Пузырь фильтров
Пер Гранквист (Per Grankvist),
журналист. колумнист, писатель
Если вы впервые слышите это словосочетание, советую сначала прочесть, о чем пойдет речь в статье. Понятие «пузырь фильтров» (англ. filter bubble) впервые было употреблено Илаем Парайзером в его одноименной книге. Под пузырем фильтров он подразумевает негативную сторону персонализированного поиска, когда веб-сайт показывает пользователю, что тот «хочет видеть», основываясь на информации о его месторасположении, прошлых нажатиях и перемещениях мыши, предпочтениях и истории поиска. Таким образом, пользователь видит только ту информацию, которая согласуется с его прошлыми точками зрения. Илай выступил с речью на TED в феврале 2011, вызвавшей бурю оваций в зале (можно посмотреть с русскими субтитрами).
Для борьбы с «пузырями» создавались разные программы, например, проект The Wall Street Journal под названием Blue Feed, Red Feed, призванный разделить вашу новостную ленту в Фейсбуке на красных консерваторов и синих либералов. Проект использовал материалы 6-месячного анализа контента, потребляемого 10,1 млн пользователями.
21 марта этого года в Швеции был запущен проект под названием «Filterbubblan», то есть «пузырь фильтров». Его создатель – Пер Гранквист, журналист и обозреватель Sydsvenskan, запустил его совместно со шведским агенством Great Works. В следующем году в Швеции должны пройти выборы в Риксдаг, шведский парламент. Гранквист внимательно следил за предвыборными кампаниями в США прошлым летом и был крайне удивлен, когда узнал о победе Дональда Трампа. Он решил изучить, какую именно информацию в Твиттере потребляют сторонники Трампа. Он был уверен, что на выборах каждый американец проголосовал за кандидата, которого считал лучшим, но почему – на этот вопрос может помочь ответить новостная лента этих людей.
Filterbubblan – программа, которая позволяет пользователям отслеживать политические дебаты онлайн. Слева отражаются либеральная партия (выделяется красным и зеленым), более нейтральные партии обозначены зеленым и голубым, а более консервативные – голубым и синим. Программа позволяет пользователям листать новостные повестки от разных партий, упрощая тем самым поиск, как та или иная тема освещалась в разных политических кругах.
Пузыри фильтров: как не оказаться в информационном вакууме
Современный человек проводит в Интернете большую часть своего времени. Теперь, чтобы найти ответ на интересующий вопрос, больше нет необходимости идти в библиотеку и проводить в ней несколько часов подряд, читая, выискивая и анализируя несколько источников информации. Новейшие технологии позволяют получить все, что необходимо, всего лишь за пару кликов компьютерной мыши.
Но мало кто задумывается о том, что эти современные технологии, могут нести не только пользу, но и оказывать медвежью услугу. Подбирая подходящую под запросы пользователя информацию, они создают так называемые пузыри фильтров, провоцирующие, в свою очередь, формирование информационного вакуума.
Давайте поближе познакомимся с этим феноменом, узнаем, какую опасность он в себе таит, и постараемся выяснить, можно ли с ним бороться.
Что такое пузыри фильтров?
Концепция пузырей фильтров (filter bubble) была впервые предложена исполнительным директором компании Upworthy, интернет-активистом и автором Илаем Парайзером. В своей революционной книге «Фильтровать пузыри» Парайзер объяснил, как поиск в Google дает очень разные результаты в зависимости от истории пользователя.
Данная концепция ссылается на обстоятельства, при которых онлайн-активность пользователей Сети ограничивается небольшим пространством, где все, с чем они сталкиваются, похоже, подтверждает их взгляды. По мнению самых ярых сторонников этой идеи, именно Интернет решает, что люди читают и о чем думают, что в конечном итоге может вызвать следующую антиутопию: однажды человек просыпается и обнаруживает, что все согласны с его мнением [BBVA, 2020].
Автор описывает, как Интернет дает людям то, что они хотят: «Монитор вашего компьютера – это своего рода одностороннее зеркало, отражающее ваши собственные интересы, в то время как алгоритмические наблюдатели следят за тем, что вы нажимаете» [Farnam Street, 2020].
Илай Парайзер называет это отражение пузырем фильтров, «личной экосистемой информации», которая изолирует пользователя от любого когнитивного диссонанса, ограничивая то, что он видит. В то же время практически все, что люди делают в Интернете, отслеживается, но уже в интересах кого-то другого.
Пузыри фильтров являются следствием работы алгоритмов, определяющих, с чем пользователи чаще всего сталкиваются в Сети. По словам Парайзера, данные алгоритмы создают «уникальную вселенную информации для каждого из нас, которая коренным образом меняет способ знакомства с идеями и информацией» [Farnam Street, 2020].
У жизни в этих пузырях есть огромный недостаток: поляризация мнений. Другими словами, это приводит к созданию виртуальных сред, в которых все участники разделяют схожие взгляды на определенные темы, а мнения, единодушно согласованные в других подсетях, автоматически отклоняются как надуманные или необоснованные [BBVA, 2020].
Пузыри фильтров в рекламе
Каждый раз, когда человек смотрит, делится или комментирует что-то в Интернете, поисковые системы и социальные платформы собирают информацию, которая в большей степени служит для создания целевой рекламы.
Большинству людей знакомо ощущение дежавю, когда вдруг реклама продукта или услуги, который они рассматривали в Интернете, внезапно появляется на любом другом сайте, а также в ящиках электронной почты.
Данное явление совершенно просто можно объяснить конкретными алгоритмами пузырей фильтров. Многие сайты предлагают персонализированный выбор контента на основе истории просмотров, возраста, пола, местоположения и других данных их посетителей. Результатом работы этих алгоритмов является подборка информационных ресурсов, подтверждающих мнения и взгляды интернет-пользователей, что гарантированно повышает их лояльность именно к данным ресурсам.
Согласно исследованию, в мозге человека, который слышит свое имя, происходит активизация определенных зон, отвечающих за долговременную память. В результате этого данная информация воспринимается людьми лучше и запоминается на гораздо больший срок. Подобная история происходит также, когда пользователи получают контент, подобранный с учетом их персональных потребностей [Brain Research, 2006].
Такого рода технологии составления персонализированного контента давно освоили многие компании-гиганты, например, Netflix и Amazon.
Netflix является одной из крупнейших американских компаний, занимающаяся предоставлением развлекательного и информационного контента. Во многом ее популярность обусловлена именно политикой персонализации. Ежегодно сотрудники компании проводят около 250 тестов, которые предоставляют информацию о 300 млн пользователей по всему миру. На каждого пользователя создается отдельный профайл, в котором собрана вся информация о его предпочтениях и интересах. Netflix подбирает индивидуальный контент под каждого из своих зрителей на основе данных из этого профайла [The Netflix TechBlog, 2017].
Популярная торговая интернет-площадка Amazon анализирует историю просмотров, покупок, отзывов и запросов реальных или потенциальных клиентов. Таким образом, маркетологи компании могут предвосхитить поведение своих пользователей и составить для них персональное предложение. У данной стратегии есть конкретные цифры: 35% продаж состоялось в результате персональных рекомендаций, а 56% клиентов, совершивших такие покупки, возвращаются на площадку повторно [McKinsey & Company, 2013].
Подобные технологии персонализированного контента активно развиваются и набирают популярность. Подсознательно люди ищут информацию, близкую их мировоззрению. В случае, когда сайт не предлагает специально ориентированный контент, пользователи склонны подписываться на людей, взгляды которых совпадают с их собственными.
Согласно одному из недавних исследований, 50 ведущих интернет-сайтов, от CNN до Yahoo, устанавливают в среднем по 64 файла cookie с данными (небольшие фрагменты текста, передаваемые в браузер с сайта, который посетил человек) и персональные маяки отслеживания [Farnam Street, 2020]. Благодаря этим файлам сайт запоминает информацию о пользователе (например, предпочитаемый язык просмотра страницы), в результате чего происходит так называемый фильтр интересов пользователя.
Новый Интернет не просто знает портрет своего пользователя. Теперь он знает все его особенности и уже готов продать то, что интересно именно ему. При этом важно понимать, что процесс персонализации не является грубым или случайным: он действует в соответствии с определенными принципами, которые ежедневно актуализируются и оптимизируются.
Большинство персонализированных фильтров основаны на трехступенчатой модели:
В этой логике есть только один недостаток: информационные ресурсы также формируют идентичность. И в конечном счете эти услуги могут создать хорошее соответствие между пользователем и его любимыми СМИ, изменив при этом самого пользователя.
Современный мир диктует нам новые правила. Сегодня, чтобы быть успешным, необходимо действовать на максимальной скорости: быстро думать, быстро передвигаться, быстро обедать, быстро принимать решения, быстро читать. Далеко не все задумываются, что это приводит к снижению качества потребляемой и воспроизводимой информации.
Чем больше времени человек проводит в Сети, тем богаче будет предоставляемая информация. Чем быстрее он перемещается по поверхности Интернета, чем больше ссылок нажимает и просматривает страниц, тем больше возможностей для сбора данных о нем и предоставления рекламных объявлений получают маркетологи.
Каждый человек, когда-либо проводивший время в онлайн-пространстве, знает, насколько захватывающим может быть поток стимулирующей информации. Независимо от того, насколько потребители данной информации дисциплинированы, они не могут удержаться от щелчка по связанным с их интересами статьям или прокрутки ленты новостей. Илай Парайзер на этот счет пишет следующее: «Персонализированные фильтры воздействуют на самые навязчивые части вас, создавая «навязчивые медиа», чтобы вы могли больше щелкать мышью» [Farnam Street, 2020].
Помимо этого, персонализация информации значительно экономит время потребителя и бережет его нервы, уберегая от навязчивой рекламы и неинтересного контента. В результате обе стороны остаются в выигрыше: компания эффективнее взаимодействует со своим клиентом, а сам клиент получает соответствующий его запросам и предпочтениям контент.
Персонализация основана на выгодной сделке. В обмен на услугу фильтрации человек передает крупным компаниям огромное количество данных о своей повседневной жизни и предпочтениях, многие из которых может не доверять даже своим друзьям.
Возможно, это звучит не так уж плохо, но пузырьки фильтра создают эхо-камеры – ситуации, в которой определенные идеи, убеждения или взгляды усиливаются или подкрепляются путем передачи сообщения или его повторением внутри закрытой системы. В таких случаях человек начинает предполагать, что все думают так же, как он, забывая при этом, что существуют другие точки зрения.
Опасность пузырей фильтров
Каждая новая технология приносит с собой целый ряд затрат и последствий. Многие из них осознаются только по прошествии времени. Изобретение книг заставило людей опасаться, что память и устные традиции разрушатся. Появление бумаги для письма вызвало панику, когда молодые люди перешли с грифельной доски на этот новомодный носитель. Пишущие машинки привели к дискуссиям о морали, когда женщины-машинистки пришли на работу и «отвлекли» мужчин. Интернет также не стал исключением. Во всяком случае, проблемы, возникшие в результате его появления, являются уникальными по своей природе [The Verge, 2019].
В попытках привлечь внимание как можно большего количества пользователей пузыри фильтров помогают поисковым системам, веб-сайтам и платформам управлять максимально возможной долей онлайн-времени, которое они проводят в Сети. Однако они таят в себе и большую опасность.
Николас Карр в своей книге «Отмель» пишет, что интерактивность Интернета дает людям новые мощные инструменты для поиска информации, самовыражения и общения с другими. Но это так же превращает пользователей в лабораторных крыс, постоянно нажимающих на рычаги, чтобы получить крошечные гранулы социальной или интеллектуальной пищи [Farnam Street, 2020].
По мнению Парайзера, фильтры персонализации служат своего рода невидимой автопропагандой, внушая людям их собственные идеи, усиливая тем самым стремление к знакомым вещам и заставляя не обращать внимание на опасности, скрывающиеся на темной территории неизвестного. Как отметил исследователь, «мир, построенный из знакомого, – это мир, в котором нечему учиться».
По состоянию на март 2017 года около 1,94 миллиарда человек имеют учетные записи в социальной сети Facebook, из которых 1,28 миллиарда заходят в систему каждый день. Можно с уверенностью предположить, что только небольшой процент из этого числа осведомлен о действующих алгоритмах работы данного сайта. Учитывая, что 40% людей считают Facebook своим основным источником новостей, это вызывает беспокойство. Как и в случае когнитивных предубеждений, недостаток осведомленности усиливает воздействие пузырей фильтров [Farnam Street, 2020].
В своей прощальной речи экс-президент США Барак Обама выразил опасения: «Мы отступаем в наши собственные пузыри, особенно в наши социальные сети, в окружении людей, которые похожи на нас, разделяют те же политические взгляды и никогда не оспаривают наши предположения. И все больше мы чувствуем себя настолько безопасно в своих пузырях, что начинаем принимать только информацию (правдива она или нет), которая соответствует нашему мнению, вместо того, чтобы основывать свое мнение на имеющихся доказательствах» [Farnam Street, 2020].
Пузыри фильтров могут вызывать когнитивные искажения и ярлыки, усиливая их негативное влияние на нашу способность мыслить логически и критически. Не попасть в эти ловушки разума вам поможет наша онлайн-программа «Когнитивистика», задача которой максимально подробно рассказать о каждом искажении и предоставить подробный алгоритм действий для его избегания.
Пузыри фильтров имеют тенденцию резко усиливать предвзятость подтверждения. Получать информацию, которая соответствует представлениям человека о мире, легко и приятно. Потребление информации, которая заставляет думать по-новому или подвергать сомнению собственные предположения, наоборот, вызывает сложности и расстройства. В результате информационная среда, построенная на знакомых сигналах, будет отдавать предпочтение контенту, который поддерживает уже существующие и сформированные представления о мире, а не контенту, который бросает им вызов.
Пузыри фильтров и групповая психология
Человеку присуще желание быть рядом с такими же, как он, и укреплять тем самым собственное мировоззрение. Поведение людей в Сети ничем не отличается: они образуют племена на основе интересов, местоположения, занятости, принадлежности и других деталей. Эти группы имеют свои собственные правила, условности, шутки и даже словарный запас.
Внутри таких групп убеждения усиливаются, даже если их участники никогда не встречаются в реальной жизни. Любой, кто не согласен с общепринятыми нормами, установками и представлениями о мире, может быть исключен из сообщества. Социологи называют такое поведение «коллективным подкреплением» и подчеркивают, что закрепленные идеи могут не иметь никакого отношения к реальности или эмпирическим данным [Farnam Street, 2020].
Коллективное подкрепление может быть положительным. Группы, ориентированные на людей с проблемами психического здоровья, хроническими заболеваниями, зависимостями и другими проблемами, часто оказывают поддержку и помогают тем, у кого может не быть другого выхода.
Однако когда группа заключена в пузыре фильтров, это может привести к формированию группового мышления. Это психологическое явление, при котором группы людей временно теряют способность мыслить рационально, адекватно и реалистично. Когда все члены группы получают одну и ту же подтверждающую информацию, результаты могут быть экстремальными.
Симптомы включают чрезмерный и неоправданный оптимизм, риск, игнорирование юридических и социальных условностей, отношение к тем, кто не входит в группу, как к врагам, цензуру противоположных идей и принуждение членов к согласию. Все, кто испытывает групповое мышление внутри пузырей фильтров, считают себя правыми и борются за рассмотрение альтернативных перспектив.
Как избежать попадания в пузырь фильтров?
Пузыри фильтров не ограничиваются лишь интернет-пространством. В реальном мире общение людей складывается похожим образом: каждый человек формирует свой круг общения из близких по духу и взглядам людей [The Verge, 2019].
Как понять, что вы попали в информационный пузырь? Первое, что должно вызвать повод для беспокойства, – то, что информация, которая вас окружает, полностью совпадает с вашими взглядами на мир. Как написал Илай Парайзер: «Однажды вы просыпаетесь и обнаруживаете, что все согласны с тем, что вы думаете».
Опасность пузырей фильтров заключается в том, что они искажают понимание мира и мешают принимать взвешенные решения.
К счастью, лопнуть пузырь фильтра несложно, если для этого будут приложены определенные усилия. Используйте для этого следующие советы:
Системы – будь то один человек или целые культуры – определенно, должны фильтровать потребляемую информацию. Иногда люди принимают решения, иногда их принимают культуры, но все чаще в последнее время их принимают алгоритмы. По мере увеличения скорости передачи информации через эти системы фильтры будут играть еще более важную роль [The Verge, 2019].
Илай Парайзер рекомендует создавать места, где люди могут участвовать в уважительных дискуссиях между коллегами с другими людьми, придерживающимися других взглядов [BBVA, 2020]. Именно разница во мнениях позволит избежать попадания в ловушку пузырей фильтров и, возможно, открыть что-то новое и альтернативное. Ключевым моментом будет создание и продвижение инструментов, которые поощряют дискуссии и обмен мнениями, подобно онлайн-форумам, которые процветали в конце 1990-х и начале 2000-х годов [BBVA, 2020].
Кроме того, исследователь рекомендует развивать любознательность, благодаря которой открываются новые миры и горизонты.
Заключение
Интернет сильно изменился с тех дней, когда люди беспокоились о том, что незнакомцы узнают, кто они такие. Когда-то анонимность была огромным плюсом Сети. Теперь же конфиденциальность принесена в жертву доходам от рекламы.
То, что когда-то было анонимной средой, где каждый мог быть кем угодно, теперь стало инструментом для сбора и анализа личных данных, от которых не застрахован ни один человек, являющийся интернет-пользователем.
Однако понимание и рациональный подход к потребляемому контенту позволяет людям защитить себя от попадания в пузыри фильтров и в очередной раз напоминает, что они живут в искаженном мире.
Правда о пузырях фильтров: развенчание мифов
Институт исследования журналистики Рейтер опубликовал стенограмму выступления Ричарда Флетчера, старшего научного сотрудника. В нем он говорил о пузырях фильтров.
Похоже, что большинство данных свидетельствуют о том, что использование онлайн-новостей приводит к более разнообразной информационной среде. Но это разнообразие, видимо, вызывает поляризацию мнений. Это интересно, потому что в некотором смысле это противоположно тому, что предсказывала гипотеза пузыря фильтров.
Люди используют такие сервисы, как Facebook, Twitter и Apple News, чтобы узнавать новости. Некоторые новости, которые видят люди, были автоматически выбраны алгоритмами. Алгоритмы показали их вам используя данные о вашем прошлом опыте, которые вы добровольно предоставили платформам.
Я лично считаю, что эхокамеры и пузыри фильтров немного отличаются.
Пузыри фильтров — когда новости, которые нам не нравятся или с которыми мы не согласны, автоматически отфильтровываются. И это может иметь эффект сужения спектра воспринимаемой информации.
Это различие важно, потому что эхо-камеры могут быть результатом фильтрации или других процессов, но пузыри фильтров должны быть результатом алгоритмической фильтрации.
Пузырь фильтров — очень мощная метафора. А механизмы их формирования, которые я описал ниже, наглядны.
Идея пузырей фильтров очень известна и повлияла на наше понимание политики после избрания Дональда Трампа. В статье, опубликованной в журнале Wired, говорится, что пузыри фильтров разрушают демократию. Это довольно смелое заявление.
А совсем недавно, в 2017 году, Билл Гейтс сказал, что пузыри фильтров — серьезная проблема для новостной журналистики. Оба утверждения показывают степень распространения этой идеи в источниках, которые не относятся к технологиям скептически.
Возможно, проще всего начать с вопроса, действительно ли люди используют Интернет для получения новостей, и я думаю, что ответ на этот вопрос — однозначное «да».
Большинство данных, которые я собрал вместе с командой сотрудников Reuters Institute, взяты из ежегодного отчета о цифровых новостях. На опрос ответили около 75 000 человек.
Когда мы спросили людей, каков их основной источник новостей, примерно одинаковое количество людей ответили: онлайн и телевидение. В некоторых странах телевидение немного впереди. В некоторых — наоборот. Но онлайн и телевидение намного опережают печать и радио.
Мы также видим различия, когда смотрим на возрастные группы. Телевидение с большей вероятностью будет основным источником новостей для людей старше 45 лет. Люди младше 45 лет предпочитают получать новости в Интернете.
До 2016 года наблюдался стабильный рост использования социальных сетей для чтения новостей. Таким образом, доля тех, кто сказал, что они используют их каждую неделю, выросла с примерно 25% в 2013 году до более 50% в 2016 году, но за последние три года эти цифры стабилизировались.
Если копнуть немного глубже и посмотреть на отдельные платформы, мы увидим, что в большинстве стран Facebook является доминирующей платформой для получения новостей.
Facebook для чтения новостей используют около 35% населения. За последние пять лет использование WhatsApp для новостей выросло с 10% до 16%. Instagram показал аналогичный рост.
Поисковые системы, электронная почта, мобильные приложения и агрегаторы также в некотором роде полагаются на алгоритмы, чтобы доставлять людям новости.
Итак, у нас есть потенциал для беспокойства. Очевидно, что вопрос алгоритмов и сервисов, основанных на алгоритмах, очень важен, и многие люди используют именно их для получения новостей в Интернете.
Мы можем разделить выбранную самостоятельно персонализацию и автоматическую персонализацию.
Причина, по которой это различие особенно важно, заключается в том, что мы не должны сравнивать автоматическую персонализацию и ее эффекты с миром, в котором люди не создают для себя никакой уникальной новостной ленты. Мы не можем предположить, что офлайн или когда люди выбирают новости онлайн самостоятельно, они делают это совершенно случайным образом. Люди всегда в той или иной степени участвуют в персонализации. И если мы хотим понять степень автоматической персонализации, мы должны сравнить ее с реалистичной альтернативой, а не с гипотетическими идеалами.
В частности, важно не романтизировать характер использования новостей офлайн. В одном из первых исследований, которые мы провели в этой области, было изучено, как люди самостоятельно выбирают новости онлайн и офлайн:
Социальные сети сочетают в себе выбранную вами персонализацию с атвоматической. Люди предпочитают подписываться на одни новостные организации, а не на другие. Но также алгоритмы могут скрывать от людей новости или источники, которые им не нравятся.
Итак, мы взяли данные из Великобритании, США, Италии и Австралии и изучили влияние использования социальных сетей на разные демографические группы и в разных социальных сетях. Чтобы понять, как социальные сети влияют на использование новостей, мы сравнили новостные ленты трех групп:
Вот что мы обнаружили:
Исследование подчеркивает тот факт, что большинство людей, особенно те, кто пользуется социальными сетями, не очень интересуются новостями. Социальные медиа позволяют людям, которые не интересуются новостями, очень легко отказаться от них. Но платформы все равно показывают людям новости, даже когда те их не ищут.
Поисковые системы отличаются от социальных сетей. Люди используют их намеренно для поиска новостей. Но весьма возможно, что поисковики будут использовать алгоритмический отбор на основе данных, которые были собраны о вашем прошлом пользовательском опыте. Таким образом, снова существует вероятность того, алгоритмический отбор захватывает людей в пузырь фильтров.
Мы сравнили «новостные рационы» разных групп в четырех странах:
Мы обнаружили следующее:
Даже при том, что мы наблюдаем значительное разнообразие, если мы используем социальные сети и поиск, возможно, это разнообразие состоит из более пристрастных источников.
Мы изучили аудиторию отдельных новостных агентств в 12 странах и увидели, насколько эта аудитория отличается по своему составу, состоящему из левых и правых людей, по сравнению с населением в целом:
в 8 из 12 случаев аудитории онлайн-новостей несколько более поляризованы, чем офлайн;
Возможно, потому, что у некоторых новостных агентств гораздо больше стимулов для создания более пристрастного контента в Интернете.
Самое главное, что сосредоточение внимания на пузырях фильтров может мешать нам должным образом противостоять более глубоким причинам разделения как в политике, так и в обществе.
