第18章 (第2/3页)
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太强，让他一时间忘了喘气，而且长期被按住的手腕血液流动不畅，已经开始麻木了。他估测了一下双方的武力差距，识趣地投降：“不是说了吗，我猜的，只不过运气太好，被我猜对了。”
“猜的？”郑墨阳显然没有相信，“怎么猜的？”
埃布谷（Ebbw?Vale）是威尔士南部的一个小镇，经济不怎么发达，文化也没什么特色，但几年前发生了一场引人注目的事件——它在脱欧公投里投出了最高的脱欧票比例。
这件事神奇的原因在于，这个镇上有欧盟资助的大学、体育中心、铁路线、火车站，而且每个建筑物上都有欧盟的标志。理论上来说，作为受益方的他们不应该赞成脱欧才对。
然而在记者采访的时候，当地的居民不但认为欧盟没做什么实事，还觉得接纳其他国家的移民让他们受到了损害。
奇怪的是，这个地方的移民比例明明是全英最低的。
在寻访后，调查人员终于找到了这一矛盾的缘由：脸书在公投前长时间给当地居民推送一些欧盟的负面报道，陈述难民有多么可怕，还说欧盟会接纳更多经济落后的小国家，拖累本国经济。这些报道完全是夸大其词，甚至是虚构的。
对于一些有判断力的居民，稍微核实一下，就能知道这其实是虚假新闻。但脸书的推送机制相当聪明地避开了这些人，它选择那些文化程度比较低、容易轻信网络的人作为目标，成功地改变了当地的投票格局。
而脸书所做的，只不过是通过分析用户资料，生成推荐性算法，然后把这些信息推送给用户罢了。假新闻不是它写的，它从头到尾只是一个中转站，搅混了水之后全身而退，连这些推荐记录也全都删去了，想追查也无迹可寻。
事实上，脱欧公投已经不是脸书第一次干涉投票。美国大选时，它也曾经对候选人的负面新闻进行过精准推送。不夸张地说，这一举动已经危及到了民主制度本身。
“我想你大概也做了类似的事吧，”冯诺一说，“毕竟郑先生是推荐性算法的推动者，对这种机制的运用很有心得。当然了，在我国绝不可能做到影响公|投这种事。真触碰到红线的话，你也不会好端端地坐在这里了。不过，大概也涉及到用推荐性算法来潜移默化地驯化用户，算是一场大面积的社会实验。”
郑墨阳的脸上依旧漠然，脱离了那种温柔的气场，端正的五官竟然显出一丝肃杀：“还有呢？”
“郑先生对于度的把控应该很好，”冯诺一说，“没有触
