文作者 Diego Lopez Yse,原标题为“Algorithms of Social Manipulation”。

照片来源:Dose Juice on Unsplash

你知道你手机里的应用程序都是如何工作吗?你可知道(开发应用程序的)科技公司在后台用你的数据都做了什么?再深挖一下,你知道你的哪些行为其实是出自那些应用程序的影响吗?当你用Uber出行,在亚马逊上买东西,或者在Netflix上看电影的时候,什么时候是你自己在有意识地做决定,什么时候你的决定是因为受到了很强烈的影响?

科技公司并不是仅仅被动地观察你的行为以便采取行动:相反,它们正在影响你的行为,使你的行为变得更加可预测。通过调节操控你的行为,公司可以用更好的方式预测你的行动结果,从而更知道该向你推销什么。

你的每一次呼吸它们都知道

操作系统和应用程序有海量的数据可供利用,如用户的位置、地图信息、上网浏览偏好,以及来自移动设备和可穿戴设备的数据流,在这个时代,企业几乎获得了前所未有的权力,它们不再仅仅去迎合满足人们与生俱来的欲望,而是试图操纵我们的行为。

网站“True People Search”曾经调查过全球最大的11家科技公司的隐私政策,目的是了解这些公司对用户信息的掌握究竟到了何种程度,结果令人毛骨悚然。

可怕之处在于:它们掌握的信息并不只是你惯常公开分享的信息(如你的名字或电子邮件地址),而是所有一切你不会想要分享的信息。这些大科技公司会记录你的收入水平、你的政治和宗教观点、你的信用卡信息、你的日程安排、你所有的搜索历史,你访问过的网站,以及你浏览或参与的所有内容。

科技巨头在收集你的哪些信息?资料来源:TruePeopleSearch

Uber存储了大量来自其用户的数据,包括用户的定位、性别、消费历史记录、联系人、手机电池电量、他们是否在一夜情后回家的路上,甚至包括用户是否喝醉。Uber还不断对他们的司机进行测试,来制定最有效的策略,以确保他们尽可能长时间地在路上工作。

为了做精准的内容匹配,Netflix记录了你曾经观看过的所有内容以及观看方式:你的每次点击、观看、搜索、播放、暂停,你考虑观看但最终没有观看的节目是哪些,以及你最可能重新观看节目的时间。为了更好地识别用户的喜好,内容会被分为成千上万种细微的类型,然后与用户的观看历史进行匹配。你在Netflix上看到的一切都是算法的推荐:一行一行的内容,这些内容行中的标题,标题的顺序都是经过精确计算的。

真正强悍的还要数亚马逊,它将大数据的利用提升到了一个全新的高度。亚马逊能够捕捉到你所有一切的行为数据:你的产品搜索记录,你看了什么商品但没有买,你下一步看的是什么,你的支付方式,你的送货喜好,你与Alexa的互动,或者你对Echo(亚马逊智能音箱)发起的指令。更令人震惊的是,这些大公司存储数据已经到了如此详细的程度:包括你使用的设备型号、你选择某个产品之后又点击了多少个其它产品、你所处的位置、甚至你在Kindle上每次点击的阅读章节和具体时间都被一一记录。

对于亚马逊来说,用户在其网站、应用和平台上进行的每一次点击、每一次跳转行为都是商品,都具有巨大的价值。

当亚马逊说服第三方商家通过自己的平台销售商品时,他们可以借此收集到海量的数据,随之而来的发现远超预期:他们现在可以进入任何他们想进入的市场,而且了解客户在每个市场中的行为。

告诉我我想要什么

每天你都会受到算法的影响,是这些算法指导着你的决策和选择。算法是一系列用以解决问题或达到目标的步骤方法,接收到外界输入后,它会执行一连串指定的动作以达到结果。自现代科技爆发以来,算法日益成熟、扩展并到处复制,它们已经成为了各类社交媒体平台的核心驱动力。

一些社交媒体和内容推荐选择算法的目标是最大化点击量。它们的目的是通过展示或推荐一些内容,以增加用户点击,因为点击能为平台带来收入。

例如,如果一个点击优化算法能够更好地预测人们会点击什么,那么它就可以准确地推送给他们相应的内容,从而获得更多的利润。所以,一种优化结果的方法就是持续提供给用户喜欢的内容,但不要展示任何超出他们喜好范围的东西。虽然这确实会导致用户的兴趣范围变得更加狭窄,但算法的目的并不是要向用户展示他们喜欢的东西:算法是想把你变成一个可预测的点击者,把你带到一个“可预测的点”,从而公司就更容易操纵你的行为(比如卖给你东西)。

公司很清楚,他们可以利用用户自己的数据实现这个目的,通过持续提供有针对性的内容来逐步调整或强化你的喜好。基本上可以这样认为,如果你更偏向某个喜好,是因为算法想让你养成这样的偏好,让你成为一个更可预测的点击者,这样他们就可以更有效地从你身上赚钱。这就是先进的应用行为科学的作用,或者如Jeff Hammerbacher(Cloudera——Hadoop数据管理软件与服务提供商——的创始人)所说:

“我们这一代最优秀的头脑都在思考如何让人们点击广告。这真是糟透了。”

这背后的原因主要是经济方面的。《华尔街日报》的一项调查发现,Google操纵搜索算法,让大企业的搜索排名优先于小企业,从而引导搜索用户更多访问更知名的企业,而那些不知名的企业的访问量就下降了。根据调查,eBay在2014年来自Google的流量锐减,导致其当年营收减少了2亿美元。Google告知eBay他们进行了一项改变,导致几个eBay高流量页面的排名降低,eBay得知后曾经考虑停止在Google投放的大约3000万美元的季度广告支出,但最终,他们还是决定对高管施压。Google最终同意提升几个被降级的eBay网页的排名,而eBay则对其网页进行了代价不菲的修改,使其更具相关性。

机械化干预是一种理想的方式,促进产生更加有利可图的内容,避免那些不能带来足够的用户参与度或利润的内容。科技公司要想获得成功,他们的算法必须专注于可盈利的活动,而这正是他们对我们的数据所做的事情。

译者:张茉茉