二月共讀：《扁平時代》
演算法推薦對你幹了什麼好事？
這是「共讀計劃」連續第三本我老早就買了原文版、而竟然也能看到台灣有出版社翻譯的書了。《扁平時代》講的是演算法，但並不特別探討技術或商業應用，而是聚焦於當代人類的品味與文化如何受其影響，所以可以說跟所有人都息息相關。我認為它是能夠讓你檢視自己過著什麼樣的文化生活的一本書。
「演算法」一詞本身並不特別指稱某種神秘複雜的程式，它原意就只是「算式」而已。如果你有讀《串流音樂為何能精準推薦「你可能喜歡」》，你應該已經知道這項冷知識了。這兩本書可以互為延伸閱讀。除了你會看到《扁》書中提及《串》的作者 Glenn McDonald，兩本書甚至都提及「鄉村歌手 Martina McBride 發現 Spotify 演算法生成的鄉村歌單幾乎沒有女歌手」的同一案例。
如果你讀了《22 世紀衛星》好一陣子，應該會知道這份電子報的營運有很大一部分是建立在「對抗演算法」這件事情上的。你現在能看到這段文字，是因為你主動選擇訂閱，而電子報就必然會送到你手上，這可不是因為我想方設法討好演算法的結果。當然，在你還沒訂閱之前，我還是得在社群媒體上做些事讓你有機會看到，所以無論如何是不可能完全避開演算法。但至少，我們可以盡量不要讓宣傳影響內容本身。然而如果是社群媒體原生的內容，那麼宣傳內容必然是一體的。因此《扁》書中就說：「網紅和推銷員，其實沒有太大的差異，他們都會先向你展示出美好生活的圖景，然後再把能夠達成這樣生活的產品賣給你。」
今日各大平台、服務設計的演算法推薦功能，多是以所謂的「協同過濾」（collaborative filtering）為基礎，意思是分析使用者之間的相似程度，將同樣的內容推薦給相似的使用者。這種推薦機制基本上奠基於既有的資料，而其最大弊病就是難以推薦過去不存在的資料。打個比方，演算法喜歡大家都在聽的流行歌，討厭小眾的實驗作品。這樣的機制會讓大眾的品味更加流行，而人們為了討好演算法，也會刻意做出符合大眾審美的事物。到了最後，原本的尖銳稜角都被磨平了，剩下各種好消化沒營養的平庸事物。
我在讀的時候一直在想一個問題：如果說演算法推薦讓大眾品味更流行，為什麼大家會說現在是分眾時代？我自己的解讀是，個別群體內部的多元程度降低了、文化厚度變薄了，某些表達方式變得單一，群體彼此之間的距離變短了；但另一方面，在網路上跨越演算法設下的舒適圈範圍的難度變高了。
我希望你讀完之後，會更意識到演算法對你做了什麼，進而更主動地去抵抗它所帶來的舒適與安全感。到目前為止，《22 世紀衛星》所推薦的音樂幾乎都不是我從什麼演算法推薦得來的，而是每天手動過濾各種人工篩選的名單，例如部落格、podcast、廣播電台節目。然而在我其他的生活面向，也還是時常沉溺於快速獲得多巴胺的數位習慣裡。
現代生活的實情是，在你我眼前的大大小小螢幕上，數不清不請自來的「內容」早就一個個排好隊，向我們叫喊著「快看我！快看我！」我們享受新奇刺激的每個當下，卻沒有一件事真正留在我們心底。無怪乎《扁》作者 Kyle Chayka 認為付出主動努力而養成的個人品味在這個時代簡直是超能力，因為鮮少有人能夠抗拒演算法的魅力。
💡「共讀計劃」是什麼？
《22 世紀衛星》不定期做每月選書，邀請讀者們一同來讀書。
如果你沒有讀書的習慣，或時間不充裕，你可以沒壓力順順讀過去就好。
如果你常常讀書，時間也充足，你可以試著精讀。比如遇到不熟悉的概念、不認識的藝人，就去查資料、紀錄你的心得。
讀多讀少，你可以量力而為，但一起讀的好處是，大家可以彼此分享心得和釋疑。
付費讀者可以在 Discord 的「#共讀計劃」頻道進行討論。
免費讀者可以到《22 世紀衛星》在任何社群媒體的相關貼文下方回覆，或是在你自己的貼文裡標註《22 世紀衛星》的社群帳號（記得貼文設為公開），如果我們有看到就會去回覆喔！
Brien John 是音樂產業獨立記者、音樂行銷專家、藝人經紀。歡迎追蹤個人 Facebook 或 Instagram。若有任何問題或合作需求，歡迎來信。