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现在还不到上午九点,冯诺一想,这也太超过了。
他陷在柔软的沙发里,片刻之前还温情脉脉的房东现在如同一个终结者。
郑墨阳伸手捏住他的下巴:“回答我。”
话语里的压迫力太强,让他一时间忘了喘气,而且长期被按住的手腕血液流动不畅,已经开始麻木了。他估测了一下双方的武力差距,识趣地投降:“不是说了吗,我猜的,只不过运气太好,被我猜对了。”
“猜的?”郑墨阳显然没有相信,“怎么猜的?”
埃布谷(Ebbw??Vale)是威尔士南部的一个小镇,经济不怎么发达,文化也没什么特色,但几年前发生了一场引人注目的事件——它在脱欧公投里投出了最高的脱欧票比例。
这件事神奇的原因在于,这个镇上有欧盟资助的大学、体育中心、铁路线、火车站,而且每个建筑物上都有欧盟的标志。理论上来说,作为受益方的他们不应该赞成脱欧才对。
然而在记者采访的时候,当地的居民不但认为欧盟没做什么实事,还觉得接纳其他国家的移民让他们受到了损害。
奇怪的是,这个地方的移民比例明明是全英最低的。
在寻访后,调查人员终于找到了这一矛盾的缘由:脸书在公投前长时间给当地居民推送一些欧盟的负面报道,陈述难民有多么可怕,还说欧盟会接纳更多经济落后的小国家,拖累本国经济。这些报道完全是夸大其词,甚至是虚构的。
对于一些有判断力的居民,稍微核实一下,就能知道这其实是虚假新闻。但脸书的推送机制相当聪明地避开了这些人,它选择那些文化程度比较低、容易轻信网络的人作为目标,成功地改变了当地的投票格局。
而脸书所做的,只不过是通过分析用户资料,生成推荐性算法,然后把这些信息推送给用户罢了。假新闻不是它写的,它从头到尾只是一个中转站,搅混了水之后全身而退,连这些推荐记录也全都删去了,想追查也无迹可寻。
事实上,脱欧公投已经不是脸书第一次干涉投票。美国大选时,它也曾经对候选人的负面新闻进行过精准推送。不夸张地说,这一举动已经危及到了民主制度本身。
“我想你大概也做了类似的事吧,”冯诺一说,“毕竟郑先生是推荐性算法的推动者,对这种机制的运用很有心得。当然了,在我国绝不可能做到影响公|投这种事。真触碰到红线的话,你也不会好端端地坐在这里了。不过,大概也涉及到用推荐性算法来潜移默化地驯化用户,算是一场大面积的社会实验。”
郑墨阳的脸上依旧漠然,脱离了那种温柔的气场,端正的五官竟然显出一丝肃杀:“还有呢?”
“郑先生对于度的把控应该很好,”冯诺一说,“没有触犯法律,所以并不能把你怎么样,但是这种操控信息的倾向实在是个隐患,所以上面只能让您提前退休了。”
郑墨阳冷冷地看着他,两人保持着这种狎|昵的姿势僵持了许久。就在冯诺一以为自己在劫难逃的时候,郑墨阳突然笑了出来。
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