撕裂社会的，从来不是算法

主要观点总结

文章探讨了算法在社会舆论形成中的作用，以及是否算法加剧了社会分裂的争议。文章指出，算法的核心是商业性的‘参与度优化’，而非意识形态灌输。研究发现，极化主要由政治精英、党派媒体和深层社会经济结构驱动。算法在一个预先存在的极化环境中运作，而非创造这个环境。简单的技术调整可能无法‘校正’算法的放大效应。富有成效的干预措施应更多关注超越原始参与度优化的算法设计，例如奖励用户的‘陈述偏好’而非‘揭示偏好’，或将技术的力量植根于对人类当前分裂的更深层次的理解。

关键观点总结

关键观点1: 算法在社会舆论形成中的作用被广泛关注，但文章指出算法不是在创造一个预先存在的极化环境，而是在一个已经存在的环境中运作。

算法的核心是商业性的‘参与度优化’，不是意识形态灌输。极化加剧的原因更多在于人类的心理偏见和深层的社会政治结构。

关键观点2: 研究发现，社交媒体棱镜会扭曲人们对自我和他人的认知，社交媒体的核心机制是身份展演和地位竞赛，这为极端者提供了最佳舞台。

社交媒体既不是‘镜子’，也不是‘茧房’，而是一面‘棱镜’，扭曲了人们对对立阵营的认知，加剧了情感极化。

关键观点3: 简单的技术调整可能无法有效解决算法放大效应的问题，富有成效的干预措施应更多关注超越原始参与度优化的替代性算法设计。

例如，考虑奖励用户的‘陈述偏好’而非‘揭示偏好’，或将技术的力量植根于对人类当前分裂的更深层次的理解。此外，文章还讨论了超越‘参与度’，算法的未来可能在哪里。