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前言：谷歌（Google）和臉書（Facebook）等科技巨擘，可能會操縱演算法來影響使用者的認知、觀感態度，甚至投票傾向嗎？搜尋結果的排名又如何影響中間選民呢？在瀏覽網頁的背後，搜尋演算法對我們的行為到底產生多大的影響？
英文《大紀元時報》資深記者楊傑凱（Jan Jekielek）2019年9月專訪《今日心理學》(Psychology Today)雜誌的前主編羅伯特．愛潑斯坦（Robert Epstein），討論上述問題。以下為訪談內容：
2016大選數據 顯示谷歌存在偏見
愛潑斯坦：在2016年，我建立了史上第一個解決此問題的系統。我建立了一個監視系統，你可以將其視為一種尼爾森型（Nielsen）系統。自1950年以來，尼爾森公司就有徵求家庭參與調查；保證家庭資料保密，在受試家庭的允許下安裝調查盒，以追蹤家庭成員觀看的電視節目類型。這就是著名的尼爾森評級，該評級決定投入多少廣告費用、繼續播放何種節目、取消何種節目。現在全球有47個國家地區使用，該評級公司使用了非常有效的調查方法。
我創立了類似尼爾森型的網路系統，在24個州有95個調查員，在確保他們的身分保密的情況下，將開發的軟體安裝在他們的電腦上，這個軟體讓我們可以監測調查員的網路使用過程。當然，這是獲得調查員許可的。
然後，我們追蹤他們在谷歌、微軟（Bing）和雅虎（Yahoo）上進行與選舉相關的搜尋時所看到的內容。此點極為重要，我們研究3個搜尋引擎。我們觀察的受試者是來自24個州、多元化的美國選民，並每天蒐集數據流量。
於2016年5月我們收到第一組數據，選舉前大約25天，我們已組成完整的調查小組。所以，在選舉前的一個月左右，能開始大量蒐集數據。我們保留了1萬3,207個與選舉相關的搜尋及與搜尋結果連結的9萬8,044個網頁，並開始研究衡量是否存在偏見。
我們還採用了所謂的「群眾外包」（Crowdsourcing）方式，以網際網路上的一個群體，來衡量調查網頁中的偏見。我們對網頁有了偏見評級之後，即可以算出我們儲存的搜尋結果的平均偏見。
關鍵問題是，如何評量某個網站存在偏見？這個研究領域已有100年的歷史。專家通常會依據衡量尺度進行評分。在這次的實驗中，我們設計的尺度是從-5（希拉蕊．柯林頓）到+5（唐納德．川普）。接著，專家查看網頁，確定是否存在偏見。如果沒有偏見，就計分為0，由多人對每個網頁進行評分後，即可算出平均偏見分數。隨後，我們就能計算搜尋結果中可能存在的偏見。
實驗結果顯示，像谷歌這樣的公司具備轉變人們觀點和投票傾向的影響力。我們大量蒐集來自實際選民的數據，即由24個州的95名選民組成的多元化群體，及超過1萬3千個及許多網頁。選舉前夕，我們故意將注意力集中在蒐集數據，故意沒有進行分析數據，因為如果我們在選舉前發現存在偏見，該怎麼辦？
換句話說，我該怎麼辦？意即如果我宣布分析結果的消息，那絕對會引起混亂，尤其我認為，如果這個偏見是針對川普的。如果我不宣布這一消息，那我就會變成操縱選舉的同謀。因此，我們決定專注於數據蒐集。在選舉之後，我們花了幾個月時間專注於分析。
2017年春季，我將結果提交給了一些科學研討會、將分析結果提交給了相關領域評審委員。當結果被一個研討會接受後，我聯繫了一位《華盛頓郵報》的記者。
谷歌搜尋掌握九成使用者
可影響總統大選
我們發現谷歌的搜尋結果首頁上，所有10個搜尋位置都偏向希拉蕊，微軟Bing或雅虎卻沒有。這又是很重要的一點。我們發現谷歌有偏見，而其他搜尋引擎沒有。
此外，我們還發現，不僅在傾向投給民主黨州的人們看到了這種偏見，傾向投給共和黨州的人也看到了親希拉蕊的偏見。
我們還採用標準的統計方法來檢驗數據結果是否存在顯著差異。在統計學的意義上，通常設定顯著水準為0.05，但研究結果顯著值達到近0.001，表示非常顯著。當然，我在公開研究結果時遇到了一些新的阻力，因為這表示谷歌搜尋結果存在很大的偏見。
那這會對選票產生何種影響呢？根據我在《美國國家科學院院刊》2015年的論文中提出的方程式，計算結果是，如果在全國，使用谷歌搜尋都存在這種程度的偏見，那麼將能操縱260萬至1,040萬選票支持希拉蕊，而我本人是希拉蕊的支持者。
換句話說，我的調查與科學研究所得出的結論，在某種程度上有損我自己的政治偏好和政治傾向。但由於我們的結果如此顯著，以至於我有責任公布調查結果。當然，（前）國務卿希拉蕊以超過280萬選票的優勢贏得了普選，她選舉失利是因為輸在選舉人票上。但是我的研究和調查項目表明，如果谷歌的搜尋結果沒有偏見，普選結果可能有很大不同，這可能是一場不分軒輊的競選。
再說一次，我不得不承認這一點，這讓我感到不舒服，但這就是我從研究中得出的結論。（未完，待續）◇
