Internete esančių algoritmų galia: trukdo gyventi ar kaip tik mums padeda?

Pats žodis algoritmas man skamba kaip kažkoks mistinis, nesuprantamas, neapčiuopiamas konstruktas. Žinoma gal dėl to, kad su kompiuteriniais mokslais turiu labai menką ryšį. Tačiau algoritmas nėra kažkas labai naujo ar sudėtingo, kaip teigia S.C. Olhede ir P.J. Wolfe (2018) tai tik taisyklių sąrašas (kitaip tariant instrukcijos), kurių reikia laikytis kaip nurodyta. Net elementariausias patiekalo receptas tam tikra prasme yra algoritmas. Tačiau šiais laikais algoritmų veikimai yra turbūt labiausiai siejami su socialiniais tinklais, interneto svetainėmis, įvairiomis reklamomis.

Manau tikrai ne vienas asmuo yra kalbėjęs su draugais ar pamąstęs, kaip kartais net gąsdinančiai mūsų interesus atitinka įvairios reklamos, kurios atsiranda populiariausiuose socialiniuose tinkluose (pvz., facebook, instagram). Tikrai yra buvę ne kartą, jog pakalbėjus apie kažką su draugais (pvz., plaukų slinkimą) ir nieko apie tai ne‘google‘inus, nežiūrėjus internete, po kelių valandų išvysti atitinkamą reklamą (šampūną nuo plaukų slinkimo) facebook‘e. Žinoma, tai kelia labai daug klausimų dėl asmeninių duomenų saugumo, kokie ir kaip yra naudojami mūsų duomenys, kaip jie yra gaunami. Ši tema tikrai tampa vis svarbesnė (pvz., turbūt visi girdėjome apie naują duomenų apsaugos įstatymą (GDPR) išleistą Europos Sąjungoje), tačiau šiame blog‘e rašysių apie kitą aspektą –visi šie pavyzdžiai parodo, jog algoritmai ir visas šis mokslas yra labai stipriai išplėtotas ir tikrai paveikia didelę dalį visuomenės (norint daugiau pasiskaityti apie teisinius aspektus siūlyčiau paskaityti Olhoede ir Wolfe (2018) straipsnį The growing ubiquity of algorithms in society: implications, impacts and innovations). Tad norisi iškelti svarbų klausimą, kuris turbūt vieno atsakymo neturi – ar internete esantys algoritmai trukdo gyventi ar kaip tik mums padeda?Norint bent kažkiek paliesti šį klausimą ir paieškoti į jį atsakymo šio įrašo rėmuose bus aptariamos dvi platformos, su kuriomis susitinkame turbūt beveik kiekvienas šiame naujųjų medijų amžiuje, o jų veikimas didele dalimi susijęs su algoritmais – tai Netflix ir Facebook (žinoma, būtų protinga aptarti ir dar vieną gigantą Google, tačiau siekiant parašyti blog‘ą, o ne romaną susilaikysiu ties dvejomis platformomis).

Netflix ir jo konkursas,  mano akimis, pakeitęs algoritmo sampratą

2006 metais, tuo metu neturėjusi tokio žinomo vardo kaip dabar, Netflix kompanija, paskelbė konkursą, apie kurį kalbama iki šiol. Netflix viešai pasidalino daugiau nei 100 milijono savo klientų filmų įvertinimais ir paskelbė, kad apdovanos 1 milijonu JAV dolerių tuos asmenis, kurie sugebės sukurti algoritmą, kuris 10% padidintų spėjimo tikimybę (nei tuo metu Cinematch kompanijos sukurtas algoritmas), kokie filmai patiks konkrečiam klientui. Šis konkursas tikrai susilaukė labai didelio susidomėjimo visame pasaulyje ir nereikalavo jokių papildomų kaštų, nes dalyvauti galėjo kiekvienas, kuris turėjo kompiuterį ir prieigą prie interneto . Visiems kuriems įdomu matematinė šio konkurso nauda galite pasiskaityti šio konkurso laimėtojų paskelbtą straipsnį (Robert M. Bell ir Yehuda Koren 2007 metais išleistą Lessons from the Netflix Prize Challenge), apie visą jų mąstymo procesą ir naudotas funkcijas. Tačiau net nežvelgiant į visas matematines ar IT algoritmų subtilybes, šio konkurso dėka galima pastebėti keletą svarbių aspektų. Visas šis procesas vyko prieš 13 metų, kada visos socialinės medijos nebuvo dar taip toli pažengusios, bet jau tada Netflix pamatė, kokia iš tiesų yra algoritmų galia ir kaip jie gali pagerinti kompanijos funkcionavimą. Jog Netflix visą šį procesą matė kaip ypatingai svarbų labiausiai galima suprasti ne iš tikrai didelio piniginio apdovanojimo, o iš to, kad jie drąsiai pasidalino savo turimais duomenimis ne tik su visais konkurentais, bet absoliučiai visais, kam tai buvo įdomu. O tokia informacija tikrai yra vertingesnė nei vienas milijonas dolerių. Tad nors ir negalėčiau teigti, jog Netflix buvo pirmieji, kurie suprato algoritmų galią, tačiau manau pakankamai saugu būtų pasakyti, jog jie tai perkėlė į visiškai kitą lygį ir tai darė labai viešai. 

Kaip ir minėjau šio skyrelio pradžioje, apie šį konkursą kalbama iki šiol, ir tai vėlgi įrodo šio konkurso svarbą ir mastą. Dan Jackson 2017 metais tinklaraštyje thrillist.com pasidalino savo straipsniu The Netflix Prize: How a $1 Million Contest Changed Binge- Watching forever iš kurio norėčiau pasidalinti keletu svarbių minčių. Visų pirma svarbu paminėti, jog šio konkurso nugalėtojai savo laimėtus pinigus atidavė labdarai – tuo manau galima būtų tik pabrėžti, jog šio konkurso esmė buvo ne pinigai. Didelė dalis dalyvavusių konkurse, jo metu, viešai dalinosi tuo ką kūrė, norėdami padėti vieni kitiems, dalintis įžvalgomis, parodyti savo sugebėjimus. Vienas iš dalyvavusių žmonių D. Jackson straipsnyje dalinosi prisiminimais, kaip  atėjęs į apdovanojimų ceremoniją labiausiai žavėjosi tuo, jog pagaliau galėjo bendrauti su žmonėmis, kuriuos jau jautėsi pažinojęs, dėl viso žmonių bendradarbiavimo šiame procese. Tad turbūt vienas netikėčiausių šio konkurso pliusų buvo tai, jog žmones susikūrė tam tikrą bendruomenę (atsiprašau visų sociologų kurie skaito, jog turbūt labai netaisyklingai naudoju šią sąvoką) ir galėjo plėsti savo kompetencijas, tuo dalintis ir atrasti žmonių, kurie taip pat tuo domisi. Tad žmonės, kurie dalyvavo šiame konkurse pabrėžia, jog jiems buvo suteikta galimybė daug ko išmokti (gavus tokį didelį duomenų kiekį) bei netgi padėjo surasti žmonių su bendrais interesais.

Žinoma, svarbu ir pažiūrėti, ar toks drąsus sprendimas, atliktas prieš beveik 14metų, buvo tikslingas ar ne – visgi tai filmų vertinimas, atrodo toks subjektyvus reikalas, jog nedrąsu pasitikėti algoritmais. Mieliau turbūt kreipiamės į draugus, ieškodami ką pasižiūrėti, o  ne kliaujamės Netflix asmeniškai sukurtomis rekomendacijomis (na, bent jau aš taip darau). Tačiau tyrimai rodo, jog turbūt turėtume daryti atvirkščiai. Šiais metais buvo paskelbtas tyrimas (Yeomans, Shah, Mullainathan, & Kleinberg,2019), kuriame mokslininkai stengėsi išsiaiškinti kas geriau nuspės koks anekdotas patiks žmogui – algoritmas ar tam žmogui artimas draugas/šeimos narys. Pasirinkau trumpai aptarti būtent šį tyrimą dėl to, jog jis nagrinėjo humorą, kuris atrodo lygiai toks pats, jei ne dar subjektyvesnis ir žmogiškesnis reiškinys nei filmų patikimas. Šis tyrimas atskleidė keletą svarbių detalių – visų pirma, algoritmai geriau galėjo nuspėti, koks juokelis labiau patiks žmogui, nei kitas jam artimas žmogus. O kitas svarbus aspektas yra tas, jog žmonės vis tiek labiau pasitiki savo artimų žmonių rekomendacijomis, o ne algoritmo. Tad stengiantis atsakyti į klausimą, ar Netflix žingsnis buvo tikslingas, turbūt būtų galima atsakyti – ir taip ir ne. Nors algoritmai ir gali geriau nuspėti, kas labiau patiks žmonėms, žmonės vis tiek nėra linkę visiškai jais pasitikėti. Būtent pastarasis reiškinys ir galbūt leidžia kiek suabejoti taip eskaluojama algoritmų galia – nes nors ji ir yra objektyviai tikslesnė, svarbu ir tai, kaip mes ją vertiname. 

Taip pat noriu pasvarstyti dar vieną aspektą – jeigu visada vadovautumėmės tik algoritmų pateiktas sprendimais, kaip tai paveiktų mūsų patirtį? Iš vienos pusės, žinoma, tai sutaupytų laiko, ieškant tai kas galbūt galėtų patikti (kalbant apie filmus – kokį filmą žiūrėti) bei suteiktų galimybę greičiau ir lengviau gilinti kompetencijas bei žinias kažkurioje srityje – t.y. toje kuri mums patinka, yra įdomi ir dėl to algoritmai atrinktų visą panašią, tam artimą informaciją. Visa tai skamba iš tiesų kaip labai puikus dalykas – sutaupo mūsų laiko paieškoms, gauname jau atrinktą informaciją, taip pat, kaip rodo tyrimai, algoritmai atrinktų informaciją geriau nei žmogus, tačiau visame šiame procese aš matau ir neigiamą algoritmų pusę. Mes, kaip žmonės, prarastume įgūdžius patys ieškoti informacijos, o dar svarbiau – nustotume plėsti savo domėjimosi sritis. Dėl viso šio proceso, prarasdami didelę informacijos dalį, mes užsidarome savo siaurame interesų rate ir dalinai prarandame galimybę ieškoti savęs kitur, domėtis kitomis sritimis bei tiesiog plėsti savo galimybę būti įvairiapusiškai išsilavinusiais asmenimis. Tačiau turbūt kalbant apie šį aspektą, būtina kalbėti apie turbūt vieną svarbiausių platformų šiais laikais – Facebook ir jų algoritmais valdoma naujienų srautą  (angl.News Feed).

Mūsų laiko praleidimą kontroliuojantis EdgeRank arba paprasčiau – trumpai apie Facebook

Moksliškesnis pavadinimas prieš tai įvardintam aspektui yra aido kambariai (angl. echo chamber) – kada gauname ir žiūrime tik informaciją, kuri sutinka su mūsų nuomone, o ne jai prieštarauja (Usher-Layser, 2016). Šis fenomenas tikrai yra dažnai minimas ir vis labiau nagrinėjamas Facebook kontekste ir jų naudojamuose algoritmuose, kurie nusprendžia kokius draugų skelbimus, tiek kokias reklamas ir pan.mes matysime savo naujienų sraute (Beer, 2017). Tad, kaip ir David Beer teigia, jog visi algoritmai neturi būti suprasti ir vertinami kaip kažkoks reiškinys, egzistuojantis atskirai nuo socialinių procesų, o einantis kartu. Tikrai didelė dalis žmonių tiek Lietuvoje, tiek pasaulyje naudojasi Facebook paslaugomis – vieni daugiau, kiti mažiau. Ir tikrai didelė dalis žmonių scroll‘ina Facebooksu tikslu pailsėti, interesams praplėsti ar tiesiog įpročiui patenkinti. Tačiau tai ką mes matome labai stipriai riboja esantys algoritmai. Facebook algoritmai yra vadinami EdgeRank ir nors didžioji dalis jų veikimo principų yra paslėpti, tačiau kelios priežastys, kokius įrašus matome, o kokius ne yra paskelbtos viešai. Vis dėlto tai gan akivaizdūs filtrai– pagal tai kiek mes reaguojame (pvz.: likeheart reakcijos) ir kiek tas asmuo ar puslapis reaguoja į mūsų įrašus; kaip dažnai komentuojame ar dalinamės kažkokiu įrašu ir galiausiai kokio senumo tas įrašas (Goldsborough, 2017). 

Taina Bucher 2017 paskelbė straipsnį, kuriame pasakoja istorijas žmonių, kurie vienaip ar kitaip buvo paveikti būtent Facebook algoritmų, siekiant parodyti, jog algoritmai tikrai gali turėti didelį poveikį mums. Vienas iš pateiktų pavyzdžių kuris yra aktualus ir čia – mergina, savo naujieinų sraute matė įrašus priešingus savo politinėmis pažiūromis, daug gandų apie garsenybes ir netgi jai buvo siūloma bakstelti (angl. poke) savo buvusį vaikiną, su kuriuo nebendravo jau kurį laiką. Turbūt būtų galima spėti, jog būtent tokie įrašai atsirasdavo dėl to, kad dauguma jos draugų socialinėje medijoje yra iš jos mokyklos (mažame miestelyje Teksaso valstijoje), nors jos dabartinė aplinka yra visiškai priešinga (New York didmiestis). Tad algoritmai gali kartais ir neatitikti žmogaus poreikių – ypač šiuo atveju, nes tavo draugų interesai gali nulemti ką matysi savo naujienų sraute. Taip pat matome priešingybę aido kambario reiškiniui tad, galime suprasti koks šis reiškinys dažnas, tačiau nematomas – taigi taip pat svarbu yra ne tik, ką mes matome dėl algoritmų veikimo, bet ir ko nematome. Tame pačiame straipsnyje buvo papasakota istorija, kaip viena mergina netikėtai atkreipė dėmesį ir suprato, jog atrodo specialiai  (jos nuomone) Facebook‘e buvo nieko nerodoma apie jos vieną draugę ilgą laiką ir dėl ko net galimai nutrūko draugystė. Šiame straipsnyje pateikiama ir daugiau įdomių istorijų, tačiau mano nuomone užtenka ir šių dviejų, siekiant parodyti, kaip asmenį gali paveikti algoritmai.

Kaip kalbant apie Netflix negalima nepaminėti garsiojo konkurso, taip kalbant apie Facebook negalima nepaminėti tyrimo, apie emocijų užkrėtimą socialiniuose tinkluose – tyrimą, kurį atliko pats Facebook. Šio tyrimo esmė yra tokia – kuomet pagal algoritmus buvo žmonėms rodoma neigiami įrašai, jie pradėjo patys tokius skelbti ir lygiai taip pat su pozityviais (Usher-Layser, 2016). Šis tyrimas tikrai atskleidė algoritmų galias, kurios gali paveikti ne tik konkretų individą, bet ir žmonių mases. Tačiau savaime suprantama, jog tai nebūtinai yra neigiamas reiškinys – visgi teigiami įrašai skatino rašyti teigiamesnius įrašus. Tad reikia tikėtis, jog algoritmų galia, kuri tikrai kai kuriais aspektais yra neginčijama, bus naudojama kilniems tikslams.

Taigi…

Šio įrašo pradžioje išsikėliau sau klausimą ar algoritmai trukdo gyventi ar kaip tik mums padeda? Tad atsakymas kuris atspindi mano požiūrį ir tikrai nebūtinai faktinę tiesą – algoritmai veikia mūsų gyvenimą. O ar veikia teigiamai ar neigiamai atsakyti vienareikšmiškai negalima. Panagrinėjus tik dviejų (nors ir labai populiarių) kompanijų naudojamus algoritmus, garsius tyrimus bei atvejus galime pamatyti, jog algoritmai yra sudėtingas reiškinys, kuris paveikia daug asmenų įvairiose srityse – tiek teigiamai, tiek neigiamai. Tad manau mano išsikeltas klausimas net ir negalėtų turėti atsakymo, tačiau manau, kad ši tema vis tiek turėtų būti nagrinėjama ar bent jau aptarinėjama daugelio.

Aivaras

Literatūra

Beer, D. (2017). The social power of algorithms. Information, Communication & Society, 20:1, 1-13.

Bell, R. M., & Koren, Y. (2007). Lessonds from the Netflix Challenge, SIGKDD Explorations, 9:2, 75-79

Bucher, T. (2017). The algorithmic imaginary: exploring the ordinary affects of Facebook algorithms. Information, Communication & Society, 20:1, 30-44.

Farber, D., Karahalios, K., & Ford, B. (2014). Algorthm Awareness. MIT Technology Review, 117:6, 10-11

Goldsborough, R. (2017). Understanding Facebook’s News Feed. Mastering Computers, 7.

Yeomans, M., Shah, A., Mullainatham, S., & Kleinberg, J. Making sense of recommendations. J Behav Dec Making, 32, 403-414

Jackson, D. (2017). The Netflix Prize: How a $1 Million Contest Changed Binge-Watching Forever. Prieiga internetu: https://www.thrillist.com/entertainment/nation/the-netflix-prize

Olhede, S. C., & Wolfe, P. J. (2018). The growing ubiquity of algorithms in society: implications, impacts and innovations. Phil Trans R. Soc. 1-16

Smith, A. (2018). Franken-algorithms: the deadly consequences of unpredictable code. Prieiga internetu: https://www.theguardian.com/technology/2018/aug/29/coding-algorithms-frankenalgos-program-danger?fbclid=IwAR0TXbW7Wqeb0xAFsD6Ht4je8-ybEjxP_BuIGaO0heBY436KuXLf7z57HGs

Usher-Layser, N. (2016). Newsfeed: Facebook, Filtering and News Consumption. Phi Kappa Phi Forum, 16-21

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s