若你不必為商品付錢，你就是商品：注意力變成商品、參與性變成貨幣
我們的注意力是在網路上、電視與任何形式媒體進行交易的主要「商品」。在許多情況下，即使跟錢無關，我們也都在這些交易裡扮演重要的經濟角色。你的「注意力」就是商品，你的「參與性」就是貨幣，因此這也正是為何在網路上追蹤我們的活動，對於處理訊息的公司來說非常重要。只要注意力經濟存在，像「劍橋分析」這樣的公司就會存在。這是利用有關客戶、競爭對手甚至選民數據的公司，能為不同選民提供量身訂製的廣告，其目的是影響、甚至操縱他們的行為。
其次，由於你我的注意力是新經濟裡的主要商品，因此我們每天使用的數位平台，其設計宗旨即在操縱和衡量我們的注意力。正如前Google員工和技術評論家特里斯坦．哈里斯（Tristan Harris）所說：「一小部分人，在少數幾家科技公司工作，他們的選擇將引導十億人今日的想法」。
或者，語氣不要那麼「反烏托邦」，改成：因為我們最常使用的技術，通常也是設計得非常好的技術，以至讓我們不斷回頭使用。不過正如同食物、酒精、性愛、開車、運動，甚至許多美好事物一樣，都可能在你不經意或過度使用的情況下，變得非常危險。
當平台從廣告中賺錢時，而且更多的人在這些平台上花更多的時間，他們就能賺到更多的錢時，一切就顯得難以避免。但是，重點來了，你看到廣告時（稱為曝光），他們會賺到一些錢，當你點擊廣告時，他們可以賺到更多的錢。不過，點擊廣告通常會讓你直接離開這個平台，沒機會看到其他廣告。除非該平台非常有非常吸引你的地方，讓你在網路上其他地方逛過之後還會很快想要回來。
換句話說，注意力經濟會讓設計出一個「成癮平台」這種作法，具有一定的商業意義。這點對個人和社會而言都是非常危險的，當這些平台越來越成為許多人的新聞來源，以及放鬆時最常參與的平台後，「被動成癮」就成為許多人面對每日最重要新聞的參與方式。哈里斯說：「我不知道是否還比這件事更急迫的問題....它正在改變我們的民主」。或者換種方式說，用一種更加反烏托邦的傾斜說法：我們的社群媒體平台根本就是為「宣傳」而設計的。生活中所有問題的成因和解決方案：演算法推薦
讓我們暫且後退一步，完整了解一下這一切是如何運作的。用戶需要內容，無論是文字、音樂、電視、電影、所有媒體需求，本質上都是對訊息的需求。然而訊息無所不在，儘管我們對各種媒體的需求量很高，但供應量都遠遠超過需求。不論內容的數量和造訪內容的難易度上，這些平台都會確保你可以看到許多免費或者極為便宜的媒體內容。
當然，問題在於內容製作者需要獲得報酬，否則他們就無法生產內容。（雖然許多內容生產者把這些當成副業的額外收入，但如果不再有任何電影製作人、詞曲作者、小說家或記者把他們的工作當成全職、長期的職業生涯，我們的社會肯定會變得貧乏不已）。
供需方程式對於消費者是有利的，建立媒體的平均成本正在快速接近於零成本，但令人驚訝的是，人們仍然會在媒體上花錢，而且是花很多錢。但隨著供應量和取得量的不斷增加，分得一小塊餅的可能性正在迅速減少。因此，對於內容製作人來說，他們需要排除雜音而成為引起我們注意的人。
媒體消費者需要內容，媒體製作者則需要消費者的關注。更重要的是，消費者希望直接找到好東西（無論在娛樂、教育或新聞都一樣，而媒體製作者也想要將內容放在合適的觀眾面前），也就是找到那些可能真正關心他們需求的廠商，讓他們把辛苦賺來的錢花在上面。
消費者希望找到合適的媒體，生產者希望找到合適的受眾。他們試圖在網路上彼此找到對方。這雖然有點像「約會網站」的說法，不過在某些方面，這正是它的本質。
約會網站的核心是推薦引擎，透過獲得有關你的各項資料，並與其他人的數據進行比較，然後推薦可能興趣相近的人給你。這些輸入的數據可能來自大範圍調查或心理人格測試，或者可能只來自你的行為，例如幾百次的左右滑動紀錄。但歸根結底，這種過程是一樣的：獲得各項輸入的數據，透過演算法運行，然後提出建議（而且在更強的系統裡，還能判斷推薦數據的良窳，藉此調整並改善演算法）。
在媒合消費者與內容或將媒體生產者與受眾進行配對時，其過程是相同的。微調與用戶匹配內容的演算法，會將兼容性最大化，以便讓消費者對他們的選擇感到滿意，讓內容生產者得以獲得報酬。不過，這些媒體平台跟約會網站的最大區別在於，如果約會網站成功幫你找到終生摯愛之後，你就再也不需要約會網站了。而如果媒體推薦引擎成功了，你不僅會在星期五晚上找到一部精彩的電影，而且你也可能會在星期六再看一部。請記住，這些平台也在爭奪我們的注意力。Netflix、Amazon、Spotify、Twitter、Facebook....這些媒體平台讓我們回頭的次數越多，賺的錢就越多，無論我們消費哪家媒體都一樣。
這似乎是一場「三贏（平台、消費者、內容製作者）」的局面。平台提出建議，消費者找到「個人化」的娛樂選擇，大大提高觀看／聆聽／閱讀的樂趣，內容製作者也有機會為作品找到合適的受眾，以最小的努力將他們的收入最大化。每當我們對一首歌按讚或為電影做出評價時，推薦給我們和內容製作人的建議都會變得更精準。而隨著這些推薦變得更精準，平台也會得到回報（當媒體平台也是內容製作者時，對他們來說更是雙贏）。
但這套系統並非毫無缺陷，前面已經討論過它如何讓我們上癮，促使我們無意識地回歸，純粹出於習慣，並非有意為之。不過還有其他的問題，為了提供最佳建議，平台需要大量跟我們有關的數據與內容，以便提供給演算法使用。隨著平台競爭越演越烈，計算資源也越來越便宜的情況，收集有關個人的資料數據量也迅速增加。
這種數據收集的動作，經常發生在你不知情的情況，例如同意服務條款的情況。但這些條款的細節通常不是那麼清楚，而且會在我們習慣使用該平台之後，時不時修改變動一下。數據收集也發生在我們疏忽警戒時，也就是當我們對向「誰」提供訊息最不警惕的時候。因為這並不是你的銀行對帳單、不動產抵押協議，學術論文之類，必須小心謹慎看待的事情。
這些訊息通常只是你在起床之前、早餐的第一杯咖啡之前，最先看到的內容。也是我們開車去上班或在跑步時一邊聽的內容。或是你在睡前小酌一杯時閒看的東西。這些我們正在談論收聽的音樂、觀看的節目、閱讀的新聞、對新聞的評論，還有我們「按讚」朋友孩子們的照片，以及我們用憤怒的表情符號回應的新聞故事，加上我們花費最多時間觀看的圖片，更別提你點擊的那些廣告（某些情況下，可能還有隨之而來的信用卡購買）等。所有這些行為都會被記錄下來，其中絕大部分被平台使用，甚至拿來交易或出售，以便提供給你最可能讓你在他們的平台上，停留最長時間，並且最常返回的內容。這類數據收集不僅會引來駭客攻擊、漏洞攻擊、洩密事件，也會在某些情況下，出現感覺對你實在太過了解的「定位廣告（targeted ads）」。
還有另一個問題。對一個想要將我們的注意力與數據收集「極大化」的平台而言，他們經常會努力成為「一站式商店（one-stop shop）」。其中Amazon、Facebook和Google（以及之前的Yahoo），也許就是最好的例子。這些對我們提供「即時新聞」的平台，同時也會提供「家族、團體式」的各種更新，有些還會作為專業發展型的類型網路，然後再用廣告鼓勵我們加入這些家族、團體，讓你可以跟分享相同宗教信仰的人聯繫，或者只是買雙新鞋或升級智慧手機相關知識的群組。
透過這種小眾多樣化的內容，便可攫取到最多的注意力，然而，這些平台也等於分散了我們的注意力，因為他們讓你更深入琳達．史東（Linda Stone）所說的「持續的部分關注（continuous partial attention）」狀態，亦即沒有任何一件事能主導我們的思考。這不僅使我們無法慢慢花時間深入思考任何一件事，也會讓我們持續的來回關注在各種不同的零碎焦點上。
由此產生的「注意力暫失（attentional blink）」，就是那種「再次」找到方向的時刻。當你不斷地屏住呼吸，在地圖上找到位置，轉換各種認知任務時，就會發現自己處在史東稱之為「人為的持續危機感（artificial sense of constant crisis）」狀態中。
這不僅是一種心理上的問題，也是一個思維上的問題。你無法放慢速度，也無法深入思考，於是你做不出批判性的思考。在這些平台花的時間越多，就會有越多「注意力暫失」的時刻，處在「持續危機感」狀態的時間也會越多。
當你發現自己在常去的新聞平台搜尋想看的新聞，而會經常處於此種心理狀態時，你便成為「適合接受宣傳」的受眾了，不過到底什麼是「宣傳」呢？在Twitter 上組織一場「無領袖」的積極分子運動
從遠處看到佛格森事件展開時，我發現行動裡的「組織」結構是即時出現的。一開始，整場運動幾乎沒有組織可言。實際在場的人和不在場的人都在分享訊息，有些人真的在現場，有些人後來被揭穿並不在現場。
這些貼文內容大部分都包含#ferguson 標籤，我在TweetDeck 的專欄裡（包含已被證明是值得信賴記者的推文專欄），對他們的報導中進行追蹤。我觀察到Tweeter 上的早期內容是比較原始的，純粹訊息化、情感化、去中心化，並沒有統一的社群聲音。
而由於當地的社群有所需求，因此這些需求便形成了彼此之間的對話，開始產生了組織結構性。當警察擺放路障時，抗議者將路障地點和自己的位置相互通報，這樣他們就可以避免被警方逮捕，並且逃離催淚瓦斯，甚至還可以組織更大的群眾團體來互相支持。只要警察拿出催淚彈、LRAD 或開始發射橡皮子彈時，抗議者就會開始互相分享這些訊息。
有些人認為這是「請避開該地區」的暗示，有些人則認為這是「請帶相機來記錄」的提示，但大部分主流媒體並沒有這樣的訊息通報。而當人們需要醫療援助，但救護車無法通過警方封鎖線或一大群抗議者時，他們還會用Twitter 向那些可能提供幫助的人告知現場情況。同時，經驗豐富的抗議者也會分享對付警察各種鎮暴戰術的技巧── 例如在哪裡找防毒面具、如何製作臨時防護面罩，或是解釋為何要用牛奶代替水來沖洗眼睛，在哪裡買隔音耳罩等。
Twitter提供參與者一個共同平台，#ferguson 主題標籤則為這些參與者提供了觀眾。Twitter也讓人們可以從遠端共同「參與」，形成團結的與論，並能與中西部其他城市的組織相互聯繫，甚至還帶來專家提供的戰術建議。但隨著騷亂事件的傳播，Twitter等於也讓人們在當地和遠距離都能介入事件。很多談論佛格森事件的人，都使用跟當地試圖組織起來的居民相同的主題標籤。不過，這些談論佛格森的人，未必能對事件有所幫助，因為並非每個轉發訊息都值得被一再放大。但是這個標籤並非只帶給你一個廣播平台，它給人的是一種「找到彼此」的方式，一個類似「租用的公共空間」9，也很像一種「數位社區中心」的作用。因而帶來了真正的個人聯繫和對話，亦即一種建立社群的方式與一種檢視煽動者的方式。沒過多久，便出現了幾種主要的聲音：（1）明顯存在、（2）可靠、（3）可造訪、（4）大範圍觸及等聲音。而當這個主題標籤變得太氾濫，或是社群裡的人沒時間審查每一項消息時，這些主要聲音就成為可依賴的領導者。他們不僅是知道第一手訊息和發佈最佳訊息的人，也是可靠的管道，讓人們可以在分享訊息時加上標籤，以便向社群發放情況良好或情況緊急的訊息。
其中有位新領導人甚至不是來自聖路易斯。這是來自明尼蘇達州的一名中學管理人員DeRay McKesson10，當天在網路上知道了抗議活動，立刻南下親身支持這場主要是在周末的活動。而憑著在抗議和Twitter方面的專業知識，他很快就成為這個運動的新興領導者，同時也是警察鎖定的目標之一。在接受「大西洋」月刊採訪時，他談到這場佛格森抗議領導者的新特點：
佛格森當地存在著抗議的傳統，但它的不同之處，或者說佛格森的重要之處，在於這場運動是從一般民眾發起的⋯由抗議形成的結構非常龐大。這並非開始進行抗議活動所需要的結構類型⋯但Twitter 讓這種情況發生了。
McKesson 在這次採訪裡，並未詳細說明此種結構的主要內涵，但我們已經注意到其中幾種特點。首先，正如McKesson 在採訪中所強調，一場運動可以從任何人開始發起。社群媒體讓每個人都擁有發言權，如果讓正確的核心人群聽到的話，便有機會迅速擴大到國內或國際受眾。
這種運動的領導者也會自然出現，最後可能會是一位跟本地根源較深的人，例如聖路易斯市議員安東尼法蘭區（Antonio French），他是Twitter上的一個主要消息來源，後來他被警方依涉嫌非法集會的名義逮捕。
領導者可以是一位從其他地方來佛格森鎮，加入了這次運動並接手指揮的人，例如麥克森本人。也可以是那些已經向全國觀眾演說過，提到關於警方對種族不公正行動的人，例如#blacklivesmatter 的創始人阿利西亞．巴扎（Alicia Barza），這項運動早於佛格森#Ferguson，但後來因公眾知名度打開而躍上檯面。也許最重要的是因為這種運動的結構靈活，能即時回應當下的需求。由此產生的領導者和溝通策略，正是面對意外狀況所需的產物。例如主題標籤與@ 地點的結合、公開推文和直傳私信的分流、文字訊息和Vine視頻與直播的使用，甚至手機共用與充電需求等。所有特定的因應作法都源於當下的需求，並結合了技術的侷限性和可行性。
對於這場運動之外的許多人，或對於不常使用Twitter 的人來說，一切看起來可能混亂且「缺乏規劃」，但考量到這些社群對Twitter 使用的流暢性，確實可以彌補原本缺乏的組織靈活性。事實上，如果沒有Twitter 和Vine，很可能就不會有看得到的一場運動。或者，用麥克森的話來說：「如果沒有社群媒體的話，密蘇里州官方會讓你相信我們根本就不存在。」
誰來決定大家可以看到什麼故事？
相對於Twitter 本身組織社群和散佈消息的能力來說，其整體用戶群仍屬少數。皮尤研究所（Pew Research）聲稱，2014 年只有不到四分之一的美國成年人使用Twitter 15。由於美國本土帶有種族色彩的事件，根本就與媒體消息高度隔離16，因此花了這麼多時間才讓新聞登上主流媒體，就見怪不怪了。事實上，在第一家主流新聞報導之前，#ferguson主題標籤上已經有超過100 萬則關於事件的推文。
不過，這並無法阻止佛格森警方的積極控制和遏制這些消息，並將（大多數）記者隔離降級為「press pen（只能寫新聞卻無法貼近採訪）」，遠離實際抗議現場，只能寫警方提供的新聞。警方也逮捕了華盛頓郵報和赫芬頓郵報的記者，因為他們拍攝了警察活動。警方甚至對半島電視台的攝製組，發射了橡皮子彈。
但主流媒體最後終於清楚的知道了這場運動，不只是警方的立場，也聽到了抗議者的聲音。聯邦調查局也在同時介入這個事件，並調查（後來也譴責）了佛格森警察局的行動。國際特赦組織則派出觀察員，並疾呼警方對抗議者有侵犯人權的行為。但如果這個故事並未突破重圍？如果消息被封鎖在佛格森鎮呢？
除了國家主流媒體從一開始就沒有報導到佛格森的抗議事件，就連Facebook 也非常沉默。正如前面所討論過的，雖然Twitter 有事件順序回溯的消息發送，主要是由#ferguson 主導傳送給許多美國人，但Facebook 的演算法反饋並非如此，有時甚至發送者是同一個人也一樣。演算法會自行做出「決定」，而他們的決定便會影響我們看到的貼文。
無論原因如何，在2014 年當時，Facebook 的演算法「決定」冰桶挑戰（Ice Bucket Challenge、為漸凍人募款的活動）是一個比佛格森抗議事件更適合大多數用戶的內容主題。因此，只有在Twitter 上推文或轉發，才會立即將內容放在每個關注者看到的貼文最上方，讓這個故事有機會傳播擴散。不僅增加這些消息被發現的可能性（相對於強調它們的演算法），還使社群平台對組織運動產生幫助，並確保來自抗議事件核心的推文（和轉推）不斷出現。
我們的注意力是在網路上、電視與任何形式媒體進行交易的主要「商品」。在許多情況下，即使跟錢無關，我們也都在這些交易裡扮演重要的經濟角色。你的「注意力」就是商品，你的「參與性」就是貨幣，因此這也正是為何在網路上追蹤我們的活動，對於處理訊息的公司來說非常重要。只要注意力經濟存在，像「劍橋分析」這樣的公司就會存在。這是利用有關客戶、競爭對手甚至選民數據的公司，能為不同選民提供量身訂製的廣告，其目的是影響、甚至操縱他們的行為。
其次，由於你我的注意力是新經濟裡的主要商品，因此我們每天使用的數位平台，其設計宗旨即在操縱和衡量我們的注意力。正如前Google員工和技術評論家特里斯坦．哈里斯（Tristan Harris）所說：「一小部分人，在少數幾家科技公司工作，他們的選擇將引導十億人今日的想法」。
或者，語氣不要那麼「反烏托邦」，改成：因為我們最常使用的技術，通常也是設計得非常好的技術，以至讓我們不斷回頭使用。不過正如同食物、酒精、性愛、開車、運動，甚至許多美好事物一樣，都可能在你不經意或過度使用的情況下，變得非常危險。
當平台從廣告中賺錢時，而且更多的人在這些平台上花更多的時間，他們就能賺到更多的錢時，一切就顯得難以避免。但是，重點來了，你看到廣告時（稱為曝光），他們會賺到一些錢，當你點擊廣告時，他們可以賺到更多的錢。不過，點擊廣告通常會讓你直接離開這個平台，沒機會看到其他廣告。除非該平台非常有非常吸引你的地方，讓你在網路上其他地方逛過之後還會很快想要回來。
換句話說，注意力經濟會讓設計出一個「成癮平台」這種作法，具有一定的商業意義。這點對個人和社會而言都是非常危險的，當這些平台越來越成為許多人的新聞來源，以及放鬆時最常參與的平台後，「被動成癮」就成為許多人面對每日最重要新聞的參與方式。哈里斯說：「我不知道是否還比這件事更急迫的問題....它正在改變我們的民主」。或者換種方式說，用一種更加反烏托邦的傾斜說法：我們的社群媒體平台根本就是為「宣傳」而設計的。生活中所有問題的成因和解決方案：演算法推薦
讓我們暫且後退一步，完整了解一下這一切是如何運作的。用戶需要內容，無論是文字、音樂、電視、電影、所有媒體需求，本質上都是對訊息的需求。然而訊息無所不在，儘管我們對各種媒體的需求量很高，但供應量都遠遠超過需求。不論內容的數量和造訪內容的難易度上，這些平台都會確保你可以看到許多免費或者極為便宜的媒體內容。
當然，問題在於內容製作者需要獲得報酬，否則他們就無法生產內容。（雖然許多內容生產者把這些當成副業的額外收入，但如果不再有任何電影製作人、詞曲作者、小說家或記者把他們的工作當成全職、長期的職業生涯，我們的社會肯定會變得貧乏不已）。
供需方程式對於消費者是有利的，建立媒體的平均成本正在快速接近於零成本，但令人驚訝的是，人們仍然會在媒體上花錢，而且是花很多錢。但隨著供應量和取得量的不斷增加，分得一小塊餅的可能性正在迅速減少。因此，對於內容製作人來說，他們需要排除雜音而成為引起我們注意的人。
媒體消費者需要內容，媒體製作者則需要消費者的關注。更重要的是，消費者希望直接找到好東西（無論在娛樂、教育或新聞都一樣，而媒體製作者也想要將內容放在合適的觀眾面前），也就是找到那些可能真正關心他們需求的廠商，讓他們把辛苦賺來的錢花在上面。
消費者希望找到合適的媒體，生產者希望找到合適的受眾。他們試圖在網路上彼此找到對方。這雖然有點像「約會網站」的說法，不過在某些方面，這正是它的本質。
約會網站的核心是推薦引擎，透過獲得有關你的各項資料，並與其他人的數據進行比較，然後推薦可能興趣相近的人給你。這些輸入的數據可能來自大範圍調查或心理人格測試，或者可能只來自你的行為，例如幾百次的左右滑動紀錄。但歸根結底，這種過程是一樣的：獲得各項輸入的數據，透過演算法運行，然後提出建議（而且在更強的系統裡，還能判斷推薦數據的良窳，藉此調整並改善演算法）。
在媒合消費者與內容或將媒體生產者與受眾進行配對時，其過程是相同的。微調與用戶匹配內容的演算法，會將兼容性最大化，以便讓消費者對他們的選擇感到滿意，讓內容生產者得以獲得報酬。不過，這些媒體平台跟約會網站的最大區別在於，如果約會網站成功幫你找到終生摯愛之後，你就再也不需要約會網站了。而如果媒體推薦引擎成功了，你不僅會在星期五晚上找到一部精彩的電影，而且你也可能會在星期六再看一部。請記住，這些平台也在爭奪我們的注意力。Netflix、Amazon、Spotify、Twitter、Facebook....這些媒體平台讓我們回頭的次數越多，賺的錢就越多，無論我們消費哪家媒體都一樣。
這似乎是一場「三贏（平台、消費者、內容製作者）」的局面。平台提出建議，消費者找到「個人化」的娛樂選擇，大大提高觀看／聆聽／閱讀的樂趣，內容製作者也有機會為作品找到合適的受眾，以最小的努力將他們的收入最大化。每當我們對一首歌按讚或為電影做出評價時，推薦給我們和內容製作人的建議都會變得更精準。而隨著這些推薦變得更精準，平台也會得到回報（當媒體平台也是內容製作者時，對他們來說更是雙贏）。
但這套系統並非毫無缺陷，前面已經討論過它如何讓我們上癮，促使我們無意識地回歸，純粹出於習慣，並非有意為之。不過還有其他的問題，為了提供最佳建議，平台需要大量跟我們有關的數據與內容，以便提供給演算法使用。隨著平台競爭越演越烈，計算資源也越來越便宜的情況，收集有關個人的資料數據量也迅速增加。
這種數據收集的動作，經常發生在你不知情的情況，例如同意服務條款的情況。但這些條款的細節通常不是那麼清楚，而且會在我們習慣使用該平台之後，時不時修改變動一下。數據收集也發生在我們疏忽警戒時，也就是當我們對向「誰」提供訊息最不警惕的時候。因為這並不是你的銀行對帳單、不動產抵押協議，學術論文之類，必須小心謹慎看待的事情。
這些訊息通常只是你在起床之前、早餐的第一杯咖啡之前，最先看到的內容。也是我們開車去上班或在跑步時一邊聽的內容。或是你在睡前小酌一杯時閒看的東西。這些我們正在談論收聽的音樂、觀看的節目、閱讀的新聞、對新聞的評論，還有我們「按讚」朋友孩子們的照片，以及我們用憤怒的表情符號回應的新聞故事，加上我們花費最多時間觀看的圖片，更別提你點擊的那些廣告（某些情況下，可能還有隨之而來的信用卡購買）等。所有這些行為都會被記錄下來，其中絕大部分被平台使用，甚至拿來交易或出售，以便提供給你最可能讓你在他們的平台上，停留最長時間，並且最常返回的內容。這類數據收集不僅會引來駭客攻擊、漏洞攻擊、洩密事件，也會在某些情況下，出現感覺對你實在太過了解的「定位廣告（targeted ads）」。
還有另一個問題。對一個想要將我們的注意力與數據收集「極大化」的平台而言，他們經常會努力成為「一站式商店（one-stop shop）」。其中Amazon、Facebook和Google（以及之前的Yahoo），也許就是最好的例子。這些對我們提供「即時新聞」的平台，同時也會提供「家族、團體式」的各種更新，有些還會作為專業發展型的類型網路，然後再用廣告鼓勵我們加入這些家族、團體，讓你可以跟分享相同宗教信仰的人聯繫，或者只是買雙新鞋或升級智慧手機相關知識的群組。
透過這種小眾多樣化的內容，便可攫取到最多的注意力，然而，這些平台也等於分散了我們的注意力，因為他們讓你更深入琳達．史東（Linda Stone）所說的「持續的部分關注（continuous partial attention）」狀態，亦即沒有任何一件事能主導我們的思考。這不僅使我們無法慢慢花時間深入思考任何一件事，也會讓我們持續的來回關注在各種不同的零碎焦點上。
由此產生的「注意力暫失（attentional blink）」，就是那種「再次」找到方向的時刻。當你不斷地屏住呼吸，在地圖上找到位置，轉換各種認知任務時，就會發現自己處在史東稱之為「人為的持續危機感（artificial sense of constant crisis）」狀態中。
這不僅是一種心理上的問題，也是一個思維上的問題。你無法放慢速度，也無法深入思考，於是你做不出批判性的思考。在這些平台花的時間越多，就會有越多「注意力暫失」的時刻，處在「持續危機感」狀態的時間也會越多。
當你發現自己在常去的新聞平台搜尋想看的新聞，而會經常處於此種心理狀態時，你便成為「適合接受宣傳」的受眾了，不過到底什麼是「宣傳」呢？在Twitter 上組織一場「無領袖」的積極分子運動
從遠處看到佛格森事件展開時，我發現行動裡的「組織」結構是即時出現的。一開始，整場運動幾乎沒有組織可言。實際在場的人和不在場的人都在分享訊息，有些人真的在現場，有些人後來被揭穿並不在現場。
這些貼文內容大部分都包含#ferguson 標籤，我在TweetDeck 的專欄裡（包含已被證明是值得信賴記者的推文專欄），對他們的報導中進行追蹤。我觀察到Tweeter 上的早期內容是比較原始的，純粹訊息化、情感化、去中心化，並沒有統一的社群聲音。
而由於當地的社群有所需求，因此這些需求便形成了彼此之間的對話，開始產生了組織結構性。當警察擺放路障時，抗議者將路障地點和自己的位置相互通報，這樣他們就可以避免被警方逮捕，並且逃離催淚瓦斯，甚至還可以組織更大的群眾團體來互相支持。只要警察拿出催淚彈、LRAD 或開始發射橡皮子彈時，抗議者就會開始互相分享這些訊息。
有些人認為這是「請避開該地區」的暗示，有些人則認為這是「請帶相機來記錄」的提示，但大部分主流媒體並沒有這樣的訊息通報。而當人們需要醫療援助，但救護車無法通過警方封鎖線或一大群抗議者時，他們還會用Twitter 向那些可能提供幫助的人告知現場情況。同時，經驗豐富的抗議者也會分享對付警察各種鎮暴戰術的技巧── 例如在哪裡找防毒面具、如何製作臨時防護面罩，或是解釋為何要用牛奶代替水來沖洗眼睛，在哪裡買隔音耳罩等。
Twitter提供參與者一個共同平台，#ferguson 主題標籤則為這些參與者提供了觀眾。Twitter也讓人們可以從遠端共同「參與」，形成團結的與論，並能與中西部其他城市的組織相互聯繫，甚至還帶來專家提供的戰術建議。但隨著騷亂事件的傳播，Twitter等於也讓人們在當地和遠距離都能介入事件。很多談論佛格森事件的人，都使用跟當地試圖組織起來的居民相同的主題標籤。不過，這些談論佛格森的人，未必能對事件有所幫助，因為並非每個轉發訊息都值得被一再放大。但是這個標籤並非只帶給你一個廣播平台，它給人的是一種「找到彼此」的方式，一個類似「租用的公共空間」9，也很像一種「數位社區中心」的作用。因而帶來了真正的個人聯繫和對話，亦即一種建立社群的方式與一種檢視煽動者的方式。沒過多久，便出現了幾種主要的聲音：（1）明顯存在、（2）可靠、（3）可造訪、（4）大範圍觸及等聲音。而當這個主題標籤變得太氾濫，或是社群裡的人沒時間審查每一項消息時，這些主要聲音就成為可依賴的領導者。他們不僅是知道第一手訊息和發佈最佳訊息的人，也是可靠的管道，讓人們可以在分享訊息時加上標籤，以便向社群發放情況良好或情況緊急的訊息。
其中有位新領導人甚至不是來自聖路易斯。這是來自明尼蘇達州的一名中學管理人員DeRay McKesson10，當天在網路上知道了抗議活動，立刻南下親身支持這場主要是在周末的活動。而憑著在抗議和Twitter方面的專業知識，他很快就成為這個運動的新興領導者，同時也是警察鎖定的目標之一。在接受「大西洋」月刊採訪時，他談到這場佛格森抗議領導者的新特點：
佛格森當地存在著抗議的傳統，但它的不同之處，或者說佛格森的重要之處，在於這場運動是從一般民眾發起的⋯由抗議形成的結構非常龐大。這並非開始進行抗議活動所需要的結構類型⋯但Twitter 讓這種情況發生了。
McKesson 在這次採訪裡，並未詳細說明此種結構的主要內涵，但我們已經注意到其中幾種特點。首先，正如McKesson 在採訪中所強調，一場運動可以從任何人開始發起。社群媒體讓每個人都擁有發言權，如果讓正確的核心人群聽到的話，便有機會迅速擴大到國內或國際受眾。
這種運動的領導者也會自然出現，最後可能會是一位跟本地根源較深的人，例如聖路易斯市議員安東尼法蘭區（Antonio French），他是Twitter上的一個主要消息來源，後來他被警方依涉嫌非法集會的名義逮捕。
領導者可以是一位從其他地方來佛格森鎮，加入了這次運動並接手指揮的人，例如麥克森本人。也可以是那些已經向全國觀眾演說過，提到關於警方對種族不公正行動的人，例如#blacklivesmatter 的創始人阿利西亞．巴扎（Alicia Barza），這項運動早於佛格森#Ferguson，但後來因公眾知名度打開而躍上檯面。也許最重要的是因為這種運動的結構靈活，能即時回應當下的需求。由此產生的領導者和溝通策略，正是面對意外狀況所需的產物。例如主題標籤與@ 地點的結合、公開推文和直傳私信的分流、文字訊息和Vine視頻與直播的使用，甚至手機共用與充電需求等。所有特定的因應作法都源於當下的需求，並結合了技術的侷限性和可行性。
對於這場運動之外的許多人，或對於不常使用Twitter 的人來說，一切看起來可能混亂且「缺乏規劃」，但考量到這些社群對Twitter 使用的流暢性，確實可以彌補原本缺乏的組織靈活性。事實上，如果沒有Twitter 和Vine，很可能就不會有看得到的一場運動。或者，用麥克森的話來說：「如果沒有社群媒體的話，密蘇里州官方會讓你相信我們根本就不存在。」
誰來決定大家可以看到什麼故事？
相對於Twitter 本身組織社群和散佈消息的能力來說，其整體用戶群仍屬少數。皮尤研究所（Pew Research）聲稱，2014 年只有不到四分之一的美國成年人使用Twitter 15。由於美國本土帶有種族色彩的事件，根本就與媒體消息高度隔離16，因此花了這麼多時間才讓新聞登上主流媒體，就見怪不怪了。事實上，在第一家主流新聞報導之前，#ferguson主題標籤上已經有超過100 萬則關於事件的推文。
不過，這並無法阻止佛格森警方的積極控制和遏制這些消息，並將（大多數）記者隔離降級為「press pen（只能寫新聞卻無法貼近採訪）」，遠離實際抗議現場，只能寫警方提供的新聞。警方也逮捕了華盛頓郵報和赫芬頓郵報的記者，因為他們拍攝了警察活動。警方甚至對半島電視台的攝製組，發射了橡皮子彈。
但主流媒體最後終於清楚的知道了這場運動，不只是警方的立場，也聽到了抗議者的聲音。聯邦調查局也在同時介入這個事件，並調查（後來也譴責）了佛格森警察局的行動。國際特赦組織則派出觀察員，並疾呼警方對抗議者有侵犯人權的行為。但如果這個故事並未突破重圍？如果消息被封鎖在佛格森鎮呢？
除了國家主流媒體從一開始就沒有報導到佛格森的抗議事件，就連Facebook 也非常沉默。正如前面所討論過的，雖然Twitter 有事件順序回溯的消息發送，主要是由#ferguson 主導傳送給許多美國人，但Facebook 的演算法反饋並非如此，有時甚至發送者是同一個人也一樣。演算法會自行做出「決定」，而他們的決定便會影響我們看到的貼文。
無論原因如何，在2014 年當時，Facebook 的演算法「決定」冰桶挑戰（Ice Bucket Challenge、為漸凍人募款的活動）是一個比佛格森抗議事件更適合大多數用戶的內容主題。因此，只有在Twitter 上推文或轉發，才會立即將內容放在每個關注者看到的貼文最上方，讓這個故事有機會傳播擴散。不僅增加這些消息被發現的可能性（相對於強調它們的演算法），還使社群平台對組織運動產生幫助，並確保來自抗議事件核心的推文（和轉推）不斷出現。
