【你呃Like佢呃FB】艺术家创软件　抗衡Facebook大数据演算法监控

有煲开欧美剧的朋友，应该对英国单元科幻剧《Black Mirror》不感陌生，第2季第1集《Be Right Back》中的寡妇主角忆夫成狂，使用网络通讯服务，跟已车祸离世的亡夫“对话”。个中原理非关灵异，该服务以大数据（Big Data）技术搜集亡夫在社交网络留下的“足迹”—包括所有文字、声音留言纪录，再整合成一个性情、人格、声线及语气都倒模式复制亡夫的人工智能，继承其记忆，同女主角沟通。

以上桥段不是科幻，而是已成事实。虽然未劲到发展出人工智能，但一个网民的网络行为模式和消费习性，都通过点击、赞好帖子、留言和电子付款纪录被社交网络公司收纳于大数据，成为演算法（Algorithms）输入的参考变数，所谓个人“私隐”早就荡然无存。社交网络系统的演算法就掌握到的现有大数据资讯、“度身”统计得出最适合该网民浏览的内容和促销广告帖子，Facebook的专页广告和Youtube的“为您推荐”栏目都是实例。同样地，政府机关和大企业亦可能利用大数据监测技术整理出网民的基本资料，从而控制网民优先看到的内容。除资讯过滤使人们视野受限外，甚至可能操纵引导网上舆论，影响人们的情绪、想法和价值取向。

Go Rando：全赖“兵不厌诈”扰敌法门

一直有说法指Facebook去年年初推出的“心情回应”— “赞好”、“劲正”、“哈哈”、“哗”、“惨惨”及“嬲嬲”，都是用来收集网民用户对各种内容的喜好和兴趣，再经大数据资料库及演算法程式过虑出现在用户news feed上的帖子。艺术家Benjamin Grosser有见及此，设计编写出浏览器附加元件Go Rando来“杜绝”Facebook透过纪录“心情回应”来摘取用户个人数据的行径。

个中奥妙全在《孙子兵法》的一句“兵者，诡道也，故能而示之不能，用而示之不用，近而示之远，远而示之近。”Go Rando做法正是“扰敌”—每当安装了的用户“赞好”一个帖子时，Go Rando就会由六个“心情回应”随机地抽出一个使用。久而久之，用户的心情分布变得平均，各种回应次数都差不多，借以“迷惑”Facebook的演算法程式；即使用户想主动以某心情回应也无问题，因为长期累积的随机心情回应足以产生统计学层面上的“噪音”（noise），令演算法难以捉摸，察觉不到用户主要心情为何。

保存虚拟世界和现实世界的界线

Grosser接受Creators访问，指越来越多人发现Facebook数据在网站内外都被广泛使用：在社交平台，用户行为纪录在案，产生因目标对象而异的news feed内容，从而管制用户情绪反应；平台以外，政府机关收集民众网上行为数据，监控舆论和资讯流通。在今时今日网络上假新闻（fake news）数量压倒性多过真新闻、内容农场（content farm）越开越多的当下衰世，资讯科技进步没有带来自由，反而助长了人们对资讯盲目信从、懒于论证、不求甚解情绪化反应风气、以及无处不在的监控操施，看来Grosser的担忧不无道理。

Grosser进一步表达他对“情绪监测”（emotional surveillance）这种带阴谋论色彩说法的深信：“他们把美国人民以32种人格分类来，了解他们的‘需要和恐怖’，再针对这些结果来制造不同讯息，迎合不同群体。”而Go Rando就是应对这种全球性监测的武器，“我希望Go Rando不止破坏监测，还能鼓励人们抱持个人数据何去何从、对谁人有利、了解其价值何在的审慎心态。”