Lubimy wierzyć, że każda wizyta w Google to poszukiwanie wiedzy, a przynajmniej przydatnych informacji. Jasne, ale to także akt narcyzmu.
Za każdym razem, gdy pobieramy wyniki wyszukiwania, wyciągamy wirtualne lustro, które odzwierciedla to, kim jesteśmy w świecie internetowym. Tak trafnie określił Eli Pariser jako „bańka filtrująca” w swojej książce The Filter Bubble: What the Internet Is Hidden From You .
Pariser przedstawił sposób myślenia za personalizacją algorytmiczną. Skrupulatnie śledząc nasze każde kliknięcie, Google - a teraz Facebook i coraz więcej innych witryn - może, w oparciu o wcześniejsze zachowania, zgadywać, co chcemy wiedzieć. Oznacza to, że dwie osoby przeprowadzające dokładnie to samo wyszukiwanie mogą mieć bardzo różne wyniki.
Jesteśmy karmieni tym, co wydaje się nam potrzebne, a ponieważ jesteśmy bardziej skłonni do klikania na elementy w naszej strefie komfortu - w tym reklamy - Google i inne, są motywowane do dalszego zaostrzania swoich celów. W rezultacie pęcherzyki, w których żyjemy, kurczą się.
Za tę tę precyzję jest cena, jak zauważył Pariser w wywiadzie dla Marii Popowej z Brain Pickings:
„Personalizacja to rodzaj prywatności wywróconej na lewą stronę: nie chodzi o kontrolowanie tego, co świat o tobie wie, ale o to, co można zobaczyć w świecie”.
Większy obraz
Więc jesteśmy uwięzieni w naszym własnym labiryncie, prawda?
Niekoniecznie dzięki zespołowi naukowców, którzy twierdzą, że wymyślili sposób na uniknięcie ograniczeń algorytmów. Jak niedawno poinformował MIT Technology Review, Eduardo Graells-Garrido z Universitat Pompeu Fabra w Barcelonie oraz Mounia Lalmas i Daniel Quercia z Yahoo Labs opracowali coś, co nazywają „silnikiem rekomendacji”, zaprojektowanym w celu wystawienia ludzi na przeciwne poglądy.
Według naukowców kluczem jest to, że poglądy te pochodzą od osób, z którymi dzielimy inne zainteresowania. To sprawia, że jesteśmy bardziej otwarci na opinie, które w innym przypadku uznalibyśmy za głupoty. Drugim jest przedstawienie poglądów przeciwnych w sposób wizualny, dzięki czemu czują się mniej obcy.
W tym celu naukowcy zastosowali model chmury słów, który pozwolił uczestnikom badania zarówno zobaczyć, o których tematach najczęściej pisali na Twitterze, jak i uzyskać dostęp - w wizualnie angażujący sposób - do treści innych osób, których własne chmury słów wspominały wiele takich samych tematów.
Ale co, jeśli niektóre z tych treści odzwierciedlają zupełnie inne poglądy polityczne? Czy ludzie instynktownie to odrzuciliby?
Aby przetestować swoją teorię, badacze połączyli ludzi po przeciwnych stronach problemu, który wywołuje głęboko osobiste uczucia - aborcję. Skoncentrowali się na tysiącach aktywnych użytkowników Twittera w Chile, którzy w swoich tweetach umieścili hashtagi, takie jak #prolife i #prochoice, tworząc dla nich chmury słów na podstawie najczęściej używanych terminów.
Następnie udostępnili uczestnikom badania tweety od osób, które miały wiele takich samych terminów w swoich chmurach słów, ale które również miały przeciwny pogląd na temat aborcji. Naukowcy odkryli, że ponieważ ludzie wydają się czuć związek z tymi, którzy mają podobne chmury słów, byli bardziej zainteresowani ich komentarzami. A to wystawiało ich na znacznie szerszy zakres opinii i pomysłów, niż mogliby doświadczyć inaczej.
Krótko mówiąc, naukowcy wykorzystali to, co łączyło ludzi, aby uczynić ich bardziej otwartymi na dyskusje na temat różnic między nimi. W swoim raporcie znaleźli „pośredni sposób na połączenie różnych ludzi”.
Jest jeszcze nadzieja.
Szaleństwo do metody
Oto inne najnowsze osiągnięcia w czasami dziwacznym świecie algorytmów.
- Nie ma to jak automatyczne „ciepłe osobiste pozdrowienia”: prawdopodobnie było to nieuniknione. Google właśnie otrzymał patent na oprogramowanie, które śledziłoby Twoje zachowanie w mediach społecznościowych tak, że będzie w stanie zapewnić Ci wybór możliwych reakcji na wszelkie komentarze lub zapytania na Facebooku lub Twitterze. Jeśli na przykład znajomy dostanie nową pracę, oprogramowanie zasugeruje odpowiedź, prawdopodobnie coś w rodzaju „Gratulacje”. Zgadza się, nie musiałbyś marnować mocy mózgu. Algorytm zrobi to za Ciebie.
- Zadzwoń: Badacze z Uniwersytetu w Helsinkach opracowali algorytmy do określania, w jaki sposób ludzie się poruszają - chodzą, jeżdżą samochodem lub metrem - śledząc sygnały z akcelerometru swoich telefonów komórkowych. To pozwala im analizować częstotliwość zatrzymań i startów. Naukowcy twierdzą, że może to być potężne narzędzie pomagające planistom zrozumieć, w jaki sposób ludzie poruszają się po swoich miastach.
- Wszystkie pasujące wiadomości: Facebook poprawił algorytmy „źródła wiadomości”, aby zaczęły pojawiać się bardziej aktualne wiadomości. Chodzi o to, aby zwiększyć widoczność linków do artykułów z organizacji prasowych na kanałach Facebooka - dzięki temu gigant mediów społecznościowych będzie bardziej adekwatny do tego, co dzieje się na świecie, oprócz urodzin przyjaciół. Spekuluje się, że Facebook próbuje podważyć dominację Twittera w generowaniu szumu wokół bieżących wydarzeń.
- Co ona ma do powiedzenia na temat Chicago Cubs ?: izraelski informatyk opracował algorytm, który może analizować ogromne ilości danych elektronicznych o przeszłych wydarzeniach ze źródeł tak różnorodnych jak archiwum New York Timesa na kanałach Twitter i przewidywać, co może się stać w przyszłości. W szczególności naukowiec o imieniu Kira Radinsky wykorzystał swój system do przewidzenia pierwszej epidemii cholery na Kubie od wielu dziesięcioleci oraz protestów poprzedzających arabską wiosnę.
Bonus wideo: Oto przemowa TED, dzięki której Eli Pariser i jego koncepcja bańki filtracyjnej stała się sławna.
Bonus wideo: W dzisiejszych czasach istnieją algorytmy i, zdaniem Sheldona, „The Big Bang Theory”, która obejmuje nawiązywanie przyjaźni.
Więcej z Smithsonian.com
Jak duże zbiory danych zmieniły randki
Myślisz, że wykonujesz dobrą robotę? Nie, jeśli algorytmy mówią, że nie jesteś
