Meile meeldib uskuda, et iga Google'i külastus on teadmiste või vähemalt kasuliku teabe otsimine. Muidugi, kuid see on ka nartsissism.
Iga kord, kui otsingutulemid toome, tõmbame välja virtuaalse peegli, mis peegeldab seda, kes me veebimaailmas oleme. See on see, mida Eli Pariser kirjeldas oma 2011. aasta raamatus "Filtrimull" : mida Internet teie eest peidab, tabavalt kui "filtrimulli".
Pariser pani mõtlema algoritmilise isikupärastamise taga. Jälgides hoolikalt meie igat klõpsu, saavad Google - ja nüüd ka Facebook ning üha enam teisi veebisaite - varasema käitumise põhjal teha päris häid arvamisi selle kohta, mida me teada tahame. See tähendab, et kaks täpselt sama otsingut tegevat inimest võivad saada väga erinevate tulemustega.
Meile toidetakse seda, mida tundub, et me tahame, ja kuna klõpsame tõenäolisemalt oma mugavustsoonis asuvatel asjadel - sealhulgas reklaamidel -, on Google ja teised motiveeritud oma sihti veelgi teravdama. Selle tagajärjel kaovad mullid, milles me elame.
Selle täpsuse eest tuleb maksta, nagu Pariser intervjuus Brain Pickings 'Maria Popova'le ütles:
"Isikupärastamine on omamoodi välja paistnud privaatsus: see ei ole probleem, et kontrollida seda, mida maailm teie kohta teab, vaid see, mis teil maailmast näha on."
Suurem pilt
Nii et oleme lõksus omaenda labürindis, eks?
Mitte tingimata tänu teadlaste meeskonnale, kes väidab, et nad on võinud leida võimaluse algoritmide piirangutest vabanemiseks. Nagu hiljuti teatas MIT tehnoloogiaülevaade, on Eduardo Graells-Garrido Pompeu Fabra ülikoolis Barcelonas ning Mounia Lalmas ja Daniel Quercia Yahoo Labsis välja töötanud nn soovituste mootoriks, mis on mõeldud inimeste paljastamiseks vastandlikele seisukohtadele.
Teadlaste sõnul on võtmeks see, et need vaated pärinevad inimestelt, kellega meil on muud huvid. Näib, et see muudab meid vastuvõtlikumaks arvamustele, mille me muidu tõenäoliselt rumalustena tagasi lükkaksime. Teine eesmärk on esitada vastandlikud vaated visuaalselt, mis muudab nad vähem võõraks.
Sel eesmärgil kasutasid teadlased sõnapilve mudelit, mis võimaldas uuringus osalejatel näha nii neid teemasid, mida nad kippusid kõige sagedamini piiksuma, kui ka juurdepääsu visuaalselt haaravale sisule teistelt, kelle enda sõnapilved mainisid paljusid samu teemasid.
Aga mis juhtuks, kui mõni selle sisu kajastaks väga erinevat poliitilist vaadet? Kas inimesed lükkaksid selle vaistlikult tagasi?
Oma teooria proovile panemiseks ühendasid teadlased inimesi, kes on sügavalt isiklikke tundeid esile kutsuva teema - abordi - vastaskülgedel. Nad keskendusid tuhandetele Tšiili aktiivsetele Twitteri kasutajatele, kes olid oma säutsudesse lisanud hashtagid nagu #prolife ja #prochoice, luues neile sõnapilved, mis põhinevad terminitel, mida nad kõige sagedamini kasutasid.
Seejärel edastasid nad õppes osalejatele säutsu inimestelt, kellel oli sõnapilvedes palju samu termineid, kuid kes olid ka abordi osas vastupidisel seisukohal. Teadlased leidsid, et kuna inimesed tundusid tunnetavat seost nendega, kellel olid sarnased sõnapilved, huvitasid nad nende kommentaare rohkem. Ja see kippus neile pakkuma palju laiemat arvamuste ja ideede ringi, kui nad oleksid muidu kogenud.
Lühidalt, teadlased kasutasid inimestel ühist, et muuta nad avatumaks arutlemiseks, kuidas nad erinevad. Oma töö kokkuvõttes olid nad leidnud "kaudse viisi erinevate inimeste ühendamiseks".
Niisiis, on veel lootust.
Hullumeelsus meetodi suhtes
Siin on veel hiljutisi arenguid algoritmide mõnikord veidras maailmas.
- Midagi sellist nagu automatiseeritud "soojad isiklikud soovid": see oli ilmselt vältimatu. Google sai äsja tarkvarapatendi, mis jälgib teie sotsiaalmeedia käitumist nii tähelepanelikult, et suudab pakkuda teile valikuvõimalusi võimalike reaktsioonide osas, mis on seotud Facebooki või Twitteri kommentaaride või päringutega. Kui näiteks sõber saab uue töö, soovitab tarkvara vastust, arvatavasti midagi sellist nagu "Õnnitleme". Täpselt nii, sa ei peaks oma aju jõudu raiskama. Algoritm teeb selle teie eest.
- Helistage sellesse: Helsingi ülikooli teadlased on välja töötanud algoritmid inimeste mobiiltelefonide kiirendusmõõturi signaalide jälgimise abil inimeste liikumise - jalgsi, autojuhtimise või bussi või metrooga sõitmise - määramiseks. See võimaldab neil analüüsida peatuste ja käivituste sagedust. Teadlaste sõnul võib see olla võimas vahend, mis aitab planeerijatel mõista, kuidas inimesed oma linnades ringi liiguvad.
- Kõik uudised, mis sobivad: Facebook on kohandanud oma "uudisvoo" algoritme, et seal hakkaksid ilmuma aktuaalsemad uudised. Idee on senisest enam eksponeerida Facebooki uudistevoogude uudisteorganisatsioonide artiklitele viitavaid linke - see aitab muuta sotsiaalmeedia hiiglast lisaks sõprade sünnipäevadele maailmas toimuvaga seotumaks. Spekuleeritakse, et see on Facebooki ettevõtmine, et vaidlustada Twitteri domineerimine praeguste sündmuste ümber tekkiva buzzi tekitamisel.
- Mida on tal öelda Chicago Cubsi kohta?: Iisraeli arvutiteadlane on loonud algoritmi, mis suudab analüüsida tohutul hulgal elektroonilisi andmeid minevikusündmuste kohta nii mitmekesistest allikatest nagu New York Timesi arhiivist Twitteri kanalitesse ja ennustada, mis võib juhtuda tulevikus. Kõige olulisem on, et teadlane, kelle nimi on Kira Radinsky, on oma süsteemi abil ennustanud Kuubal esimest kooleraepideemiat mitmel aastakümnel ja araabia kevadeni viinud proteste.
Videoboonus: siin on TED-i jutt, mis tegi Eli Pariserist ja tema kontseptsioonist filtrimulli kuulsaks.
Videoboonuse boonus: tänapäeval on olemas algoritmid kõige jaoks ja, Sheldoni arvates, filmist "Suure paugu teooria", mis hõlmab ka sõpru.
Rohkem saidilt Smithsonian.com
Kui suured andmed on tutvumist muutnud
Kas arvate, et teete head tööd? Mitte siis, kui algoritmid ütlevad, et te ei ole
