什麼是演算法

演算法簡單定義式:輸入 + 演算法 = 輸出

演算法是一種公式,當我們帶相同的參數進去會得到相同答案。

只有在某些特殊條件與權重分配的前提下,會出現不同的結果。

就像是在數學中的「1+1=2」,無論重複一百次或是一百萬次都不會改變。

也就是當你只用自己習慣的方式去GOOGLE,只會找出某一種特定的答案

同溫層

同質性的世界(同溫層)

在被演算法統治的世界,我們每個人都會遇到相同的問題。

FB的動態消息演算法給你的是「最接近你想法」的資訊。

GOOGLE搜尋演算法給你的是「最多人選擇」的答案。

而當我們不斷使用FB和GOOGLE的結果是,你會得到「最接近你想法中最多人選擇的答案」。

這也是為什麼,網路的世界看似越來越豐富但卻實質封閉,你會對感興趣的事情知之甚詳,卻對其他領域一無所知。

什麼是編輯

無論是書中或是網路上都有很多大神分享他們對編輯的想法,我也不敢野人獻曝,只說說我心目中的好編輯。

理想的編輯是無論任何話題都可以聊上三分鐘,並可以看出別人的亮點。

通俗一點的說法就是「充滿對未知事物的熱愛」與「別人只看到垃圾,你卻能挖出黃金」。

雜訊才是最珍貴的能力

而這兩個能力都是與雜學有關,當你了解的領域越寬廣,能夠排列組合的火花才會越多。

就像是,純粹的「蛋炒飯」很好吃,但加上「咖哩」的蛋炒飯又是另一種截然不同的風味。

但你要發明咖哩蛋炒飯之前,必須要先分別知道「咖哩飯」和「蛋炒飯」這兩道料理,你才有結合他們的機會。

而這也是演算法不能告訴你的,他只能告訴你所有「已知」或「已出現」的結果,但並不能幫你串聯起來。

咖哩蛋炒飯

如何對抗演算法

看書,看更多的書

所謂的雜訊並非指完全不相同的領域,而是在原有知識圈的外圍知識。

就像是物理跟英文是屬於完全不同的領域,但語言學和英文就有關聯性。

而想要了解某一類知識的外圍知識最好的方式就是看書。

一本有足夠知識含量的書籍一定是橫跨許多領域的,而當我們看了某一個領域中夠多的書籍後就會形成自己的知識圈,這也是編輯培養獨特眼光的方式。

善用無痕視窗

在網路時代,我們不可能不用google。

但是請記得偶而開啟無痕視窗,瞭解一般搜尋和GOOGLE針對你的客製化搜尋有甚麼不一樣的。

小結:使用工具,不當工具人

GOOGLE和FB都是能幫助我們了解這個世界的工具,他們也做得非常好。

但是,我們在使用工具的時候要避免被工具控制。

就像是之前總統大選的許多韓粉長輩,就是被演算法控制的一群人。

當你的資訊來源單一並固定時,你會很容易找到同溫層的人,也很容易陷在裡面。

我會在FB加上幾個相反立場的粉絲頁或是好友,雖然看到文章的時候很容易感到不適,但是卻是保持開放態度的不二法門。

延伸閱讀:

  1. 「不科技行為」特輯 2:處理雜訊的能力
  2. 隱形的牢籠 同溫層現象
  3. Beware online “filter bubbles”
  4. 日本編輯傳奇與明星作家的協和音

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