Феномен "бульбашкового фільтра" у мережевих соціальних комунікаціях

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Феномен «бульбашкового фільтра» у мережевих соціальних комунікаціях

Т.В. Фісенко

У статті розглянуто феноменологічне явище «бульбашкового фільтра», яке характеризується підлаштовуванням пошукових запитів під інформаційні потреби кожного конкретного користувача. Зазначено його негативні наслідки, як-от: створення обмежень для користувачів під час нетипових запитів, які виходять за межі їхніх повсякденних інтересів і, як наслідок, спричинюють обмеження пізнавальних можливостей мережі інтернет. Виокремлено чинники персоналізації, які використовуються пошуковими системами, пов'язані як із соціальними мережами, так і з локальними налаштуваннями мережевого програмного забезпечення конкретного персонального пристрою (комп'ютера, смартфона тощо). Також подано кілька рекомендацій для користувачів, які бажають уникнути потрапляння запитів у «фільтр» і розширити коло видачі пошукових результатів.

Ключові слова: «бульбашковий фільтр», пошукова система, соціальна інтернет-мережа, інформаційні потреби.

Fisenko Tetyana. The phenomenon of «bubble filter» in networking social communications.

The article deals with the phenomenon of «filter bubble» which is characterized with adaptation of searches for information needs of each specific user. Its negative consequences are marked, such as creating the limits for users when they search something beyond treir daily interests, which consequently cause restrictions for cognitive capabilities of the Internet. Personalizing factors used by search engines are determined, such as social network services and local network configuration software specific of personal devices (PC, smartphone, etc.). Also recommendations for users who want to avoid getting requests in the «filter» and expand the circle of search results are developed.

Keywords: bubble filter, search engine, social network service, information needs.

Фисенко Т.В. Феномен «пузыря фильтров» в сетевых социальных коммуникациях.

В статье рассмотрено феноменологическое явление «пузыря фильтров», характеризующееся подстраиванием поисковых запросов под информационные потребности каждого конкретного пользователя. Отмечены его негативные последствия, например: создание ограничений для пользователей при нетипичных запросах, которые выходят за пределы их повседневных интересов, как следствие, вызывают ограничения познавательных возможностей сети интернет. Выделены факторы персонализации, которые используются поисковыми системами, связанные как с социальными сетями, так и с локальными настройками сетевого программного обеспечения конкретного персонального устройства (компьютера, смартфона и т. д.). Также представлен ряд рекомендаций для пользователей, желающих избежать попадания запросов в «фильтр» и расширить круг выдачи поисковых результатов.

Ключевые слова: «пузырь фильтров», поисковая система, социальная интернет-сеть, информационные потребности.

Актуальність теми зумовлена високими показниками популярності пошукових систем, зокрема Google. Приміром, заданими на середину 2013 р., пошукова система Google обробляє майже 500 млн пошукових запитів на день і близько 100 млрд - на місяць [1].

Метою дослідження є комплексний аналіз функціонування явища «бульбашкового фільтра» під час пошуку інформації. Реалізація поставленої мети передбачає вирішення таких завдань:

* вивчення умов функціонування «бульбашкового фільтра» у соціальних мережах;

* виявлення чинників персоналізації під час роботи з пошуковими системами;

* визначення негативних наслідків «буль- башкового фільтра» та вироблення рекомендацій для його уникнення.

Термін «бульбашковий фільтр» уведений у вжиток науковцем І. Парайзером [2] і описує явище, при якому веб-сайти використовують алгоритми вибіркового вгадування, яку інформацію користувач хотів би побачити, спираючись на дані про його місцезнаходження, минулі запити та історію пошуку.

Наступні дослідження американської та британської наукових шкіл спираються на роботу І. Парайзера та розвивають його теорію. Наприклад, у статті групи комп'ютерних інженерів Кембриджського університету [3] описано функціонування пошукових механізмів, подібних до «бульбашкового фільтра», які діють у рекомендаційних музичних сервісах. Учені будують математичний алгоритм знаходження відповідних інтересам кожного конкретного споживача запитів та визначають їх релевантність за відгуками самих користувачів різних сервісів для купівлі та онлайнового прослуховування музики.

Робота вчених Массачусетського технологічного інституту [4] пов'язана із механізмами сприйняття, які запускаються під час ознайомлення користувачів з інформацією через соціальні інтернет-мережі. Вони наводять як приклад зацікавленість жителів Чилі пошуком пролай- ферських (рух «На захист життя» (англ. pro-life; також використовується транскрипція «пролайф») - рух, спрямований у першу чергу на боротьбу з абортами аж до їх законодавчої заборони і на захист права людини на життя з моменту зачаття [5]) тегів у «Твіттері» у зв'язку з дебатами перед виборами президента, де обговорювалася можливість скасування заборони абортів (які є незаконними з 1989 р.). Виявилося, що за тегами «pro-life» знайшлися записи у 40 тис. користувачів «Твіттера», а записи на протилежну тему розмістили лише 3 тис. користувачів, і кількість прочитань зростала з геометричною прогресією лише у перших. Цей феномен підтвердив гіпотезу про те, що суспільство частіше підтримує думку, яка побутує в ньому, і відсіює ті точки зору, які суперечать загальновизнаним у конкретному суспільстві нормам.

Винахідник мережі інтернет Тім Бернерс-Лі також висунув гіпотезу [6], що соціальні інтернет-мережі централізують і замикають навколо себе інтереси користувачів.

Серед російських науковців, які досліджували суміжні теми, слід зазначити І. Ашманова та А. Іванова та їхню працю «Продвижение сайта в поисковых системах». У цій книзі викладені практичні положення в царині SEO, яка безпосередньо пов'язана з «бульбашковим фільтром», оскільки він також є одним із засобів наближення результатів пошукової видачі до потреб користувачів.

З українських дослідників проблеми інтернет-пошуку розглядав у своїй монографії А. Пелещишин [7], а саме: методи ефективного позиціонування сайтів різних типів у системі мережі інтернет, методи та алгоритми побудови веб- холдингів з метою поліпшення позиціонування окремих сайтів, а також автоматизовану систему керування веб-холдингом. Крім того, до нового наукового напряму - інтернетики - звернулися дослідники Д. Ланде, А. Снарський та І. Безсуднов [8]. Інтернетика охоплює сукупність двох наукових напрямів: теорії інформаційного пошуку та теорії складних мереж. У межах першого її розглядають як напрям, який вивчає властивості та способи використання мережі інтернет переважно в аспекті впливу на соціально-економічні процеси. Друге трактування передбачає розгляд інтернетики як розвитку інформатики в напрямі застосування сучасних мережевих обчислень в усіх галузях науки, охоплення величезних ресурсів, що розподілені в мережевому середовищі [9].

Феномен «бульбашкового фільтра» почали досліджувати з 2009 р., і відтоді, зі зростанням тенденції семантичного веба, він набуває дедалі більшого поширення. У результаті веб-сайти показують тільки інформацію, яка узгоджується з інтересами конкретного користувача. Вся інша інформація, як правило, відвідувачеві не виводиться. Яскравими прикладами реалізації «бульбашкового фільтра» є Google з персоналізованими результатами пошуку, а також Face - book з персоналізованою стрічкою новин.

Найтиповіший приклад «бульбашкового фільтра» - це сторінка користувача в соціальній інтернет-мережі. Наприклад, у гіпотетичної людини на Facebook є друзі, які цікавляться здебільшого кулінарією і постійно викладають у себе на сторінці нові рецепти. Крім кулінарів, у користувача є друзі, які цікавляться політикою й фінансами та викладають у себе на сторінках останні новини про засідання Верховної Ради і мовні казуси Миколи Азарова. Усі ці новини (статуси й оновлення друзів на сторінці) відображаються в новинній стрічці користувача, і він їх переглядає. При цьому для нього цікавіші політичні новини, і він часто переходить за посиланнями в цих новинах. І через деякий час у своїй стрічці новин такий користувач не побачить більше повідомлень від друзів- «кулінарів», навіть якщо вони раптом почнуть писати про політику. Соціальна мережа запам'ятовує, на які повідомлення користувач натискає в стрічці новин, і видає наступного разу ті новини, які вона вважатиме цікавими для цього користувача.

У пошукових системах «бульбашковий фільтр» функціонує аналогічно. Навіть якщо користувач виходить зі свого профілю в пошуковій системі, «бульбашковий фільтр» буде спрацьовувати, адже, крім облікового запису, є ще понад 50 видів персоналізації (індивідуалізації) параметрів, які обробляє пошукова система: тип комп'ютера, тип браузера, місце розташування, історія відвідування сайтів тощо, і видає персоналізацію на основі цих параметрів.

Безліч компаній у всьому світі використовують персоналізацію: новинні гіганти Yahoo News, Google News, Huffington Post, Washington Post, New York Times. Тренд на персоналі- зацію поширюється на всю мережу інтернет, і зрештою, користувачам буде показано тільки те, що їм цікаво за результатами обробки пошукових машин, а не те, що може бути їм справді необхідним.

Перевагами «бульбашкового фільтра» можна назвати такі його ознаки:

• користувач отримує потрібний контент одразу. Наприклад, якщо програміст введе в пошук слово «пітон», він отримає інформацію про мову програмування, а не казку про Мауглі;

• за запитом «ресторани» в результатах пошукової видачі буде список довколишніх кафе і пабів, а не інформація про те, що в якомусь місті на іншому кінці країни відкрилося нове суші-кафе;

• за одним і тим самим пошуковим запитом відображаються ті самі результати, що допомагає відшукати потрібну інформацію, яку користувач уже переглядав;

• за коло інтересів допомагають вийти більш точні запити.

Методи дослідження. Методологічною основою статті є теоретичні засади як комунікативі- стики та журналістикознавства, так і прикладної математики та інформатики. За їх допомогою було сформульовано комплексні підходи до розуміння поняття «бульбашкового фільтра» як з точки зору його функціонування в мережі інтер- нет, так і враховуючи його наслідки для соціальних комунікацій.

ід час проведення емпіричного дослідження було використано такий метод, як експеримент, введено понад 200 пошукових запитів у пошукових системах Google та «Яндекс», а також у соціальних інтернет-мережах Facebook та «ВКонтакте». Для цього було використано три персональних комп'ютери, які належать користувачам з різними сферами зацікавлень та професійних інтересів, а також один новий персональний комп'ютер, яким до того не користувалися. Це допомогло виявити різницю отриманих пошукових результатів та їх відповідність інформаційним потребам різних користувачів.

Крім того, було навмисно відсіяно для прочитання частину користувачів зі списків друзів та частину спільнот у соціальних інтернет-мережах для того, щоб простежити, які вибрані новини будуть відображатися в стрічці Face- book. З часом новини від друзів, сторінки яких користувач не відкриває, починають зникати з його стрічки як такі, які його не цікавлять.

Також було проведено моніторинг реакції користувачів СІЖ на значущі соціальні явища: спілкування однодумців та осіб з діаметрально протилежними позиціями, прояви агресії, виключення зі списків друзів, добір та поширення інформації відповідно до власних позицій тощо. Як правило, неоднодумців ігнорують або видаляють зі списку друзів з обмеженням доступу до сторінки, що підтверджує тяжіння користувачів до самообмеження доступу до інформації, яка суперечить їхнім переконанням. Натомість сторінки однодумців коментують набагато частіше, а також поширений репостинг - цитування якогось поста методом пересилання із зазначенням першоджерела. Це вважається знаком поваги та підтримки позиції конкретного користувача (як правило, при цьому зазначено першоджерело чи автор).

Одним із методів дослідження є контент-аналіз - аналіз повідомлень та коментарів у соціальних інтернет-мережах. Він був проведений з метою визначення позитивного чи негативного ставлення користувачів до суспільно важливої інформації і, відповідно, принципів відсіювання інформації, яка суперечить поглядам та позиціям користувачів. Для цього було виокремлено слова-маркери з протилежними конотаціями в парах, наприклад, «Євромайдан» та «Антимайдан», «тітушки» та «майдауни», «Беркут» та «мітингувальники» тощо. Таким чином простежено полярність запитів користувачів та їхню належність до різних груп інтересів - один і той самий користувач з високою вірогідністю не буде робити запити, які протилежать інтересам його групи. Похибка в подібних до - слідженнях може бути зумовлена наявністю певного відсотка диверсантів, які долучаються до дискусій у групах з протилежними інтересами з метою отримання закритої інформації та для вироблення методів протидії їй. Такий метод інформаційної війни широко використовують російські засоби масової пропаганди.

Результати й обговорення. Наслідки «бульбашкового фільтра» лежать у першу чергу в соціальній площині. Наприклад, користувачі отримують набагато менше інформації, що суперечить їхньому світогляду та інтересам, і стають інтелектуально ізольованими у своєму інформаційному полі. Найвідоміший приклад порівняльного пошуку різних користувачів: один користувач увводить у Google запит «British Petroleum» і в результатах видачі отримує тільки інвестиційні новини про однойменну компанію; коли інший користувач відправляє запит, то отримує у відповідь інформацію про вибух нафтової платформи Deepwater Horizon. Тобто сторінки з результатами пошукової видачі будуть разюче відрізнятися між собою.

Дуже часто у «бульбашковий фільтр» потрапляє сфера політики. За одним і тим самим запитом прихильники Партії регіонів і партії «Свобода» побачать абсолютно різні результати. У першому випадку пошукова система видасть позитивні новини про Нестора Шуфрича або Михайла Добкіна і продемонструє провокативні відеозаписи промов Олега Тягнибока кількарічної давнини про російську мову, які видають за свіжі. У другому - відеозаписи з новими менш радикальними виступами лідера «Свободи», а також новини з негативним забарвленням, наприклад, про невдалу зустріч із виборцями пана Добкіна.

Соціальні мережі працюють за тим самим принципом - поставивши «Like» під записом про те чи те рішення Прем'єр-міністра Арсенія Яценюка, користувач буде бачити його у своїй стрічці дедалі частіше, поки він сам не додасть його у друзі. Це створює певну інформаційну однобокість.

Потенційним недоліком фільтрації пошукових запитів є те, що вона, за словами Ілаї Па- райзера, «закриває нас від нових ідей, предметів і важливої інформації» та «створює враження того, що наші вузькі власні інтереси і є все, що існує і оточує нас» [10]. Шкідливий вплив «бульбашкового фільтра» включає також зміни алгоритмів тенденційного формування громадської думки, оскільки робить людей більш вразливими до пропаганди й маніпуляцій і в глобальному масштабі може навіть гальмувати демократичні процеси в усьому світі.

«Бульбашковий фільтр» - це своєрідний «мікрокосм» кожного окремого інтернет-кори- стувача, який ґрунтується на його професійних і особистісних інтересах. Головна проблема полягає в тому, що не сама людина вирішує, яку інформацію отримувати в інтернеті. І що більш важливо - вона навіть не побачить інформацію про те, що залишиться поза «фільтром».

Соціальні психологи дійшли висновку, що такий інформаційний обмежувач порушує нормальний «інформаційний раціон», виводячи інформацію тільки про те, що розважає користувачів. Дослідження компанії Netflix [11] показали, що люди охочіше вибирають для споживання масовий інформаційний продукт (ток-шоу, реалі- ті-шоу, популярні комедії, плітки, інтриги-скандали-розслідування тощо), ніж інформацію про науку, політику, культуру, освіту, медицину. Наприклад, користувач набагато охочіше натисне на посилання «Гола Олівія Уайлд», ніж на «Повна фільмографія Олівія Уайлд», що і запам'ятає пошукова система. У підсумку пошукова машина дедалі частіше показуватиме результати, далекі від культури та естетики.

Отже, врахувавши основні чинники персона- лізації, можемо дати такі рекомендації для користувачів, які бажають уникнути негативного впливу «бульбашкового фільтра»:

1. Періодично видаляти cookie-файли у браузері. Cookie-файли (або «кукі») - невеликий фрагмент даних, який відправляється веб-сервером і зберігається на комп'ютері користувача. Щоразу при спробі відкрити веб-сторінку відповідного сайта браузер пересилає цей фрагмент даних веб-серверу у вигляді HTTP-запиту. «Кукі» застосовуються для збереження даних на боці користувача, на практиці зазвичай використовується для його аутентифікації, зберігання персональних налаштувань користувача, відстеження стану сеансу його доступу, ведення статистики про користувачів [4].

2. Видаляти історію веб-пошуку. У випадку використання пошти великої пошукової системи (Gmail або «Яндекс») залучається єдиний персоніфікований профіль, у тому числі й для пошуку. Принцип пошуку Google та «Яндекс» ґрунтується на історії веб-пошуку - системи запам'ятовують список сайтів з результатів пошукової видачі, які відвідував конкретний користувач.

3. Приховувати персональні дані на Face- book. Також одне з правил: якщо є мета уникати відстежування прочитаної інформації, не варто натискати «Like» на Facebook (або «Мені подобається» у «Вконтакті»), тому що інформація про натискання на цю кнопку є публічною.

4. Приховувати дату народження (або хоча б рік народження) і використовувати псевдоніми. Дата народження та ПІБ дуже допомагають комерційним компаніям зі збирання персональних даних у точній ідентифікації особи.

5. Вимикати таргетовану (цільову) рекламу в соціальних інтернет-мережах.

6. Використовувати режим інкогніто в брау- зері. Він допоможе уникнути використання cookie-файлів, і в результатах видачі можна бу де побачити майже фактично деперсоніфікова- ну інформацію.

7. Використовувати анонімний серфінг у мережі інтернет. Такі сайти, як Torproject.org і Anonymizer.com, дозволяють пропускати весь трафік з усіх браузерів через власні сервери, ефективно видаляючи навіть ті дані, які однаково неможливо приховати навіть при використанні режиму інкогніто.

8. Деперсоналізовувати браузер. Кожен запит на завантаження веб-сторінки показує пошуковим системам багато інформації про конкретний комп'ютер і програмне забезпечення, і більшість із цих конфігурацій є унікальними.

персоналізація пошуковий бульбашковий фільтр

Література

1. Ходаковский В. Google обрабатывает в день до 500 млн поисковых запросов [Електронний ресурс] / В. Ходаковский. - URL: http://www.3dnews.ru/64 5304/.

2. Pariser E. The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You / E. Pariser. - New York: Penguin Press, 2012. - 304 p.

3. Cao Zhang Y. Auralist: Introducing Serendipity into Music Recommendation: Research Note [Електронний ресурс] / Yuan Cao Zhang, Diarmuid O Seaghdha, Daniele Quercia, Tamas Jambor. - URL: http://www.cl.cam.ac.uk/~do242/Publications/wsdm1 2.html.

4. How to Burst the «Filter Bubble» that Protects Us from Opposing Views [Електронний ресурс] // The MIT Technology Review. - URL: http://www. technol- ogyreview.com/view/522111/how-to-burst-the-filter- bubble-that-protects-us-from-opposing-views/.

5. Движение «В защиту жизни» [Електронний ресурс] // Википедия. - URL: http://ru.wikipedia. org/wiki/Движение_«В_защиту_ жизни».

6. Halliday J. Tim Berners-Lee: Facebook could fragment web [Електронний ресурс] / J. Halliday. - URL: http: //www.theguardian.com/technology/2010/ nov/22/tim-berners-lee-facebook.

7. Пелещишин А. Позиціонування сайтів у глобальному інформаційному середовищі: монографія / А. Пелещишин. - Львів: Вид-во Львів. політехніки, 2007. - 260 с.

8. Ландэ Д. Интернетика: Навигация в сложных сетях: модели и алгоритмы / Д. Ландэ, А. Снарский, И. Безсуднов. - M.: Либроком (Editorial URSS), 2009. - 264 с.

9. Інтернетика [Електронний ресурс] // Вікіпе- дія. - URL: http://uk.wikipedia.org/wiki/Інтернетика.

10. Novey S. Can Reed Hastings Become A Bubble Popping Hero? [Електронний ресурс] / S. Novey. - URL: http://www.thefilterbubble.com/author/sam- novey.

11. Information About Cookies [Електронний ресурс]. - URL: http://www.microsoft.com/info/cook- ies.mspx.

Размещено на Allbest.ru