Na většině sociálních sítí je něco nefunkčního. Zatímco počet uživatelů roste astronomickou rychlostí, a pokud jde o jeho sílu, nelze popřít šíření zpráv a informací, sociální média nemusí nutně ztělesňovat ty nejlepší aspekty socializace. Ve skutečnosti to může být pro něco s miliardami uživatelů občas přímo ostrovní. To zase může vést k polarizovanému světu, který Eli Pariser poprvé identifikoval ve své knize Filtrační bublina.
Obsah
- Problém s filtrační bublinou
- Přehodnocení sociálních médií
Tento základní problém by ale mohl být vyřešen. Vědci z Dánska a Finska vytvořili nový algoritmus, o kterém se domnívají, že poskytuje pohled na to, jak by sociální média mohla – a možná by měl — práce. Je navržen tak, aby vyskočil bubliny filtru a vystavil lidi rozmanitějšímu obsahu.
Doporučená videa
„Cílem platformy sociálních médií by obvykle bylo maximalizovat zapojení uživatelů,“ Esther Galbrunová, vedoucí výzkumník v oblasti datové vědy na School of Computing University of Eastern Finland, řekl Digital Trends. „To znamená maximalizovat čas, který lidé stráví na platformě, protože to může být přeměněno na příjmy, například prostřednictvím reklamy. Kromě propagace pobuřujícího obsahu nebo clickbaitů mohou strategie, jak udržet uživatele v zapojení, zahrnovat poskytování dalšího obsahu, který se jim pravděpodobně bude líbit. To znamená personalizovat obsah vytvářením profilů uživatelů, sledováním toho, co je bavilo a o co projevili zájem, a snažit se jim poskytnout více stejného. To [může] také zahrnovat povzbuzování interakcí s lidmi, kteří sdílejí podobné názory.“
Problém s filtrační bublinou
Personalizace je ve většině případů dobrá. Barista, který zná vaši objednávku kávy, hudební algoritmus, který vám přehrává skladby, o kterých ví, že se vám buď líbí, nebo jsou zdroj zpráv, který vám zobrazí pouze příběhy, které vás osloví – to vše lichotí individuální. Šetří čas ve světě, ve kterém se zdá, že máme méně času než kdy jindy, a to navzdory stovkám zařízení, která šetří čas.
Pokud však jde o tento druh personalizace na sociálních sítích, problém je v tom, že nápady zůstávají příliš často nezpochybněny. Obklopujeme se lidmi, kteří myslí jako my, a to vede k obrovským slepým místům v našem pohledu na svět. To je problém, protože, jak většina lidí může souhlasit, sociální média se posunula někam dál, kam chodíme pro vlhké memy a dětské obrázky našich přátel. Platformy sociálních médií ve své nejlepší podobě slibují (i když ne vždy poskytují) způsob, jak pomoci občanům zůstat informováni a zapojit se do veřejné sféry. Je proto nezbytné, abychom byli vystaveni informacím, které nejsou jednoduše v souladu s našimi vlastními osobními mytologiemi. Mělo by to být tržiště nápadů, ne monolit skupinového myšlení.
Tento nový výzkum — který kromě Galbrunu prováděli výzkumníci Antonis Matakos, Cigdem Aslay, a Aristides Gionis — snaží se vytvořit algoritmus, který maximalizuje rozmanitost expozice v sociální síti. Abstrakt popisující poznámky k práci:
„Problém formulujeme v kontextu šíření informací jako úkol doporučit vybraným uživatelům malý počet zpravodajských článků. Bereme v úvahu obsah a uživatelské sklony a pravděpodobnost dalšího sdílení článku. Náš model nám umožňuje zachytit rovnováhu mezi maximalizací šíření informací a zajištěním vystavení uživatelů různým pohledům.“
Systém funguje tak, že obsahu na sociálních sítích a uživatelům přiděluje číselné hodnoty podle toho, jak se řadí v ideologickém spektru – například zda jsou levicoví nebo pravicoví. Algoritmus pak hledá uživatele sociálních médií, kteří by mohli optimálně šířit tento obsah s maximální efektivitou, čímž by zvýšili skóre diverzity uživatelů.
Jak vědci poznamenávají ve svém článku, tuto výzvu lze „navrhnout jako maximalizaci monotónní a submodulární funkce s výhradou matroidního omezení při přidělování článků uživatelům. Je to náročné zobecnění problému maximalizace vlivu. Přesto jsme schopni navrhnout škálovatelné aproximační algoritmy zavedením nového rozšíření pojmu náhodných zpětně dosažitelných množin. Experimentálně demonstrujeme efektivitu a škálovatelnost našeho algoritmu na několika reálných souborech dat.“
Přehodnocení sociálních médií
Jednou velkou výzvou u něčeho takového je samozřejmě to, že hrozí, že sociální média budou méně přesvědčivá. Společnosti sociálních médií se pravděpodobně nesnaží udělat z falešných zpráv a filtrovacích bublin věc z politických důvodů; pouze hledají obsah, který přiměje lidi zůstat déle a více klikat. Výsledkem je, že zasahování do tohoto vzorce – i když je to pro veřejné blaho – může způsobit, že lidé tráví na těchto webech a aplikacích méně času. Možná dobré pro lidi. Špatné pro firmy.
"To je jedna z hlavních výzev," řekl Galbrun. „Abychom diverzifikovali obsah, kterému jsou uživatelé sítě vystaveni, aniž bychom každého uživatele bombardovali exogenními látkami doporučení, stále se musíme spoléhat na to, že uživatelé sdílejí obsah, aby se mohl dále šířit napříč síť. Pokud uživateli doporučíme obsah, který prezentuje názor diametrálně odlišný od jeho, jeho expozice bude diverzifikovaná, ale je velmi nepravděpodobné, že by obsah sdílel se svými kontakty – a to nepomůže diverzifikovat expozici ostatních uživatelů v síť. Musíme tedy najít rovnováhu mezi tím, jak se zastoupený názor liší od názoru uživatele, a jak moc tento rozdíl snižuje šance, že se bude šířit dál.“
Tento dokument, publikovaný v časopis IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) Transactions on Knowledge and Data Engineeringa nedávno zvýrazněno IEEE Spectrum, je jen jednou z metod, kde by sítě sociálních médií mohly změnit způsob, jakým fungují, aby podpořily tento druh rozmanitosti. Neexistuje samozřejmě žádná záruka, že se tak stane – a stojí za zmínku, že jde o nezávislý výzkum, který neprovedl žádný z dnešních gigantů sociálních médií.
Představuje však velmi důležitou ukázku jednoho z velkých problémů, které je třeba vyřešit. Sociální sítě jsou až příliš často považovány za jeden z největších neduhů moderní společnosti. Je na tom něco pravdy, ale také to může být velkým přínosem pro civilizaci, otevřít lidem nové perspektivy a zkušenosti mimo ně samotné. Otázkou je, jak to přenastavit, aby těm ideálům odpovídalo.
Doporučení redakce
- Rozhovor se Zachem Kingem, oblíbeným internetovým iluzionistou
