預測與推薦系統

情緒全寫在臉上？
撰文／陳儁翰

人臉的肌肉能夠構成多變的表情，人們也常常傾向於假設：我們可以透過觀察人的表情，來推斷出一個人的情緒。這樣的假設對整個社會有非常廣泛的影響，美國聯邦調查局（FBI）和運輸安全管理局（TSA）的探員會接受訓練去學習藉由觀察表情來判斷情緒以進一步的識別恐怖份子，也有研究指出，陪審員和法官等通常會參考臉部動作來確定被告的內疚和悔恨。然而，真的有那麼簡單嗎？

行為定向廣告的迷思
撰文／陳儁翰

近年來，基於使用者行為的行為定向廣告蔚為主流。廣告主、廣告刊登平台與消費者所組成的產業鏈，也被認為是維持免費網路資源與服務的主要動能。直到近期的一份觀察性研究，卻指出事實並非如此。

防堵極端主義 臉書能做什麼
編譯／黃柏瑋

你相信在處於科技世代的今天，社群網路平台的影響力甚至高於政府，足以掌控輿論與民意所向嗎？一天幾十億的貼文，填滿現代人生活中的空虛，加之演算法的推廣，助長多起仇恨犯罪與流血事件。Facebook等科技巨擘成為千夫所指，也承諾加強篩選並即時封鎖鼓吹極端主義的貼文，但實際運作情形與成效卻令人不禁懷疑：這些社群平台是否是把關言論的最佳選擇？

走出同溫層
編譯／陳宣豪

推薦系​​統依據用戶的個人特徵和過去瀏覽行為，投放迎合用戶喜好的個人化廣告與推薦清單，刺激消費、提升業者的銷售額，可說是機器學習技術在商業中最成功且最廣泛的應用。然而，近來也有不少學者開始擔憂，推薦系統的普及所引起的「過濾泡泡」（filter bubble）與「迴聲室」（echo chamber）現象，正對我們的生活產生負面影響。