讨厌“取消文化”?怪的算法

Anjana Susarla是布罗德商学院会计和信息系统系的副教授。这篇文章是她为《对话》(The Conversation)写的,这是一个编辑和学者之间的独立合作,为公众提供消息灵通的新闻分析和评论。请参阅MSU全体教员所写的全部文章列表,以了解对话内容。

“没有,取消culture”已经变得如此普遍,甚至连前总统巴拉克·奥巴马(Barack Obama)也加入了这一现象的讨论,称它是对激进主义的一种过于主观的态度,无助于带来改变。

对于外行人来说,这里有一个快速入门的现象:个人或组织说,支持或促进别人觉得冒犯的东西。他们蜂拥而至,通过社交媒体渠道大肆批评。然后那个人或那个公司就会被回避,或被“取消”。

福来鸡与“关注家庭”(Focus on the Family)等组织的关系招致了LGBTQ活动人士的强烈反对;这件事发生在YouTube的影响者詹姆斯·查尔斯身上,他被指控背叛了他以前的导师,失去了数百万的粉丝;迈阿密海豚队的老板斯蒂芬·罗斯(Stephen Ross)也发生了类似的事情,人们得知他为特朗普总统举办了一场筹款活动。

愤怒在社交媒体上传播得如此之快,以至于没有对灾难做出充分反应的公司或个人有意或无意-可能会面临迅速的反弹。你可以在登机前发一条欠考虑的微博,在飞机着陆时意识到自己已经成为全球愤怒的目标。

从j·k·罗琳(JK Rowling)到凯文·哈特(Kevin Hart)或莉娜·杜汉姆(Lena Dunham),很多人都在关注“塞文化”对名人的影响。

较少被提及的是算法是如何使取消文化永久化的。

算法爱愤怒

我自己的研究已经表明,能够激起强烈情绪反应的内容是如何产生积极或消极的影响的。更有可能像病毒一样传播。

在数以百万计的推特、帖子、视频和文章中,社交媒体用户只能接触到一小部分。因此,平台编写算法来管理新闻源,以最大限度地提高用户参与度;毕竟,社交媒体公司希望你花尽可能多的时间在他们的平台上。

愤怒是吸引注意力和参与的完美负面情绪算法也准备好了突袭。一个人在推特上表达她的愤怒,通常大部分人会充耳不闻。但如果一个人能够吸引到足够多的初始接触,算法就会通过将其推广给志趣相投的人,来扩大这个人的影响范围。滚雪球效应的出现,创造了一个反馈回路,放大了愤怒。

通常情况下,这种愤怒可能缺乏背景或具有误导性,但这可能对它有利。事实上,我发现社交媒体上误导性的内容往往比经过验证的信息更能吸引用户。

因此,你可以像一个十几岁的孩子那样写一条不成熟的推特,有人可以把它挖出来,表达愤怒,方便地省略七八年前的内容,而算法仍然会放大人们的反应。

突然间,你就被取消了。

哈特下降

我们最近在演员凯文·哈特身上看到了这种动态。

在哈特被宣布为2019年奥斯卡颁奖典礼的主持人后,推特用户在2009年至2011年间搜索了一系列恐同推文并开始分享。很少有人知道哈特发过关于同性恋的推特。愤怒来得很快。

哈特在Instagram上毫无歉意的回应激起了网民的愤怒。

算法根据用户偏好的详细信息预测用户的需求。突然之间,那些最可能被哈特的恐同言论惹恼的人,在推特上看到了关于他们的消息。

在哈特发了Instagram后的一天,这位演员就宣布他将退出主持。

取消文化只是社交媒体算法的一个产物。

更广泛地说,人们批评youtube等算法为了吸引人们花更多时间上网而积极推广分裂性的帖子。

2018年,英国议会委员会关于假新闻的一份报告批评了Facebook“无情地针对极端党派观点,这些观点迎合了人们的恐惧和偏见。”

算法鼓励第二行为

矛盾的是,支持取消文化的算法力量实际上可以恢复取消的艺人。

哈特引起争议几个月后,Netflix决定制作两部以这位喜剧演员为主角的电视剧。

为什么网飞公司要通过提升一个本应被取消的名人而招致批评呢?
因为它知道哈特的喜剧会有观众——在某些圈子里,他被取消的事实让他变得更有吸引力。

像社交媒体平台一样,Netflix也部署了算法。因为Netflix拥有一个庞大的内容库,所以它部署了考虑用户需求的算法。预先的观看选择和偏好推荐特定的节目和电影。

也许这些用户是哈特的铁杆粉丝。或许他们倾向于把哈特看作是政治正确的受害者。不管怎样,Netflix都有详细的数据,表明哪些用户会倾向于观看有关哈特的电视剧,尽管他在名义上被取消了。

在Netflix这边,风险很小。在某种程度上,Netflix可能知道哪些订户可能会被Hart冒犯。所以它不会把哈特的节目推广给那些人。与此同时,与有争议的品牌和个人合作可能对企业有利。

总之,“取消文化”现象说明了算法和社交媒体可以以一种奇怪的方式颠覆、扭曲和恢复名人的生活和事业。

新闻旨在传播有益信息,英文原版地址:https://msutoday.msu.edu/news/2020/hate-cancel-culture-blame-algorithms/

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