假新聞、操弄選舉、濫用個資，過去一段時間Facebook就像是問題學生，接二連三地不斷闖禍。最新一季的財報多項指數成長放緩，擁有22億用戶的社群巨頭，除了流失大量年輕用戶，更削弱了許多用戶的信任。
「我們做了很多努力，而未來能做的依舊很多。」這是今天Facebook在亞太媒體線上會議中，最常提到的一句話，演算法時常改來改去的動態時報，除了成為虛假內容散布的溫床，更讓許多人對於內容呈現的依據感到困惑，而究竟這背後的依據是什麼呢？
揭開動態時報神秘面紗
「Facebook一開始就是為了讓人們建立更加緊密關係而生的。」今年二月Facebook修改演算法，強調為了回歸社群本質，將優先呈現親友、加入社團的貼文，品牌商、內容商的貼文將會大量減少。Facebook動態時報產品經理Sara SU，今天在亞太媒體線上會議中表示，動態時報上的內容會歷經四個篩選階段。
庫存（inventory）
動態時報上的內容，會從個人帳號的朋友、按讚的粉絲團、加入的社團中提取，這些所有可能會看到的內容，就是所謂的庫存。
訊號（signals）
隨著使用Facebook的時間疊加，庫存的內容又會相當多，這時候貼文的時間、貼文者、貼文內容，甚至是按讚、分享、留言、 tag等資訊，就會成為第二層的篩選訊號。
預測（predictions）
接著綜合庫存、訊號，去進一步預測用戶的興趣喜好。
分數（score）
最後，利用以上資訊做權重衡量，產生一個貼文的分數，來決定貼文呈現的應先順序。
虛假內容傳播怎麼處理？
從2016年美國大選的例子，可以觀察出社群平台已經從單純的社交平台，變成能夠影響甚至操弄大眾、選情、輿論風向的巨大機器，虛假消息正是近年動態時報面臨的一大關卡。
Facebook動態時報產品經理 Tessa Lyons告訴《數位時代》記者，具誤導以及傷害性質的內容，有各種不同的類型。「首先，一旦出現違反社群守則內容，或是假帳號，就會直接移除（remove）；接著會降低（reduce）垃圾訊息等內容的排序；最後，會藉由顯示相關文章連結、提供更多故事脈絡的方式，告知（inform）用戶正在閱讀文章的真實性。」
白話來說，雖然有些內容沒有明顯違反Facebook社群準則，但仍有可能構成誤導或是傷害， Sara SU 表示，團隊會從蛛絲馬跡中找到線索，「像是如果有一個全新的帳號，但他卻在一天之內大量分享許多連結，一般人是不會這樣做的，這就是一種濫用的訊號。」接著就會透過告知（inform）的方式，讓用戶自行判斷要不要閱讀、信任或分享。
當然，這些審查過程不可能完全仰賴人工，因此Facebook也開發機器學習演算法，來讓機器學習辨識虛假言論內容、假帳號。媒體線上會議中，Facebook播放了一支名為「Facing Facts（面對現實）」的宣傳影片，用電影的拍攝手法，搭配內部員工堅定有自信的訪談影像、氣勢磅礡的配樂，試圖告訴所有在場的記者打擊錯誤訊息的決心。
影片中提到，對於錯誤資訊的界定，其實存在很多灰色地帶，因為事實的對錯有時候是很主觀的，很難用客觀的角度去認定，「這類內容Facebook可以拍拍屁股不管，但我們認為仍有責任檢視這些訊息是否被誤導。」
以影像來說，在AI、修圖軟體的演進下，很多時候真假難辨，像是今年二月，有網友在網路論壇Reddit發布一款AI工具，可以讓所有人輕易將影片中的人物「換臉」製作假影片，許多網友紛紛用這款工具將女明星的臉移花接木到動作片演員身上。
Facebook表示，不僅要針對文字內容審核，也會透過不同的工具，找到圖像的原始數據進行交叉比對，來檢視訊息內容是否被竄改，影像審查工作會與第三方機構合作，「我們聘用了不同國家的員工，因為他們有著在地的生活經驗，可以更客觀的判斷。」Tessa Lyons說。
不能逃避的假新聞議題
除了網路謠言，假新聞的威力，可以更大程度的撼動輿論風向，這也是Facebook沒有逃避空間的課題。
Tessa Lyons表示，因為每個國家地區在新聞處理上的風格、問題都不同，因此會與第三方審核機構合作，會優先呈現受到認證的文章，而有疑慮的內容，就會降低在動態時報上的排序，如果知錯不改，會進一步移除廣告、內容分配的權利，同時也會在新聞下方附上相關連結，透過提升新聞素養，來優化平台上的新聞品質。
「在假新聞的審查上，必須要很小心，很多事情不是自己一個人決定就可以，要跟大家一起合作，」Sara SU 表示：「每個地區都有各自有權威、可信任的媒體，像是你們台灣一定也有大家都相對信任的新聞機構，那麼我們就會跟他們合作。」
而未來不只是文字內容，隨著Facebook的影音內容越來越多，把關的難度也隨之提升。像是近期YouTube飽受許多不當內容的爭議，YouTube未能即時處理這些不當留言，以及撤下內容不當的影片，甚至演算法還會推薦用戶相關的影片，導致許多知名廠商的廣告在影片播出前露出，間接導致品牌形象受損，部分廣告商也停止在YouTube上下廣告，還因此增聘一萬名人力，協助審查影片內容。
Tessa Lyons表示，這將會是Facebook未來努力的方向，在照片、影片審查投入更多，尋找更多合作夥伴，建立通報機制，最後還是老話一句：「我們做了很多努力，而未來能做的依舊很多。」
