Algoritmy na sociálních sítích už dávno nejsou jen nějaký pojem z učebnic, spíš se nám vplížily do normálního dne, takže mnozí mají pocit, jako by je mobil tak trochu poslouchal. Ve skutečnosti ale obvykle nejde o nic tak dramatickýho – aplikace si jen skládají dohromady tisíce malých stop, které člověk během dne zanechá, aniž by si jich všiml.
Na první pohled může vypadat, že příspěvky naskakují úplně náhodně. Jenže za tím stojí docela těžkopádný mechanismus, co si počítá s obrovským množstvím dat. Někdy stačí, že se u videa na chvilku zarazíte, jen o sekundu nebo dvě, a algoritmus si to někam poznamená, i když vám to v tu chvíli vůbec nedojde.
Co všechno aplikace sbíraj
Programy na pozadí sledujou víc věcí najednou. Nejen kam kliknete, ale taky jak rychle sjíždíte obrazovku, u čeho se zaseknete, jak často někomu píšete nebo koho ignorujete. Všechno se to pak poskládá do něčeho jako obraz vašeho chování, který je občas až nepříjemně přesný – ale pořád vzniká jen z toho, co děláte online, ne z mikrofonu, jak si někteří myslí.
Lidé mají často pocit, že aplikace vědí až moc. Řeknete doma, že byste chtěli běhat, a najednou se objeví reklama na boty. Jenže většinou jde o souběh několika signálů: dřívější vyhledávání, podobné chování přátel, nebo dokonce jen to, že dané téma je zrovna v trendu. A dohromady to pak působí až podezřele přesně.
Proč vás doporučování trefuje tak přesně
V srdci celého toho procesu sedí doporučovací systém. Je navržený tak, aby vás v aplikaci podržel co nejdéle, takže si hlídá i drobnosti, které by člověka samotného vůbec nenapadly. Někdy rozhoduje maličkost – jen o chvíli delší zastavení u videa a už se vám podobný obsah začne objevovat častěji, aniž byste to chtěli.
Výzkumníci z MIT dřív upozornili, že algoritmům stačí jen pár desítek interakcí, aby o uživateli odhadly víc, než by kdokoliv čekal. Proto se feed mění velmi rychle, často už během několika minut, když začnete klikat na něco jinýho. Na uživatele to může působit skoro chaoticky, ale pro systém to je prostě nový signál.
Velkou roli hraje také to, kolem koho se vaše aktivita točí. Pokud pořád reagujete na jednoho člověka, algoritmus to začne dávat dohromady, i kdyby šlo jen o náhodu. Občas stačí krátká návštěva profilu, aby se doporučování pohnulo směrem, který působí, jako by vás aplikace opravdu poslouchala. Přitom jde jen o dvě spojené stopy, nic tajemnýho.
Jak trendy ovlivní, co vidíte
Platformy kromě vašeho chování sledují i to, co zrovna rezonuje v celé síti. Když se objeví vlna zájmu o cestování, domácí cvičení nebo třeba vaření, může se stejný obsah ukázat i lidem, které ten obor normálně nezajímá. Typicky se to děje u sezónních témat nebo hromadných událostí.
Kde algoritmy ztrácí neutralitu
Několik studií z různých univerzit, třeba i ze Stanfordu, popisuje, že algoritmy mají tendenci upřednostňovat emocionální obsah – a to i tehdy, když je spíš nepříjemný. Nejde ani tak o to, jestli je text nebo video užitečný, ale jestli vás na pár sekund víc podrží u obrazovky. A právě tak vznikají informační bubliny, kde člověk vidí hlavně to, s čím už tak nějak souhlasí.
Platformy sice říkají, že se snaží být vyvážené, ale v praxi záleží hlavně na tom, co sledujete vy sami. Někdo skončí v nekonečných politických debatách, jiný se propadne do proudu zvířecích videí. Každý si tak jen poskládá trochu jiný svět.
Jak nad doporučováním získat trochu kontroly
Dobrou zprávou je, že systém lze alespoň trochu ovlivnit. Když začnete vyhledávat nový témata, během pár dní se to začne odrážet i ve vašem feedu. Může pomoct i skrývání věcí, které už nechcete vídat – aplikace tím dostane jasný signál, že tenhle obsah prostě není pro vás.
Stačí sledovat i drobnosti: na čem se pozastavíte jen z nudy, co otevřete omylem nebo u kterého videa zůstáváte o pár vteřin dýl. To všechno jsou pro algoritmus stopy, ze kterých vychází. A jakmile se jich nasbírá dost, začne fungovat mnohem přesněji. Někdy až příliš.
Ve výsledku nejde o žádné kouzlo. Algoritmus se jen učí z toho, co sami děláme – a pokud mu člověk trochu porozumí, může ovlivnit i to, co se mu na displeji objevuje. Chce to jen občas si uvědomit, jak se v aplikacích vlastně chováme.
Zdroje: mit.edu, stanford.edu, meta.com, wired.com
