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北京時間6月1日消息，據(jù)國外媒體報道，美國科技博客GigaOM作者馬修·英格拉姆（Mathew Ingram）發(fā)表署名文章，稱信息過載的危險大于“過濾器過載”或“超定制”的危險。以下為全文摘要：

隨著實時信息網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)容發(fā)布工具以及多媒體設(shè)備的發(fā)展，很多人都被持續(xù)上漲的信息潮水所淹沒。媒體大師克萊·舍基( Clay Shirky, 被譽為“互聯(lián)網(wǎng)革命最偉大的思考者”、“新文化最敏銳的觀察者”)曾說過，如今的問題不是信息過載，而是“過濾器低效” ，因此也涌現(xiàn)了很多旨在解決這個問題的公司已和服務(wù)。但Eli Pariser擔(dān)心太多的過濾器可能是一種比疾病更糟糕的療法。

過濾器的風(fēng)險

Pariser是社會機構(gòu)MoveOn.org的負責(zé)人，也是一本新書《過濾器泡沫：互聯(lián)網(wǎng)把什么藏起來了》（The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding From Yo）的作者。在《紐約時報》最近的一篇文章中，他表達了對個性化服務(wù)，谷歌和微軟必應(yīng)在其服務(wù)中添加各種過濾器，以及《紐約時報》和《華盛頓郵報》這樣的發(fā)布商使用推薦工具（它們會根據(jù)讀者以前的瀏覽記錄推薦他們可能會喜歡的故事）的擔(dān)心。

Pariser認為，這樣的個性化和定制化工具存在風(fēng)險，因為它們會產(chǎn)生回音室（echo chamber）的效果，即我們只讀我們想要閱讀的東西，因此只會聽到我們想聽到的討論。 Pariser表示：

民主依賴于公民參與多種觀點的能力；如果互聯(lián)網(wǎng)只提供那些反應(yīng)了你已經(jīng)擁有的觀點的信息，它就限制這種參與能力。雖然有時只看你想看到的東西會很方便，但有些時候，看到你本不想看的東西十分重要。

Pariser認為我們需要知道：什么時候我們看到的東西是被過濾過的，是否由谷歌或其他一些機構(gòu)所過濾。涉及過濾器的信息需要變得更加明顯，這樣我們才能夠在有需要的時候拓展眼界。

如果算法決定我們會看到什么東西，我們需要確保它們考慮其他因素而不只是“相關(guān)性”。我們必須了解過濾器方面的信息，必須閱讀一些拓展我們視野的內(nèi)容，即使它們令我們感到不舒服。

更大的危險

我們真的處于太多過濾，太多定制的危險之中嗎？我理解Pariser“封閉在我們自己的個性化的網(wǎng)上世界中”的觀點，但我仍然認為，現(xiàn)在我們的過濾器還不夠多。谷歌和Facebook使用的社交過濾（利用社交線索來突出顯示一些內(nèi)容）功能很好地在過濾和“把我們封閉起來”之間把握了平衡——盡管我是人工篩選和過濾的粉絲，而不那么喜歡算法過濾。

會不會出現(xiàn)只擁有單一社交圖的人，任何形式的社交過濾都會讓他們生活在一個網(wǎng)上回音室中？當(dāng)然會有 ，其實這些人已經(jīng)存在了，他們似乎生活在一個繭里，有沒有互聯(lián)網(wǎng)都能活得很好。社交過濾器并不會讓這樣的現(xiàn)象惡化。

此外還有 “意外發(fā)現(xiàn)（serendipity）”，即那些奇怪或不尋常的故事和內(nèi)容，是我們沒有預(yù)料到自己會看到的，但我們看到的它們時候也會覺得很有趣。傳統(tǒng)的報紙就可以被視為是一種“意外發(fā)現(xiàn)”引擎，因為它是由其他人生成的，這些人對我們的閱讀習(xí)慣所知甚少，因此報紙上會出現(xiàn)一些比較出人意料內(nèi)容。

Web和數(shù)字工具使我們能夠確切地知道什么人在閱讀或看什么內(nèi)容，并可以很容易地調(diào)整內(nèi)容，以適應(yīng)人們的閱讀愿望，這是報紙和傳統(tǒng)媒體永遠無法實現(xiàn)的。像Zite、News360和Flipboard這樣的服務(wù)根據(jù)我們的社交網(wǎng)絡(luò)和我們的閱讀習(xí)慣來定制我們讀到的東西，因此Pariser可能也會把它們看成一種危險。但即使在這個領(lǐng)域中，一些服務(wù)（比如iPad應(yīng)用News.me，讓你可以瀏覽其他人的社交內(nèi)容流）也注入了一些“意外發(fā)現(xiàn)”元素。Twitter最近也重新推出了讓你看別人的時間表的功能。

因此在我看來，信息過載的危險大于“過濾器過載”或“超定制”的危險。如果數(shù)據(jù)和內(nèi)容的量大大超過了人們消費信息的能力，有些人就可能會離開，徹底不再關(guān)注任何信息 ，可以說這個問題甚至比Pariser的 “個性化世界”問題更嚴重。有了推薦和社交過濾，我們至少有了一些希望——遏制信息過載的洪水，或多或少地從中找出有意義的東西來。