炒作机器 社交时代的群体盲区 中信出版社 pdf mobi txt 2024 电子版 下载

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虚假新闻为什么比真相传播得更快？我们有哪些防范方法？

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“10万+”“带节奏”，信息爆炸的时代我们还能不能独立思考？

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社交媒体如何影响人类的大脑？个体意志能否对抗多巴胺的力量？

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推荐算法、网红营销不断升级，品牌营销人员如何借科技控制人们的思想与行为？

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科技巨头是否形成了垄断力量？它们应该被拆分吗？

人类一直是社交的动物。但在过去十几年间，随着社交媒体的出现，人类的社交方式出现了翻天覆地的变化。

在这本书中，作者提出了一个全新的概念——“炒作机器”，它是由社交网络、机器智能和智能手机三者共同构成的一个全球性的信息交流网络。炒作机器以我们每一个人的心理为目标，旨在操纵我们的选择，改变每一个人购物、投票甚至交友择偶的方式。它改变了原有的世界运行的规则，重新塑造了人们的思想、观点和行为。

这本书深入分析了炒作机器的运作机制，列举了利用虚假新闻进行信息操纵的典型案例，系统介绍了炒作机器对社会、商业甚至人类健康与进化的影响。

推荐序 当社交媒体变成“炒作机器” / 胡钰 VII

第 1 章 新的社交时代

10 天 002

虚假新闻在网上的传播 005

向马克·扎克伯格提问 008

信息战 010

炒作机器 013

我是谁 017

我的目标 023

十字路口 025

第 2 章 现实的终结

百事可乐马失前蹄 032

一个因虚假新闻而声名狼藉的女演员 035

虚假新闻和金融市场 038

在政治上将错误信息武器化 040

俄罗斯对选举干预的深度、广度以及目标的精准度 043

社交媒体的操控与投票 048

一个全球性的威胁 051

引发公共卫生危机的虚假新闻 052

脸书上的反疫苗之王 054

虚假新闻的科学 057

社交机器人和虚假新闻的传播 060

新奇性假设 063

我们对虚假新闻的敏感性 064

制造虚假新闻的经济动机 066

现实的终结 067

第 3 章 炒作机器

社交网络就是电脑 073

炒作机器的结构 075

平衡炒作机器的杠杆：金钱、代码、规范以及法律 079

数字社交网络（底层） 081

这是一个很小的世界（聚类现象） 082

人以群分（同质性） 086

炒作机器的社交图谱 088

炒作环路（处理层） 093

“感知和建议”环路 099

炒作机器的视觉皮质 100

PYMK 算法 104

三元闭包 105

馈送算法 108

“消费和行动”环路 112

智能手机（媒介层） 115

炒作机器的框架 119

第 4 章 你的大脑和社交媒体

与炒作机器的连接 126

神经生理学的抓钩 127

大脑的社会性假设 129

在社交媒体上的你的大脑 137

社会影响的神经基础 141

希望和风险并存 144

第 5 章 网络效应：网络产生的引力与其质量成正比

网络产生的引力与其质量成正比 149

脸书是如何击败MySpace的 156

炒作机器的“围墙花园” 163

网络效应与互操作性 165

网络效应的黑暗面 167

战略撒手锏 169

第 6 章 个性化的群体说服力

俄罗斯的干预实际上是一种数字营销 174

行为改变值、归因以及炒作机器的扭矩 176

炒作的收益 180

认真对待因果关系 183

数字营销集成 186

个性化的群体说服力 188

数字营销不可告人的秘密 192

好消息 196

宝洁公司如何削减数字营销并增加销售额 199

第 7 章 社会炒作的高度社交化

追逐金牌 206

锻炼是否具有传染性 209

新闻的高度社交化 212

约会的高度社交化 215

慈善捐赠的高度社交化 217

情绪的高度社交化 218

高度社交化正在成为一种现实 221

第 8 章 如何面对一个通过炒作呈现高度社交化的世界

朋友的偏好显示了你的偏好（目标网络定位） 224

朋友的说服影响了你的偏好（病毒式营销） 227

反射问题 231

了解朋友的喜好会影响你的喜好（社交广告） 238

设计产品和创意（病毒式设计） 245

网红真的能告诉我们如何购物、吃饭和投票吗（网红营销） 251

影响力优选化 258

第 9 章 注意力经济的制度化

向加里·维提问 265

注意力经济 267

目标精细定位 270

剑桥分析公司 278

潮流的暴政 282

公布备忘录 285

注意力的不平等 288

新奇、震撼、真实 289

平均值毫无意义 291

第 10 章 群体智慧与群体疯狂

社会影响的倾向性 297

星级评分的 J 形曲线 304

炒作机器阴影下的群体智慧 308

独立性 311

多样性 313

两极分化的悖论 315

炒作机器正在让我们出现两极分化吗 323

参与度和多样化的陷阱 326

平等性 331

群体智慧万岁 336

第 11 章 社交媒体带来的希望和并存的风险

集体行动的问题 345

“我是查理” 347

俄罗斯的尼奥 349

VK 和白雪革命 352

数字集体行动的力量和脆弱性 354

Telegram 355

善与恶的传播渠道 358

透明度悖论 361

幸福是有代价的 366

不平等的机会 370

社交媒体监管：用手术刀，而不是大刀 376

第 12 章 打造更好的炒作机器：新社交时代的隐私、言论自由以及反垄断

竞争、创新以及反垄断 380

针对脸书的反垄断提案 382

社交图谱和数据的可移植性 388

隐私和数据保护 394

虚假新闻和错误信息 401

选举诚信 406

言论自由和有害言论 412

一个关于技术和民主的国家委员会 418

建立一个更健康的社交生态系统 418

注 释 423

· 数据科学家，麻省理工学院社会分析实验室负责人。他在社交网络与传播领域探索了20多年，专注于研究资讯如何透过社交媒体扩散，影响市场与消费者行为。

· 企业家、投资人。他曾联合创办风险投资基金Manifest Capital，并与脸书、推特、微软等企业密切合作。

· 他还是英国艾伦·图灵数据科学研究所、英国国家数据科学研究所顾问委员会的成员。

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     在每一天的每一分钟里，我们脚下的这颗行星上始终有数以万亿计的数字社交信号在空气中不断地传递，这些数字信号会通过各种状态更新、新闻报道、推特上的推文、脸书上的戳戳乐游戏、各种网站上的帖子、转发的链接、广告、来自不同机构的通知、各种形式的分享、登录信息，以及来自我们社交网络上的好友、新闻媒体、广告商和公众给出的各种评分对我们进行轰炸。这些信号通过脸书、Snapchat、Instagram、YouTube以及推特这样的平台被传送到我们“永远也不会关机”的移动设备上，同时它们在多种算法的帮助下，在人类的社交网络中不断地游走。

这些算法当初被设计出来，就是为了优化我们的网络连接，加速我们的互动，让我们优选限度地参与定制内容流。但与此同时，这些信号还携带着更加强大的变革性力量，它们让我们的社会因为过度炒作而变得社交化，并且在大规模地提升了这个社会的群体说服力之后，还创造出了一种潮流的暴政。它们通过在我们的日常决策中注入周围的人的影响，营造出一种在群体规模上的行为改变，并且通过强行推动注意力经济来实现这一点。我把社会炒作的高度社交化、个性化的群体说服力以及注意力经济的制度化称作“新社交时代的三部曲”。

但这个新社交时代真正让人感到惊讶的是，在15年之前，这种让人感觉嘈杂刺耳的数字社交信号还根本不存在。就在这短短的15年之前，我们用来搭建数字连接的媒介仍然是电话、传真机和电子邮件，但今天，随着越来越多新的社交技术开始上线，我们也越来越不了解这些技术是如何改变我们的。为什么网上虚假新闻的传播速度比真相要快很多？一则发布在推特上的虚假新闻是如何在几分钟的时间里把1390亿美元的市值从股票市场上抹去的？脸书又是如何通过调整一种算法改变了2012年美国总统选举的结果的？俄罗斯对社交媒体的操控真的反转了2016年美国总统选举的结果吗？当意大利威尼斯的慢跑者在社交媒体上公布他们的慢跑记录时，在加利福尼亚州威尼斯的慢跑者会因此而跑得更快吗？上面这些问题都在促使人们仔细思考社交媒体所具有的颠覆性力量。通过回答这些问题，我们就能够更好地理解炒作机器是如何影响这个世界的。

炒作机器在我们之间创造出了一种特别的相互依赖，同时，它还塑造了我们的思想、观点和行为。这种相互依赖是由脸书和推特这样的数字网络来实现，再由信息流和好友推荐算法这样的机器智能来引导的。数字网络和机器智能的结合正在重塑人类社交网络的演化过程，以及这些网络中的信息流动过程。这些数字网络将炒作机器的控制权暴露在了国家、企业以及个人的面前，而这些相关的实体和个人都迫切地希望能够通过操控全球的话语权来实现自己的目的，通过塑造公众舆论来最终改变我们的行为。炒作机器的设计和我们使用这台机器的方式，正在重塑我们的组织和我们的生活。

到目前为止，我们所有人都已经听到了众多反对者的不和谐的声音，他们宣称，随着新的社交技术开始颠覆民主、扰乱经济秩序和公共健康，这个世界的秩序正在崩塌。我们还目睹了泛滥的虚假新闻、仇恨言论、旨在破坏市场的虚假推文、针对少数族裔群体的种族灭绝性暴力、死灰复燃的疾病、在民主选举过程中出现的外国干预，以及对隐私的严重侵犯。一桩接一桩的丑闻所引发的群体性反弹已经撼动了脸书、推特以及Instagram这样一些社交媒体巨头，而它们似乎根本无法从这样的打击中恢复过来。

但是，当社交媒体革命刚开始的时候，这个世界的所有社交平台都有一个理想化的愿景，那就是把这个世界连接在一起。它们计划让每一个人都能够自由地获取信息、知识和资源，而这些正是人们体验思想上的自由、在社会和经济上获得更多的机会、拥有更好的健康状态、享受工作的流动性，以及建立有意义的社会联系时所必需的。它们准备与压迫、孤独、不平等、贫穷以及疾病进行斗争。但今天，似乎正是它们加剧了这些人们原本想要减轻的社会病态。

我研究社交媒体至今已有20多年了，这些经历使我学到了一件事情，那就是社交媒体不仅拥有非同寻常的潜力，而且包含着巨大的风险，其中的潜力和风险都是不确定的。社交媒体可以给我们带来一波令人难以置信的生产力、创新、社会福利、民主化、平等、积极性、团结和进步的发展浪潮。但与此同时，如果我们任其发展，它也可能给民主、经济和公共健康带来致命的冲击。今天，我们正处在这样一种现实的十字路口。

在这本书中，我想表达的一个观点是，我们接近可以在实现社交媒体所带来的希望的同时避免其中的风险。但想要做到这一点，我们不能再对社交媒体影响我们的方式纸上谈兵或高谈阔论，而应该对社交媒体的运作方式建立起严谨的、科学的理解。通过仔细审视炒作机器内在的运行机制，并利用科学来解码它产生的影响力，我们所有人可以一起来引导这艘巨轮远离它正在逼近的礁石，帮助它驶入更加平静的水域。

不幸的是，我们对社交媒体的理解和研究被围绕着炒作机器的各种喧嚣所阻碍，我们被汹

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我们正处于“合成媒体”这个崭新时代的边缘，有些人担心这将把我们带入“现实的终结”。这样的描述听起来或许有些夸张，但毫无疑问的是，在制造虚假新闻的领域，技术创新正在以非常危险的步伐快速向前迈进。各种“深度造假”技术的发展正在生产出极具说服力的“人工合成的音频和视频内容”，这些内容甚至比文本类的虚假新闻更有可能愚弄我们。

吊诡的是，让一个群体变得聪明的最佳方法是让群体中的每一个人都尽可能地独立思考和行动。

詹姆斯·索诺维尔基（James Surowiecki）

《纽约客》杂志财经专栏作者

有句話是這麼說的，「當謊言繞過半個地球時，真相還在穿鞋子。」不管是誰說的，說得真對。我們發現社群媒體平台本身存在一種事實扭曲機器，謊言因而得以如閃電般傳播，而真相只能像糖蜜一般慢慢滴落。

社群媒體對我們生活的社會和經濟層面衝擊，其實遠超過任何單一地緣政治事件。這部機器除了涉及商業和政治之外，事實上還涉及所有一切，從假新聞令人不安的崛起到股市的上下起伏，從我們對政治的看法到我們買了什麼東西、投票給誰，甚至是愛誰。

當我們的論述被籠罩在煽動性的歇斯底里中，位於爭議中心的三個主要利害關係人（平台、政治人物、人民）一直在相互指責。社群媒體平台將我們的病痛怪罪於缺乏管制。政府怪平台對自身科技的武器化視若無睹。而人民則怪政府和平台無所作為。但實際情形是，我們都沒有盡到責任。最終，每個人都要為這部宣傳機器的現行走向負起該負的責任。

我們整體社會必須利用手上的四個槓桿，一是平台商業模式所創造的金錢（money，或誘因），二是管理社群媒體的程式（code），三是我們使用這些系統時開發出的規範（norm），四則是我們用來規範市場失靈的法律（law）。

编辑推荐

1. 这本书告诉我们，当真相被操纵、扭曲，当群体智慧走向群体疯狂，当社交媒体变成炒作机器，我们该如何思考。

2. 作者深度剖析了虚假新闻的传播机制，列举了利用虚假新闻进行信息操纵的典型案例，让我们透过炒作机器的表层，理解它得以运作的经济学和神经学基础，用更科学的方法审视新社交时代的群体盲区。

3. 麻省理工学院知名数据科学家锡南·阿拉尔，探索社交网络与传播领域20多年的思想结晶。获《连线》杂志年度推荐图书提名。

4. 清华大学胡钰教授作序解读，罗家德教授推荐。

书籍介绍

· 虚假新闻为什么比真相传播得更快？我们有哪些防范方法？

· “10万+”、“带节奏”，信息爆炸的时代我们还能不能独立思考？

· 社交媒体如何影响人类的大脑？个体意志能否对抗多巴胺的力量？

· 推荐算法、网红营销不断升级，品牌营销人员如何借科技控制人们的思想与行为？

· 科技巨头是否形成了垄断力量？它们应该被拆分吗？

人类一直是社交的动物。但在过去十几年间，随着社交媒体的出现，人类的社交方式出现了翻天覆地的变化。

在这本书中，作者提出了一个全新的概念——“炒作机器”，它是由社交网络、机器智能和智能手机三者共同构成的一个全球性的信息交流网络。炒作机器以我们每一个人的心理为目标，旨在操纵我们的选择，改变每一个人购物、投票甚至交友择偶的方式。它改变了原有的世界运行的规则，重新塑造了人们的思想、观点和行为。

这本书深入分析了炒作机器的运作机制，列举了利用虚假新闻进行信息操纵的典型案例，系统介绍了炒作机器对社会、商业甚至人类健康与进化的影响。

• 作者：mengyu 发布时间：2022-07-11 18:59:00

  当你了解国际政治再去读这本书 作者也可以视为为美代言的炒作机器的一环…… 楼里有人说到从这个角度理解颜色革命特别正确…… 说得是其他国家 其实也是美利坚自己

• 作者：Neris 发布时间：2022-05-19 20:27:46

  一本让人毛骨悚然的书，我觉得可以

• 作者：国王KING 发布时间：2022-06-03 18:13:14

  从新的角度去传播学的关系，获益良多。传播的确是一件很有意思的事情，一些信息就可以操纵人们的行为。

• 作者：子不语 发布时间：2022-11-27 00:59:21

  作者实在不会写书的话，别写。

• 作者：阿右 发布时间：2013-05-02 11:01:30

  作为复习资料 选篇很靠谱 而且会长知识……

• 作者：IdigoCode 发布时间：2022-09-25 20:51:44

  说的都是国内新媒体和科技文化圈讨论烂的话题，又没有新意，从头到尾指责俄罗斯通过社交网络操纵大选，然而举证又吞吞吐吐，不那么令人信服，没事儿翻一翻，有特定问题还是和业内人士讨论一下可能更便捷更有收获。

• 谣言炒作框架

  作者：吕畅九 发布时间：2021-10-24 12:43:21

  《The Hype Machine》是关于社交媒体如何变成今天这样谣言横行、它如何影响我们日常生活、以及它可以被如何改善。

  作者提出谣言炒作可以被总结成一个框架，包括3种技术的发展、4个杠杆，以及3大趋势。3种技术就是说现在社交网络流行，机器智能，以及智能手机。3大趋势说的是大家依赖网络社交，网络借助这个风气把大家的思想行为连接起来，汇成蜂巢网络；个体化的大众说服创造了有针对性的说服信息，旨在影响我们购买什么、给谁投票，甚至去爱哪个人；而注意力经济的制度化让我们长时间参与其中。

  我觉得比较有意思的是他总结的4大杠杆，也就是金钱（商业化、有利可图）、代码（平台，算法）、规范（社会准则）和法律。他建议社交网络不要点赞按钮，换成“真实”，以及“专业”这样的投票。还建议打破社交平台孤立，他说如果Gmail邮箱用户只能给Gmail用户发邮件，那大家都会觉得很不可思议，但现在facebook用户只能用facebook客户端联络，难道大家不觉得很奇怪吗？

  书里主要围绕的话题有社交媒体扰乱正常的选举（说句题外话，今天加拿大大选，我出门看到楼下就是一个投票点）、社交媒体的反疫苗信息如何影响人们的决定、谣言机器小号如何传播假新闻、骗子公司如何针对某些人群定制专属谣言、商业公司如何通过广告进行个性化诱导等。

  这本书主要大部分都是围绕Facebook和Twitter讲的，例子也是美国大选以及俄罗斯谣言机器人如何影响他们，对我理解造成了一些困难。不过他整体的思路还是减少垄断，加强社交平台联通，因为群众的智慧是在公平的环境下产生的，一旦加强等级制度，大家会以更疯狂的面目回应。我感觉这本书写得挺好的，不愧是MIT的教授，比那些Ins网红总结的致富经好多了。

• “群体智慧”如何走向“群体疯狂”

  作者：lavi 发布时间：2023-06-15 10:29:53

  “群体智慧”的理论最早在100多年前由弗朗西斯·高尔顿提出，具体的想法很简单——

  一群拥有不同独立观点的平等个体，如果可以把他们的观点集合在一起并以此来利用群体智慧，那么在很多不同的任务中，他们的集体表现将会超越绝大多数的专家。

  这是一个简洁的理论，但是在很大程度上，当你把所有东西放在一起计算时，它会是完全正确的。

  2004年詹姆斯·索诺维尔基在《群体智慧》（the wisdom of crowds)一书引述了这一理论，提出在解决人类最具挑战性的问题上，比如预测、创新、治理、战略决策以及一些更琐碎的事情上，所谓的集体决策具有强大的力量。

  同一年，马克·扎克伯格创立脸书。在随后的10年中，人类创建了一个超过30多亿人的动态全球性网络。人们每天点赞、分享、转发和评论的形式发布在社交媒体上的反馈数量就像海啸一般急速增长。炒作机器使人们在炒作中高度社交化，它使我们的个体判断因为系统和算法而产生了相互依赖。

  

  社交网络

  (2010)

  8.2

  2010 / 美国 / 剧情 传记 / 大卫·芬奇 / 杰西·艾森伯格 安德鲁·加菲尔德

  从智慧到疯狂：谷歌流感趋势的案例

  炒作机器常常被描述成蜂巢式思维的先驱，如果算法运用得当就可以用非常聪明的方法，快速汇聚群体的意见来增强我们的群体智慧。但是当这些算法把我们的集体缺陷融入群体行为时，就可能消除我们的预测能力，并使我们的集体判断偏离正轨。

  一个典型案例是2009年谷歌推出谷歌流感监测系统。该系统利用谷歌上现有的5000万种和流感有关的搜索查询程序所进行的数千次的个人搜索来预测全美每周的流感发病率。这个系统预测流感的平均相关性达到0.97，比cdc的方法要快得多。通常只延迟一天而不是传统上延迟一到两周。

  从公共卫生监管来讲，这种方法被认为是互联网利用群体智慧的一个里程碑。

  从2009年6月到2011年6月，谷歌流感趋势做出的估算近乎完美地追踪了实际的流感病例。然而从2011年6月开始，谷歌流感趋势所做的预测突然偏离了轨道。

  从2011年到2013年，谷歌流感趋势对流感病例的估算比实际数量高出50%，此后2012年到2013年冬季，谷歌的估算数量是cdc报告数量的两倍以上。（这个案例读起来是不是并不陌生？）

  谷歌流感监测系统为何迅速从“群体智慧”转向“群体疯狂”？主要有两种解释：

  其一是大数据的傲慢。后续研究发现，如果在一个相对只有少量客观流感记录的预测任务中投入海量数据（数百万不同关键词的数十亿次搜索），相关模型就出现了“过度拟合和虚假相关”，在谷歌的5000万个与流感相关的搜索项目中，很多与时间相关，与流感完全无关。

  其二是算法的调整削弱了系统精确度。期间谷歌曾对搜索算法策略有过数次微小的调整，例如增加用户的选择倾向性等维度，结果导出比以往更多的流感有关搜索条目，导致谷歌的监测系统提出的流感病例的数量要比实际存在的多得多。

  这个例子显示了软件代码是如何决定炒作机器带来的影响。任何对算法的微小改变都可以把一个有关群体智慧的例子转变为群体疯狂。

  "群体智慧"三大支柱

  就核心而言，群体智慧实际上是一个数学概念，涉及的是各种集体的或者汇集在一起的意见所呈现出来的模式。依据“群体智慧”的理论，一个明智的群体通常拥有三大支柱：独立、多样、平等。

  独立性——

  当一个群体允许个体在不受到其他观点污染的情况下，将自己的信息带入群体猜测中，就可以相互抵消个体所犯的错误，保证群体预测机制的精准度。

  多样性——

  研究证明，在认知上呈现多样性的团队比那些拥有最好的解决问题能手的团队表现更好。所有在数学上表现出来的规律性，在很大程度上取决于群体的多样性。在实际解决问题的团队中，多样性比同质性更加重要，在合适的条件下，多样性比团队成员的能力更重要。

  平等性——

  最有可能支撑起群体智慧的社会结构特性是平等性。平等性对于智慧有着至高无上的重要性，我们的世界观在某种程度上依赖于周围人所带来的信息和观点，将我们联系在一起的社会关系结构会影响我们的视角、观点以及思想的流动。在社交媒体时代，维护平等性和少数群体的表达权不仅仅出于道德价值，更是为了实现群体智慧所拥有的潜力。

  炒作机器动摇三大支柱

  网络社交媒体组成的炒作机器如今正系统化地削弱了以上三大"支柱"。

  受互联网的炒作机器影响，今天我们做出决定的时候听取其他人意见成为一种常态，每天从早到晚各种推送信息都在用其他人的观点不断向我们轰炸。这大大削弱了网络群体的独立性。

  自动化的、个性化、目标定位以及趋势化的算法加速了社交网络的“聚类”和“同质”效应，将社会推向更严重的同质化和两极分化。社会因为炒作机器呈现出高度社交化，造成"思想气泡"和"回声室效应"，导致多样化降低。

  炒作机器也催生"网红效应"，使得某些群体的影响力远远超过其他群体，这样的社会很容易走向疯狂。

  在一个公平的网络中，每个人都用几乎相同的方式和其他人连接在一起，当其中的参与者相互进行沟通时，这种连接方式会提升他们进行预测的精准度。

  而在一个集中的网络中，人们预测的结果往往会倾向于网络中最著名的网红个人所持有的信念。“不成比例的受欢迎程度是通向群体智慧唯一的障碍”。因为失衡的社会影响力将削弱社群的多样性和独立性。

  炒作机器也加剧互联网社群的两极分化。2015年《科学》杂志通过分析1000万名美国脸书用户的网络行为以及网络信息流算法后发现，用户在内容管理和流转的各个环节可接触到不同意识形态的观点正变得越来越少，好友推荐算法和个人网络连接偏好加剧了这种社交网络上的两极分化。

  以美国为例，研究发现民主共和两党及其拥护者群体在最近十年间比例没有明显改变，但意识形态分歧加剧，分歧甚至外溢到消费零售等领域。

  根据《西蒙斯全国消费者报告》2004到2018年的消费者品牌偏好调查显示，共和党人一般购买威格牌牛仔裤，民主党买李维斯更多，共和党人通常买通用汽车的产品，民主党购买德国福斯汽车，共和党人通常看fox电视台，民主党人则观看cnn新闻台。这种两极分化在美国以外的国家也可以观察到。

  在最近的十多年中，互联网的炒作机器运作机制动摇了群体智慧的三大支柱，不仅侵蚀实现群体智慧的能力，也更轻易地将社会导向两极分化和不平等，其中涉及的元素都和群体疯狂有关。

  炒作机器束缚了我们通过处理社交信息获取最佳社会效益的能力，使得社会愈加趋于两极分化，形成了一大堆同质群体。只有趣味相投的人才会聚拢在一起，这也将我们禁锢在了一个不平等的沟通体系中。最终我们背离索诺维尔基关于“群体智慧”的观点，转向了它的智识上的对手查尔斯·麦基所说的“群体疯狂”。

  炒作机器的四大杠杆

  如今数字网络、各种炒作环路以及智能手机分别组成互联网“炒作机器”的底层、处理层和媒介层。要想把握和控制“炒作机器”，往往需要从经济、技术、社会和法律的角度去理解和引导。金钱（商业模式）、代码、规范、法律组成了平衡炒作机器的四大杠杆。

  通过以上四个角度考察，能够让我们更好的理解社交媒体运行的基本原理，评估其对人类社群的影响，以及我们如何才能适应社交媒体的存在。

  社交媒体公司在庞大的利益面前所选择的商业模式和平台设计策略必然会影响其用户的行为方式，也导致某些特定的社会组织和经济结果更易变成现实。

  代码和技术上的限制正在以令人惊讶甚至有时非常危险的方式影响我们的在线行为，沟通模式以及社交网络的演进，进而塑造这个社会。

  通过分析规范，我们可以理解炒作机器中起作用的社会性力量。因为我们使用社交媒体的方式上由构成这个社会的所有群体共同认同的规范引导得来。

  最后通过研究法律，我们可以了解政府如何尝试纠正由炒作机器造成的市场失灵，同时审查各种法规对商业、政治以及社会造成的影响。

  我们的选择？

  由此可见，我们如何设计、使用和管理“炒作机器”，将决定我们自己被引领走向智慧还是走向疯狂。

  炒作机器并不必然导向群体疯狂。一些研究结果显示，因炒作而出现的高度社交化最终导向群体智慧还是群体疯狂，主要取决于以下几方面要素：

  我们所创造的网络结构

  在社会上传递社交信号的系统设计

  网红的智慧

  用建设性还是毁灭性方式从社会环境中不断学习的能力

  在高度社交化的时代，我们是否还有可能运用修复群体智慧的三大支柱，重新回归理性智慧？

  戴蒙·森托拉关于“网络化群体”的研究发现，当最有影响力的个体同时也是预测最精准的个体时，群体智慧可以通过社会影响而获得改善。

  这项研究发现，如果社交网络能够将点赞机制运用于信息真实性的评估机制中，用户可以自主根据信息真实性机制动态调整关注对象，对于限制虚假信息的传播或许有所帮助。基于反馈更改关注对象的自适应网络会表现出更高的群体智慧。

  遇到不同人的“机会”影响了我们最终能够形成一个多元化的社交网络，还是一个同质化的社交网络。网络的多样性又直接影响了我们看到的观点、思想以及信息的多样性。

  比如在一项关于信息流管理筛选算法的调研中发现，自认为自由派的用户通过个人选择可以看到不同内容的机会要明显高于保守偏好的用户。

  所以在社交媒体上出现两极分化、仇恨言论以及错误信息传播的可能性有多大，取决于我们遇到的我们相似或不同的人的“机会”有多大。

  让一个群体变得聪明的最佳方法是让群体中的每一个人都尽可能地独立思考和行动。我们可以通过设计反馈机制和社会适应过程使人类作为一个物种变得更加聪明。

  但是问题是我们该如何设计这一系统，如何适应和操控如今不可思议的颠覆性的技术，去驾驭群体智慧的力量，同时避免陷入群体疯狂。

  PS：《炒作机器》中印象比较深刻的是关于群体智慧和群体疯狂的观点陈述。对照看看最近加速粪化的网络舆论环境，觉得可以分享下。