Haluamme uskoa, että jokainen Google-käynti on tiedon tai ainakin hyödyllisen tiedon etsimistä. Toki, mutta se on myös narsistin teko.
Joka kerta kun haemme hakutuloksia, vedämme virtuaalisen peilin, joka heijastaa ketkä olemme Web-maailmassa. Sitä Eli Pariser kuvaa osuvasti "suodatinkuplaksi" vuoden 2011 kirjassaan Suodatinkupla: mitä Internet piilottaa sinusta .
Pariser hahmotteli algoritmisen personoinnin taustalla olevaa ajattelua. Seuraamalla tarkkaan jokaista napsautusta, Google - ja nyt Facebook ja yhä useammat muut verkkosivustot - voi aikaisemman käyttäytymisen perusteella antaa melko hyviä arvauksia siitä, mitä haluamme tietää. Tämä tarkoittaa, että kaksi ihmistä, jotka tekevät täsmälleen saman haun, voivat johtaa hyvin erilaisiin tuloksiin.
Meille syötetään mitä haluamme, ja koska napsautamme todennäköisemmin mukavuusalueemme sisäisiä asioita - mukaan lukien mainokset -, Google ja muut ovat motivoituneita jatkamaan tarkentamistaan kohdistamisessa. Seurauksena ovat, että kuplat, joissa elämme, kutistuvat.
Kaikelle tälle tarkkuudelle on hinta, kuten Pariser huomautti Brain Pickingsin Maria Popovan haastattelussa:
"Mukauttaminen on eräänlainen yksityisyyden suojaksi käännetty: se ei ole ongelma, että hallitset sitä, mitä maailma tietää sinusta, vaan se, mitä näet maailmasta."
Isompi kuva
Joten olemme loukussa oman tekemämme labyrinttiin, eikö niin?
Ei välttämättä, kiitos tutkijaryhmälle, joka väittää, että he ovat keksineet keinon välttää algoritmien rajoitukset. Kuten MIT-teknologiakatsaus äskettäin raportoi, Eduardo Graells-Garrido Pompeu Fabran yliopistossa Barcelonassa ja Mounia Lalmas ja Daniel Quercia Yahoo Labsissa ovat kehittäneet niin kutsutun "suositusmoottorin", joka on tarkoitettu paljastamaan ihmiset vastakkaisille näkemyksille.
Yksi avain, tutkijoiden mukaan, on, että nuo näkemykset tulevat ihmisiltä, joiden kanssa meillä on yhteisiä etuja. Se näyttää tekevän meistä vastaanottavaisempia näkemyksiin, jotka muuten todennäköisesti hylkäämme tyhmyytenä. Toinen tarkoitus on esittää vastakkaiset näkemykset visuaalisesti, mikä saa heidät tuntemaan itsensä vähemmän vieraiksi.
Tätä varten tutkijat käyttivät sanapilvimallia, jonka avulla tutkimuksen osallistujat näkivät, mistä aiheista he yleensä pyrkivät säveltämään, ja saaneet myös - visuaalisesti kiinnostavalla tavalla - pääsyn muiden ihmisten sisältöön. Oman sanan pilvet mainitsivat monia samoja aiheita.
Mutta entä jos osa sisällöstä heijastaa hyvin erilaista poliittista näkemystä? Hyläisivätkö ihmiset vaistomaisesti sen?
Teoriansa testaamiseksi asianmukaisesti tutkijat yhdistivät ihmisiä vastakkaisilla puolilla aiheeseen, joka herättää syvästi henkilökohtaisia tunteita - abortin. He keskittyivät tuhansiin aktiivisiin Twitter-käyttäjiin Chilessä, jotka olivat sisällyttäneet titteihinsa hashtageja, kuten #prolife ja #prochoice, luomalla heille sanapilviä niiden käyttämien termien perusteella.
Sitten he tarjosivat tutkimuksen osallistujille tweettejä ihmisiltä, joilla oli paljon samoja termejä sananpilvissä, mutta jotka myös vastustivat aborttia. Tutkijat havaitsivat, että koska ihmiset näyttivät tuntevan yhteyden niihin, joilla oli samanlaisia sanapilviä, he olivat kiinnostuneempia kommentistaan. Ja se paljasti heitä paljon laajemmalle mielipiteille ja ideoille kuin muuten he olisivat kokeneet.
Lyhyesti sanottuna tutkijat käyttivät sitä, mitä ihmisillä oli yhteistä, tehdäkseen heidät avoimemmiksi keskustelemaan tapoista, joilla he eroavat. Heidän kirjoituksensa päätteeksi he olivat löytäneet "epäsuoran tavan yhdistää erilaisia ihmisiä".
Joten, vielä on toivoa.
Hullutusta menetelmälle
Tässä on muita viimeaikaisia tapahtumia joskus outoissa algoritmien maailmassa.
- Mikään automaattinen "lämpimät henkilökohtaiset terveiset": Tämä oli todennäköisesti väistämätöntä. Google on juuri saanut patentin ohjelmistolle, joka seuraa niin tiiviisti sosiaalisen median käyttäytymistäsi, että se pystyy tarjoamaan sinulle mahdollisuuden reagoida kaikkiin kommentteihin tai kyselyihin, jotka tulevat Facebookissa tai Twitterissä. Jos esimerkiksi ystävä saa uuden työn, ohjelmisto ehdottaa vastausta, luultavasti jotain, kuten "Onnittelut". Se on totta, sinun ei tarvitse tuhlata mitään aivovoimaasi. Algoritmi tekee sen sinulle.
- Soita siihen: Helsingin yliopiston tutkijat ovat kehittäneet algoritmeja, joiden avulla määritetään, miten ihmiset kiertävät - kävelevät, ajavat tai kuljevat bussilla tai metrolla - seuraamalla matkapuhelimiensa kiihtyvyysmittarin signaaleja. Tämän avulla he voivat analysoida pysähdysten ja käynnistysten tiheyttä. Tutkijoiden mukaan se voisi olla tehokas työkalu suunnittelijoiden ymmärtämiseen, miten ihmiset liikkuvat kaupungeissaan.
- Kaikki uutisia, jotka sopivat: Facebook on etsinyt "uutissyötteen" algoritmeitaan niin, että siellä alkaa näkyä enemmän todellisia uutisia. Ajatuksena on antaa entistä paremmat linkit uutistoimistojen artikkeleille Facebook-syötteissä - mikä auttaa sosiaalisen median jättilää olemaan entistä osuvampi maailmassa tapahtuvaan ystävien syntymäpäivien lisäksi. Arvioidaan, että tämä on Facebookin pyrkimys haastaa Twitterin hallitseva asema synnyttäen buzzia nykyisten tapahtumien ympärille.
- Mitä hänellä on sanottava Chicago Cubsista ? : Israelin tietotekniikan tutkija on luonut algoritmin, joka pystyy analysoimaan valtavia määriä aikaisempien tapahtumien elektronista tietoa niin monista lähteistä kuin New York Timesin arkistosta Twitter-syötteisiin ja ennustamaan, mitä voi tapahtua. tulevaisuudessa. Erityisesti tiedemies, nimeltään Kira Radinsky, on käyttänyt järjestelmäänsä ennustaakseen Kuuban ensimmäisen koleraepidemian useiden vuosikymmenien ajan ja arabikevääseen johtavat mielenosoitukset.
Videobonus: Tässä on TED-puhe, joka teki Eli Pariserista ja hänen konseptinsa suodatinkuplasta kuuluisaksi.
Videobonusbonus: Kaikille näinä päivinä on algoritmeja ja Sheldonin mukaan "The Big Bang Theory", joka sisältää ystävien hankkimisen.
Lisää Smithsonian.com-sivustolta
Kuinka isot tiedot ovat muuttaneet treffit
Luuletko tekeväsi hyvää työtä? Ei, jos algoritmit sanovat et ole
