公告：脸书境外推广--facebook加播放量网站
【骇客联盟2016年11月27日讯】英国企业界最有穿鞘领导人之一的丹尼尔·扎克伯格，最近又遇到烦心事了。他过了极短时间才承认facebook存在难题，尽管从报出来的那天起难题就是不言而喻的。
简单简述一下事情经过：11月9日，英国共和党总理参选人汤玛斯·奥巴马打败自由党总理参选人布什·布什，当选英国第58届总理。很快，英国各大新闻报道媒体纷纷发表文章，斥责facebook（Facebook）上泛滥成灾的无中生有消极影响了投票者判断，指出facebook是帮助奥巴马获得胜利的共犯。即使连奥巴马也对网络无中生有予以表态，指出无中生有将会威胁英国的间接选举、资本主义等根本制度，他说，如果仅仅进行重复的攻击，或者两遍又两遍说着根本就是的诡计，那么如果是在像facebook这种的SNS新闻报道媒体上，如果人们可以看见，慢慢的他们就开始坚信这是真的。
对新闻报道媒体的斥责扎克伯格给以了强烈驳斥：facebook上的失实重要信息消极影响了选举结果，这个说法简直太疯狂了。
当然，没有人能确凿计算出facebook上的无中生有在此次英国总统大选中到底产生了多大、多重要的消极影响。但事实已经表明，不论facebook上有多少无中生有，不论那些无中生有的散播两壁多广，它已经给facebook带来了非常大的负面消极影响，成为facebook必须面对的一个难题。
不断增多的无中生有
几乎从网络诞生时起，错误重要信息和无中生有就一直是个难题。随着网络的迅速发展和所吸引的非常大资金，无中生有的数量愈来愈多，手段愈来愈先进，散播力和社会消极影响也愈来愈大。
今年5月盖洛普研究中心的调查显示，62%的英国孩童透过SNS新闻报道媒体以获取新闻报道，18%的人能频繁这种做，透过facebook阅读新闻报道的英国孩童比例高达44%。与此同时，愈来愈多的人在SNS中文网站上看到并坚信不准确的重要信息，即使是完全假造的重要信息。
无中生有的生产：
那些无中生有是谁制造的呢？众所周知，产于愈来愈多的无中生有中文网站。无中生有中文网站通常会使用看起来不合法的搜索引擎、站牌及电视广告语，故意仿效现实中的报纸或政府大众传媒，挡下网友的眼睛，中文网站文本从最初有意思的嘲讽段子发展到会得到更广泛撷取的貌似可靠的文本，透过病原体式的散播套取大量的点选以获取大笔电视广告收入。
无中生有的散播：
那么难题来了，那些无中生有是如何透过facebook这类SNS中文网站得到病原体式散播的呢？原因在于，在facebook的news feed（热门话题）功能中，无中生有会与其他一切重要信息混合在一起，facebook的机器算法抓取的重要信息源既包括权威新闻报道中文网站，同时也包括为了以获取点选率而专门制作新闻报道的中文网站。此外，即使你点选了facebook上来自华尔街日报的文章，facebook在相关文本的推荐中也可能包含无中生有中文网站上的文章。
更重要的是，由于facebook想获得更多眼球——它的业务是尽可能多地获得大量关注和撷取以增加其电视广告收入——它就会不断推送用户想看的新闻报道而并不一定是真实的新闻报道。Providence Journal（普罗维登斯杂志）采访了南加州大学新闻报道与散播学院新闻报道媒体、经济和创业项目主任Gabriel Kahn，他说，如果他们（facebook）的目的是透过对用户已经坚信的一切事情进行再肯定而并不提出质疑，以此方式简单地保持用户参与度，那么必然会产生真实的恶果。他们必须承认错误。
无中生有的生产者与散播者的互动（尽管这不是SNS新闻报道媒体想要但实际发生的）：
无中生有即使会走近参选人。奥巴马就曾经用他受到广泛关注的推特账号转发和撷取错误的犯罪数据——该数据极大地夸大了英国白人被黑人杀害的百分比。
facebook打击无中生有的措施会起到多大效果？
面对依然层出不穷依然广泛流传的无中生有，扎克伯格在他的帖子中列出了7条举措：
1.更强的检测：提高分辨错误重要信息的能力，建立更好的技术系统，在人们举报前就检测出错误重要信息。
2.更简单的上报：改进用户界面使人们更加方便地上报，以便更快地以获取错误消息。
3.第三方核查：小扎写到，有很多事实核查机构，我们已经与这类机构取得联系，我们计划向更多机构学习。
4.警告：对第三方和facebook社区标记的无中生有贴上标签，当人们阅读和撷取时显示警告。
5.相关文章质量：提高向用户推荐的相关报道的准确性。
6.中断无中生有经济：中止无中生有站点使用facebook的电视广告服务。
7.倾听：小扎写到，我们将继续与新闻报道记者和新闻报道产业中的他们合作，特别是透过他们的加入，更好地理解他们的事实核查系统，并向他们学习。
这个模糊的具有不同要素的大纲指出了facebook处理无中生有难题的核心方法，第一眼看去还不错。但这个计划几乎完全没有透露任何细节。
我们来逐条分析一下那些举措：
1、第一条是完善技术系统，这当然是使用机器向用户推荐新闻报道的facebook所应当做好的头等大事。这个难题当然很复杂，扎克伯格也没有透露任何具体情况，我们只能对其过去的做法进行推测：Gizmodo（英国报道消费电子产品相关消息的科技博客，由尼克·丹顿Nick Denton营运的Gawker Media网络的一部份）曾报道，facebook的内部工作人员称该公司有打击无中生有的工具，但公司最终还是决定不使用那些工具，因为那些工具可能会降级或从news feed（热门话题）中移除相关文本而不成比例地消极影响右翼新闻报道中文网站。很明显，facebook害怕冒犯某些特定用户，害怕放弃让它的服务像万维网一样公开和中立的想法。——那么，未来facebook的新系统在处理无中生有方面是否还会继续受那些因素的消极影响？为了避免消极影响诸如右翼新闻报道中文网站等特定新闻报道机构的文本散播，facebook的系统能否更加公平有效地处理好无中生有的难题呢？
2、第二条是关于用户上报。这个难题比第一条更加复杂。facebook上无中生有蔓延已经不是一天两天的事了，facebook也对外宣称一直在处理这个难题，到目前为止，该SNS中文网站取缔无中生有的措施主要依赖于用户上报错误消息。先不谈使用户上报更加容易会在多大程度上打击无中生有，当前这个上报系统本身其实存在很大难题：
同时facebook的3位前雇员是这种描述的：
当用户向facebook标记一个帖子的时候，不论这个帖子是照片、视频还是文章，它都会进入一个鲜为人知的部门社区运营组。2010年，该运营组在5个国家共有几百人参与工作。facebook发现该部门需要更多人手，在尝试众包式解决方案后（例如使用CrowdFlower提供的远程众包服务），facebook又转向埃森哲咨询公司将数个分包商组合成一个专门小组。目前这个小组已经有数千人，在菲律宾马尼拉、波兰华沙有大量的办公室。被采访的facebook的几位雇员称他们一直在观察那些分包商的行动：分包商们被要求迅速处理上报的帖子——非常迅速；他们在速度方面被facebook进行评估；通常，一个人花10秒钟处理一个被标记的文本。不言而喻，该消息源——他们既有第一手的重要信息，又是被NPR分开采访的——如果是正确的，那么facebook正在进行的那些事情可能是新闻报道媒体历史上最大的编辑——又可以被称为审查制度。但facebook的领导层始终坚称他们只是在运行一个平台，完全没有人类的判断。
那么目前为止每天花费数千人力进行的文本审查效果如何呢？NPR决定对该系统做一个应激测试，NPR对200个可能被指出是仇恨性言论的帖子进行了标记——特别是在英国针对黑人或者针对白人的攻击性言论。结果发现facebook的分包商面对那些帖子并未表现出一致性，并且还发生了很多错误——facebook在几十个实例中不断改变其立场，有的文本被删除有的被恢复。
在这个测试之后，NPR为了得到关于为什么有的文本被留下了有的却被删除了的明确反馈又向facebook撷取了很多帖子。一个被贴有黑人的命不重要的帖子被facebook保留了。facebook发言人称，该帖子应该被删除，但由于审稿人的观点可能与一个普通的facebook用户不一样，并且由于该公司保护个人隐私，审稿人无法看到用户的所有重要信息，就会消极影响他们的判断。发言人还说，与facebook总部的工作人员或者NPR的工作人员相比，被标记帖子的审稿人并没有那么多时间来作出决定。
不论facebook的官方对其目前的表现有多少托词，却不可避免地给人以这种的印象，到目前为止facebook使用庞大人力对被用户标记的文本进行审查的效果并没有多好。于是，我们不禁好奇，在简化了用户上报过程之后，如果随之而来产生更多被上报的帖子，facebook将怎样处理？是雇佣更多的分包商对帖子进行审核？那些分包商的雇员又是以什么样的标准对帖子文本作出准确判断？在判断时间得不到保障的前提下（目前是10秒/帖），facebook又怎样确保雇员会做出正确判断——过滤掉虚假重要信息，保留真实文本呢？
3、第三条是邀请第三方事实核查机构合作，此举是目前为止看起来似乎会产生积极消极影响的方法，它可以扩大facebook处理无中生有难题的知识库，并有可能带来更好的检测和警报系统。但是合作机制、合作的程度和范围都会消极影响最终效果，因此在facebook进一步公开合作方和合作具体文本之前，还不好下判断。
4、关于第四个方法警告，看起来和第二个方法有些类似，都是依赖于用户报告，迄今为止这个方法显然没那么有效。
5、第五条是针对系统推荐的相关文章质量的，这是个大难题，有很多重要信息肯定需要被处理。正如目前大量报道中提到的，facebook存在的一个关键难题就是回音室效应——例如—旦facebook的系统指出你支持某一特定的政治阵营，算法就会给你提供愈来愈多的相关文本。不论算法是被设计成这种的还是别的原因造成的，结果都是透过向用户显示更多的具有相近观点的文本不断加强人们的政治偏好，在这种情况下，用户就容易被带进无中生有的兔子洞中。这个难题比无中生有的难题还要严重，算法在某种程度上强化了人们之前的信念，还会带来更多的现实难题。
处理好这个难题对facebook来说如同割肉，因为目前facebook赚钱的一个重要方式就是透过让人们花费更多的时间停留在其网页上，以此获得大笔电视广告收入。为达到这个目的，facebook会不断推送人们想阅读的文本，因此其算法会针对用户喜好选择相近观点的文本，而不会推送意见相左的文本。从这个意义上，如果facebook能在未来处理好到底推荐什么样的相关文章，对于News Feed整体文本的平衡来说大概是往前迈了一小步。
6、关于第六条，这应该是一个很好的措施，本月facebook和谷歌都宣布它们将中止无中生有站点使用其电视广告服务，这个措施或将对整个网络生态系统产生显著消极影响。在此方面facebook需要做的是不断发现无中生有中文网站。
7、第七条倾听是个不错的选择，不过由于描述的非常模糊，目前不清楚倾听的范围以及能听进去多少建议，在此方面做得好不好可能主要取决于facebook的决心和执行力。
facebook无中生有背后的真难题到底是什么？
在这个世界上，当很多难题爆发的时候，往往是一些深层次原因长时间酝酿发酵而来。facebook的无中生有难题也并不仅仅就是我们所看见的无中生有得到病原体式散播。
19岁时，扎克伯格创立了facebook，最初这个中文网站基本是以一种科技控的方式在学校的同学间建立联系。在过去的12年间，扎克伯格做出了一些非常具有战略性的决定，透过News Feed（热点新闻报道）将facebook变成了地球上最强大的重要信息经销商，但扎克伯格并没有注册成立新闻报道媒体公司（新闻报道媒体公司必须对文本作出编辑判断）。
扎克伯格或许没有意识到，当他决定向用户大规模提供新闻报道推送的业务时，facebook就不再是曾经单纯的SNS网络了，它已经发展成为SNS新闻报道媒体，这一事实无可争辩——facebook和它的算法决定了每天全世界数十亿人能看什么样的新闻报道。
到目前为止，这位科技控出身的首席执行官依然强调facebook不是新闻报道媒体公司，而只是一个简单传送重要信息的技术平台。扎克伯格似乎鱼和熊掌都想兼得，他既希望提供更多文本让用户始终停留在facebook的网页上，又不想让facebook成为文本真伪的仲裁者，人们在facebook上依然可以发表任何想发表的东西，于是他巧妙地选择让用户判断文本的真伪，提供了目前所谓的上报系统——可是该上报系统并没有起到太大的作用，否则总统大选结束后各大主流新闻报道媒体就不会对facebook无中生有的难题群起而攻之。
在NPR本月19日的报道《Mark Zuckerberg Addresses Fake News On Facebook》中，NPR新闻报道媒体通讯记者David Folkenflik对扎克伯格表达了强烈的不满：直到最近，我都指出他站在一个极其虚伪的立场，他始终坚称facebook是一个平台而不是发行商。但如果想想facebook令人惊讶的消极影响，你或许会向他们的穿鞘致敬，但同时也会觉得，好吧，不可思议的观众来承担责任。因此我并不指出他开始不逃避责任了。
Techcrunch（英国关注网络和创业的重量级博客新闻报道媒体，是英国网络产业的风向标）上周的相关报道采访了facebook前产品经理、《混乱的猴子》的作者Antonio Garcia-Martinez，他说：facebook和谷歌的人都躲在数学运算后面，他们极厌恶成为新闻报道媒体公司，他们不想处理那些事情，工程为先的文化与新闻报道媒体公司是完全对立的。
不论facebook说不说自己是个新闻报道媒体公司，它就是个新闻报道媒体公司，他们有责任提供不合法的重要信息，facebookTrending Topics（流行主题，一个新闻报道版块）的前作者Schrader说，他们应该采取行动向那些将facebook作为新闻报道消费工具的人提供更干净、更好的产品。
NPR采访的facebook的前雇员也指出，顽固而又盲目的facebook和其他领先的网络公司（例如推特）都存在一个文化难题，他们面临的最困难的难题不是技术难题，而是伦理道德的难题。
因此，我们可以看见难题的关键在于，facebook首先没有摆好自己的位置，或许没有搞清其角色和非常大的新闻报道媒体消极影响力——如果选择只做技术平台，就不要提供新闻报道媒体服务；如果选择同时提供新闻报道媒体服务，就应该承担新闻报道媒体应当承担的社会伦理责任。因为只有承认需要承担新闻报道媒体责任时，才会发现，作为新闻报道媒体有比现在的运营方式还要复杂的事情考虑。比如，建立相应的新闻报道规则——首先应当建立明确的统一标准区分什么是新闻报道，哪些文本可以被作为新闻报道进行推送（这也是目前facebookNews Feed业务中诟病最深的方面）。对于facebook新闻报道媒体服务方面的难题，应该不仅仅是算法、工程师或分包商能够解决的。
除此之外，在那些争论和业务背后还隐藏了一个更大的难题，就是利益导向的难题。facebook作为一个公司，为了追求数字不断攀升的财务报表，不论提供的产品服务还是算法的设计，都围绕着一个核心——让用户花更多时间浏览facebook的网页，让更多的用户使用facebook——因为，这可以为facebook吸引更多投资，获得更多电视广告收益。作为盈利性公司，这种做法无可厚非；但作为一个提供新闻报道服务的公司，就不能不只考虑收益，因为新闻报道会消极影响用户的价值观、情绪以及很多重要决定——例如在英国即使可能消极影响选举结果。在这种情况下，更多考虑自身收益的做法必然会引发更多难题。
