社群媒體的結構性崩潰：為何我們正走向一個「混亂」的未來

多年來，關於社群媒體的公共討論聚焦於「邪惡演算法」或人性固有的負面傾向，將它們視為線上毒性的主要驅動因素。然而，阿姆斯特丹大學的 Petter Törnberg 最近的研究指出，問題更為系統化：社群媒體的架構本身就設計成讓回音室與兩極化不可避免。

隨著 Facebook 與 X（前身為 Twitter）等傳統平台的人類互動逐漸減少，我們正見證從「社交網路」向演算法廣播、私人群組聊天與 AI 驅動互動的碎片化景觀的轉變。了解這一變化對於任何想構想更健康的數位公共廣場的人而言，都至關重要。

極化的架構

Törnberg 的研究結合了基於代理人的模擬與大型語言模型（LLMs），模擬使用者在線上社群中的互動。研究結果挑戰了「過濾氣泡」——即演算法內容策展——是回音室唯一成因的常見說法。

令人驚訝的是，研究顯示即使使用者想身處多元空間，回音室仍會自然形成。當使用者遭遇過多的意見分歧時，他們往往會離開社群。這形成了一個回饋循環：最具異議的聲音退出後，剩餘的社群變得更同質且更極端。這種「煮青蛙」效應逐漸將留下的使用者推向更激進的立場。

在一個反直覺的轉折中，Törnberg 發現，溫和形式的過濾氣泡實際上可能穩定社群。如果使用者至少能看到 10% 與其觀點相符的內容，他們更有可能容忍多元且相互矛盾的意見。缺少這個小小的驗證錨點，系統就會傾向於極端同質化。

來自美國全國選舉研究（American National Election Studies，2020 與 2024）的資料揭示了一個明顯趨勢：在 Facebook、YouTube 與 X 等傳統平台上的人類發文活動大幅下降——在某些情況下下降了 50%。然而，發文量 並未必同步下降。

這種差異指向了社群媒體的「機器化」現象。隨著人類逐漸脫離，AI 與 LLMs 正填補空白，產生內容並模擬互動。此變化根本改變了平台的性質；它們不再是人與人連結的工具，而是自動化內容傳遞的引擎。

Törnberg 指出 X 的互動行為出現了劇烈變化，描述為「向右偏移了 72 個百分點」。其他平台仍大致偏向民主黨，但 X 已演變成一個高活躍度與不喜民主黨、偏好共和黨高度相關的空間，實際上映射了其當前所有者的意識形態目標。

如果傳統的「社交網路」模式正走向死亡，那麼什麼在取代它？Törnberg 確認了三大新興的線上互動類別：

私人/半私人資訊孤島：遷移至 WhatsApp 群組或受保護的社群（如 Substack）。雖然這些平台避免了一些公共毒性，但它們缺乏實體「咖啡館」的地理限制，意味著它們更容易變成極端的回音室，甚至比公共平台更甚。
演算法廣播：如 TikTok 與 Instagram Reels，社交元素僅次於全演算法驅動的短影片推送。這些是媒體平台，而非社交網路。
AI 伴侶：使用者與 AI 聊天機器人互動以獲取社交需求，而非在公共動態上發文。資料顯示，現在與聊天機器人對話的人數是傳統社群媒體發文者的兩倍。

是否有回到健康數位公共廣場的道路？Törnberg 主張，單純逃往私人群組並非解方，因為它缺乏維持親社會價值所需的「功能性支架」與民主制度。

可供改進的「轉折點」包括：

最終目標是重新設計互動的基本規則，確保使用者能找到足夠的共同點以容忍多樣性，而不陷入全同質化的陷阱。除非進行此類重新設計，從社群媒體到其繼任者的過渡，正如 Törnberg 所言，將會是「混亂」的。