1個怒=5個讚!Facebook演算法意圖激怒用戶,吹哨者揭開背後陷阱
1個怒=5個讚!Facebook演算法意圖激怒用戶,吹哨者揭開背後陷阱

你曾在臉書(Facebook)上用過「讚(like)」以外的表情符號嗎?日前,《華盛頓郵報》刊出報導《Five points for anger, one for a ‘like’: How Facebook’s formula fostered rage and misinformation》,說明臉書自2017年起,除了讓用戶能使用更多新的表情符號外,還更新演算法讓在他們使用「怒(angry)」來回覆貼文時,推送更多與此貼文同類型的內容。

當時,臉書除了標誌性豎起大拇指的「讚」之外,還新增了其他五種新的表情符號,讓使用者表達他們對文章的反應,分別是:「大心」、「哈哈」、「哇」、「哭泣」和「怒」。然而,據該篇報導指出,當用戶按一個「怒」的影響力,等同於一個「讃」的五倍。而這項爭議措施在臉書實行多年,直到2020年才得到較大幅度修正。

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在《華盛頓郵報》一則關於臉書(Facebook)的報導中指出,過去的演算機制中,用戶按一個「怒」,等於按五個「讚」。
圖/ shutterstock

1個怒的表情符號=5個讚

被稱作吹哨者的臉書前員工弗朗西斯·豪根(Frances Haugen)將各項臉書內部資料交給《華爾街日報》,意圖指控臉書為活躍用戶使用度,在高層主管都知情的情況下放寬各項資訊的事實查核機制,改變演算法讓用戶更容易接收到含有煽動性及惡意的內容。

該演算法會以用戶使用的表情符號為依據,來決定未來要推播的內容,其中也包括了更多的情緒化及挑釁性的內容。內部文件顯示,從2017年開始,臉書為改善互動數下降的問題,將按表情符號在貼文排序的權重視為單純按讚的五倍,其原因在於這類激出更多情緒反應的貼文,讓使用者的參與度更高。

連臉書執行長馬克.佐克柏(Mark Zuckerberg)都曾公開鼓勵使用者對貼文「怒」以表達他們不滿,但若依照當時的演算法,若使用者越對某類型的文章按「怒」,臉書反而更常出現這些內容。

換句話說,使用者每次在臉書上點讚、點愛心或者點怒,都會影響下一次刷新臉書動態消息時所出現的內容。即使含有情緒化及挑釁性的有害內容,通常會被減少曝光度,但若擁有一定數量的表情符號,就有可能讓這種貼文被推到用戶動態消息的首位。

臉書正在「放大惡意」?

面對這樣的問題,臉書決定在2018年將「怒」的權重從5個讚調降至4個讚,其餘表情符號的權重則保持不變。但據2019年的內部數據表明,因每個表情符號的使用頻率都差不多,所以這樣的調整並沒有帶來太大的改變。

因此在2019年四月,便有臉書員工提議,將常在負面內容貼文出現的「憤怒」、「哇」及「哈哈」的權重降為1個讚,或不列入計算;而「大心」和「哭泣」的表情符號則常出現於感性方面的文章,內容較為安全,權重則定為4個讚。

同年九月,臉書終於決定將「怒」的權重降於零,並將「大心」和「哭泣」的權重降於2個讚。然而,即便臉書不斷地將各項表情符號權重降低,過去充滿煽動性、強化對立的演算法機制,或許已經造成使用者某部分的傷害。

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儘管臉書(Facebook)最後將「怒」的表情符號權重降為零,但過去因演算法造成煽動性貼文大量傳播的情況,或許已造成某些用戶的傷害。
圖/ Shutterstock

臉書吹哨者公開的敏感文件

臉書除了因表情符號權重的問題惹議外,豪根更在10月5日時在華府向參議院聽證會作證,以公開大量的「臉書檔案」(Facebook Files)指控有關臉書的各項內部敏感文件,並同時將資料提供給《華盛頓郵報》做報導。

據報導中指出,豪根透露的內容包括臉書及Instagram對高知名度用戶的差別待遇、對青少年的負面影響、系統安全上的漏洞與販毒及人口販賣公開利用Facebook做販售平台等醜聞,讓不少美國媒體皆引用此資料做了相關調查報導。

對此,祖克柏也在自身臉書逐一反駁豪根在聽證會的指控——包括分化社會、不顧網路安全、利益至上、容許仇恨言論與使青少年成癮等問題等,表示那些都不是事實,並駁斥「臉書優先考慮公司利益而非民眾的健康與安全」的論點,更表示相信臉書內部的員工們對這些指控一定匪夷所思。

他也針對臉書及Instagram對於兒童、少年及青少年的影響補充道,會暫停Instagram兒童版本是為了做更多研究,讓所有年齡層的用戶都有相對應的使用者體驗,並且能確保公司所建立的一切都對孩童來說都是安全和有益的。

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馬克.祖克伯一一反駁外界對臉書(Facebook)的指控,但用戶們似乎並不買單。
圖/ shutterstock

祖克柏的這篇貼文受到廣大迴響,但卻招來正反兩極的評論,更有用戶直接在貼文底下留言反駁「臉書可以幫我檢查一下這篇貼文的內容是否為假訊息嗎?」並且獲得了近3.8萬個表情符號。但對於此次的風波,臉書透過一名發言人緩頰,「我們是一間企業,的確是需要營利,但我們是不會願意去犧牲民眾的安全或福祉來作為代價。」

資料來源/WashingtonpostBBCThe Wall Street Journal60 minutes overtimeWashingtonpostMark Zuckerberg

本文經授權轉載自:經理人月刊

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責任編輯:吳佩臻、錢玉紘

關鍵字: #Facebook #演算法
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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
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快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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