為什麼我們總覺得自己是沈默多數,反對者都是笨蛋?

Sean Blanda 在 Medium 發表了一篇文章,講述人們總是認為自己代表多數,是正確的,若不擺脫這種心態,討論就不會有交集。
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原文為《The “Other Side” Is Not Dumb》,刊載於刊載於 Medium,作者為 Sean Blanda,Behance 的 99u 智庫總監暨總編輯,Inside 獲授權編譯。

Blanda 提出人們總是認為自己代表多數,是正確的,但若不擺脫這種心態,討論就不會有交集。

我喜歡和好友玩一種叫做「爭議評論」的遊戲,規則很簡單:事後不能提起「爭議評論」遊戲中說過的內容,而且你不能「爭辯」,你只能問對方為什麼這樣認為。評論範圍從「我覺得 007 系列電影名不符實」到「我覺得川普會是位好總統。」都有。

玩到最後通常會有人說「天啊!我不知道你是這種人!」,換句話說就是「我還以為你和我是同一隊的!」

心理學上有個名詞叫「錯誤共識偏差」,我們常覺得其他人跟我們一樣,常見於收視排行(到底誰會看重返犯罪現場?)和政治(我認識的人都贊成嚴格管制槍枝,這些反對的都是哪來的鄉巴佬?)或是民調(這些投給 Ben Carson 的是誰?)

在網路世界,這代表我們更容易誤解朋友甚至整個國家的意見,時間一長,就會演變成潛意識認為朋友間意見相同,瘋狂的「另一方」意見是非常可笑的,他們只是還沒「搞懂」,他們沒有「我們」這麼聰明。但是這種社群媒體上凌駕對方的優越感會降低生產力,這種自我優越感將犧牲掉更細緻的討論,而要讓線上討論有意義,我們就得克服這點。

這將導向最糟的 回音箱 效應,在回音箱內的人逐漸相信其他人都看法都和他一樣,而且這樣的意見佔了大多數,事實卻非如此。這就像發條一樣,發生一件事,你社交圈內的人看到不同圈子的意見會相當訝異,接著嘲笑另一方「資訊不足」或「愚蠢」。

我最喜歡的作者之一,Fredrik deBoer 曾在他的 短文 中探討過這個問題,他說:

(網路)鼓勵人們消除生活中工作、社交和政治的歧見。「嘿,那個和我看同一部電視劇的人也討厭不公不義,」到了後來就會變成「我能用電視劇來找盟友。」如果你能在蕾哈娜的影片裡看出政治隱喻,最後經由某種線上連結,就得到看不出隱喻的人非你同類的結論。

當某人說他們不是「我們這邊的人」,我們第一反應就是逃跑或把他們歸為笨蛋。澄清一下,仇恨或歧視言論還是不值得你浪費腦力,我這裡指的是在複雜議題上真心相信相反論點,而且有思考過各種理由的人。或者說,至少要和你的理由一樣好。

這並非「政治正確」的問題,這是根本上不接受有人可能和你有不同的感受,而且他們可能是對的。我們偏好把另一方當作廢棄厚紙板,而非現實中有智慧、能思考的人類。

現在真正有智慧的探討被一些容易分享的網站取代,這些內容主要就是創造來讓朋友間互相分享和取暖,同時嘲笑另一方用的。「看看另一方有多笨,不能像我一樣看清這件事!」

分享諷刺連結來嘲笑另一方不代表我們懂更多資訊,這只顯示出我們寧願當個自以為的混蛋,也不願思考其他觀點。這代表了我們寧願向朋友表現我們有多像,而非花力氣了解不同的人。

這樣子你很難參與社群媒體,也不能自詡為求知者。如果碰到意見不同的人便輕蔑地轉身,那我們也算不上有同理心。

如此一來,我們在 Twitter 或 Facebook 上,就只會分享我們所謂的「事實」,來累積同儕認同。我們忽略真實世界的樣貌,選擇性分享資訊或一些容易戳破的謊言。因為網路流言風氣太過氾濫, 華盛頓郵報 甚至關閉了破除網路流言的專欄,因為根本沒人在乎這些東西是不是真的。

揭穿網路假消息本來需要經過許多調查,現在只要簡單找找「關於」或「免責聲明」,以前會因為誤會或無知而相信傳言,現在卻不是這麼回事,像「在卡車內尋獲被肢解的 Casey Anthony 」這樣的頭條現在則透過信災樂禍和仇恨的心態散播。

⋯⋯

現今對權威機構的不信任高漲,認知偏見卻沒有減弱,受假新聞所騙的人通常只是在消費符合自身觀點的新聞,就算很明顯是假的也一樣。

deBoer 提出的解方就是,「你得放棄苦心經營社群媒體,加入與你不同的人。」換句話說,你得認清「另一方」也是真實存在的人。

但我想更進一步,我們面對每個問題都該試著考慮「也許這次我們真的錯了」的可能性。

像你我這樣的大量閱讀專業網站的讀者,難道沒有可能出錯?有沒有可能我們不總是對的?住在遙遠地方的人們會不會看你不愛的節目,讀你不愛的書,擁有另一種有價值的意見和信仰?也許你看不清事情的全貌?

覺得政治正確已經失去控制了嗎?多追蹤一些厲害的社會運動者。覺得美國對槍枝的態度匪夷所思?看看佔美國 31% 人口的 擁槍者 的報導吧。這並不是說另一方是「對的」,不過他們可能也有充分的理由「覺得」自己是對的,瞭解這些以後,才能開啟真正的對話。

辯論老手都懂得一個道理,如果你無法為對手辯護,就代表你沒有真正了解議題。我們可以盡情地譴責政治僵局和媒體煽動,但以個人而言,若不能理解和自己不同的人,就無法真的進步,而且不尊重他人的立場和意見,是無說服任何人的。

下次當你和別人爭論不同意見的時候,挑戰不要想「贏」,不要嘗試「說服」對方同意你的論點,不要在背後和同儕一起嘲笑對方。反之,試著「輸」,聽聽他們的說法,要他們認真地說服你。如果只是在你弟支持開採天然氣的發言下多問幾個問題,沒人會向你支持環保的朋友告狀。

或著下次當你在社群分享最近的事件時感到一陣厭惡,先自問你為什麼這麼做。是因為內容提到你沒想過的新資訊?還是為了表明你的立場,提醒圈子裡的朋友你不是「另一方」?

希望你能尋找相反的意見,當你聽到某人提出和你觀點不同的資訊,別急著否定。試著考慮一下,「也許他是對的?我應該查一查。」

因為拒絕了解與你相左的意見,是思考上的怠惰,而且通常比你控訴另一方的內容還糟。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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