一個 TikTok，兩重世界：他們如何調查俄烏衝突中的“社媒摺疊”？

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圖片由 NRK 提供

3月4日，在俄羅斯入侵烏克蘭不到10天的時間裡，俄羅斯國家杜馬通過了一項法律，對傳播有關俄羅斯軍隊的“假新聞”處以最高15年的監禁——這是俄羅斯控制有關烏克蘭戰爭報道的眾多舉措之一。

幾乎在一夜之間，俄羅斯的獨立新聞機構對戰爭的報道變得幾乎不可能，包括俄羅斯僅存的調查新聞堡壘之一的《新報》在內的不少媒體都暫停了運營。

在這場信息戰中， Facebook、Instagram 和 Twitter 等社交媒體也遭到了封鎖，前兩個網站在俄羅斯法院將其母公司 Meta 列為“極端主義”後被禁止訪問，而 TikTok 是少數幾個幸免於難的社交媒體平台之一，這部分歸功於其禁止用戶在俄羅斯境內上傳新視頻和進行直播的規定，同時它也禁止了其俄羅斯用戶瀏覽境外內容。

TikTok 是一個短視頻分享平台，在全球擁有超過10億月活用戶，大多數成年用戶在美國、印度尼西亞和巴西，但俄羅斯的活躍用戶數排名第四，有5130萬。(抖音，也就是 TikTok 的中國版，據說有6億日活用戶）。

雖然 TikTok 在俄烏戰爭開始後沒有被關閉，但它上面的內容也遭到了嚴格限制。根據調查社交媒體平台算法影響的歐洲非營利組織 Tracking Exposed 的數據，3月7日之後，俄羅斯用戶此前可以瀏覽的 TikTok 內容有95%都被隱藏。因此，來自美國和歐洲的內容，包括來自聯合國等官方國際組織的信息，對俄羅斯境內的用戶來說已無法再瀏覽。Tracking Exposed 發現，到今年4月，俄羅斯版 TikTok 上93%的關於這次戰爭的內容都偏向於親戰一方。

為了更仔細地檢視這次戰爭對兩國 TikTok 用戶產生的影響，以及 TikTok 向俄羅斯用戶和烏克蘭用戶所展示的不同內容，挪威公共廣播公司（NRK）的一個小組展開了調查。

在俄烏邊界的一邊，俄羅斯用戶看到的是動物視頻，而另一邊的烏克蘭用戶看到的則是坦克和戰爭畫面。圖：NRK

通過使用兩個不同的賬戶，NRK發現，在俄羅斯 TikTok 用戶看到的是狗撫摸鴨子等視頻時的時候，烏克蘭的用戶看到的則是爆炸產生的煙塵、前線士兵的講話以及烏克蘭總統的講話。

GIJN 採訪了 NRK 的10人調查小組中的 Christian Nicolai Bjørke（以下簡稱 CNB）和 Henrik Bøe（HB），和他們聊了聊這次調查的緣起、數據抓取所使用的技術、故事呈現的方式和值得改進之處。

GIJN: 你們為什麼想到做這個選題，是基於一個假設還是有一個更廣泛的主題？

CNB:當時，我們正在研究 TikTok 的算法，這與這場戰爭無關。所以我們想“是否有辦法把現在的研究直接應用到另一個主題上——也許是俄烏戰爭？”

這個想法是在我們在看到地圖的時候產生的。當時，哈爾科夫發生了激烈的戰鬥，它非常靠近俄羅斯的城市別爾哥羅德。

當時 Facebook、Twitter 和 Instagram 等主要社交媒體在俄羅斯都被封鎖了，我們就討論了俄羅斯人能在多大程度上獲取戰爭的信息。我們突然想到：在哈爾科夫的 TikTok 用戶和在貝爾戈羅德的 TikTok用戶看到的內容會是一樣的嗎？雖然兩者的距離只有80公里（50英里）。

報道使用了和 TikTok 一樣的設計風格。

HB: 我們的靈感來自《華爾街日報》對 TikTok 算法的調查。他們在2021年創建了一個機器人（Bots，可以自動完成某些任務的應用程序），看看當長時間觀看帶有某些標籤和主題的視頻時，TikTok 最後會推送什麼樣的內容給你。我們想做類似的事情，當時我們已經有一個機器人，可以滾動瀏覽 TikTok，我們可以讓它瀏覽不同主題，這就是這個選題的緣起。

GIJN: 你們是如何創建這些機器人的?

HB: 我們創建了兩個 TikTok 賬戶，並使用代理將兩個賬戶的所在地設為哈爾科夫和別爾哥羅德，年齡上我們設定為19歲的男子，因為這個年紀很年輕，但有符合從軍的年齡，可以參加戰爭。

調查團隊為帳戶創建的頭像。右邊是俄羅斯別爾哥羅德的 Alexei，左邊的是烏克蘭哈爾科夫 Nykolai

我們使用了編程語言 Python，還有 Selenium——它可以控制一個瀏覽器，自動瀏覽 TikTok 的網頁版，然後抓取所有數據（包括文本、視頻封面圖片等），然後我們使用微軟 Azure 的視覺分析 API——將封面圖片發送到那裡，讓人工智能分析圖片中的內容，這樣我們就可以使用生成的關鍵詞來判斷，這是關於戰爭的視頻，還是其他主題。

如果視頻是關於戰爭的，我們的機器人將更長時間地觀看相關視頻。但在一開始的時候，我們的機器人觀看每個視頻的時間都是差不多的，我們只是想研究看看 TikTok 在默認情況下為我們提供了什麼內容，然後在觀看幾百個視頻之後，我們將機器人設定為對戰爭題材的視頻更感興趣，因為我們想看看俄羅斯的機器人在經過一段時間後是否會看到更多和戰爭相關的內容。

GIJN: 你們在呈現這個報道的時候，創造出了一種在瀏覽 TikTok 頁面的體驗，這點很重要嗎？

HB: 是的，因為我們想讓讀者感覺到自己正在瀏覽 TikTok，體驗到這兩個賬戶看到的不同內容，這就是為什麼這個故事中的卡片是 TikTok 風格的——你從第一個切換到第二個的方式與你在 TikTok 中向下滾動的方式是一樣的。

CNB: 我們希望 TikTok 一代能讀這篇報道。這可能是一種偏見，但我認為一般的 TikTok 用戶注意力無法容忍非常密集的長篇閱讀，所以創造一種輕鬆的閱讀方式，讓人感覺你在 TikTok 中進行閱讀，這一點真的很重要，因為大多數用戶滾動 TikTok 頁面時，就有一種輕鬆的感覺，我們想創造類似的感覺。

GIJN: 你認為不同的數據呈現方式，尤其是這種滾動式閱讀的方式，在激發人們閱讀調查報道的意願方面有多重要？

HB: 我認為這在很大程度上取決於你想講是什麼故事。我們的主要目標是展示 TikTok 上內容的差異，所以呈現形式與 TikTok 類似就很重要了。但在很多情況下，這樣的呈現效果就不是很好了，因為有時你滾動來滾動去，只得到一張圖片和一小段文字……我認為如果你有一個非常清晰的想法，而且不是太長，那麼可能用這樣的方法呈現比較好。

CNB: 我們認真思考了這個問題，之前我們也用過這樣的主題，但它的跳出率非常高，人們在閱讀文章的時候要不停地滾動，他們可能會想：好吧，我一會兒再來看。但由於這次是呈現 TikTok 上的內容，我想這是一個正確的選擇。但我對這種通過不停滾動來呈現故事的方式還是比較謹慎的。

虛構的烏克蘭 TikTok 用戶 Nykolai 所看到的視頻。圖：NRK

GIJN: 當機構在進行調查報道時，信息量可能是相當密集的。你認為像現在這樣的呈現方式，對於引導讀者閱讀是很重要的嗎？

CNB: 當然，這取決於選題。TikTok 本身的性質就是比較輕鬆的，假設這個故事是關於販賣人口的，那就是另一種情況了。在這次調查的早期，我們專註於講故事——這是這篇報道的一個非常重要的部分，我認為我們做的一些事情，例如說對兩座城市距離的描述很重要，因為你可以看到哈爾科夫在這裡，別爾哥羅德在那裡，你很容易將這兩座城市具象化，如果你知道走80公里有多遠——其實一點也不遠，但兩地的人們生活在完全不同的信息世界中，這是一個講故事的技巧。

此外，我們也會給機器人命名，而不是直接說俄羅斯機器人、烏克蘭機器人。它們的名字來自於俄羅斯和烏克蘭十大最常用的名字，頭像也是通過人工智能生成的。這樣，讀者在看文章的時候會感覺到：“哦，這是 Nykolai，他看到的內容是這樣的，而那是 Alexei 看到的內容”。這樣，儘管它們只是機器人，但還是會讓讀者感到更像真人。

GIJN: 你們在做這篇報道時，是如何思考的?

CNB: 我對調查報道和數據新聞都相當陌生，但它們真的很酷，我喜歡它們。我有近20年專題寫作的經驗。我在挪威和國外做了很多人物報道和專題報道。我在講故事方面有很多經驗，但在數據新聞方面的經驗就很少，所以這次對我來說是一種新的嘗試。

但在一個全新的領域使用你所擁有的經驗是很好的。這可能是一種偏見，但我感覺很多數據記者都非常喜歡數據方面的東西，而忘記了講故事也同樣重要。HB 在可視化方面做得非常出色，他也非常擅長處理數據。當你把這些東西都結合起來時，你也許可以看到那些只與數據打交道的人所看不到的東西。

HB: CNB 是一個非常會講故事的人，他發現我們可以通過這兩個具體的城市來講故事，他也想出了這些名字和個性化的機器人，而我想到的則是“如果這個邊界能從一張卡片保持到另一張卡片，那就真的很酷了”。

Bjørke (左) 和 Bøe 在北歐媒體日上發言。圖：Ketil Moland Olsen

GIJN: 在報道社交媒體平台方面，你們有沒有什麼建議?

CNB: 我認為考慮你的目標受眾很重要。我們希望TikTok一代能讀到這篇文章，所以我們很自然地使用相似的主題，讓他們有似曾相識的感覺。在NRK，我們的寫作方式是：你可以看着人們的眼睛，告訴他們這個故事，而不是高高在上地告訴他們“聽着！聽着！我會告訴你一些事情，所以請聽我說”。這也是我們在這個報道中踐行的：就像是在對一個朋友說這個事情。而如果你調查的是大多數人在使用的社交媒體，你需要，至少我認為很重要的是，在呈現故事時營造出類似的氛圍。

GIJN: 在調查戰爭衝突時，如何更好利用自己所掌握的技能方面，你們有什麼樣的經驗可以分享嗎？

HB: 我們的團隊非常幸運，因為它由具有不同技能的人組成。我們中有擅長攝影、視頻、數據新聞和講故事的人。當你與擁有不同技能的人合作時，會讓你更容易地創造出好東西。

互相信任也很重要。我知道 CNB 非常擅長講故事，他的文字非常好，我們在這篇文章中的工作方式與平時有點不同，因為我們一起工作，但我們同時在做不同的事情。當他在寫的時候，我在為報道製作圖形和插圖，我們互相打電話，我們要麼說“這樣很好”，要麼說“這還有改進的空間”。

GIJN: 如果再給你們一次機會，你們會用不同的方法做這個報道嗎？

HB: 我們並沒有用很多機器人在很長的時間段內抓取大量的數據進行研究，所以它只能呈現當時的某種情況。另外，現在回過頭看，我們可以抓取這些視頻的網址，但我們當初沒有這樣做，結果不得不重新在 TikTok 視頻中進行大量搜索來找到它們。

CNB: 再來一遍的話，在技術方面有很多事情我們都可以做得不一樣。當然，有很多值得我們深入挖掘的東西，但我認為鑒於我們的時間，這篇報道還是涵蓋了必要的內容。在某種程度上，我認為我們可以挖得再深一些，並可以再次報道這個主題。當然，圍繞這個主題還有許多其他的問題，我們很高興其他機構的跟進，也有機構對數據算法進行了深入的研究和調查。

Hanna Duggal 是一名倫敦的自由數據記者。她曾利用數據報道治安、監控和抗議等主題。她的作品曾在半島電視台和《卡爾弗特雜誌》（The Calvert Journal）發表。