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马修·辛德曼:谷歌政体极其后果
关键字: 谷歌搜索引擎谷歌政体网络技术数字民主的迷思自从这一原创研究得以进行以来,其它一些学者已尝试去验证,是否搜索引擎的确强化了在链接结构和流量方面的不平等。有学者给出数据表明搜索引擎正在恶化富者越富的现象,使得网络流量比仅仅由随机上网冲浪所引致的更加集聚化(Cho与Roy 2004)。另外一些人则对此有异义,声称有搜索引擎相比于没有搜索引擎的其它情形,减轻了网络流量的集聚程度(Fortunato等 人2006)。
搜索引擎是否造成某种“恶性循环”,对此不断发展着的争论意义深远,但它不应掩盖那个更重要的问题。学术性争论专注于讨论在多大程度上网络集聚度可以归咎于搜索引擎——以及是否新式搜索方法正在让不平等稍稍变得更好或更糟。但没有哪个研究质疑以下结论,即在链接方面的那些深刻的不平等,阐明了搜索引擎的能见度和流量模式。
赢家通吃的政治
本章主要关注了政治学者很少虑及的一类技术问题。它讨论了为什么链接密度是“网上受众占有率”的有效指标。它已表明,关于不同政治话题的那些网站群落,它们中的每一个都由一小簇高度成功的站点所支配。作为总结,我们需要提醒自己为什么这一问题至关重要。我们知道,网络给予公民们数以百万计的机会,以选择去哪儿获得政治信息。但我们仍然不知道的是,网络究竟在多大程度上扩展了人们实际所进行的选择。
这方面的数据缺失,使得学者和公众人物对互联网的政治影响可以作出非常不同的设想。这一章——以及接下来的三章——不太支持以下观念,即认为因特网正在启动从广播到窄播的划时代转变过程。的确,几乎任何人都可以建立一个政治性网站,但如果只是少数政治网站获得大部分访客,那么这一事实就无关痛痒。在本章所考察的那些领域中,建立一个政治性站点通常相当于只是在凌晨3:30分的公共电视台上举办一次脱口秀。
网络集聚(online concentration)的程度是如此深刻,以致它促使我们不仅重新思考环绕着因特网的那种狂热,也重新思考怀疑论的种种理由。大型站点在网络上显然举足轻重——雅虎主导着其它的门户站点,亚马逊(Amazon.com)主导着在线图书销售,eBay主导着在线拍卖,而网络新闻则由那些熟悉的名字所主导,比如CNN和《纽约时报》。尽管如此,学者们尚且没有普遍认识到的是,这些赢家通吃的模式在网络的每一层级都重复着。
这些现象的广泛存在,与政治学者们对它们的解释格格不入。我们并不谴责,对于亚马逊的市场主导地位,在美国有着高比率的功能性无知(functional illiteracy);从而使得读者轻易认为,正是公民的缺陷(civic shortcomings)在政治新闻市场中造成了集聚化。本章所研究的那些网上政治倡议群落(communities)并非由商业压力驱动,但它们之中的赢家通吃模式仍然很强。我们也不能将这些模式归罪于那些强大的利益集团。越来越有影响的博客社区是非商业性地发端的,并且最初与传统的政治集团也没什么联系。尽管如此,正如我们将在第六章所见,博客几乎立即就复制了网络整体上在链接与流量方面的赢家通吃分布模式。
这些都清楚地显示,有更加基础性的力量在起着作用——在将传统的政治模型生搬硬套于网络环境之前,政治学者们需要理解这些更加非比寻常的现象。
谷歌政体理论表明,网络的集聚化,源自这一媒体的绝对规模和公民们的无能为力(inability),无论其有多少聪明才智和公民意识投诸其中。在政治学的许多领域,通常假定大多数公民对政治知之甚少,在政治信息处理中会采取捷径(drastic shortcuts)。但如果说在选票上的两个候选人之间作出选择,都需要有强烈的启发引导(heuristics),那么在数百万政治性网站中作出选择时,这类启发引导又该是多么更加极端化(more extreme)呢?此前的学术研究并没有足够重视,网络政治信息的巨大体量与公民们有限的认知资源,两者之间的这种深刻的不匹配。关于公民们如何对惊人的过量网络信息作出反应,政治学者们需要更加清楚的模型。
学者们还需要重新估量,互联网的政治潜能如何受到其结构的约束。网络的端点至端点(end to end)设计,或许不会限制公民们所访问的政治性站点,但网络的链接结构肯定会对此有所限制。如果我们想要评估因特网放大普通公民政治表达的能力,我们就必须首先理解那些集聚模型(patterns of concentration),这种集聚甚至在最小的维度上都支配着网络生活和网络政治。
《数字民主的迷思》,马修·辛德曼(Matthew Hindman)著,唐杰译,中国政法大学出版社
[注释]
[1]这方面可参见Castells 2000,Boyle 1996, Deibert 2000,2003。
[2]Barabási(2000)和Kumar等人(1999)似乎不同意链出链接的α值,提出α=2.4。这一研究还表明,这些参数一直是高度稳定的,即使互联网已经历了爆发式的增长。
[3]随着时间的推移,谷歌不断把其它因素结合进了它的评估算法。尽管这些改进让操纵搜索引擎结果变得更难,但在综合排名方面只有轻微变化——特别是前几个页面的搜索结果。在写作本书时,网页排名和类似的链接结构测量标准,仍然是谷歌排名系统的支柱。
[4]这个数字包括了在AOL.com上面由谷歌驱动的搜索。AOL搜索占了总市场的7%;若排除AOL,谷歌的市场份额是53%。
[5]根据我们借以收集这些数据的那些项目(terms),站点的URL并未被标记,所以广告链接并不能从这一分析中被删除。
[6]对两百个阴性站点进行人工编码,没有发现人类程序员与SVM不相一致的例子。但这一发现与其说表明SVM分类器的精确性,不如说表明了互联网的狭窄直径;例如,Reka Albert,Hawoong Jeong和Barabási(1999)发现,网络上任意两个网页,平均有19次点击之远。这意味着任何大规模抓取将立即遭遇大量的不相关的内容,并且即使某个分类器将100%的站点归入阴性类别,在大多数时候也将会是正确的。
[7]值得注意的是,所示结果基于原始数据(raw data),因此可能有些夸大网络版图中的相互联系。举例来说:MoratoriumCampaign.org,反对死刑的一个流行网站,包含了一些密集地相互链接的相互关联的网页——相关网页A甚至可以包含不止一个通向相关网页B的链接。排除同一网站内那些页面之间的相互链接,就会排除这些链接中的很大一部分。不过,链入链接的分布仍然顽强地遵循幂律分布。由于我们相信链入链接的总数是一个网站的能见度和流量的最好预测者(Ding等人2002,Tomlin 2003),所以我们的分析聚焦于原始的链接数。
[8]微曲线形状——即在双对数(log-log)坐标系中形成了一种柔和的、向下的抛物线——可能表示幂律分布和某种有着极端偏态(例如某种均数μ为0的对数正态分布)的其它分布之间的一种混合。
[9]在回归分析中,R2称为模型或方程的确定性系数(coefficient of determination),表示在该模型或方程中变量X对Y的解释程度。R2取值在0到1之间,越接近1,表明X对Y的解释能力越强,在此则表示该模型对数据的拟合程度越高。——译者注
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