Де б ви не були в мережі, хтось намагається персоналізувати ваш веб -досвід. Ваші уподобання випереджаються, ваші наміри та спонукання передбачені. Той тостер, на який ви коротко поглянули три місяці тому, постійно повертається, щоб переслідувати ваш перегляд у спеціальних рекламних бічних панелях. І це не вулиця з одностороннім рухом. Насправді, цілком безособова механіка деяких систем персоналізації може вплинути не тільки на те, як ми бачимо світ, але і на те, як ми бачимо себе.

Це відбувається кожного дня з усіма нами, коли ми в мережі. Стрічка новин Facebook намагається поставити спеціальний вміст, який "Найбільші інтереси" окремих користувачів. Система рекомендацій Amazon використовує відстеження особистих даних у поєднанні з звичками перегляду інших користувачів відповідні товари. Google налаштовує результати пошукута багато іншого: наприклад, додаток для персоналізації Тепер Google прагне "надати вам необхідну інформацію протягом дня, перш ніж ви навіть запитаєте". Такі системи персоналізації не просто спрямовані на забезпечення актуальності користувачів; завдяки стратегіям цільового маркетингу вони також приносять прибуток багатьом безкоштовним веб-службам.

Мабуть, найвідоміша критика цього процесу-це «Бульбашка фільтра» теорія. Запропоновано інтернет -активістом Елі ПарижеЦя теорія припускає, що персоналізація може згубно вплинути на досвід користувачів Інтернету. Замість того, щоб відкривати для себе універсальний, різноманітний контент, користувачам алгоритмічно доставляється матеріал, який відповідає їхнім існуючим, самостверджуючим точкам зору. Тому бульбашка фільтра створює проблему для демократичної участі: обмежуючи доступ до складних та різноманітних точок зору, користувачі не можуть брати участі у колективних та поінформованих дебатах.

{youtube}6_sim_Wc3mY{/youtube}

Спроби знайти свідчення бульбашки фільтра дали неоднозначні результати. Деякі дослідження показали, що персоналізація дійсно може призвести до «короткозорості» погляду на тему; інші дослідження виявили, що в різних контекстах персоналізація дійсно може допомогти користувачам відкривати загальний та різноманітний вміст. Моє дослідження показує, що персоналізація впливає не тільки на те, як ми бачимо світ, але і на те, як ми бачимо себе. Більш того, вплив персоналізації на нашу ідентичність може бути не обумовлений фільтраційними бульбашками споживання, а тому, що в деяких випадках персоналізація в Інтернеті взагалі не дуже «особиста».

Відстеження даних та попереднє вилучення користувачів

Щоб зрозуміти це, корисно розглянути, як досягається персоналізація в Інтернеті. Хоча системи персоналізації відстежують наші індивідуальні рухи в Інтернеті, вони не призначені для того, щоб «знати» або ідентифікувати нас як окремих осіб. Натомість ці системи об’єднують рухи та звички користувачів у реальному часі у масиви масових даних та шукають закономірності та кореляції між рухами користувачів. Тоді знайдені закономірності та співвідношення перекладено назад на категорії ідентичності, які ми могли б розпізнати (такі як вік, стать, мова та інтереси) і в які ми могли б вписатися. Шукаючи масові шаблони для надання особистого релевантного контенту, персоналізація фактично базується на досить безособовий процес.

Коли в 2011 році вперше з’явилася теорія бульбашкових фільтрів, Паризер стверджував, що однією з найбільших проблем персоналізації є те, що користувачі не знали, що це відбувається. Сьогодні, незважаючи на заперечення щодо відстеження даних, багато користувачів знають що вони відстежуються в обмін на використання безкоштовних послуг, і що це відстеження використовується для форм персоналізації. Однак набагато менш зрозумілою є специфіка того, що персоналізується для нас, як і коли.

Пошук «особистого»

Моє дослідження показує, що деякі користувачі припускають, що їхній досвід до певної міри персоналізується. У глибокому якісному дослідженні 36 користувачів Інтернету, побачивши рекламу продуктів для схуднення у Facebook, деякі користувачі повідомили, що вони припускають, що Facebook сформулювала їх як зайву вагу або орієнтовану на фітнес. Фактично, ці оголошення про схуднення загалом розсилалися жінкам у віці 24-30 років. Однак, оскільки користувачі можуть не підозрювати про безособову природу деяких систем персоналізації, така цільова реклама може мати згубний вплив на те, як ці користувачі бачать себе: грубо кажучи, вони повинні мати надмірну вагу, тому що Facebook каже їм, що вони є такими.

Цей вплив може мати не тільки цільова реклама: в етнографічному та лонгітюдному дослідженні, проведеному серед кількох 18 та 19-річних користувачів Google Асистента, я виявив, що деякі учасники вважали, що додаток здатний персоналізуватись у надзвичайно складній мірі . Користувачі повідомили, що вони вважають, що Google Now показав їм інформацію про акції, оскільки Google знав, що їхні батьки є акціонерами, або що Google (помилково) попередив "щоденну поїздку" на "роботу", оскільки учасники колись брехали про те, що вони старші за шкільний вік у своїх облікових записах YouTube . Само собою зрозуміло, що це невелике дослідження не представляє залучення всіх користувачів Google Асистента: але воно свідчить про те, що для цих осіб передбачувальні обіцянки Google Асистента були майже безпомилковими.

Насправді, критика дизайну, орієнтованого на користувача припускають, що реальність висновків Google набагато більш безособова: Google Now вважає, що це «Ідеальний користувач» має - або принаймні повинен - ​​мати інтерес до акцій, і що всі користувачі - це працівники, які їздять на роботу. Така критика підкреслює, що саме ці припущення значною мірою структурують рамки персоналізації Google (наприклад, через прихильність програми до заздалегідь визначені категорії "картки" наприклад, «Спорт», який під час мого дослідження дозволяв користувачам лише «стежити» за чоловічими, а не жіночими футбольними клубами Великобританії). Однак, замість того, щоб поставити під сумнів припущення програми, моє дослідження показує, що учасники вийшли за межі очікуваної норми: вони довіряли Google, щоб розповісти їм, як має виглядати їхній особистий досвід.

Хоча це може здатися екстремальним прикладом безособового алгоритмічного висновку та припущення користувача, той факт, що ми не можемо бути впевненими, що персоналізується, коли і як є більш поширеними проблемами. Для мене ці свідчення користувачів підкреслюють, що пошиття онлайн -вмісту має наслідки, крім того, що це може бути шкідливим для демократії. Вони припускають, що якщо ми не почнемо розуміти, що персоналізація іноді може діяти за допомогою дуже безособових рамок, ми можемо надто вірити в персоналізацію, щоб сказати нам, як ми повинні поводитися і ким ми повинні бути, а не навпаки.

про автора

Таня Кант, викладач медіа та культурології, Університет Сассекса

Ця стаття була спочатку опублікована на Бесіда. Читати оригінал статті.

Суміжні книги

at InnerSelf Market і Amazon