打开手机。

一场枪击。

一场战争。

一段种族歧视视频。

一桩政治丑闻。

有人对着陌生人大喊。

另一个人又对着那个冲陌生人喊叫的人大喊。

成千上万条回复告诉你，美国完蛋了。

现在放下手机，去买杯咖啡。

有人替你扶着门。

收银员说早上好。

一个男人在遛狗。

停车场里有两个人在笑。

没人为了选举吵架。

哪一个世界是真的？

两个都是真的。

问题或许也正在这里。

你的信息流不是一扇随机望向地球的窗

想象美国的每座城市都把当天最糟糕的一刻发给你。

芝加哥发生的一起谋杀。

别处发生的一起种族歧视事件。

一段离谱的路怒视频。

一位老师被拍到说了很难听的话。

一场失控的政治抗议。

每件事都可能百分之百真实。

把它们放进一个没有尽头的信息流里，再连续刷两个小时。

你觉得之后的美国看起来会怎样？

危险。

愤怒。

支离破碎。

但你看到的并不是美国普通的一天。

你看到的是一卷由足够极端、因而传播开来的片段剪成的集锦。

研究也表明，负面信息的传播方式确实有所不同。

2024 年的一项研究分析了超过 95,000 篇新闻文章，以及大约 5.79 亿条 Facebook 和 Twitter 贴文。

在那组数据里，负面新闻链接被分享的可能性约为非负面内容的 1.91 倍。

这不是说好消息从不爆红。

好消息也会。

但负面内容更占优势。

然后算法也加入了

人们通常会说：

“看吧，算法在给所有人洗脑。”

先等等。

算法确实会选择把什么内容展示给我们。

但我们也会选择点开什么。

分享什么。

对什么感到愤怒。

反复看什么。

所以，机器从人身上学习，同时人也在向机器学习。

比起一句“邪恶算法”，这个循环有意思得多。

如今还有一项不同寻常、证据相对有力的研究，表明信息流确实可能改变某些政治看法。

研究人员在 2023 年进行了一项实验，并于 2026 年发表在《自然》上。他们随机安排活跃的美国 X 用户，连续七周使用算法信息流或按时间顺序排列的信息流。

开启算法信息流后，用户互动增加；在那个特定群体和时间段里，部分政治看法也向更保守的方向移动。

但有个结果让这件事没法被简化成一个整齐的政治故事：

研究人员没有发现参与者对另一政治阵营的厌恶显著增加，也没发现他们自我认同为共和党人或民主党人的程度显著变化。

所以，信息流改变了一些看法。

但它并没有简单地按下“开始两极分化”的开关。

研究人员也提醒，这项结果来自 2023 年活跃的美国 X 用户。它不是解释所有平台、所有人或每场选举的万能公式。

最可怕的地方也许更简单

信息流不需要塞满假消息，也能让你对现实产生扭曲印象。

光靠筛选，就可能做到。

一台对着危险路口的监控摄像头，可以整天拍到真实车祸。

但这不代表美国每条路看起来都像那个路口。

社交媒体也可能如此。

贴文是真的。

愤怒是真的。

悲剧也是真的。

但“生活到处、时时都是这样”的感觉呢？

这种感觉可能是由内容筛选制造出来的。

意识到这一点后，末日式刷屏看起来就不一样了。

也许你并没有实时目睹世界崩溃。

也许你只是看着一台机器，把全世界最能抓住注意力的片段拼成一个屏幕，而你的大脑正努力把那块屏幕当成现实。

留给你一个问题

如果你的信息流展示的是普通的一天，而不是最容易被分享的时刻，你还会相信世界变得这么愤怒了吗？