Институт исследования журналистики Рейтер опубликовал стенограмму выступления Ричарда Флетчера, старшего научного сотрудника. В нем он говорил о пузырях фильтров.
Похоже, что большинство данных свидетельствуют о том, что использование онлайн-новостей приводит к более разнообразной информационной среде. Но это разнообразие, видимо, вызывает поляризацию мнений. Это интересно, потому что в некотором смысле это противоположно тому, что предсказывала гипотеза пузыря фильтров.
Что такое пузырь фильтров? Это то же самое, что и эхо-камера?
Люди используют такие сервисы, как Facebook, Twitter и Apple News, чтобы узнавать новости. Некоторые новости, которые видят люди, были автоматически выбраны алгоритмами. Алгоритмы показали их вам используя данные о вашем прошлом опыте, которые вы добровольно предоставили платформам.
Я лично считаю, что эхокамеры и пузыри фильтров немного отличаются.
Эхо-камера — это когда мы чрезмерно подвержены влиянию новостей, которые нам нравятся или с которыми мы согласны, что потенциально искажает наше восприятие реальности, потому что мы видим слишком много одной стороны, недостаточно — другой, и мы начинаем думать, что, возможно, реальность именно такова.
Пузыри фильтров — когда новости, которые нам не нравятся или с которыми мы не согласны, автоматически отфильтровываются. И это может иметь эффект сужения спектра воспринимаемой информации.
Это различие важно, потому что эхо-камеры могут быть результатом фильтрации или других процессов, но пузыри фильтров должны быть результатом алгоритмической фильтрации.
Почему так популярна концепция пузырей фильтров?
Пузырь фильтров — очень мощная метафора. А механизмы их формирования, которые я описал ниже, наглядны.
Идея пузырей фильтров очень известна и повлияла на наше понимание политики после избрания Дональда Трампа. В статье, опубликованной в журнале Wired, говорится, что пузыри фильтров разрушают демократию. Это довольно смелое заявление.
А совсем недавно, в 2017 году, Билл Гейтс сказал, что пузыри фильтров — серьезная проблема для новостной журналистики. Оба утверждения показывают степень распространения этой идеи в источниках, которые не относятся к технологиям скептически.
Как люди получают новости?
Возможно, проще всего начать с вопроса, действительно ли люди используют Интернет для получения новостей, и я думаю, что ответ на этот вопрос — однозначное «да».
Большинство данных, которые я собрал вместе с командой сотрудников Reuters Institute, взяты из ежегодного отчета о цифровых новостях. На опрос ответили около 75 000 человек.
Когда мы спросили людей, каков их основной источник новостей, примерно одинаковое количество людей ответили: онлайн и телевидение. В некоторых странах телевидение немного впереди. В некоторых — наоборот. Но онлайн и телевидение намного опережают печать и радио.
Мы также видим различия, когда смотрим на возрастные группы. Телевидение с большей вероятностью будет основным источником новостей для людей старше 45 лет. Люди младше 45 лет предпочитают получать новости в Интернете.
До 2016 года наблюдался стабильный рост использования социальных сетей для чтения новостей. Таким образом, доля тех, кто сказал, что они используют их каждую неделю, выросла с примерно 25% в 2013 году до более 50% в 2016 году, но за последние три года эти цифры стабилизировались.
Если копнуть немного глубже и посмотреть на отдельные платформы, мы увидим, что в большинстве стран Facebook является доминирующей платформой для получения новостей.
Facebook для чтения новостей используют около 35% населения. За последние пять лет использование WhatsApp для новостей выросло с 10% до 16%. Instagram показал аналогичный рост.
Какие еще алгоритмы влияют на потребление новостей?
Поисковые системы, электронная почта, мобильные приложения и агрегаторы также в некотором роде полагаются на алгоритмы, чтобы доставлять людям новости.
Когда мы спросили людей, каков их основной способ получения новостей в Интернете, около трети ответили, что это прямой переход на веб-сайты и приложения изданий. Остальные две трети говорят, что их основной способ получения новостей — это то, что мы называем «боковой дверью», которая включает в себя поисковые системы, социальные сети и т. д. Некоторые из этих сервисов в той или иной степени полагаются на алгоритмы.
Итак, у нас есть потенциал для беспокойства. Очевидно, что вопрос алгоритмов и сервисов, основанных на алгоритмах, очень важен, и многие люди используют именно их для получения новостей в Интернете.
Как работает персонализация?
Мы можем разделить выбранную самостоятельно персонализацию и автоматическую персонализацию.
Самостоятельно выбранная персонализация — это среда, которую мы добровольно создаем для себя. И это особенно важно, когда речь идет о получении новостей. Люди всегда принимали решения, какие газеты покупать, какие телеканалы смотреть и в то же время, каких изданий или тем им следует избегать.
Автоматическая персонализация — это информационная среда, которая создается для людей порой без их ведома и иногда с помощью алгоритмов. И это напрямую связано с идеей пузырей фильтров, потому что алгоритмы, возможно, делают выбор от имени людей, которые могут и не знать об этом.
Причина, по которой это различие особенно важно, заключается в том, что мы не должны сравнивать автоматическую персонализацию и ее эффекты с миром, в котором люди не создают для себя никакой уникальной новостной ленты. Мы не можем предположить, что офлайн или когда люди выбирают новости онлайн самостоятельно, они делают это совершенно случайным образом. Люди всегда в той или иной степени участвуют в персонализации. И если мы хотим понять степень автоматической персонализации, мы должны сравнить ее с реалистичной альтернативой, а не с гипотетическими идеалами.
В частности, важно не романтизировать характер использования новостей офлайн. В одном из первых исследований, которые мы провели в этой области, было изучено, как люди самостоятельно выбирают новости онлайн и офлайн:
- офлайн люди придерживаются пары предпочитаемых ими источников новостей;
- онлайн аудитория для отдельных СМИ меньше, потому что пользователи распределяют потребление новостей по множеству разных СМИ;
- онлайн-новости часто бесплатны, поэтому люди могут читать новости из разных источников.
Мы видим, что, по сути, самостоятельно выбранная персонализация более заметна офлайн, чем онлайн. Вот почему важно сравнивать онлайн-новости с реальной альтернативой, а не с идеалом.
Какое влияние социальные сети оказывают на «новостной рацион» людей?
Социальные сети сочетают в себе выбранную вами персонализацию с атвоматической. Люди предпочитают подписываться на одни новостные организации, а не на другие. Но также алгоритмы могут скрывать от людей новости или источники, которые им не нравятся.
Итак, мы взяли данные из Великобритании, США, Италии и Австралии и изучили влияние использования социальных сетей на разные демографические группы и в разных социальных сетях. Чтобы понять, как социальные сети влияют на использование новостей, мы сравнили новостные ленты трех групп:
- людей, которые не используют социальные сети;
- людей, которые намеренно используют социальные сети для чтения новостей;
- людей, которые намеренно не используют социальные сети для чтения новостей, но просматривают новости, когда они находятся в социальных сетях.
Вот что мы обнаружили:
- если люди используют социальные сети для чтения новостей — у них больше количество новостей по сравнению с группой, которая не использует социальные сети совсем. Особенно эффект выражен, если они используют их по другим причинам, но случайно попадают на новости;
- эффект был сильнее для молодых людей;
- эффект был сильнее для YouTube и Twitter, чем для Facebook.
Исследование подчеркивает тот факт, что большинство людей, особенно те, кто пользуется социальными сетями, не очень интересуются новостями. Социальные медиа позволяют людям, которые не интересуются новостями, очень легко отказаться от них. Но платформы все равно показывают людям новости, даже когда те их не ищут.
Создают ли поисковые системы пузыри фильтров?
Поисковые системы отличаются от социальных сетей. Люди используют их намеренно для поиска новостей. Но весьма возможно, что поисковики будут использовать алгоритмический отбор на основе данных, которые были собраны о вашем прошлом пользовательском опыте. Таким образом, снова существует вероятность того, алгоритмический отбор захватывает людей в пузырь фильтров.
Мы сравнили «новостные рационы» разных групп в четырех странах:
- людей, которые ищут новости через поисковики;
- людей, которые говорят, что не используют поисковые системы для чтения новостей.
Мы обнаружили следующее:
- люди, которые используют поисковые системы, в среднем используют больше источников новостей, чем люди, которые этого не делают;
- они с большей вероятностью будут использовать источники разного толка (и правые, и левые, и центристские).
- люди, которые полагаются в основном на самостоятельный выбор, как правило, имеют довольно несбалансированную «новостную диету».
Способствуют ли социальные сети появлению поляризации?
Даже при том, что мы наблюдаем значительное разнообразие, если мы используем социальные сети и поиск, возможно, это разнообразие состоит из более пристрастных источников.
В исследовании, опубликованном группой исследователей в США, изучается влияние Twitter на людей и их точку зрения. Если они были республиканцами, им показывали много сообщений от демократов — и наоборот. Они измерили отношение к политическим вопросам до и после этого процесса и обнаружили, что по мере того, как люди обращали внимание на сообщения противоположной стороны, их отношение начинало радикализироваться, и они более укоренялись в своих первоначальных убеждениях.
Мы изучили аудиторию отдельных новостных агентств в 12 странах и увидели, насколько эта аудитория отличается по своему составу, состоящему из левых и правых людей, по сравнению с населением в целом:
в 8 из 12 случаев аудитории онлайн-новостей несколько более поляризованы, чем офлайн;Возможно, потому, что у некоторых новостных агентств гораздо больше стимулов для создания более пристрастного контента в Интернете.
Почему бы нам не сосредоточиться на пузырях фильтров?
Сосредоточение внимания на пузырях фильтров может привести к неправильному пониманию действующих механизмов, а также может отвлечь нас от более серьезных проблем. Дело не в том, что платформы являются причиной, но они являются частью картины.
Самое главное, что сосредоточение внимания на пузырях фильтров может мешать нам должным образом противостоять более глубоким причинам разделения как в политике, так и в обществе.