【暴雨】南方暴雨，1200万同胞受灾，为什么还有人不知道？( 二 )
大家不要对“流量”有偏见 。 哪怕是开个实体店 ， 选址时也要考虑“客流量” ， 这是很平常的商业因素 。
不过 ， 也确实因为对流量的看重 ， 新媒体的内容生产与推荐 ， 必然会有所偏重 。
比如公众号的编辑在策划选题时 ， 一定会根据过往的数据 ， 筛选出阅读量高、转发分享量高的文章 ， 分析用户喜欢看什么样的内容 ， 然后再次投其所好 。
再比如 ， 微博热搜、知乎热榜 ， 那些热门话题 ， 也都是大多数人喜欢浏览和参与互动的 。
有人可能会说 ， 所以我们不知道灾情 ， 还是因为报道没上热搜啊 。
可真相是 ， 就算报道上了热搜 ， 你也未必会看 。
以下是两条曾经登上热搜榜的灾情新闻 。 然而 ， 因为没能吸引足够的点击 ， 它们很快就被其他消息顶了下来 。
是哪些消息这么“厉害”呢？也许是：
#章子怡否认怀孕#
#伊能静方否认镜头被删#
#于小彤方否认与陈小纭分手#
……
这里面存在有人“买热搜”的可能性吗？当然有 。
但总体来说 ， 热搜榜还是能较为真实地暴露大众真正关心的话题 。
试想 ， 如果现在你有两个小时 ， 下面两个内容 ， 你更愿意看哪个？
A. 南方某县城洪灾现场直播
B.《乘风破浪的姐姐》
我想会选择前者的 ， 还是少数人 。
某互联网数据分析师曾经抓取过2019年的2万多条热搜数据 ， 对比后发现 ， 搜索量排名前四的话题基本都是婚恋题材 ， 包括结婚、离婚和分手 。
一句话 ， 比起关心远方的灾难 ， 人们的本性还是更偏爱八卦消息 ， 因为后者更能带来当下的愉悦感 。
而如今有些新媒体APP的内容生产 ， 又引入了大数据算法 ， 会根据你的阅读偏好推荐内容 。
比如 ， 你今天要是点击了两次某明星的绯闻 ， 那么接下来 ， 它就可能不断地向你推送各种明星的花边八卦 。
它最终目的就是为你服务 ， 让你感到“舒适” ， 从而愿意每天花更多的时间在上面 。
媒体报道——网友不关心——报道没热度——微博根据流量和热度自动降热搜——知乎不推荐没有热度的话题——微信公众号不写没有热度的选题……
【【暴雨】南方暴雨，1200万同胞受灾，为什么还有人不知道？】于是 ， 一个月了 ， 那些天天刷微博、微信、知乎了解世界的网友们 ， 对南方的灾情依旧一无所知 ， 人们都掉入了所谓的“信息茧房” 。
这是哈佛大学教授桑斯坦提出的一个著名的概念：
随着媒体泛化 ， 面对网上海量的信息 ， 个人不可能全盘接收 ， 所以信息获取就会习惯性地被兴趣引导 ， 从而将自己束缚于自我编织的茧房之中 。
可以说 ， 过度发达的社交网络和过度聪明的算法 ， 看似打破了信息壁垒 ， 但同时又将我们锁在了一个个信息茧房之中 。
这就是如今移动互联网时代 ， 我们每个人所面临的困境 。
03
拥抱还是逃离？
照这么发展下去 ， 结果如何？
著名科技作家尼古拉斯·卡尔在《浅薄》中表达了他的担忧：
我们在尽情享受互联网慷慨施舍的同时 ， 也把人生的体验、思考和记忆无条件地外包给了网络 。
在这本书的最后 ， 尼古拉斯·卡尔更是对于“人类未来” ， 提供了一个悲观的猜测：
我们越来越依靠计算机作为理解世界的媒介 ， 在这一过程中 ， 我们自己的智能黯然失色 ， 最终沦为人工智能 。
按他的猜想 ， 世界将会变得像库布里克的电影《2001太空漫游》里那样：人跟机器如此相像 ， 最主要的人类特征反而表现在一台机器身上 。
然而书单君觉得 ， 《浅薄》里的观点 ， 未免有点过于悲观 。
相比之下 ， 我更赞同媒介理论专家尼尔·波兹曼的看法 。
波兹曼也曾预言 ， 未来技术很可能会垄断文化 。 这让很多人都以为 ， 他是在反对技术 。
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