你在交友軟體「右滑」了一個人,可能受到了推薦算法的鼓勵

  

  編輯導讀:「左滑不喜歡,右滑喜歡」,這是很多交友軟體的常見功能。但是,右滑就代表著你喜歡這個人嗎?不一定,你有可能受到了推薦算法的鼓勵。本文作者對此展開了分析,與你分享。

你在交友軟體「右滑」了一個人,可能受到了推薦算法的鼓勵 交友軟體 第1張

  馬上就是五一小長假了,補班的痛苦就快要被五天假期拯救了。

  小長假來臨,相信也有不少人和文摘菌一樣準備回家吧。

  每每這種時候,就最怕朋友突然的關心,「你對象呢,怎麼不帶回來看看」。

  不是文摘菌不想,實在是沒時間去結交新朋友。

  於是文摘菌最近也是研究起了線上交友軟體,還別說,使用交友軟體的人不在少數。

  根據2019年美國的一項統計,30%的美國成年人使用了約會軟體(網站),另外,有12%的美國成年人表示,他們通過在線約會找到了長期戀愛關係。

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  但是,讓文摘菌疑惑的是,線上交友遇到照騙還算小事,每次右滑就代表了我真的喜歡螢幕前的這個人嗎

  還真不一定。

  最近,就有一項研究指出,你的右滑可能受到系統潛在的推薦算法影響,正如西班牙杜斯托大學的Helena Matute說到,「我們可能一直在使用一種推薦算法,但是沒人告訴我們它有何效果」。

  這種推薦算法不隻體現在交友軟體上,在對政治人物的印象和選擇上同樣有著舉足輕重的作用。

  這項研究也以論文的形式進行了發表,鏈接如下:

  論文鏈接:https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0249454

  01 算法正在潛移默化地影響我們的選擇

  為了研究清楚這個問題,Helena Matute和同事Ujué Agudo就做了一個實驗。

  她們設計並進行了一系列4個實驗,在Twitter和調查平臺Prolific召集到了參與者,根據實驗的不同,共有218到441人參與其中。

  在這些實驗中,參與者被明確告知,他們正在與一個算法互動,該算法會根據互動判斷他們的個性。

  但實際上,這只是個模擬算法,也就是說,這個「算法」並不會進行智能判斷,無論參與者給予的資訊是怎樣的,算法都以同樣的方式做出反饋

  在參與者回答了模擬算法的問題後,算法隨即向他們展示了他們可能約會的對象,以及他們可能會投票支持的政治領導人照片。

  有時候,該模擬算法還會明確地鼓勵參與者選擇照片上的一個人。例如,它可能會說,經過計算後發現,用戶與照片中的潛在對象或政治家之間有90%的兼容性匹配。

  在其他情況下,該算法會通過頻繁地展示某一個人的照片來進行這樣的暗示

  隨後,當這些參與者被問及,在展示的照片中他們更喜歡誰時,在絕大多數的情況下,他們會選擇模擬算法推薦的政治人物,也更希望與那些被推薦的對象約會。

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  「也許我們會傾向於認為算法是客觀、中立和高效的,畢竟它們總是以數字和規則的形式展示出來」,Agudo說,至於為什麼人們會更喜歡算法推薦的對象,「這是一個不涉及感情的決定」。

  出於這個原因,當涉及到內心選擇的問題時,我們可能需要去傾向於質疑算法的建議

  「作者提出了一個真正重要和可怕的觀點,即人工智慧、大數據和廣泛的用戶群給私人公司提供了前所未有的機會,以完善他們對說服力的理解和應用。」劍橋大學的Ella McPherson說。

  英國布裡斯索爾西英格蘭大學的Steven Buckley表示:「這項研究加強了對Facebook和Google等平臺的呼籲,要求它們對自己的算法更加透明。」

  02 讓現實社會和數字世界都朝著更公平的方向發展

  說到這裡,相信還有不少朋友記得日本推出的AI婚配計劃。

  和大多數交友軟體不同,這個AI系統做出匹配的依據更多是來自雙方價值觀的匹配程度

  相比於長相、學歷、收入等外在條件之外,在AI婚配系統中,AI還會針對使用者的價值觀進行詢問。比如,根據日本一檔節目報導,使用者會經常被問到這樣的問題,「以下哪個選項更符合你的期望:A能擁有超越常人的智力;B能夠朋友一起度過快樂時光」。

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  在收集到使用者的相幹數據之後,AI會進行一系列的推論和判斷,對系統內的各種綜合資訊進行邏輯化的分析。隨後,在分析結果的基礎上,為你匹配三觀和性格相似,同時可能對你產生好感的人,雙方的投緣度還會以一星、兩星、三星進行評價。

  就使用成效來看,2018年就導入該AI系統的埼玉縣,38對夫妻中有21對新人都是通過AI的推薦而成為的情侶。在愛媛縣,在引入AI之後,該縣的結婚率也從13%提高到了29%

  如此看來,日本的這個AI系統似乎要顯得更「理智」一些,但從另一個角度講,這在一定程度長進一步佐證了上述實驗的結論。

  不只是在交往方面,AI在塑造我們的行為選擇,甚至是想法上,都有著潛移默化的作用。

  其中,近年來飽受詬病的當屬算法偏見的問題了。最為人印象深刻的當屬去年杜克大學科學家發表了能夠將模糊照片清晰化的算法PULSE,但是當輸入美國前總統歐巴馬的模糊照片後,系統處理生成的卻是一張清晰的白人圖片。

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  正如一位MIT研究員Joy Buolamwini表示,「人工智慧是基於數據的,而數據是我們歷史的反映」。但是每個人的歷史卻是無法被簡單地用數據來概括和總結的,就如上述實驗一樣,在選擇交往對象時,我們更多是憑借的「感覺」

  在美劇《老爸老媽浪漫史》中,AI告訴男主角,有一個女孩和他的匹配度是95%,和未婚夫的匹配度只有90%。但男主角和女孩並沒有因此而在一起。

  如果我們就以算法偏見為例,歸根結底,算法背後是人,算法偏見背後其實就是人的偏見,算法的選擇也就是在大數據處理之後人的選擇。在針對此進行批評時,我們也需要關註現實世界中存在的偏見,保持內省,然後在能力範圍之內,讓現實社會和數字世界都能朝著更公平的方向發展。

  這對我們每個人來說,都極為重要。

  作者:Caleb,微信公眾號:大數據文摘

  來源:https://mp.weixin.qq.com/s/QcBtul7zndCebU_Uig0gPQ

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  題圖來自Unsplash,基於CC0協議。

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