为什么如今的网络算法，越来越像家长一样介入了孩子们的成长？

主播：Meimei（中国）+ Maelle（法国） 音乐：Alonica上期节目，我们聊了一个问题：为什么我们越来越难专心？今天我们要讨论的问题是：如果注意力是有价值的……那么谁来决定什么值得我们的注意力？：为什么如今的网络算法，越来越像家长一样介入了孩子们的成长？01. What is Algorithm 什么是算法？小时候，我们可能会问爸爸妈妈：“今天看什么动画片？”Today, many children ask YouTube instead. 如今，很多小朋友会直接问YouTube，甚至都不用再问家长。因为App已经准备好了答案。先从一个大家都常听到的词开始：Algorithm（算法）。很多人觉得这是一个特别复杂的技术词，但基本概念其实很简单。An algorithm is just a set of instructions that helps a computer make decisions.算法就是一套指令，帮助电脑运行并产生我们能看到的信息。比如说：下一个视频该播什么？哪篇文章应该出现在最前面？你的主页上应该显示什么？这些决定，很多时候都不是人直接操作的，而是算法在计算。And the more time you spend online, the more the algorithm learns about you (了解你).所以渐渐地大家会有一种感觉：“这个App怎么这么懂我？”Because it's been paying attention to you. 因为它一直在关注你。02. Recommendation Feed 推荐流 Meimei发现一个特别神奇的现象：有时候她只是想到了一件事情，结果很快就刷到了相关内容。虽然很多时候是巧合，但推荐内容确实越来越精准。这是因为大多数平台都使用一个叫做 recommendation feed（推荐流）的机制。Recommendation feed：推荐流。就是你打开软件之后看到的内容列表。The goal is simple: show you content (内容) you're likely to watch.因为你如果一直看，你就会停留更长时间。You stay longer, and the platform wins.你停留的时间越长，平台就赢了。梅莉和Meimei都是Gen Z（Z世代），她们觉得自己这一代刚好夹在中间。小时候已经有电脑和互联网了，但还没有像现在这样被算法包围。There were screens and the internet, but algorithms weren't nearly as powerful as they are today.那时候算法远远没有今天这么强大。梅莉的父母常说，他们小时候，大家都看一样的电视节目。第二天，全校同学都会讨论同一个话题。如果错过了，那就是错过了。以前大家看到的内容差不多，所以会有很多共同话题。现在每个人打开手机，看到的都是完全不同的内容。Today, two people can spend hours online and barely see (几乎看不到) any of the same videos, news, or trends.以前很多内容是需要我们主动去发现的，现在很多内容则是算法主动推送到我们面前的。有时候梅莉会想：到底是她发现了自己的兴趣（whether she discovered her interests），还是她的兴趣被逐渐推荐给了她（whether her interests were gradually recommended to her）？现在我们到底是在主动发掘自己的兴趣，还是我们的兴趣在被互联网的流量培养和推荐？03. Personalized Content 个性化内容一个喜欢篮球的人，会刷到篮球视频。一个喜欢美食的人，会刷到美食内容。一个喜欢宠物的人，会刷到无穷无尽的狗狗和猫猫视频。Everyone is living inside a slightly different version of the internet.每个人都活在一个稍微不同版本的互联网里。这一点对孩子来说尤其明显。Because children often spend many hours consuming content without realizing it's being personalized (没有意识到这些内容是个性化的).他们不会意识到自己看的是personalized content（个性化内容）——每个人看到的内容都不一样。The platform is constantly adjusting itself based on your behavior(平台会根据你的行为不断地自我调整).你看什么，它会学习。你点赞什么，它会学习。你停留多久，它都知道，都会记录下来。Your algorithm actually knows you pretty well.你的算法其实非常了解你。04. Echo Chamber当算法变成“回音室”不过这里有一个问题。如果平台一直给我们看喜欢的内容，那么其他内容怎么办？我们会不会失去看到不同观点的机会？这就引出了另一个重要概念：echo chamber（回音室效应）。Echo chamber：回音室效应。想象你站在一个房间里，你自己的声音不断弹回给你。在一个封闭的空间里，你听到的永远是同样的声音。Online, that can happen too.在互联网世界里，同样可能发生。因为平台发现你喜欢某种内容，就给你更多同样的内容。结果你看到的观点越来越单一。Eventually it starts feeling like everybody agrees with you(久而久之，你会感觉好像所有人都同意你).但现实世界其实并不是这样。The world is usually much more complicated(复杂).05. Engagement 用户互动还有一个现象特别有意思：为什么有时候一个梗、一首歌、一句话会突然全网都在讨论？This is exactly because algorithms are incredibly good at spotting engagement.这是因为算法非常擅长捕捉engagement（用户互动）。Engagement：用户互动。点赞、评论、转发这些都算。The algorithm is good at (擅长) getting people's engagement.当很多人和某个内容互动时，算法就会把它推给更多人。看到的人更多，互动更多，然后继续推。And that's how trends explode (趋势爆发).所以很多时候并不是所有人突然喜欢同一个东西，而是算法选择将同样的信息在同一时间推给大众。这也是为什么今天的流行文化传播速度越来越快。很多人觉得这只会影响孩子。但实际上，孩子和成年人都会经历同样的事情。成年人刷短视频，孩子看YouTube。成年人刷购物推荐，孩子看玩具评测。虽然内容不同，但背后的系统往往是相同的。所以这已经不只是一个儿童教育问题了。It's a question about how all of us interact with technology.这是一个关于我们所有人如何与科技互动的问题。06. Digital footprint 数字足迹最后分享一个特别有意思的词：digital footprint（数字足迹）。Your digital footprint is the trail of information you leave behind online.你的数字足迹，就是你在网上留下的信息痕迹。你看过什么，点过什么，搜索过什么。所有这些信号都会影响未来的推荐内容。于是Meimei忍不住会想：我现在喜欢的东西，到底是我自己发现的？还是算法推荐给我的？Is it because of the digital footprint we left?Because sometimes the things influencing us the most... are the things we barely notice.有时候，对我们影响最大的东西，恰恰是我们几乎注意不到的东西。欢迎在评论区留言：你上一次连续专注一小时做一件事是什么时候？When was the last time you focused on one thing for an entire hour?