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第二款 意外發現與創新
巨量資料與演算法，依據「統計關聯性」（statistical correlations）的結果，產 生特定的「群體圖像」，演算法即便無法完全根據個人所提供的資料定義出個人 的身分，但是演算法藉由連結與特定個人具有相類似特徵的「群體」，例如學校、
社區、年紀、消費行為、閱讀習慣、點擊模式、搜尋紀錄等，形成特定群體圖像 的知識，585然後將個人歸屬至特定的群體，以此建立經過商業組織過濾篩選的「個 人化」資訊環境，也就是前文所述的「過濾氣泡」。本文主張，這樣的個人化過 濾氣泡建構所過濾、形塑、自我強化的身分認同、偏好、概念、觀點、意識形態，
將會侷限個人藉由日常行為實踐開拓環境中的「意外發現」（serendipity）的可能 性，導致個人的創新能動性產生侷限，損及公民社會的整體發展。
就像語言的文法規則總是充滿例外一般，人類的思考與行為模式亦具有其不 可預測性與隨機性，許多推動社會文明與科技進步的知識，都是奠基於偶然的意 外發現（serendipity）。Pariser 認為，過濾氣泡預設並過濾了看似與我們無關的事 物，但是許多最重要且最具突破性的創見卻往往由全然隨機的事物或概念所激發。
586因此，意外發現是創新得以持續演化的動力，這種隨機的因素是創新的必要元 素。587
也就是說，創新必須跳脫現有的社會、技術、可預測模式的思考框架，創新 是「多方向的、隨機的、並且充滿回饋的循環」，而非遵循一種必然的、線性的、
預先決定終點的曲線。在持續的監控、預測、偏好形塑的「過濾氣泡」體制之下，
會扼殺個人獨立思考的習慣，588也削弱個人接觸複雜議題、多元觀點、非主流意 見、隨機概念的意外發現可能性。如同教育哲學家 John Deway 指出，所有的創 新，都起源於特定革新者的觀察和創見（ingenuity），發生於革新者在某個時刻實
585 Ezrachi & Stucke, supra note 448, at 124.
586 PARISER, supra note 569, at 96.
587 Id.
588 Cohen, supra note 338, at 1427.
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踐了某種偏離習慣模式與標準的嘗試。589然而，商業組織對使用者的逕自分類與 持續調控所建構的過濾世界，在個人的層次而言，阻絕了接觸多元觀點的機會，
削弱創新的能動性；在社會的層次而言，切斷了不同群體、文化社群、意識形態 團體互相學習與交流的可能性。
日常生活中的意外發現是推動社會發展不可或缺的動力，其重要性除了它是 創新產生的必要條件以外，亦是促進不同觀點相互刺激的重要因素，藉由探索未 知事物的好奇心，我們得以在所處不同社會建構的各種制度、信仰、文化之間穿 梭活動，藉此發展出新的想法或自我認同。如科技記者 Clive Thompson 所說：
「接觸那些看似超出個人興趣範圍以外的事物是一種公民美德（civil virtue）」。590 誠然，人們習於接觸自己感興趣的事物，我們樂於追蹤我們已經熱衷或熟悉的資 訊，並且看得更多、更加投入；591也容易相信可加強我們既有觀點的事物，看見 自己想要看見的東西。592因此，當我們已保持著某種觀點或意識形態，我們就傾 向於尋找可證成及解釋這些觀點的資訊，若我們的既有想法受到相反觀點的資訊 所挑戰時，會造成我們的認知不協調，593我們被迫質疑自我、反覆思考並可能重 建觀點的認同，這個過程並不輕鬆，594這使得我們會本能性的避開造成不協調感 受的資訊接觸的「選擇性逃避」（selective avoidance）行為。595
因此，自我的資訊過濾與篩選，似乎並不是數位時代下才特有的情景，而是 人類長久以來的行為模式。但是我們不能忽視巨量資料「量變造成質變」的特性，
在數位環境時代以前，即便人們也存在自動選擇接觸偏好的資訊以及因此強化的 各種意識形態的情形，但是，傳統的電視、廣播、或實體生活中的媒介，如不同 政治立場的電視頻道，都使得我們仍然持續的處於接觸（exposure）各種我們未 知或與我們自身觀點對立的資訊的環境中，而「未知」及「觀點衝突」資訊的接
589 Solove, supra note 214, at 92.
590 PARISER, supra note 569, at 18.
591 Shapiro 著，同上註 5，頁 171。
592 PARISER, supra note 569, at 86.
593 Shapiro 著，同上註 5，頁 170。
594 PARISER, supra note 569, at 88.
595 Shapiro 著，同上註 5，頁 170-171。
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觸多少會引起我們兩種反應：「好奇心」596及「不適」（discomfort），好奇心讓我 們探索那些我們未曾見過、不熟悉、曾經不感興趣的任何事物；不適或認知不協 調，則迫使我們看見不同的觀點或意識形態的存在，或許有些人選擇視而不見，
但也可以選擇挑戰與溝通，或是進而改變自己的觀點，597這便是日常行為意外發 現的實踐可能性。
但是，就如 Andrew L. Shapiro 早在 15 年以前就預見的場景，在虛實整合世 界裡，我們所處的這個一舉一動都被無所不在的數位裝置、電腦運算、感測器、
監控設備所紀錄的巨量資料時代中，個人化過濾的特徵與影響力已達「完全過濾」
（total filtering）的層次，598商業組織的調控、分類與持續的引導，造成我們自始 失去了最根本的「接觸」（exposure）不同資訊的機會，導致「未知」資訊，成為
「不知的未知」（unknown unknowns）資訊，599削弱網際網路的去集中化特色，因 為在個人化過濾氣泡的媒介效應下，阻隔個人接觸分散四處的差異資訊的管道，
也因此阻斷了意外發現的可能。不僅如此，個人化過濾氣泡的所謂「個人化」， 藉由我們日常行為的盈餘，定義我們的真實，但實則不一定能反應我們的真相。
首先，個人化透過巨量資料的統計關聯性結果形塑的演算法身分，將我們連 結於特定的群體，其判定的標準不再是傳統的性別、膚色、種族、年紀、性取向 等等，而是更為細緻的藉由其他行為特徵的統計關聯性將個人歸屬於特定群體，
舉例來說，不使用種族作為判定依據的話，如何辨別收入較低的族群？那些駕乘
「城市越野車」（Urban Scramble）和「混擬土攪拌車」（Mobile Mixers）的族群，
但這類人口卻多數由非裔與拉丁裔族群所組成，600這樣的差異化分類仍然是將個 人簡化為特定群體中的個體，而忽略了主體的能動性與獨特性。
再者，在不同的網站與資訊環境下，我們的行為邏輯亦有所不同，因此無論
596 PARISER, supra note 569, at 90-91.
597 Shapiro 著，同上註 5，頁 172。
598 同前註，頁 168-169, 173。
599 PARISER, supra note 569, at 106.
600 EZRACHI & STUCKE, supra note 448, at 124-125.
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是搜尋引擎透過我們的「點擊行為」、或是社群網站藉由「分享行為」所建構的 真實，都不一定能真正反應我們的全貌，601畢竟，一個時常轉貼娛樂或八卦消息 的人，不一定就不在乎嚴肅的政治新聞。並且，透過我們過去的日常行為實境來 調控我們的未來，則去除人的日常行為的異質性與隨機性，同時消除了時間的維 度，否認人的心智會隨著時間改變的動態性，由於演算法自我增強的回饋效應
（feedback effect），會造成演算法可能持續的媒介我們在某種偶然的情況下、或 某一特定期間所接觸的特定資訊，形成不斷的單向循環，造成使用者不斷再製或 強化其原有的思想或概念的結果。602隨機或片段的點擊與分享行為，在使用者毫 無察覺的情況下，限制了他接觸未知資訊的機會。603
最後，在利潤導向的前提上，隱藏於黑盒子背後的不可知的演算法邏輯，使 得使 用 者受到一種思想編組（ intellectual regimentation ）的環境威脅， 就如 Facebook 的秘密實驗，商業組織甚至得以操縱我們的情緒。只要藉由特定資訊環 境的調控，其便可以替使用者界定一種符合其商業治理政策的正確運作模式，限 制人們進行修補自由（freedom to tinker）的機會。604
總而言之，商業組織藉由巨量資料分析與演算法的運算，將個人進行持續的 分類與調控，將我們歸屬於特定的群體，並依此分派不同的內容、廣告、服務、
資訊給特定的使用者。這種所謂的「個人化」資訊環境，藉由商業組織的媒介，
將使用者困在各別的資訊過濾氣泡中，使得使用者難以接觸其他未知的資訊以及 不同的觀點，限縮了主體的日常行為能動性，使得創新的實踐難以產生，最終影 響社會的持續進步與發展。
601 PARISER, supra note 569, at 114.
602 Shapiro 著，同上註 5，頁 177。
603 Pariser, supra note 569, at 123-128.
604 Cohen, supra note 242, at 1920.
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