這種關(guān)于新聞的信息推送偏差會帶來很大問題。但是當(dāng)我們把社交媒體軟件的推送信息作為事業(yè)決策的支撐時，這些有信息泡沫的系統(tǒng)有可能會帶跑我們的思維。一個只接受與他有類似觀點或意見的知識分子，是不會從其他角度看問題的，而且會忽略其他聲音。
相似性偏差
有時，偏差會在系統(tǒng)做規(guī)定動作時出現(xiàn)。比如，谷歌新聞，它會根據(jù)用戶的請求，提供一組符合要求的故事。它的執(zhí)行目標(biāo)非常明確，而且完成度也很高。當(dāng)然，它得到得結(jié)果是一組可以互相印證的故事。也就是說，谷歌新聞得到了一個與Facebook個性化泡沫類似得信息泡沫。
確實會出現(xiàn)一些與新聞角色相關(guān)的問題，而新聞的傳播又進(jìn)一步突出了這個問題-最明顯的就是信息的平衡方法。“編輯控制”的缺失涉及到的情況十分廣泛。盡管相似性在信息界是一種強(qiáng)有力的度量標(biāo)準(zhǔn)，但它也不是唯一的度量標(biāo)準(zhǔn)。一個決策應(yīng)該由很多不同的觀點支撐。那些只提供與請求或現(xiàn)有文檔具有相似性的結(jié)果的信息系統(tǒng)會給自身造成信息泡沫。
盡管相反的，相對的，甚至沖突的觀點對于企業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展很有利，但這種相似性偏差很容易被人接受。
沖突目標(biāo)偏差
有時，為特定商業(yè)目的開發(fā)的系統(tǒng)會導(dǎo)致偏差，但是這種偏差是完全不可預(yù)見的。
設(shè)想一個系統(tǒng)，它可以用來為潛在的候選人提供職位描述。當(dāng)用戶點擊職位描述時，系統(tǒng)會記錄點擊量。所以，很自然的想法就是，算法的目標(biāo)應(yīng)該是提供那些點擊率最高的職位給候選人。
然而結(jié)果是，人們傾向于點擊適合自身的工作，而這種現(xiàn)象可以通過固有的思維模式得以呈現(xiàn)。比如，標(biāo)簽為“護(hù)理”而不是“醫(yī)療技術(shù)人員”的工作呈現(xiàn)給婦女的可能性較大。不是因為這份工作最適合她們，而是因為她們被限制在這種工作類型中不去突破。
固定模式的影響體現(xiàn)在一個人更傾向于點擊那些與他們自身知識模式相符的工作崗位(知識模式包括性別，種族，信仰)。結(jié)果是，任何一個通過點擊量進(jìn)行學(xué)習(xí)的系統(tǒng)最終只會按照固定的模式給人們提供工作機(jī)會。
機(jī)器偏差就是人類偏差
在理想情況下，智能系統(tǒng)和它們的算法都應(yīng)該是公正客觀的。然而，這些系統(tǒng)由我們開發(fā)，因此，會反映出我們的偏差。通過了解偏差以及了解偏差的來源，我們可以主動地設(shè)計可以規(guī)避變差的系統(tǒng)。
也許我們永遠(yuǎn)不會設(shè)計出絕對客觀的系統(tǒng)，但至少，系統(tǒng)的偏差會比我們自身的偏差要少。繼而，也許選舉不會再誤導(dǎo)我們，貨幣不會再通貨膨找或緊縮，我們也會突破我們的個性化新聞屏障，看到更精彩的世界。
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責(zé)編：陶宗瑤(實習(xí)生)
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