Бульбашка фільтрів

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до: навігація, пошук

Бульбашка фільтрів (Інформаційна бульбашка) — це результат персоналізованого пошуку, в якому алгоритм веб-сайту вибірково допускає, яку інформацію користувач хотів би бачити, базуючись на інформації про користувача (як от розташування, поведінка «після кліка» та історія пошуку) і, в результаті, користувачі відділяються від інформації, яка не відповідає їхнім точкам зору, фактично ізолюючи їх у власних культурних або ідеологічних бульбашках. Яскравими прикладами є результати персоналізованого пошуку Google та персоналізована стрічка новин Facebook. Термін ввів активний користувач інтернету Eli Pariser у власній книзі з аналогічною назвою; на думку Парайзера, користувачі мають менше доступу до інформації, що суперечить їхнім точкам зору та є ізольованими інтелектуально у власних інформаційних бульбашках. Парайзер навів приклад, в якому один користувач ввів у стрічку пошуку Google «BP»(ангійською) і отримав новини про інвестиції в «Британську нафту», в той час як інший шукач отримав інформацію про глибоководний вилив нафти, обидві сторінки результатів пошуку були «вражаюче відмінні». Інформаційна бульбашка має негативне значення для соціуму, на думку Парайзера, але існують інші погляди, що свідчать про мінімальність впливу і можливість його усунення.

Концепція[ред.ред. код]

Парайзер визначив своє поняття «інформаційної бульбашки» в більш формальних термінах, як «персональна екосистема інформації, яка обслуговується певними алгоритмами». Інші терміни також були використані, щоб описати це явище, у тому числі «ідеологічні рамки» або «образотворча сфера, що оточує під час пошуку в Інтернеті». Минула  історія пошуку створюється протягом деякого часу, коли користувач інтернету вказує інтереси в темах  переходячи за посиланнями, переглядаючи друзів, переміщуючи відео у чергу, читаючи новини і т. д. Інтернет-фірма потім використовує цю інформацію, для цільової реклами або щоб помітно привернути увагу до результатів пошуку запитів на сторінку. 

Зацікавленість Парайзера в цьому чимось нагадує те, що зробив Tim Berners-Lee у 2010 році (повідомляють в «The Guardian»), а саме пояснив що коли сайти соціальних мереж вводять інформацію з сайтів конкурентів, то це чудовий шлях для залучення більшої кількості користувачів з усього Інтернет-простору — «чим більше ви вводите інформації, тим більше ви стаєте прив'язаними до інформації в межах певного інтернет-сайту». Це стає «закритою ямою змісту» з ризиком фрагментації Всесвітньої Мережі, на думку Berners-Lee.

В  інформаційній бульбашці, Парайзер попереджує, що нижня сторона фільтрованого пошуку  потенційно блокує  наші нові ідеї, теми та важливу інформацію, і створює враження, що наші вподобання — це, все що існує. Це потенційно шкідливо як для  індивідуумів, так і для суспільства, на  його думку. Він критикував Google і Facebook за надання користувачу «дуже багато цукерок  і не достатньо  моркви» Він попередив, що невидиме алгоритмічне редагування павутини, може обмежити  висвітлення нової інформації і звужує наший кругозір.

Парайзер казав, що негативні ефекти інформаційної бульбашки включають в себе  шкоду для загального суспільства в сенсі, що це має можливість «підривати цивільний трактат» і робить людей більш уразливими до «пропаганди і маніпулювання». Він писав:

«Світ, створений зі знайомого, це світ в якому немає чого вивчати, оскільки є прихована автопропаганда, що годує нас нашими ж ідеями». — — Парайзер у «The Economist», 2011.

Бульбашка фільтрів описується як загострення феномену, що називається «улаком» або «кіберчленуванням», яке відбувається коли інтернет-простір стає поділеним на певні підгрупи людей, що мислять однаково, котрі ізолюються всередині власної інтернет-спільноти і не взаємодіють з іншими точками зору; термін «кіберчленування» був введений в 1996 році.

Реакції[ред.ред. код]

Існують суперечливі повідомлення про міру використання персоналізованого фільтру і чи така діяльність вигідна або шкідлива. Аналітик Jacob Weisberg, що пише в «Slate», зробив маленький не науковий експеримент, щоб перевірити теорію Pariser, залучивши п'ять партнерів з різними ідеологічними підґрунтями, вони провели той же пошук— результати всіх п'яти пошукових запитів було майже ідентичне через чотири різні пошукові системи, що і свідчить, що інформаційна бульбашка не була ефективною, що і привело дослідника до висновку, що ситуація, в якій всі люди «годують годівницю Daily Me», була непомірно розрекламованою. Wharton в науковому дослідженні, де проаналізовано персональні рекомендації також знайшов, що ці фільтри можуть фактично створити спільність, не фрагментацію, в онлайн музичних смаках. Споживачі очевидно використовують фільтр, щоб розширити їх смак, не обмежують його. Книжковий рецензент Paul Boutin зробив подібний експеримент серед людей з відмінними пошуковими історіями, і знайшов результати подібні до майже ідентичних Вайсберзьких результатів. Гарвардський професор права Jonathan Zittrainобговорював міру спотворення персональним фільтром пошукових результатів Google; він говорив «Ефекти пошукової персоналізації були висвітлені». Далі, є повідомлення, що користувачі можуть вимкнути персональні особливості на Google, якщо вони виберуть видалення мережевої історії і інші методи. Представник Google свідчив, що алгоритми задані пошуку Google генерують свідомо «ліміт персоналізації і сприяння різноманітності».

Як би там не було, є доповіді про те, що Google та інші сайти зберігають численну інформацію, що робить можливим подальшу персоналізацію історії інтернет-переглядів. В одній доповіді припустили, що Google може відстежувати історію переглядів користувачів, навіть якщо вони не мають власного Google-акаунту або не увійшли до нього.

У певній доповіді йшлося про те, що Google за 10 років зібрав інформацію з різних ресурсів, таких як Google Maps, Gmail та інших інтернет-сервісів поза межами своєї пошукової системи, хоча в іншому звіті розповідаються про те, що персоналізувати  інтернет-мережу для кожного користувача є технічно складним завданням для інтернет-спільноти, навіть незважаючи на величезні обсяги наявних веб-даних.

Аналітик Doug Gross з телеканалу CNN висловив припущення про те, що фільтрований пошук виявився більш корисним для споживачів, ніж для звичайних обивателів, і допомагав споживачу, що бажав замовити піцу, знайти варіанти місцевої служби доставки, базуючись на персоналізованому пошуку, і, відповідно, відфільтрувати піцерії, більш віддалені від споживача.

Наразі інтернет-сайти Washington Post, The New York Times та деякі інші склали домовленість про докладання спільних зусиль для створення персоналізованих інформаційних систем з метою моделювання результатів пошуку, які користувачам сподобаються і здадуться корисними.

Див. також[ред.ред. код]