Informačné bubliny — čo sú a ako na ne
Personalizácia a algoritmizácia sú v tejto dobe včlenené prakticky do akejkoľvek práce s internetom. Stačí zájsť na sociálne médiá alebo zadať otázku do vyhľadávača a tie nám ukážu obsah, ktorý je pre nás zaujímavý a relevantný. To zaisťuje to, že na danej platforme, hlavne v prípade sociálnych médií, strávime čo najviac času možno dokonca bez toho, aby sme si to uvedomili. Avšak práve vďaka týmto funkciám vznikajú informačné bubliny, ktoré majú nesmierny vplyv na náš život a naše správanie. Čo však tento pojem znamená a odkiaľ pochádza?
„Informačná bublina je intelektuálna izolácia, ktorá môže vzniknúť, keď webstránky použijú algoritmy na selektívne predpokladanie obsahu, ktorý by používateľ mohol chcieť vidieť a potom používateľovi poskytnú informácie na základe tohto predpokladu.“[1] Práve vďaka tomuto predom vybranému obsahu, ktorý stránky zostavujú napr. na základe užívateľovej histórie, predošlých kliknutí či polohy sa môžeme dostať do informačnej bubliny, ktorá obmedzí náš prístup k opačným názorom a informáciám, ktoré nie sú centrom nášho záujmu. Naviac ani nie je možné zistiť, ktoré informácie boli alebo že vôbec boli vyfiltrované.
Termín informačná bublina predstavil Eli Pariser, aktivista, spoluzakladateľ webstránky Upworthy a organizácie Avaaz, vo svojej knihe „The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You“. V rozhovore pre TED z roku 2011 vysvetľuje, ako personalizácia pôsobí na vyhľadávanie cez Google porovnaním vyhľadávacích výsledkov pre slovo „Egypt“ u svojich dvoch priateľov. Zatiaľ čo jednému ukázalo informácie o kríze v Egypte a protestoch z 2011, druhý dostal odporúčania na dovolenku či link na Egyptské denné správy. „Už neexistuje štandardný Google,“[2] vyjadril sa Pariser. Tento problém je však teraz viditeľný nie len pri Googli, ale v podstate pri každej službe, ktorá je algoritmizovaná na úplnú personalizáciu obsahu pre používateľa bez toho, aby sa k tomu mohol daný používateľ nejako vyjadriť.[3] Naviac sa zdá, že sa od roku 2011, kedy Pariser túto problematiku prvýkrát predložil, situácia len zhoršila.
Nedá sa povedať, že sa informačné bubliny vyskytujú len na internete. Naopak, za ich istý druh sa dá považovať jedného okruh priateľov či kolegov, dokonca aj to, aký život žije. Aké typy teda existujú? Pravdepodobne najľahšie a najpraktickejšie roztriedenie sa dá vytvoriť na základe druhu dát, ktoré vstupujú do algoritmov. Práve takéto rozdelenie je možné utvoriť podľa schémy od D. Cardona o druhoch webových meraní, ktoré rozdeľuje informačné bubliny do štyroch typov. Každý z nich má svojich takzvaných „vrátnikov“, ktorý sa starajú o zloženie ponúkaného obsahu a dodržiavajú isté pravidlá.[4]
Prvým typom sú informačné bubliny, ktoré sú založené na popularite. Tá sa kalkuluje podľa počtu zhliadnutí. Pri tomto výpočte obsah zostáva irelevantný. Jeho výrobca, ktorý zastáva úlohu „vrátnika“ sa stará o jeho kvalitu a zaisťuje alebo by aspoň na základe etiky mal zaistiť, že bude nezaujatý. To je, samozrejme, problematické, nakoľko schopnosť zachovať neutralitu a reprezentovať rôzne názory je nesmierne náročná. Pri tomto modeli odberateľ nie je nútený obsah naďalej sledovať, pokiaľ mu z nejakého dôvodu nevyhovuje. Je mu voľne umožnené vyhľadať iný, ktorý ho možno aj prinúti pochybovať o svojich presvedčeniach. Tento model pôvodne prišiel od médií, avšak v dnešnej dobe je relevantný už aj pre digitálne médiá a online meranie.[5]
Druhým typom sú informačné bubliny založené na hyperlinkoch alebo inak povedané počte kliknutí. Podľa ich množstva sa zoraďuje autorita zdrojov. Toto je nesmierne dobre vidieť na ponúknutých výsledkoch pri vyhľadávaní, napr. cez Google. Problémom je, že tento typ hodnotenia nezaisťuje kvalitu obsahu. Zatiaľ čo je pravda, že sa veľké množstvo nekvalitných stránok s chybným obsahom vyfiltruje, na druhej strane to tak spravidla nemusí byť. Dôvodom je algoritmus, ktorý sa venuje vytváraniu poradia zdrojov, a ktorý zároveň zastáva pri tomto modeli pozíciu „vrátnika“. Pri Google vyhľadávaní zoberie link, z ktorého ste sa vrátili naspäť na stránku s výsledkami a zníži jeho pozíciu, pretože podľa jeho logiky je menej dôležitý ako ten, z ktorého sa naspäť už nevrátite. Pokiaľ sa užívateľ rozhodne cez službu s takýmto algoritmom vyhľadávať, nemá inú možnosť ako sa tomuto systému prispôsobiť.[6] Avšak, dá sa práve takémuto hodnoteniu zdrojov naozaj dôverovať?
Tretím typom sú informačné bubliny tvorené internetovými osobnosťami. V tomto prípade zastávajú funkciu „vrátnika“ influenceri, ktorí získali svoju pozíciu na základe popularity u sledovateľov. Tí majú vďaka svojmu vplyvu možnosť propagovať informácie a zdroje, ktoré uznajú za vhodné. Zároveň tým filtrujú obsah, ktorý nepovažujú za dôležitý alebo ktorý nepodporuje ich presvedčenia a tým svojich odoberateľov vystavujú obmedzenému obsahu. Užívatelia však stále majú možnosť vybrať si, ktorú osobnosť sledovať chcú, a ktorú nie.[7]
Štvrtým typom sú informačné bubliny spôsobené naším správaním. Tento model prakticky žiadneho „vrátnika“ nemá, nakoľko permanentne a bezchybne zastávať túto funkciu pre samého seba je nemožné. O ponúkanom obsahu rozhoduje algoritmus, predstaviteľ autority, ktorý si naštudoval dáta (zozbierané napr. vďaka cookies) o našich minulých zvykoch a správaní, na základe ktorého predpokladá každého budúce kroky, do ktorých nás napokon aj zaškatuľkuje. Tento algoritmus sa nás nesnaží primeť myslieť, naopak, len naďalej prehlbuje a utvrdzuje naše presvedčenia poskytovaním podobného obsahu, vďaka ktorému, pokiaľ si nedáme pozor, napokon skončíme pevne uväznený vo vlastných názoroch.[8]
Predstava personalizovaného webu, ktorý nám automaticky ponúka informácie v rámci nášho záujmu znie lákavo. V takomto prostredí sa hladko naviguje, je nesmierne ľahké nájsť ľudí s podobnými záľubami, prehlbovať svoje vedomosti o osobných záujmoch, ktoré k človeku prakticky prichádzajú samé a naviac sa nemusí prácne prehrabávať v obrovskom množstve rôznych informácií len preto, aby našiel niečo, čo ho zaujíma.[9] Veľkú výhodu prináša sektoru elektronického obchodovania, ktorý používa získané informácie o jednotlivcoch na priraďovanie potenciálnych záujemcov o produkty k predajcom prostredníctvom personalizovanej reklamy, ktorej sa len ťažko vyhnúť.[10]
Napriek tomu nie je, pochopiteľne, prekvapivé, že informačné bubliny so sebou prinášajú podstatné množstvo negatív. V prvom rade vznik informačných bublín môže spôsobiť zakrpatenie kreativity a schopnosti rozmýšľať o kontroverzných problémoch. To je predovšetkým zapríčinené tým, že dané algoritmy limitujú alebo skôr až odstraňujú prísun informácií, ktoré podnecujú zvedavosť a vyzývajú nás rozmýšľať o protichodných názoroch.[11]
Myšlienka za filtráciou obsahu je fundamentálne dobrá, avšak extrémna filtrácia, ktorá sa dnes deje bez vedomosti užívateľa je problematická. Život v informačných bublinách formuje naše vnímanie, udržiava nás v umelom dojme našej pravdy, nakoľko odpovede. ktoré prichádzajú z okolitého prostredia len viac potvrdzujú naše osobné názory a my máme naviac tendenciu ich vyhľadávať (confirmation bias). Práve vďaka tejto skutočnosti je veľmi ľahké stratiť prehľad o realite a nechať sa ovplyvniť pri rozhodovaní, napr. v politike.[12]
Obmedzovanie toku informácií nám naviac odoberá priestor na vytváranie konexií medzi témami, ktoré síce nie sú stredobodom nášho záujmu, avšak stále pre nás sú dostatočne zaujímavé. Zmeniť túto skutočnosť by sa dalo práve tak, že by používateľovi bolo umožnené prezerať internet za minimálnej filtrácie, avšak s možnosťou využitia asistencie.[13]
Úplne sa vytrhnúť z informačných bublín možné nie je, avšak obmedziť ich pôsobenie na náš život je realizovateľné. Dosiahnuť to môžeme ich rozšírením alebo inak povedané, zvýšením rôznorodosti tém a názorov, ktoré budú v nich obsiahnuté.[14] Ako teda na to?
Pravdepodobne najľahším spôsobom je začať používať informačné stránky a služby, ktoré ponúkajú obsah predstavujúci rôzne názory a perspektívy. Takýmto spôsobom sa človek môže uistiť, že nebude pripravený o protichodný obsah. Príkladom takýchto služieb je napríklad Upworthy alebo BBC.[15]
Ďalšou možnosťou je sa začať venovať viac akademickému obsahu ako zábavnému. To samozrejme neznamená, že človek musí automaticky prejsť výhradne k sledovaniu intelektuálneho obsahu. Avšak obohacovanie vedomostí nám pomôže expandovať naše informačné bubliny.[16]
Pre menšiu personalizáciu a filtráciu obsahu je možné používať rozšírenia na blokovanie reklám či organizáciu cookies. Takýmito obmedzeniami dosiahneme to, že stránky nebudú môcť o nás získavať také množstvo informácií ako predošle, čo samozrejme znamená, že algoritmy budú mať menej dát, podľa ktorých prebieha následná personalizácia obsahu. Rovnaký efekt sa dá dosiahnuť aj používaním inkognito módu či používaním internetu bez prihlásenia na účet.[17]
Čo sa týka filtrácie obsahu newsfeed na sociálnych stránkach, pri niektorých je možné si nastaviť možnosti samotnej filtrácie. Príkladom je zmena nastavenia z „najviac zaujímavého“ na „najnovšie“. V tom prípade sa nám zobrazí obsah chronologicky a nie podľa toho, ktorý bol čo najpopulárnejší. Ďalšou možnosťou je nastaviť si prioritné zobrazovanie obsahu od ľudí alebo stránok, o ktoré máme záujem. Vďaka tento zmene na ne nebudú uplatnené pravidlá filtrácie a ich obsah nám bude zobrazovaní tak či tak.[18]
Úprimne, nie je toho veľa, čo môžeme podniknúť na to, aby sme obmedzili prísun extrémne filtrovaného obsahu. Takisto nie je možné byť neustále ostražitý a korigovať obsah, ktorý sa nám zobrazuje. Napriek tomu by sme sa o to mali aspoň pokúsiť. Osobne považujem za dôležité, že aby ľudia boli viac a viac oboznámení o nebezpečenstve spojenom s informačnými bublinami a o tom, ako fungujú, nakoľko táto transparentnosť je základom pre zníženie ich negatívneho dopadu. Znepokojivé je, že doteraz o tejto problematike veľké množstvo ľudí nevie a tým pádom si neuvedomujú, ako ľahko môže byť ich vnímanie zmanipulované.
Použitá literatúra
BORKOWSKA, Małgorzata Nguyen Thi. Algorithms, filter bubbles, and how personalization can change your perception. Idareact.org [online]. 2018 [cit. 2020–06–16]. Dostupné z: https://www.idareact.org/the-implications-of-filter-bubbles-in-social-media-and-the-impact-on-the-society/
Filter Bubble. Techopedia.com [online]. 17 May 2018 [cit. 2020–06–16]. Dostupné z: https://www.techopedia.com/definition/28556/filter-bubble
How Filter Bubbles Distort Reality: Everything You Need to Know. Fs.blog [online]. [cit. 2020–06–16]. Dostupné z: https://fs.blog/2017/07/filter-bubbles/
PARISER, Eli. Beware online “filter bubbles.” Ted.com [online]. March 2011 [cit. 2020–06–16]. Dostupné z: https://www.ted.com/talks/eli_pariser_beware_online_filter_bubbles?referrer=playlist-how_to_pop_our_filter_bubbles#t-525120
SCHWAB, Pierre-Nicolas. Big Data : 4 types of filter bubbles. Intotheminds.com [online]. 14 Nov. 2016 [cit. 2020–06–16]. Dostupné z: https://www.intotheminds.com/blog/en/big-data-4-types-of-filter-bubbles/
WALASEK, Aleksandra. Algorithms, filter bubbles, and how personalization can change your perception. E-point.com [online]. 28 Feb 2019 [cit. 2020–06–16]. Dostupné z: https://www.e-point.com/blog/algorithms-filter-bubbles-and-how-personalization-can-change-your-perception
WELDON, Jeffrey. The Filter Bubble: Disadvantages and Advantages. Blogs.commons.georgetown.edu [online]. 2 February 2015 [cit. 2020–06–16]. Dostupné z: https://blogs.commons.georgetown.edu/idst-325-spring2015/2015/02/02/the-filter-bubble-disadvantages-and-advantages/
