無論您在哪裡上網，都會有人試圖個性化您的網絡體驗。 你的偏好被預先確定，你的意圖和動機被預測。 您三個月前短暫瀏覽過的那個烤麵包機不斷地出現在您瀏覽定制廣告側邊欄時。 而且這不是一條單行道。 事實上，一些個性化系統的相當客觀的機制可能不僅影響我們如何看待世界，還影響我們如何看待自己。
當我們上網時，這種情況每天都會發生在我們所有人身上。 Facebook 的動態消息 嘗試提供量身定制的內容 “最感興趣” 個人用戶。 亞馬遜的推薦引擎使用個人數據跟踪結合其他用戶的瀏覽習慣來提供建議 相關產品。 谷歌 自定義搜索結果等等：例如，個性化應用程序 現在谷歌 致力於“在您詢問之前為您提供全天所需的信息”。 此類個性化系統不僅旨在為用戶提供相關性，而且還旨在為用戶提供個性化服務。 通過有針對性的營銷策略，他們還為許多免費使用的網絡服務帶來利潤。
也許對這一過程最著名的批評是 “過濾泡沫” 理論。 由網絡活動人士提議 Eli Pariser，該理論表明個性化會對網絡用戶的體驗產生不利影響。 用戶不會接觸到普遍的、多樣化的內容，而是通過算法提供符合他們預先存在的、自我肯定的觀點的材料。 因此，過濾泡沫給民主參與帶來了一個問題：通過限制獲得具有挑戰性和多樣化觀點的機會，用戶無法參與集體和知情的辯論。
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尋找過濾氣泡證據的嘗試產生了不同的結果。 一些研究 已經表明個性化確實會導致對某個主題的“短視”看法； 其他研究 我們發現，在不同的環境下，個性化實際上可以幫助用戶發現共同且多樣化的內容。 我的研究表明，個性化不僅影響我們如何看待世界，還影響我們如何看待自己。 更重要的是，個性化對我們身份的影響可能不是由於消費的過濾泡沫，而是因為在某些情況下在線個性化根本不是很“個性化”。
數據追踪和用戶搶占
為了理解這一點，考慮一下如何實現在線個性化是很有用的。 儘管個性化系統跟踪我們個人的網絡活動，但它們並不是為了“了解”或識別我們作為個體而設計的。 相反，這些系統將用戶的實時運動和習慣整理成海量數據集，並尋找用戶運動之間的模式和相關性。 然後發現的模式和相關性 翻譯回來 分為我們可能認識的身份類別（例如年齡、性別、語言和興趣）以及我們可能適合的身份類別。 通過尋找大眾模式來提供與個人相關的內容，個性化實際上是基於 一個相當客觀的過程.
當過濾氣泡理論於 2011 年首次出現時，帕里澤認為個性化的最大問題之一是用戶不知道它正在發生。 如今，儘管有人反對數據追踪， 很多用戶都知道 他們被跟踪以換取使用免費服務，並且這種跟踪用於個性化形式。 然而，為我們提供個性化內容、方式和時間的具體細節卻遠不清楚。
尋找“個人”
我的研究表明，一些用戶認為他們的體驗正在復雜程度地個性化。 在對 36 名網絡用戶進行的深入定性研究中，一些女性用戶在看到 Facebook 上的減肥產品廣告後表示，她們認為 Facebook 已將她們描述為超重或註重健身的人。 事實上，這些減肥廣告一般是針對24-30歲的女性投放的。 然而，由於用戶可能沒有意識到某些個性化系統的客觀性，此類定向廣告可能會對這些用戶如何看待自己產生不利影響：粗略地說，他們一定超重，因為 Facebook 告訴他們體重超重。
不僅僅是有針對性的廣告可以產生這種影響：在對少數 18 歲和 19 歲的 Google Now 用戶進行的民族志和縱向研究中，我發現一些參與者認為該應用程序能夠實現極其複雜的個性化。 用戶報告稱，他們相信Google Now 向他們顯示股票信息是因為Google 知道他們的父母是股東，或者Google（錯誤地）搶占了“通勤”去“工作”的機會，因為參與者曾經在YouTube 帳戶上謊稱超過了學齡。 不用說，這項小規模的研究並不代表所有 Google Now 用戶的參與度：但它確實表明，對於這些人來說，Google Now 的預測承諾幾乎是無誤的。
事實上， 對以用戶為中心的設計的批評 表明谷歌的推論的現實性要客觀得多：Google Now 假設它的 “理想用戶” 確實——或者至少應該——對股票感興趣，並且所有用戶都是通勤的工人。 此類批評強調，正是這些假設在很大程度上構建了谷歌的個性化框架（例如，通過應用程序遵守 預定義的“卡”類別 例如“體育”，在我的研究期間，它只允許用戶“關注”男子而非女子的英國足球俱樂部）。 然而，我的研究表明，參與者並沒有質疑應用程序的假設，而是將自己置於預期的規範之外：他們相信谷歌會告訴他們他們的個人經歷應該是什麼樣子。
儘管這些看起來像是非個人化算法推理和用戶假設的極端例子，但事實上，我們無法確定什麼是個性化、何時或如何個性化，這是更常見的問題。 對我來說，這些用戶的證詞強調了在線內容的定制所帶來的影響超出了它可能損害民主這一事實。 他們認為，除非我們開始理解個性化有時可以通過高度客觀的框架來運作，否則我們可能會過於相信個性化來告訴我們應該如何行為以及我們應該是誰，而不是反之亦然。
關於作者
Tanya Kant，媒體和文化研究講師， 薩塞克斯大學
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