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抹黑平臺算法,也是一個“憤怒誘餌”

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文丨守一

最近有一個詞很流行——憤怒誘餌(rage bait)。



這是牛津大學出版社《牛津詞典》選出來的2025年度詞匯,指故意設計成令人沮喪、挑釁或冒犯形式的在線內(nèi)容,旨在引發(fā)憤怒或憤慨,通常是為特定網(wǎng)頁或社交媒體賬號引流、提升互動量。

這個捕捉時代情緒的術語引起部分網(wǎng)友共鳴,有人將這類挑動對立的行為歸罪于信息社會的某種“流量焦慮”,也有人將矛頭指向社交媒體算法,認為是這些隱形推手制造了網(wǎng)絡世界的情緒風暴。

事實是否真的如此?對社交媒體算法的刻板印象,很大程度造就了誤解。對憤怒內(nèi)容的偏好,根植于人類思維模式,而平臺算法,反而一直在努力打壓這部分流量。

01

回溯網(wǎng)絡生態(tài)的演變歷程,自從門戶時代成為過去,人們接觸新聞資訊的主陣地,就日益轉(zhuǎn)移到社交平臺。

在社交平臺上,傳播的主體不再局限于專業(yè)機構,當人人都成為“媒體”,基于事實的資訊和基于立場的觀點,天然深度糾纏共生。

于是我們看到,許多話題事實還沒搞清楚的時候,非黑即白的站隊和攻擊已經(jīng)如火如荼。從政治議題到經(jīng)濟事件,從性別關系到娛樂八卦,公共討論頻頻變成極端化言辭的魔法對轟。

一起看似簡單的社會事件,可能因為一句帶有標簽的判斷,瞬間點燃成千上萬條憤怒留言。

極端化情緒和言論泛濫,會讓理性的人感到沮喪,但就本質(zhì)而言,這種和傳播伴生的情緒風暴,并非數(shù)字時代的特產(chǎn)。



傳播學奠基人李普曼,在100多年前的代表作《輿論》中,就分析過類似現(xiàn)象的原理——

“在激烈地憎恨一件事時,我們很容易將其與我們激烈憎恨或恐懼的大多數(shù)其他事物聯(lián)系在一起,并認為它們彼此之間是因果關系。”

簡單來說,憎恨、憤怒之類的情緒,能夠幫助普通人完成“歸因”。

在分工日益精細化、復雜化的社會,普通人對遠離日常體驗的很多事,往往沒有足夠的知識儲備和經(jīng)驗去準確理解。

某些別有用心的傳播者,塑造一個假想敵或者仇恨靶子,激發(fā)受眾的憤怒情緒,就會令其以為找準了某個問題的癥結,滿足了其“終于看懂這個世界”的爽感。

對此,勒龐在《烏合之眾》中也有過社會學角度的犀利分析,即個體融入群體后,智商會降低,情緒會被放大,傾向于接受簡單、極端的觀念。

可見所謂“憤怒誘餌”,只是給一個古老的傳播現(xiàn)象或者說社會學現(xiàn)象,披上了新的數(shù)字外衣。

如果要說社交媒體時代,“憤怒誘餌”的表現(xiàn)和過去有什么明顯不同,或許是受眾的規(guī)模變得無比龐大、發(fā)聲變得無比便捷,因而其負面影響就變得更受矚目。

02

問題在于,這究竟是平臺和算法的原罪,還是人性弱點的數(shù)字化呈現(xiàn)?

回答之前,先要區(qū)分兩個層面:社交媒體用戶的行為和社交平臺的行為。



前面說過,拋出“憤怒誘餌”,并不是社交媒體時代的創(chuàng)舉。報紙時代的評論文章,甚至更古早的街頭演講,傳播者在表達觀點的時候,都可能使用“訴諸憤怒”的技巧。

因為憤怒作為一種高喚醒度的情緒,能快速打破理性屏障,讓人產(chǎn)生“我在捍衛(wèi)真相”“我在捍衛(wèi)正義”之類自我滿足的幻覺。

心理學研究也表明,憤怒會削弱認知的靈活性,使人更執(zhí)著于自己的立場,更難接受不同意見。因而激發(fā)憤怒,容易達成傳播者的預期目標。

社交媒體時代的很多內(nèi)容生產(chǎn)者,的確更有動力使用“憤怒誘餌”,這就像投放情緒興奮劑,能刺激用戶多巴胺分泌,進而帶來即時的流量回報。

關鍵是平臺扮演什么角色呢?很多人指責平臺算法的“偏好強化”機制,會助長“憤怒誘餌”現(xiàn)象。

乍一聽似乎有道理。

“用戶越點擊某類內(nèi)容,系統(tǒng)越推送同類內(nèi)容”,已經(jīng)成了很多人對算法的刻板印象——用戶為一條憤怒內(nèi)容點贊,平臺會推薦更多更憤怒的,于是用戶會被困在“憤怒回音室”里。

這似乎很符合用戶的直覺。但其實,可能性并不等于必然性。放任“憤怒誘餌”,并不符合平臺的長遠利益。

憤怒內(nèi)容一方面會侵蝕平臺的公信力和用戶黏性,另一方面也會降低平臺商業(yè)化價值。

當用戶陷入無休止的爭吵漩渦時,最終會選擇用腳投票。而一個極端情緒泛濫的平臺,廣告商也只會敬而遠之。

總之,平臺不考慮用戶體驗,無異于自殺。所以,沒有平臺會真的愚蠢到“飲鴆止渴”,主動把平臺生態(tài)搞得烏煙瘴氣。

03

很值得玩味的是,黑化平臺算法,其實本身也是一種“憤怒誘餌”式表達。

把平臺和算法指斥為“憤怒誘餌”的幕后黑手,等于是拋出一個背鍋俠,讓其為這一成因復雜的社會現(xiàn)象負責。

但如果拋開偏見,多去了解一下平臺的算法規(guī)則,就會發(fā)現(xiàn)很多指控并不成立。

以抖音為例,今年首次系統(tǒng)性披露了平臺算法機制。同時升級“使用管理助手”,為用戶提供了觀看時長分析和內(nèi)容偏好管理的便捷工具。



抖音探索了一套復雜的平臺治理體系約束違法違規(guī)內(nèi)容

此外,還推出了《抖音社區(qū)熱點信息和賬號治理規(guī)則(試行)》,旗幟鮮明地反對極端、煽動、攻擊、引戰(zhàn)內(nèi)容,并對為博取流量刻意制造沖突、煽動引戰(zhàn)等內(nèi)容,以及發(fā)布煽動蹭熱內(nèi)容的“惡意營銷號”等,進行重點治理。



這些反用戶直覺的設計恰恰證明,算法并非只會放大憤怒,同樣可以成為理性對話的催化劑。

如果無視平臺這些透明可見的努力,始終用關于算法的刻板印象,來重復表達對平臺和算法的憤怒,也算是中了“憤怒誘餌”的毒。

從媒體演變和社會發(fā)展的歷史視角看,社交媒體平臺的普及,本身是巨大的進步。

它讓很多邊緣群體有了發(fā)聲的渠道,有了和外部世界鏈接的可能,也讓知識和文化的傳播,突破了傳統(tǒng)的壁壘。

而一個存在海量用戶和內(nèi)容的平臺,不可能離得開算法。

憤怒誘餌現(xiàn)象的存在,不應成為否定平臺和算法的理由——就像印刷術誕生初期也曾被用于傳播謠言,但最終推動了啟蒙運動;電報曾被用于煽動恐慌,卻也為現(xiàn)代新聞業(yè)奠基。

技術本身無善惡,向善或是向惡,取決于人類駕馭它的方式。

通過算法優(yōu)化抑制憤怒誘餌的傳播,通過培育正向內(nèi)容生態(tài)讓理性對話變得更可行,都是抖音等平臺正在做的事情。

當然,技術的進步永遠不能消除人性的復雜,只要有人群的地方,“憤怒誘餌”現(xiàn)象就永遠無法根除。重要的只是,以更理性的姿態(tài),去面對和緩解。

特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布,本平臺僅提供信息存儲服務。

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