Шрифт:
Закладка:
Резонанс - это способность создателя сделать сообщение настолько убедительным, чтобы люди начали действовать: купили продукт, вышли на митинг или даже просто поделились видеороликом создателя. Именно здесь вступает в игру мастерство рассказчика. Релевантность оценивает, публикует ли влиятельный человек материалы на темы, интересные конкретной аудитории, а резонанс - задевает ли его посты аудиторию эмоционально, побуждая последователей и поклонников распространять контент и возвращаться за ним снова. Даже те авторитеты, у которых мало подписчиков, могут быть полезны, если они имеют резонанс и значимость в отдельном, сплоченном сообществе. 24 У них может быть меньше подписчиков, но они пользуются доверием и взаимопониманием, которых нет у знаменитостей. Инфлюенсеры знают, какие истории актуальны для их аудитории, потому что они являются частью одного и того же сообщества. Но знание того, как их рассказать - каким тоном, в каком риторическом стиле, какими мемами и внутригрупповыми выражениями, как подать новость дня, что вызовет доверие или побудит поделиться - отличает некоторых авторитетов, поскольку помогает им захватить и удержать внимание. А если они погружаются в политическую сферу, то сочетание доверия и умения рассказывать истории дает влиятельным людям возможность продавать нечто гораздо более мощное, чем продукты: они могут продавать идеологии.
Власть над мнением принадлежит тем, кто может наиболее широко и эффективно распространить сообщение. Это справедливо для всех средств массовой информации и было верно даже в нашей старой английской деревне, где все передавалось из уст в уста. Но платформенные инструменты для обмена информацией значительно расширили возможности распространения и превратили его в своего рода игру.
Алгоритм
Распространению теории заговора удивительной Полли о шкафах для бумаг способствовало нечто большее, чем ее народная харизма и впечатлительная аудитория. Это стало возможным благодаря "алгоритму": , управляющему трендами и влиятельными лицами, формирующему толпы людей и невидимому правителю, созданному из кода.
Конечно, "алгоритм" - это не одно и то же, хотя этот термин стал сокращением для обозначения важных процессов, которые курируют, предлагают и ранжируют контент - довольно непрозрачно - на платформах социальных сетей. Ленты новостей, системы рекомендаций, поисковые системы - подобные алгоритмы влияют на то, кого вы знаете, что вы видите, что вы публикуете, что вы чувствуете и даже как вы ведете себя в сети (и вне ее). О них часто говорят в нейтральных терминах, как о серии шагов, предпринятых для решения определенной проблемы, компьютерном коде, который просто обрабатывает пользовательский ввод или данные. 25 Но в действительности алгоритмы социальных сетей - это нечто иное, чем нейтральность. Они в значительной степени формируются под влиянием главного бизнес-стимула платформ: максимизации вовлеченности пользователей в целях получения доходов от рекламы. Кроме того, в сочетании с условиями предоставления услуг и другими политиками они являются проявлением ценностей платформы: что она будет поощрять, представлять, терпеть или отбрасывать.
Результаты работы алгоритмических систем в социальных сетях часто очень персонализированы. Компании, работающие в социальных сетях, стремятся удержать вас на сайте (чтобы вы увидели рекламу) или пытаются предоставить полезные для вас результаты. Эту персонализацию можно увидеть в результатах поисковых систем, таких как Google, которые стараются максимально повысить релевантность: поиск "пекарня" в Нью-Йорке должен давать другие результаты, чем поиск в Париже. Такие функции, как автозаполнение с предиктивным текстом, также стремятся максимизировать релевантность, предлагая уточнения: при вводе слова "кошки" пользователю может быть предложено "кино про кошек" или "кошки, которые не линяют".
Предложения автозаполнения дают представление о понимании алгоритмом совокупного поведения пользователей - это очень важная часть работы ключевых алгоритмов социальных сетей. Выводы персонализированы, но массивы данных огромны, и платформы ищут сходства в огромном количестве пользовательской информации. Если множество пользователей, находящихся рядом с вами или похожих на вас, завершают начатый вами запрос определенными словами, алгоритм автозаполнения учитывает это и может с большей вероятностью предложить их вам. Поскольку результаты выводятся на основе данных, связанных с миллионами поисковых запросов, автозаполнение в некотором смысле является зеркалом для общества. Иногда то, что появляется в этом зеркале, неудобно, или еще хуже: во время президентской кампании 2012 года результаты автозаполнения включали "Является ли Обама тайным мусульманином" или предлагали его второе имя - "Хуссейн" - в то время, когда его место рождения и лояльность были предметом многочисленных заговорщических клевет в СМИ. Автозаполнение отражало степень, в которой эти клеветы заставляли людей искать ответы. Совсем недавно исследователь Интернета доктор Сафия Нобл составила каталог всех оскорбительных предложений, следующих за "Почему черные женщины такие..." 26 Результаты автозаполнения - это подталкивание; последующие результаты могут повести людей в неожиданном направлении. 27
Во всех медиасредах существовал механизм формирования влиятельных лиц и определения, в той или иной степени, того, что люди видят. В печати, на радио и телевидении кураторами были другие люди, редакционные привратники, которые решали, что освещать в новостях. С появлением Интернета в сети можно было найти огромное количество контента на любые мыслимые темы, созданного теми, кому взбрело в голову его разместить. Поисковые системы стали критически важной формой кураторства в мире с растущим избытком контента. Но алгоритмы автозаполнения сделали еще один маленький шаг вперед, добавив слой предложений - цифровой эквивалент книжного магазина или библиотеки, выкладывающей на стол заманчивые материалы, которые пользователь не искал, но не смог устоять.
Подталкивание людей к тому, что они не искали, быстро стало основополагающим инструментом Больших Технологий для привлечения пользователей.
Одними из первых подталкиваний, которые алгоритмы социальных сетей дали пользователям, были связи с другими пользователями. Они начали определять, кого мы знаем, основательно переориентировав социальные сети людей, которые никогда не встречались в реальной жизни, и переместив нас от "графов друзей" к "графам интересов". Это, по сути, и есть феномен, породивший влиятельных людей: влиятельные люди становятся влиятельными во многом потому, что алгоритмы рекомендуют их. Когда в мае 2019 года Шарли Д'Амелио начала выкладывать танцевальные видео, в ее распоряжении не было ни шикарной PR-фирмы, ни щедрого маркетингового бюджета. 28 Но у нее был интересный контент и алгоритм, стимулирующий его распространять, и ее пятнадцатый пост 17 июля 2019 года стал вирусным, поскольку алгоритм курирования TikTok продвигал его. 29 У нее появились тысячи подписчиков. А затем, когда она продолжила публиковать больше танцевальных видео, алгоритм TikTok, наряду с сарафанным радио, надежно увеличил ее аудиторию.
Рассмотрим такие
