Шрифт:
Закладка:
Скажем, поисковая машина может модифицировать результаты с учетом ваших предпочтений и истории, выдавая лишь те, которые вы, скорее всего, одобрите. Аналогично социальные медиа целенаправленно предлагают только то, что может вам понравиться или вызвать сильный отклик, действуя на основе детального анализа вашего профиля и истории.
Потенциальная проблема аналогична той, что уже упоминалась ранее в связи с «эхокамерами»: создается искаженная информационная среда, в которой присутствуют только избранные ресурсы, подкрепляющие вашу собственную предвзятость или предвзятость и приоритеты корпораций, обеспечивающих вам доступ к информации. Подобного рода рассуждения подводят нас к вопросу о том, в каких обстоятельствах информационное окружение особенно эффективно создает непрогнозируемые связи, обеспечивает плюрализм и прокалывает «пузыри фильтров» (см. рубрику «Обучение с умом» в конце этого раздела).
Поляризация мнений
Поляризация является потенциальным следствием объединения людей с аналогичными взглядами и интересами, что часто случается в социальных сетях и интернет-сообществах, которые пользователи сами для себя выбирают по определенным соображениям. Отсутствие значительного разнообразия может со временем вызвать тяготение группы к крайностям, поскольку подлинное несогласие отсутствует, а все участники данного сообщества поощряют единомыслие и стремятся к консенсусу.
Например, если в ходе обсуждения в специальных группах в соцсетях активисты какого-либо движения ограничиваются лишь узким спектром мнений, их взгляды неизбежно смещаются на все более радикальные позиции, а готовность пойти на компромисс становится все меньше. Это приводит и к социальной поляризации, так как люди с различающимися взглядами меньше контактируют друг с другом, почти все время общаясь только с единомышленниками. Отмечу, что поляризация не является неизбежным злом социальных медиа и ее роль сейчас активно обсуждается[78].
Тирания меньшинства
В силу этой тенденции очень активное негибкое меньшинство может подмять под себя большинство, определяя как принятие решений, так и политику в целом. Если 100 человек обсуждают меню и 90 из них все равно, что есть, а 10 наиболее привередливых наотрез отказываются от любой, не на 100 % органической, пищи, то всей группе придется закупить исключительно органические продукты или со скандалом разделиться.
В целом негибкое и упорное меньшинство может оказывать непропорциональное влияние на результаты при наличии более терпимого и гибкого большинства. Следствием этого становятся крайние точки зрения, активно продвигаемые исключительно меньшинствами, которые, однако, доминируют в обсуждениях и переговорах.
Алгоритмические искажения и непостижимость процессов
Я уже отмечал, что все данные создаются, а не обнаруживаются. Это становится чрезвычайно важным в сфере больших данных и алгоритмов машинного обучения. Особого внимания заслуживают две потенциальные проблемы.
Во-первых, алгоритмы могут поглощать и воспроизводить любые искажения, присутствующие в исходных данных. Во-вторых, в силу непостижимости большинства процессов машинного обучения их трудно критиковать или перестраивать, если не понимать исходные данные и их ограничения на уровне эксперта. Однако у многих конечных пользователей алгоритмов такие знания отсутствуют.
Исследование, результаты которого были опубликованы в апреле 2017 г. в журнале Science, показало, что алгоритмы анализа больших массивов англоязычных текстов перенимают гендерные и расовые предвзятости, заключенные в языке. Это лишь верхушка айсберга, указывающая на необходимость критического анализа, поскольку при отсутствии его получается, что мы учим машину поддерживать социальное неравенство, разного рода предубеждения и неравноправие[79].
Не говоря уже о компаниях, использующих эти алгоритмы для бесконтрольного продвижения своей позиции.
Структурный эффект новизны
Как вы узнали из главы 9, эффект новизны проявляется в переоценке значения недавних событий и недоучете долгосрочных тенденций. Например, при объяснении текущего состояния экономики придается чрезмерное значение результатам последних выборов. Когда дело касается информации, почерпнутой из интернета, это искажение приобретает особую важность в силу нескольких факторов.
Постарайтесь хотя бы ненадолго освободиться от лихорадочной суеты новостных и социальных медиа, и вы заметите, что стали видеть мир совершенно иначе.
Многие сайты, поисковые системы и социальные сети, выбирая критерии релевантности, делают акцент на свежесть и новизну. Это сочетается с преобладанием информационных потоков как способа представления информации с упором на модные темы и сиюминутность.
Интернет широко используется всего лишь несколько десятилетий, причем каждый год там появляется намного больше информации, чем во все предыдущие годы, вместе взятые. Таким образом, в информационном окружении сегодняшнее перевешивает вчерашнее, не говоря уже о невозможности сохранить или восстановить доступ ко многим старым цифровым ресурсам. Наконец, поскольку пользователи вольны искать все, что вздумается, они, естественно, чаще ищут новое, то, что в первую очередь приходит им на ум.
Обучение с умом: десять простых советов, как нейтрализовать сетевые искажения
1. Не позволяйте эмоциональному воздействию управлять вашими действиями в интернете: если тема важна, сосредоточьтесь на верификации, происхождении информации и обоснованности чужих заявлений.
2. Изучайте историю редактирования и ссылки: постарайтесь установить, как и где в действительности появилась информация, получившая широкое распространение.
3. Не ограничивайтесь простым и сиюминутным: всегда идите дальше первой страницы результатов поиска, самых цитируемых ресурсов и наиболее популярных решений.
4. Доставляйте себе удовольствие глубокого погружения в интересующие вас темы и предметы, не ограничиваясь обзором бестселлеров и модных новинок.
5. Сочетайте преимущества больших и малых игроков: целенаправленно используйте маленькие сети и сервисы параллельно с крупными. Стремитесь по возможности изучить разнообразные личные рекомендации, обзоры и рекомендуемые ссылки.
6. Используйте социальные медиа, чтобы выбраться из «эхокамеры»: целенаправленно обращайтесь к людям и источникам, чьи взгляды и опыт отличаются от ваших собственных.
7. Не замыкайтесь в узких кругах: даже если ваши друзья проводят все время на каком-то одном ресурсе, не пользуйтесь единственным сервисом больше, чем всеми остальными, вместе взятыми.
8. Изучите собственный «пузырь фильтров»: проанализируйте, каким образом результаты поиска и рекомендации подстраиваются под ваши собственные историю и предпочтения, и подумайте, как можно изменить ситуацию.
9. Не ограничивайтесь сегодняшним днем: изучайте прошлое, стремитесь к большей перспективе, целенаправленно охватывайте поиском годы, а не месяцы. Сопротивляйтесь постоянному давлению текущего момента.
10. Всегда запрашивайте первичные данные: что измерялось и что не измерялось, как проводились измерения, какие предвзятости и ограничения могут содержаться в заявлениях, сделанных на основе этих данных?
Время, внимание и взаимодействие с окружающими
Чтобы мыслить критически, надо сделать паузу: хорошенько все обдумать и спросить себя, можно ли в данной ситуации доверять своим интуиции и инстинктам. Давление времени – один из основных побочных эффектов цифровых технологий, и причина здесь проста: крайне ограниченное время человека не соответствует безграничным возможностям упомянутых технологий. Это порождает противостояние силы
