Socialinių medijų algoritmai ir ar reikia jų bijoti

Algoritmai pastaruoju metu yra itin populiari tema. Ypač po Marko Zuckerbergo fiasko. Net ir medijų kurse, kuriame bandome aprėpti kuo didesnę temų, susijusių su medijomis, įvairovę, algoritmų tema išlenda itin dažnai. Klasikiniai komentarai „vieną kartą pagooglinau ir dabar visur matau reklamas!“ arba „pakalbėjau su draugais, o kitą dieną jau mačiau facebooke :O“ tiesiog neatsiejami nuo šios temos.

Tačiau reklamos parinkimas nėra vienintelė sritis, kurioje pasitelkiami algoritmai. Kalbama, kad algoritmai labai stipriai veikia mūsų naršymo patirtį. Nuo informacijos filtravimo iki elgesio valdymo. Visi mes žinome, kad algoritmai apie mus žino kur kas daugiau nei kurso draugai ar kambariokai. Algoritmai apie mūsų gyvenimo ypatumus žino viską – nuo absurdiškų Google paieškų iki kasdienio pirkinių sąrašo. Taigi, kokia yra algoritmų veiklos aprėptis? Ar tikrai algoritmai uždaro mus į aido kambarius, mums to net nesuvokiant? Kaip labai mums reikėtų jų bijoti?

Pradėkime nuo basic‘ų. Kas tie algoritmai? Aš, savo mažai suvokiančio ir žinančio vartotojo akimis, algoritmus apibūdinčiau kaip matematinę funkciją, sekančią ir analizuojančią visus vartotojo veiksmus ir iš gautų duomenų nuspėjančią vartotojo tolimesnius veiksmus, apibrėžiančią jo interesų, pomėgių sritį ir pagal tai pateikiančią personalizuotą content‘ą. Įsivaizduoju, kad į algoritmų akiratį patenka mūsų click‘ai, laikas, praleistas žiūrint į post‘us, apsilankymai puslapiuose, interakcijos su kitais interneto naudotojais, jų interesai ir kt. Galbūt aš žiauriai klystu. Kaip yra iš tiesų? Franziska Zimmer, Wolfgang G. Stock ir Katrin Scheibe (2019) algoritmus apibrėžia kaip rinkinius taisyklių, apibrėžiančių operacijų sekas. Mano vizija šiek tiek atitolusi nuo šio apibrėžimo, kadangi jis yra labiau mechaninis.

Brent Barnhart į algoritmus žvelgia labiau iš socialinės pusės, jis socialinių medijų algoritmus apibūdina kaip content‘o rūšiavimo būdą, kreipiant dėmesį į aktualumą vartotojui, o ne publikavimo laiką. Socialinių tinklų algoritmai atrenką vartotojui tą content‘ą, kurį jis galimai nori matyti. Pavyzdžiui, Facebook‘e tikriausiai pamatysite savo artimų draugų bei šeimos post‘us, nes su jais daugiausiai bendraujate. O Youtube jums siūlys tokius video, kurie patenka į kategoriją su tais, kuriuos jau žiūrėjote. Prieš algoritmų pritaikymą socialiniams tinklams, daugelyje platformų turinys buvo matomas chronologine tvarka.

Paimta iš makeameme.org

O kaip būtent veikia algoritmai socialinėse medijose? Kaip pavyzdį paimkime vieną iš didžiausių šio meto platformų – Instagram‘ą. Pasak pačių Instagram‘o savininkų, yra keletas svarbiausių aspektų, nulemiančių post‘o „rangą“. Esminiai faktoriai yra šie:

  • Susidomėjimas – kaip labai, Instagram‘o manymu, tu nori matyti post‘ą. Jis aspaikčiuojamas pagal seniau žiūrėtą, pamėgtą content‘ą bei interakcijas.
  • Naujumas – kaip neseniai content‘as buvo patalpintas.
  • Santykis – tavo santykis su content‘o autorium. Santykis matuojamas bendravimu komentarais, „laikais“, grotažymėmis, žinutėmis.

Instagram‘o algoritmas taip pat atsižvelgia į antrinius faktorius:

  • Dažnumas – kaip dažnainaudoji programėlę.
  • Sekamųjų kiekis – kuo daugiau paskyrų seki, tuo rečiau matysi ro paties žmogaus post‘us.
  • Naudojimo laikas – kuo daugiau laiko praleisi naršydamas Instagram‘e, tuo didesnę įvairovę post‘ų pamatysi.

Taigi, Instagram‘o algoritmai pasitelkia informaciją apie kiekvieno vartotojo naršymo, bendravimo ypatumus ir taip personalizuotai parenka objektyviai aktualiausią informaciją. Iš esmės visų socialinių medijų algoritmai veikia pagal tą patį principą – remiasi tam tikrais faktoriais. Anot Franziska Zimmer, Wolfgang G. Stock ir Katrin Scheibe (2019), Facebook‘o algoritmas taip pat veikia remiantis trimis pagrindiniais faktoriais – susietumu, svoriu ir post‘inimo laiku. O šis panašumas tik patvirtina bendrą socialinių medijų algoritmų veikimo principą.

Taigi, algoritmai socialinėse medijose turi galią filtruoti informaciją, parinkti žmonėms tai, kas objektyviai geriausia. Tačiau kokios to pasekmės?

Bene didžiausia, jau ne kartą viešai iškelta ir aptarta, problema yra duomenų saugumas. Tačiau šia tema neišsiplėsiu.

Kita problema – aido kambariai ir filtro burbulai. Klausiate, kas tai ir kuo tai susiję su socialinių medijų algortmais? Išsiaiškinsime J. Seth Flaxman, Sharad Goel Ir Justin Rao (2016) aido kambarius apibrėžia paprasčiausiai kaip erdvę, kurioje individas supamas jo požiūrį atitinkančios nuomonės. Kitaip tariant, tai lyg uždaras ratas, kuriame matome tik tą informaciją, kuri neprieštarauja mūsų požiūriui, yra mums aktuali ir įdomi. Aido kambariuose bendraujame tik su žmonėmis, kurių nuomonė sutampa su mūsų, dalindamiesi informacija, kuri neprieštarauja mūsų pažiūroms. Aido kambarius kuriame mes patys. Tuo tarpu filtro burbulai atsiranda algoritmų dėka. Dubois ir Blank filtro burbulus apibrėžia kaip algoritminį filtravimą, kurio dėka vartotojams socialinėse medijose pateikiamas personalizuotas turinys. Pats apibrėžimas paaiškina, kaip tai susiję su algoritmais, komentarų, manau, nereikia.

Ar aido kambariai ir filtro burbulai yra blogai? Čia, tikriausiai, kiekvienas galėtų vertinti pagal save. Jei esi daug kuo besidomintis, išsilavinęs žmogus, žinai kaip ir kur ieškoti informacijos, gebi kritiškai vertinti gaunamą turinį, anksčiau minėti fenomenai gali būti neblogas įrankis siekiant išvengti visiškai neaktualios informacijos. Tačiau gali būti ir kitaip – gali strigti burbule, gauti labai vienpusišką informaciją ir to net nesuprasdamas iškreipti savo pasaulio ar bent tam tikrų reiškinių suvokimą. Prisiminiau labai  gerai tai iliustruojantį pavyzdį iš savo gyvenimo. Kai su kambarioke sužinojom, kad šiais metais American Music Awards dešimtmečio atlikėjo apdovanojimą laimėjo Taylor Swift, žiauriai pasipiktinom. Rimtaaaai? Jiiii? Jos muzika lieva, nėra ji tokia populiari, ypač pastaruoju metu…. Po gero pusvalandžio dejavimo prisiminiau Medijų paskaitas ir supratau, kad gyvenu burbule. Taylor Swift nepopuliari ir neaktuali ne visam pasauly, o mūsų kambary. Išvada tokia, kad reikėtų neprarasti budrumo ir prisiminti, kad mūsų žvilgsnis į pasaulį ribotas, daugiau ar mažiau.

Paimta iš imgur.com

Mintis apie elgesį vertinančias, pomėgius nuspėjančias mechanines sekas gali bauginti. Tačiau ar algoritmai išties yra visagaliai neklystantys monstrai, kaip kartais yra piešiami? Taina Butcher (2017) įžvalgiai įvertino galimus algoritmų veiklos Facebook‘e ribotumus. Autorė beveik metus Twitter platformoje analizavo post‘us, susijusius su algoritmais ir priėjo prie išvados, kad Facebook‘o algoritmas kartais klysta ir net keliose srityse. Visų pirma – žmonių profiliavimas. Jei prieš mėnesį ieškojai partnerio, tai nereiškia, kad po mėnesio vis dar jo ieškosi – galbūt šiuo metu jau turi antrą pusę arba nusprendei, kad tavo gyvenime romantiniams santykiams vietos nėra. Jei vienąkart ieškojai vaikiškų rūbelių, tai dar nereiškia, kad laukiesi ar turi vaiką – galbūt ieškojai dovanos draugei. Tačiau algoritmas į tokias subtilybes dėmėsio nekreipia. Kiekviena paieška įtraukiama į analizę, todėl galima tikėtis su realybe šiek tiek prasilenkiančio profiliavimo.

Antra – klaidingas numatymas. Mūsų Facebook‘o draugai nebūtinai yra mūsų druagai gyvenime, todėl jų ir mūsų interesai gali skirtis ar net visai prasilenkti. Tačiau Facebook‘o algoritui kažko turėjimas drauguose yra lyg ženklas, kad jus sieja bendri interesai. Dėl to tau gali būti siūloma neaktualios informacijos, jeigu, pavyzdžiui, dauguma tavo Facebook‘o draugų yra iš mokyklos laikų. T. Butcher straipsnyje mini dar keletą algortmų netikslumo atvejų. Pavyzdžiui, skaudžių įvykių priminimą metų pabaigoj ar nuolatinį siūlymą susisiekti su buvusiu partneriu.

Žinant tai, kad algoritmų veikimo principas socialinėse medijose iš esmės yra toks pats, galima numanyti, kad ir klaidos turėtų būti panašios. Kokias išvadas tuomet galima daryti iš šių Butcher radinių? Algortimai veikia itin tiksliai, jokia informacija nepraslysta neįtraukta į analizę. Tačiau algoritmų veiklai trūksta žmogiškojo faktoriaus. Žmogus nėra objektyvi, neklystanti būtybė. Todėl ir jo veikla negali būti vertinama per tokią prizmę.

Taip pat panašu, kad algoritmus labai lengva apgauti. Jei kiekviena paieška patenka į algoritmų akiratį, kas įvyktu, jeigu kievieną dieną bent po kartą pa‘google‘intume ar pa‘facebook‘intume sau neaktualius dalykus? Galbūt tai būdas pabėgti iš filtro burbulų? Jei nebijot neaktualių reklamų, pabandykit J.

Taigi, ar reikia bijoti socialinių medijų algoritmų?

Taip, jei nori, kad tavo naršymo istorija būtų niekam neprieinama.

Taip, jei bijai į kažkieno rankas atiduoti net mažiausią dalelę kontrolės.

Taip, jei tikiesi socialinėse medijose išvysti objektyvią reprezentaciją to, kas vyksta pasaulyje.

Ne, jei gebi kritiškai vertinti gaunamą informaciją.

Ne, jei socialinėms medijoms neteiki pernelyg didelės reikšmės.

Ne, jei supranti, kaip jie veikia, ir gali sąmoningai vengti nepageidaujamo jų poveikio.

Milda V.

Literatūra:

Flaxman, S., Goel, S., & Rao, J. M. (2016). Filter bubbles, echo chambers, and online news consumption. Public opinion quarterly, 80(S1), 298-320.

Zimmer, F., Stock, W., G., & Scheibe, K. (2019). Echo Chambers and Filter Bubbles of Fake News in Social Media. Man-made or produced by algorithms? Conference paper.

Dubois, E., and Blank, G. (2018). The echo chamber is overstated: The moderating effect of political interest and diverse media. Information, Communication & Society, 21(5), 729-745.

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

https://sproutsocial.com/insights/social-media-algorithms/

2 thoughts on “Socialinių medijų algoritmai ir ar reikia jų bijoti

  1. Milda,

    mano nuomone, tavo blogas yra labai gerai parašytas, nes apima taiklias / tikslias įžvalgas ir puiku, kad pažvelgta tiek iš psichologinės, tiek iš sociologinės perspektyvos į reiškinį, kadangi viskas atrodo gražiai suderinta. Algoritmų pavyzdžiai man taip pat patiko, nes palyginta keletas skirtingų socialinių tinklų algoritmų ir jų veikimo principų. Šiaip asmeniškai labai sutinku su Taylor Swift aktualumo ir neaktualumo pastebėjimu (asmeniškai siūlyčiau Lana del Rey, bet apie tai neišsiplėskim) 😀 Nors straipsnyje vietomis yra gramatikos ir rašybos klaidų, turinys yra ganėtinai geras, nes aprašyta tiek pačių algoritmų sąvoka, tiek algoritmų veikimo principai, tiek algoritmų veikimo klaidos, tad tik norėtųsi šiek tiek papildyti, pridėti akcentų į tavo blogo įrašą.

    Savo blogo įraše teigi, jog „Facebook‘e tikriausiai pamatysite savo artimų draugų bei šeimos post‘us, nes su jais daugiausiai bendraujate“, iš tiesų tyrėja T. Bucher kalbant apie „algoritmų supratimą“ (lygį, iki kurio vartotojai supranta, kad jų skaitmeninis gyvenimas yra atkrenkamų algoritmų turinys), remdamasi Rader & Gray tyrimu, akcentuoja, jog „Facebook“ vartotojai supranta, kad jie nemato kiekvieno posto, kuriuo pasidalina jų draugai. Reiškiasi, kad jie gali matyti ne tik „Facebook“ draugų įrašus, o kartais ir visiškai atsitiktinę, niekuo nuo vartotojo nepriklausomą informaciją. Ir tikrai neretai mes iš tikro nematome ką įkelia mūsų draugai. Tavo mintis, jog „Facebook‘o algoritui kažko turėjimas drauguose yra lyg ženklas, kad jus sieja bendri interesai. Dėl to tau gali būti siūloma neaktualios informacijos, jeigu, pavyzdžiui, dauguma tavo Facebook‘o draugų yra iš mokyklos laikų“ nėra visiškai tiksli. Bucher akcentuoja, kad tai, ar algoritmas prieis prie teisingos ar prie neteisingos išvados iš gautos informacijos, nėra visiškai svarbu, nes tai pačiai „Facebook‘e“ gaunančiai informaciją iš kitų politinių pažiūrų turinčių savo buvusių klasiokų merginai, o galimai ir daugiau žmonių, sukėlė norą daugiau reaguoti į demokratišką turinį taip pasipriešinant besirodančiam respublikoniško turinio algoritmui.

    Nedrįsčiau visos teksto dalies apie algoritmus apibendrinti tuom, kaip tu sakai, jog „algoritmai socialinėse medijose turi galią filtruoti informaciją, parinkti žmonėms tai, kas objektyviai geriausia“, nes algoritmuose, klausimas, ar yra to objektyvumo. Priešingai, M. Willson straipsnyje yra teigiama, jog nėra tokio dalyko kaip neapdorotas (angl. raw) algoritmas, jis nėra nesudėtinga ir objektyvi komanda / instrukcija, kadangi algoritmai yra įterpti į sudėtingus politinių, kultūrinių, techninių ir socialinių sąveikų mišinius. Taip pat, tavo įrašo mintis, pabrėžianti, jog „panašu, kad algoritmus labai lengva apgauti“ yra nepilna. Juk mus, žmones, taip pat lengva apgauti su visomis fake news ir blogais algoritmais (Observer portalas teigia, kad problema yra ne fake news, o blogi algoritmai!), kadangi, kaip teigia F. Zimmer, W. G. Stock ir K. Scheibe, apgaulės ir netikros, neteisingos naujienos gali tikėtinai labai gerai išgyventi filtro burbulų ir aido kambarių aplinkose, taip pat visokiose socialinėse medijose. O mes vis dėl to esame socialinių medijų dalis.

    Puikus apibendrinimas su klausimu bei 3 Taip ir 3 Ne atsakymų variantais.

    Sėkmės kituose darbuose!

    Matas

    Like

  2. Pats blogas parašytas tikrai gerai ir atsakyta į visus sau išsikeltus klausimus. Manau puikiai atsakei į temą. Ko bent jau man pritrūko, tai teigiamo požiūrio į algoritmus. Iš pačio blogo susidaro vaizdas, kad pats algoritmas yra labiau blogas dalykas… Ką David Beer rašė, algoritmas kuria tam tikras tiesas apie įvairią informaciją, kuri atititinka mūsų norus. Algoritmų sukurtas dizainas mus patraukia, be to siūloma informacija atrodo mums naudinga. Juk algoritmas gali veikti tiksliau, greičiau ir išsamiau nei žmogus sugebėtų. Tai reiškia, kad algoritmas iš tiesų lengvina darbą žmogui.

    Gabija

    Like

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