臉書動態消息演算法 排列故事有學問

（中央社記者吳家豪台北14日電）社群網站巨擘Facebook（臉書）動態消息來自用戶的個人化故事串流，為了找出最貼近用戶的內容，臉書運用一系列的演算法來排列故事，包括庫存、訊號、預測、相關分數。

臉書動態消息有所謂的故事「庫存」，指的是用戶可能看到的所有故事。臉書會決定用戶每次打開動態消息時可提供的故事總數，這些故事來自用戶已加入的好友，以及用戶已決定追蹤專頁和社團。

臉書會檢視所有適用的「訊號」，例如發布者、發布時間、內容類型或用戶目前的上網速度。其中，近期性是重要訊號，動態消息會按照時間先後順序排列，但並非絕對如此。

接下來，臉書會按照用戶對某個特定故事感興趣的可能性，做出一些「預測」。最後將預測整合為一個「相關分數」，代表用戶對庫存中任何特定故事有多大興趣的最佳估計，然後根據這些分數來排列故事。

此外，臉書致力打擊錯誤訊息，主要透過3大方法。第一是移除（remove），例如移除假新聞；第二是減少（reduce），減少顯示連結誘餌和垃圾訊息等內容；第三是通知（inform），向用戶顯示相關文章以提供更多故事脈絡。

臉書近期製作一部名為Facing Facts（面對現實）的短片，傳遞臉書打擊錯誤訊息的決心。影片中提到，臉書上有許多訊息遊走在灰色地帶，難以客觀上決定正確或錯誤，但臉書仍有責任檢視訊息是否被誤導。

影片指出，不當人士、不好的行為、不好的內容通常會透過不同途徑同時出現。因此，臉書與第三方專家合作，能找出公開照片的原始數據，例如拍攝地點等，進行交叉比對，來檢視訊息內容是否被竄改。

影片也提到，臉書全球用戶超過20億人，有數十億項內容，無法用人工逐項審查，必須透過機器學習來分類、舉報錯誤內容。臉書正在建立數據集，以構建規則系統來檢視最細微的資訊，了解錯誤訊息的傳播方式。（編輯：李信寬）1070814

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