Алгоритми – загроза соціальних мереж, про яку ніхто не говорить

Нещодавні новини, пов'язані із можливою забороною TikTok в США, вкотре актуалізували тему потенційної небезпеки від соцмереж. Ми звикли вважати, що соцмережі становлять загрозу конфіденційності даних користувачів. На мою думку, основна потенційна небезпека соцмереж полягає навіть не в зборі даних, а в тому, що завдяки їм можна свідомо впливати на суспільну думку через алгоритми стрічки користувачів.

Чому тема алгоритмів соцмереж важлива

Вперше тема алгоритмів мене зацікавила, коли я поставив собі питання і зрозумів, що не маю на нього відповіді: «Як виглядає алгоритм бодай однієї соціальної мережі?».

На будь-яке питання про алгоритми соціальних мереж можна дати лише узагальнену відповідь. Наприклад, ми знаємо, що якщо пост набирає багато лайків і коментарів, його покажуть більшій кількості людей. Або, якщо люди розгортають повний текст поста, він також стане більш популярним.

До речі, ось відповідь від ChatGPT на це питання:

Мета алгоритму дуже проста та відносно нешкідлива – дати користувачу контент, який йому буде цікавий та корисний (або хоча б не шкідливий). При цьому ніхто не контролює, як компанії реалізують роботу алгоритмів, як трактують для себе, що являється цікавим і корисним. 

Далі для спрощення тексту під алгоритмами матиму на увазі усі можливості адміністрації ресурсу впливати на видачу стрічки користувачів, у тому числі тіньовий бан, правила формування трендів та інші подібні методи.

Приклади застосування алгоритмів в Twitter

Підписуйтеся на наші соцмережі

Розглянемо кілька прикладів. Вони пов'язані із Twitter, але релевантні усюди, де застосовуються алгоритми. Ці приклади також пов'язані з Ілоном Маском, не тому, що я маю на меті сформувати думку про нього, а тому, що за короткий проміжок часу він вніс багато змін у роботу соцмережі, що дозволило помітити аномалії та написати про них. 

Приклад №1 

В листопаді 2022 року користувачі, що писали про Україну, стали скаржитися на те, що після зміни керівництва соцмережі їх профілі потрапили у тіньовий бан. Або, як дехто влучно написав, пости були «деприорітезовані».

Тут посилання на один з тредів на цю тему (не спочатку, а на місце, на яке хочу звернути увагу). Нижче картинка, на якій видно явну різницю в рівнях залучення.

В коментарях до посту, який зображено вище, багато людей пишуть, що не бачать авторки у своїй стрічці, і ходять до неї в профіль, щоб побачити оновлення. Чи можемо припустити, що соціальна впливала на суспільну думку, обмежуючи розповсюдження повідомлень про конкретну проблему світового значення? Можемо.

Звичайно, можна також припустити, що спад залученості пов'язаний із тим, що війна стала менш цікавою у суспільстві.

Приклад №2

Це приклад з мого досвіду користування соцмережею в тиждень, коли в США проходили вибори до парламенту. В моїй стрічці почали з'являтися кандидати, що належать до Республіканської партії, яку публічно підтримав Ілон Маск. 

Можна припустити, що в тиждень виборів кандидати активні в соцмережах, отже набираючи велику кількість лайків та коментарів, вони могли б потрапити і в мою стрічку новин. Але чому тоді я бачив лише кандидатів від однієї, але не іншої партії? Звичайно, я запідозрив роботу алгоритму, який не пропорційно просуває представників конкретної політичної сили. 

Я ставив уточнювальні питання, підкреслюючи, що розумію принцип, але він не пояснює появу кандидатів тільки однієї партії. Також я запитував, чи в листопаді 2022 року в алгоритм були внесені зміни, що вплинули на видачу в моїй стрічці. 

Служба підтримки так і не відповіла на жодне з моїх питань чимось більш суттєвим, ніж загальні поняття, і просто закрила мій тікет.

Можна припустити, що в цій ситуації я став жертвою упередження власної уваги, і просто не помітив кандидатів-демократів у стрічці. Але навіть у такому випадку, у зв'язку із відмовою адміністрації відповісти на мої питання про зміну алгоритмів в конкретному місяці, можна припустити, що соцмережа могла вплинути на перебіг виборів, підсвітивши одних кандидатів і не зробивши це стосовно інших. 

Висновок

Twitter та інші соцмережі не мають зовнішнього контролю та відмовляються ділитись практиками реалізації алгоритмів. Оскільки неможливо провести надійне тестування принципів роботи алгоритму (для цього потрібні значні ресурси, час та впевненість, що алгоритм не буде змінено під час дослідження), ми не можемо довести жодного факту спеціального впливу соцмереж на суспільство.

Але розглядаючи приклади вище, можна зробити кілька висновків:

Щоб проілюструвати потенційну загрозу такого порядку речей, уявімо собі, що китайська влада хоче підтримати в США конкретну повістку. Наприклад, ухвалення непопулярного закону. Для цього є очевидний спосіб впливу – популярна соцмережа ТікТок, де можна просувати пости, що підтримують закон, та стримувати розповсюдження постів, що його критикують. 

Очевидний перший крок розв'язання цієї проблеми, як на мене – прозорість роботи алгоритмів. Щоб користувачі за бажанням могли дослідити та зрозуміти, як їм у стрічку потрапив той чи інший пост. 

На сам кінець хочу додати дві речі:

Алгоритми працюють багато де. І вони не завжди показують те, що найбільш актуальне для нас в цей момент.