Кристиан Монтаг – Новые боги. Как онлайн-платформы манипулируют нашим выбором и что вернет нам свободу (страница 30)

Попробуем сопоставить понятия эхокамеры и пузыря фильтров. Для начала отметим, что первая появилась гораздо раньше. Как я уже описывал в примере выше, читатель сам принимает решение покупать одну и ту же ежедневную газету исходя из своих предпочтений. В новостной ленте, напротив, алгоритмы выдают пользователю заранее отфильтрованную информацию.

Пользователь может активно решать, что делать в социальных сетях: какие записи публиковать, где ставить лайки. Тем не менее, когда алгоритмы формируют для него ленту новостей, он находится в пассивной роли. И все же разделение понятий пузыря фильтров и эхокамеры сегодня кажется немного искусственным[381]: в том же твиттере я сам могу выбирать, на какие аккаунты подписаться (то есть активно фильтровать контент в ленте). При этом моя собственная активность в социальной сети закладывает основу для пузыря фильтров (если бы я ничего не делал, технологические компании не узнали бы, какой контент меня интересует). Таким образом, мое поведение в социальных сетях и алгоритмы технологических корпораций дополняют друг друга. В дальнейшем я не буду строго разграничивать эти понятия.

Напомню, что формирование персонализированной ленты новостей выгодно технологическим корпорациям, так как это хороший способ увеличить время пребывания пользователей на онлайн-платформе (см. главу 3). В конечном счете, оказавшись внутри пузыря фильтров или же в эхокамере, мы слышим лишь отзвуки нашего собственного мировосприятия. Отчасти за это ответственны мы сами: ведь мы создаем эхокамеру вокруг себя, а наши друзья, как правило, разделяют наши взгляды и интересы (позже мы поговорим о социальной гомофилии). Но одновременно с этим эхокамера может быть выстроена технологическими корпорациями[382]. Я убежден, что необходимо знать и понимать, как это работает, чтобы сделать первый шаг к победе над ними.

Технологические компании начали предварительно фильтровать контент совсем недавно. В книге «Обезьяний хаос в Кремниевой долине» («Chaos Monkeys: Obscene Fortune and Random Failure in Silicon Valley») бывший сотрудник Facebook Антонио Гарсиа Мартинес рассказывает о том, как еще во время онбординга[383] в апреле 2011 года впервые столкнулся с мыслью, что фейсбук, ставший сегодня самой влиятельной социальной сетью в мире, все больше превращается в персонализированную газету. В тот момент полным ходом шел процесс соответствующей трансформации платформы: если в 2004 году социальная сеть выглядела скорее как список друзей, то уже в 2006-м была представлена мини-лента, а в 2011-м появилась хроника, отображающая историю жизни пользователя (см. статью Люка Манна и информацию на фейсбуке)[384]. В своей книге Антонио Гарсиа Мартинес метко описывает эту идею как «твой личный The New York Times». На основании цифровых следов пользователя в этой «газете» будет отображаться та информация, которую он, по оценке алгоритмов, должен обязательно прочитать, чтобы поддержать беседу со своими друзьями и коллегами[385]. Таким образом, личная цифровая история в фейсбуке играет важную роль для понимания, как именно формируется лента новостей. В статье на techcrunch.com журналист Джош Констайн приводит простую формулу с критериями, по которым искусственный интеллект фейсбука отбирает новости для персонализированной ленты[386]. Пояснения к формуле наглядно показывают, что история действий пользователя здесь играет немаловажную роль.

Критерии отбора новости для ленты:

Автор публикации × Популярность публикации × Тип публикации × Новизна публикации

Итак, что же скрывается за элементами этой формулы?

Переменная «Автор публикации» учитывает, насколько важен и близок для вас человек, разместивший пост. Как часто автор публикации контактирует с владельцем ленты новостей на фейсбуке? Логично, что сообщения от тех людей, с кем мы чаще общаемся, имеют больше шансов оказаться в нашей ленте.

Переменная «Популярность сообщения» используется для расчета того, какой отклик получил пост/комментарий: если у поста много лайков и репостов, фейсбук покажет вам его с большей вероятностью.

Переменная «Тип публикации», как и переменная «Автор публикации», учитывает историю действий пользователя. Она используется в формуле для определения типов постов, которые предпочитает пользователь (может, он охотнее просматривает изображения, чем тексты или видео; или политические новости стали для него интереснее, чем развлечения, и т. д.).

Переменная «Новизна публикации» отражает тот факт, что в ленте новостей скорее окажутся новые посты, чем старые сообщения.

Кстати, алгоритм, представленный здесь в сильно упрощенном виде, постоянно адаптируется, так что к моменту публикации «Новых богов» в новостной ленте фейсбука может лежать уже совсем другая логика. Аналогичные алгоритмы есть и на других платформах: LinkedIn, TikTok, Twitter и т. д. Представленная формула иллюстрирует лишь один из возможных вариантов формирования ленты новостей.

В предварительной фильтрации информации как таковой нет ничего плохого. Каждый день по всему миру происходит невероятно много событий, в том числе и внутри нашей личной «социальной сети». Самостоятельно обработать такие объемы информации просто невозможно, поэтому, когда новости предварительно сортируются в соответствии с их значимостью лично для нас, это даже в какой-то степени хорошо. На первых порах фейсбук был устроен совсем иначе: новости от друзей отображались в ленте в хронологическом порядке. Вместе с тем сегодня мы имеем дело с персонализацией контента (как описано выше) и нам важно понимать, в каких сферах предварительная фильтрация контента влечет за собой больши́е проблемы, а в каких ее роль незначительна. Кроме того, нужно учитывать, что новостная лента нацелена на вовлеченность. Цифровым гигантам выгодно, чтобы вы проявляли как можно больше активности. Почему? И снова мы возвращаемся к вопросу о том, что IT-корпорациям нужно больше данных о пользователях. В последние годы мы столкнулись с серьезной проблемой: благодаря алгоритмам фейсбука особую популярность стали приобретать резонансные, порой даже разжигающие ненависть публикации. Эти сообщения мгновенно становятся популярными, потому что привлекают особое внимание пользователей и втягивают в обсуждение больше людей – как раз то, что нужно платформе. Понятно, почему это происходит: в комментарии к таким постам сразу же приходит множество возмущенных пользователей. Чем эмоциональнее сообщение, тем больше вероятность, что люди будут делать импульсивные репосты. А это уже опасно. В вышеупомянутой научной статье Люк Манн пишет: «Дело не в том, что отдельно взятый пользователь испытает возмущение. Возмущение разрастается и распространяется на других, провоцирует и перетекает в другие онлайн-пространства»[387]. Иными словами, гнев и эмоциональные всплески в интернете весьма заразны. Я считаю, что каждому пользователю социальных сетей необходимо внимательно ознакомиться с информацией об алгоритмах фильтрации и постоянно критически оценивать их работу. Только так я как пользователь платформы смогу понять, как формируется моя лента новостей (и что мне не показывают) и на какие эмоциональные рычаги давят определенные сообщения. Наконец, далее мы увидим, что сбалансированный подход к фильтрации контента важен, чтобы получать как можно более объективную информацию о происходящем.

Пузыри фильтров могут быть более или менее опасными в зависимости от их тематики. Если пользователь существует в «пузыре бундеслиги» или «пузыре моды», последствия для общества будут менее значительны, чем в случаях, когда в пузыре замыкается большая группа людей с радикальными политическими взглядами. А чтобы получить общее представление, как данный феномен работает в контексте политики, приведу небольшой выдуманный пример. Для разнообразия сменим платформу и представим себе новостную ленту в твиттере (в любом случае проблемы там примерно такие же, как и в фейсбуке). Заходя на стартовую страницу, пользователь сразу видит поток сообщений, которые с большой вероятностью могут его заинтересовать. Когда я кликаю на логотип с щебечущей птичкой, в моей ленте, как правило, появляются многочисленные записи о последних научных исследованиях в области работы мозга и психологии. Ну вот, теперь вы знаете, как выглядит мой информационный пузырь!

Мой пузырь фильтров – наглядный пример того, что многие пузыри только на первый взгляд выглядят политически безобидными. Казалось бы, что в нем может быть плохого? Как комментарии психологов и исследователей мозга в моей ленте связаны с политикой? Однако известное исследование показало, что психологи, специализирующиеся на личностной и социальной психологии, гораздо чаще придерживаются либеральных, а не консервативных взглядов[388]. Логично предположить, что эта политическая предвзятость может распространиться и на мою ленту в твиттере, то есть в «академическом пузыре» я с большей вероятностью буду сталкиваться с либеральными идеями. Следовательно, мне важно это учитывать и не основывать свои политические взгляды исключительно на новостях (и мнениях) из моей новостной ленты. Что же делать? Взглянуть на мир шире помогают разные источники информации. Например, я люблю читать англоязычный журнал The Economist, но одновременно читаю и немецкоязычные еженедельники Der Spiegel и Die Zeit, чтобы получить представление о жизни в Германии как от зарубежных, так и от местных экспертов. В то же время я смотрю различные программы на общественных телеканалах, слушаю радио и иногда читаю газету Bild. Еще бывает интересно открыть газету где-нибудь за рубежом, чтобы увидеть мир с другой стороны. В самолете, на пути к моим китайским коллегам, я читаю China Daily, хоть и прекрасно знаю, что в ней представлен очень синоцентричный взгляд на мировые события, одобренный Коммунистической партией Китая. В общем, я стараюсь получать информацию из различных изданий, чтобы мое мировосприятие не было слишком подвержено чьему-либо влиянию. Получается, чтобы не застрять в пузыре фильтров, придется потратить немало времени и сил на изучение разнообразных источников.