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2.4未能呈现真实的世界

无论从任何角度来看，2006 年上线的 Twitter 都是一个值得被载入传媒史的产品。

与Facebook不同，它开创的“广场式社交网络”品类在之后的十年中革命性地影响着全球每一个国家和地区的传媒生态。

无论是 Twitter 还是微博，广场式社交网络首次赋予个体人类不通过任何中介机构向大众发声的权利，由此所诞生的自媒体这一概念一度成为全球传统媒体的威胁。

Twitter 在其发布框中嵌入的文案“What’s happenning ?”有着极强的隐喻，而事实上，最初的大多数推文也确实都包含 What Where When Who Why How 的新闻六元素。

由此带来的，一个朴素的幻象是：任何记者都不可能比事件当事人更快、更准确、更真实的描述事件的发生。

它在后续演变成了一种新媒体与自媒体对大众的承诺，并以此作为武器与全球不同地区的传统媒体展开竞争。

在一段时间里（约 2015 年前），大众眼中“自媒体”成为比“传统机构媒体”更具权威性的信源。

这种朴素幻想的来源，是广场式社交对传统媒体的冲击会来自于对一手信源的把控。

传统媒体在过去的几百年间，为了能在第一时间拿到事发当地最准确的报道在全球建立了上万家记者站，并为此支付了巨大的人力成本。

而对于 Twitter 来说，每一个用户就是它的记者站，并且它无需向用户支付任何费用。

尽管，目前无论是中国还是西方的传统媒体依然没有从信任危机中走出来，但不得不说的是即便是那些经常被网友斥责为“假新闻”的媒体，也有着比社交媒体好的多的事实核查机制。

举一个最简单的例子，目前网络上一些失信的自媒体经常被嗤为网络《故事会》或网络《知音》。

但事实上，《知音》杂志一直设有事实核查员岗位，独立于编辑部对采访素材中的关键细节对受访者进行回访确认。

而《故事会》一直是一本定位于原创虚构小说的文学性刊物。

而更关键的问题在于，对于广场式社交的每一个用户来说，事实上没有责任保证自己说的话是正确或准确的，因为这对于一个自然人来说是一个不可能的事情。

尤其是对于一些重大事件来说，广场式社交所推崇的事件当事人自我发声可能会陷入一种更不理性的状态——这在心理学上很容易找到支撑，

比如一些人在目睹枪击案后会将凶手与一个完全无关的人联系起来，或凶手在现场所说话产生臆想。

而另外一些遭遇天灾（比如地震）的人可能由于多年非理性的不满，将天灾造成的损失投射到某种人祸之上。

如果我们把社交媒体看做一个整体，再把中国网民仅1成拥有本科以上学历[7]和中国全民精神障碍疾病患病率可能超过17%[8]两个数据作为背景参考，那么全球的社交媒体有可能是人类历史可信度最低的媒体形态没有之一。

另一方面，由于每个事件的当事人几乎都是不同的人，个体用户无需为自己的长期新闻信誉负责，这使得故意造谣者也变得有机可乘。

在当下的实践中，我们现在已经陷入了无法分辨一个新闻当事人爆红的背后究竟是新闻当事人个体还是议程设置团队的局面。

我曾在《为什么，我们觉得越来越多的媒体没有良心？》中解释过，从微观层面来看具体的某一个传统媒体不一定要报道真相，对于媒体来说真实感往往比真实性更为重要。

但与传统媒体相比，广场式社交上的个人媒体往往带来的是十倍的真实感和十分之一的真实性，这对社会来说无疑是有害无益的。

本质上说，广场式社交网络赋予了每个人以媒体属性，这种属性既伤害了媒体又伤害了社交。

它让我们原本无需为公众负责的正常地社交行为不得不变得小心翼翼，但同时又让严肃新闻传播的公信力变得千疮百孔。

换句话说，严肃媒体因无法与个体发声者比拼“真实感”和“速度”，而个体却因为带有了媒体属性而被迫要求任何发言都要有“真实度”和“专业性”。

广场式社交并非是惟一一个对媒体行业带来伤害的产品形态，另一个则是推荐算法。

在传统媒体或者是 1.0 时代的网媒，编辑的作用不只是审核稿件，更重要的是将恰当的内容放在恰当的位置以引起读者的注意。

在某种程度上，这也是编辑对稿件拥有增删改权利的基础。

因为整体版面有限，编辑才得以拥有权利砍掉那些质量不够的稿件；

因为版面尺寸有限，编辑才得以拥有权利砍掉稿件中的冗余信息；

因为版面的位置有优劣之分，编辑才得以有权利将稿件及新闻事件本身三六九等。

但在千人千面的算法时代，版面不再掌握在编辑的手中。这使得无论是传统媒体还是新媒体，编辑只在行使其审阅稿件的底线权利，机械的以一些编辑规范来保障出稿的安全性。

这使得编辑在媒体行业中的地位处于长期稳定下行周期，某种程度上也是目前媒体行业文章质量长期稳定下滑的一个重要原因。

“人民群众喜欢的，你算老几。”，是反驳编辑理应拥有议程设置权限的主流观点之一。

但事实正如前文中数字鸿沟部分所谈及的那样，当数字素养低于某一个临界点的时候，人们会主动筛选出更为低质量的内容以满足短期的多巴胺刺激。

这是非人类 AI 编辑所无法抗衡的。

从另一个角度说，千人千面的算法使得针锋相对的观点统一在了一个虚无缥缈的统一舆论场之下，长期来看会加剧人们的偏见与固有印象。

用美国的媒体生态来举例，在过去美国传统媒体呈现出典型的左右分野，以华尔街日报、CBS、纽约时报为代表的左派媒体与华盛顿邮报、FOX为代表的右派媒体会基于各自的立场对同一事件给出不同的解读，这使得两种立场长期处于一种慢性交锋竞争的状态。

而在新媒体环境下，你很难说清楚 Google News、Apple News 或者 Youtube 的政治立场是怎样的。

事实上，他们会完全依照读者的喜好为其呈现出最符合读者调性的报道。

在 2019 年的香港风波中，有香港家长发现使用自己的帐号登录Youtube和用自己孩子登录的 Youtube 所看到的内容是完全不同的。

我们善意的猜测 Google 对此完全没有干预，因为事实上这正是一个“中立”的推荐算法所追求的——为读者呈现它想看到的东西，并告诉他这就是全世界。

在过去，即便是一个常年订阅纽约时报的人，也有可能在一些重大事件上去主动打开 FOX 新闻听听“对面”的说法。

但在算法驱动的舆论场下，虽然立场两端的观点依然存在，但实际上失去了交战的场所。

不同的新闻被完全分发给完全不同的人，形成相互隔离且愈发极端的舆论场。

这种隔阂几乎出现在每一个由算法驱动的互联网产品，而非仅仅局限于媒体类App中。

在抖音、快手、微视中，我们看到大量彼此完全没有交集的群体，并且每一个群体都能找到极为广大的受众。

比如大多数人提起直播带货，想到的都是李佳琪。

但与李佳琪主打一线城市市场不同的，快手的带货网红辛有志凭借亲民的调性将一个又一个城里人完全没听说过的品牌与产品卖出远超李佳琪的成绩。

这种人以群分的现象并非互联网诞生之后才产生的，但互联网尤其是推荐算法确实促进了这种现。

新闻图片裁切视角的重要性

在前互联网时代，媒体的议程设置（Agenda Setting）已经是一个公开的秘密。

我们几乎都知道，每个媒体会根据自己所处的立场去进行带有倾向性的素材剪辑。

但这同样意味着，我们可以轻易的找到反向议程设置的媒体去了解“另一面”的声音。

互联网剥夺了（新老）媒体议程设置的能力，但并没有消解议程设置，它通过信息茧房将议程设置固化在我们每个人自己的世界中。

与传统的人与群分不同的是，算法驱动的人以群分很容易让人忽视“群”以外的世界，在信息和社交层面上的茧房会让身处其中的人更容易误解自己所看到的就是整个世界。

搜索引擎是我们突破信息茧房最后的出口，但随着搜索引擎这一产品类目在世界范围内使用率的下滑，谁知道距离推荐算法入住搜索引擎排序还有多少天呢？

当人们获取资讯的方式从主动订阅、搜索，变为被动的“下拉刷新”的时候，互联网便不再是一扇通向世界的窗口，而只是一个善于美颜的镜子。

用最直观的说法来说，如果一个人每天阅读的文章都是10万+，那他一定会认为自己所阅读的这些内容就代表主流舆论的声音。

但事实上，机器只是将符合它胃口的文章推送给了它。

而对于超过8亿的中国网民来说，即便是一个篇篇10万+的公号来说可能也只是找到了整个舆论场中很小的一个缺口，并不代表着主流观点。

对于每个舆论场中的发声者和受众来说，都更加认为“自己所写的/看的代表了大多数人的看法”，最终导致我们距离真实的世界渐行渐远。

如果我们甚至无法认识到真实的彼此，就更不要说我们能够相互理解了。

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