社交媒体内容千篇一律,都是物理学基本定律惹的祸

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2021-06-26 08:16

人们经常吐槽社交媒体上的内容重复,千篇一律,但这是存在物理学基础的,也是社交媒体故意为之的。ZDNet 网站今天刊文揭示了社交媒体上内容重复的秘密,以下为文章摘要:

在 TikTok 上观看数十段舞姿相似的舞蹈视频,或阅读大量内容大同小异的推文后,用户不禁会这样想:社交媒体上的信息大多是重复的。

这绝非偶然,而是一种必然。社交媒体是一种特殊的沟通渠道,旨在传播人们感兴趣的内容,以增加广告收入。为此,社交媒体会尽力使熵最小化,说人话就是使包含的信息最少化

这是有物理学基础的。根据热力学第二定律:宇宙中的熵随时间增加。奥地利物理学家路德维希・玻尔兹曼(Ludwig Boltzmann)首次解释了热力学第二定律的统计意义:物质微粒处于各种可能能量状态的几率会随时间增加,因此,精准预测物质状态的难度会增大。

奥地利物理学家路德维希・玻尔兹曼

1948 年,贝尔实验室科学家克劳德・香农(Claude Shannon)将热力学第二定律的统计意义应用于信息领域,他在论文《通信的数学原理》中写道,就像气体中的微粒一样,英文信息也有熵,他指的是字母组成单词、单词组成词组的方式。

香农在论文中称,在写英文文章时,一半是语法规则,一半是人们的自由选择。自由选择就是熵,包含有信息,“在选择句子时,信息是衡量人们自由选择的一个指标”。

在这一意义上,信息需要保持平衡 —— 句子的熵要适度。熵太小,传播的信息太少;熵太大,传播的信息会显得乱七八糟。

贝尔实验室科学家克劳德・香农

香农认为,任何通信系统都会存在一个问题:信息在通信过程中出现意想不到的“篡改”:糟糕的熵。在香农看来,有两种方式可以减少通信过程中“糟糕的熵”:一种是限制可能发送的信息,另一种是冗余编码技术。

社交媒体是一种旨在传播大量信息的通信渠道。内容并不重要,重要的是能传达大量消息,重要的是总量,而非单条信息。

从社交媒体角度看,好的熵 —— 众多网民发表言论的不可预测性,也是糟糕的熵,因为它可能使用户收到的信息具有相当高的不确定性。

正如香农提出的那样,人们有两种选择可以解决这一问题:一是增加信息的冗余度和可预测性,二是通过编码系统提高信息的冗余度和可预测性。

社交媒体同时采用了这两种方法,例如点赞按钮是通过编码技术提高信息的冗余度和可预测性;用户还会不自觉地降低自己信息的熵,例如在 Facebook 上转发其他用户可能感兴趣的帖子,在 Instagram 上发布可能会被“点赞”的照片。

模因是压缩数据的一个途径,也是降低熵的一个“典范”。理解社交媒体努力降低熵的原因,有助于厘清对社交媒体的部分误解。

通过冗余降低熵或提高可预测性,不仅是正常的,也是通信系统的奥义。社交媒体也是如此,通过降低熵提高可预测性。这再次表明,对于社交媒体来说,重要的不是内容,而是能让人们轻松“get”到的内容。

作为营利性企业,社交媒体最关心的并非是用户的内容,而是广告客户购买广告。在熵最大的情况下,广告客户会无所适从,以近乎相等的几率随机购买各类内容的广告;在内容重复、可预测的情况下,广告客户购买广告会变得更“有的放矢”。

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