科學中文化_從前我沒得選擇，現在我想做個好人(不想看聯合中時)
亂評
Eytan Bakshy, Solomon Messing, & Lada A. Adamic
這期的Science刊出了由Facebook 的data analyst in-house分析FB使用者政治傾向的研究，分析究竟在美國一千萬名的FB使用者，是否會因為使用FB，而被FB的針對使用者行為而投其所好的社群演算法(social algorithum)，而使使用者因為常點選偏自由派或保守派的政治相關訊息新聞，盡而更常在個人網頁上看到這類投其所好的訊息新聞，讓使用者以為整個社群的政治傾向都偏好如此，造成所謂Filter bubble的效應。
當然，這篇研究的結論是沒有，不過在這篇研究還在Sciecne Express上刊登之初，就造成一堆傳統政治科學研究者的鼓譟，對這個研究結果撻伐者有之。畢竟之前許多研究者就事提出了FB這樣的投其所好演算法造成使用對社會觀點的認知偏差，就像慢性洗腦一般。泛科學上的報導更詳細我就不用現醜了(http://pansci.tw/archives/79504)。
不過個人覺得這些傳統政治研究者的論點也是蠻有趣的，其中一點莫過於每個人都追著這篇研究所謂分析全美一千萬名FB使用者事誇大其辭，因為只有4%的FB使用者會公開自己的政治傾向，所以樣本數明明就少很多只有四十萬。好笑的地方來了，即便只有四十萬名樣本，這個數目遠超過任何過去的政治科學調查結果，如反對言論中所引用一個密西根大學的研究做了三百人地方性問卷調查，就好棒棒結論推導一大堆。另外更不用說到問卷調查的引導效應，反而FB這個研究完全是測錄式地觀察，免去了問卷設計上的先天不良。我想政治科學研究者大概就像他們研究的領域一樣，很難容得下不同的意見的。不過我還是不要以偏概全好，畢竟政治傾向似乎很難用任何科學的角度看待。
說了這麼多，我只是要大力贊同這個研究結果，使用者永遠都是主要的偏頗原因，就像我最近unfollow一些會整天按讚KMT黨報謠言的傢伙，說真的，從來都是我自己的選擇，每天要看一堆科學研究、WSJ、Bloomberg有的沒有的新聞，都快沒時間上PTT看豪洨文了，幹嗎把我的人生浪費在國民黨的無聊政戰(略懂)
Eytan Bakshy, Solomon Messing, & Lada A. Adamic
這期的Science刊出了由Facebook 的data analyst in-house分析FB使用者政治傾向的研究，分析究竟在美國一千萬名的FB使用者，是否會因為使用FB，而被FB的針對使用者行為而投其所好的社群演算法(social algorithum)，而使使用者因為常點選偏自由派或保守派的政治相關訊息新聞，盡而更常在個人網頁上看到這類投其所好的訊息新聞，讓使用者以為整個社群的政治傾向都偏好如此，造成所謂Filter bubble的效應。
當然，這篇研究的結論是沒有，不過在這篇研究還在Sciecne Express上刊登之初，就造成一堆傳統政治科學研究者的鼓譟，對這個研究結果撻伐者有之。畢竟之前許多研究者就事提出了FB這樣的投其所好演算法造成使用對社會觀點的認知偏差，就像慢性洗腦一般。泛科學上的報導更詳細我就不用現醜了(http://pansci.tw/archives/79504)。
不過個人覺得這些傳統政治研究者的論點也是蠻有趣的，其中一點莫過於每個人都追著這篇研究所謂分析全美一千萬名FB使用者事誇大其辭，因為只有4%的FB使用者會公開自己的政治傾向，所以樣本數明明就少很多只有四十萬。好笑的地方來了，即便只有四十萬名樣本，這個數目遠超過任何過去的政治科學調查結果，如反對言論中所引用一個密西根大學的研究做了三百人地方性問卷調查，就好棒棒結論推導一大堆。另外更不用說到問卷調查的引導效應，反而FB這個研究完全是測錄式地觀察，免去了問卷設計上的先天不良。我想政治科學研究者大概就像他們研究的領域一樣，很難容得下不同的意見的。不過我還是不要以偏概全好，畢竟政治傾向似乎很難用任何科學的角度看待。
說了這麼多，我只是要大力贊同這個研究結果，使用者永遠都是主要的偏頗原因，就像我最近unfollow一些會整天按讚KMT黨報謠言的傢伙，說真的，從來都是我自己的選擇，每天要看一堆科學研究、WSJ、Bloomberg有的沒有的新聞，都快沒時間上PTT看豪洨文了，幹嗎把我的人生浪費在國民黨的無聊政戰(略懂)
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