Informační bublina

Eli Pariser o fungování algoritmu: "If you like this, you´ll like that"

“Imagine a future in which your interface agent can read every newswire and newspaper and catch every TV and radio broadcast on the planet, and then construct a personalized summary. This kind of newspaper is printed in an edition of one.” (Negroponte, 1995, p. 153)

"Informační bublina" je označení pro výsledek tzv. personalizovaného vyhledávání, kdy algoritmy webových stránek filtrují informace s cílem zobrazit uživateli jen ty, které chce vidět (tedy především ty, které korespondují s jeho názory) zatímco od ostatních jej izoluje. Tyto algoritmy vycházejí z vyhodnocení uživatelova předchozího chování na internetu a jsou používány např. stránkami Facebook, Yahoo News nebo Google Search.

Jev informační bubliny působí podle obhájců této teze negativně, protože uživatele izoluje od informací, které by u něj mohly vést k novému zhodnocení problému a větší názorové diverzifikaci. Personalizace vyhledávání naopak uživatele ještě hlouběji utvrzuje v jeho přesvědčení. Důsledkem tohoto jevu může být dezinformovanost a manipulovatelnost uživatelů.

Autorem označení Informační bubilna (Filter bubble) je americký internetový aktivista Eli Pariser.

Definice souvisejících jevů

Níže uvedené pojmy popisují obecné sociálně-psychologické jevy, které podmiňují, případně podporují, fungování informační bubliny. Pojmy jsou mezi sebou v asociativním vztahu a částečně se významem překrývají.

Teorie selektivní expozice

Tento pojem z oblasti psychologie označuje všeobecnou tendenci jedince přijímat spíše ty informace, které podporují jeho postoje, rozhodnutí a přesvědčení, a vyhýbat se těm, které u něj vyvolávají pochybnosti. Tento výběr funguje samovolně a jedinci jsou při něm ovlivněni svými zkušenostmi, vírou a dalšími faktory.

Konfirmační zkreslení

Sociálně-psychologický pojem konfirmační (potvrzovací) zkreslení definuje fakt, že uživatel nejen více vyhledává a snáze přijímá informace, které potvrzují jeho dosavadní názor, ale že jim přikládá i větší relevanci a považuje je za pravdivější a objektivnější. Studium stejného informačního zdroje tak může u dvou uživatelů s rozdílným názorem na dané téma vyvolat zcela rozdílné reakce. Co se jednomu z jeho perspektivy jeví pravdivé a objektivní, druhý vnímá jako zkreslené a manipulativní. Ve výsledku pak studium stejného zdroje přispěje k ještě větší názorové polarizaci těchto dvou uživatelů. Pojem konfirmační zkreslení zahrnuje i uživatelskou tendenci shromažďovat a pamatovat si ty informace, které nám potvrzují naše názory.

Komnata ozvěn

"Komnata ozvěn" označuje podobný problém jako konfirmační zkreslení, s rozdílem, že popisuje přímo vztah mezi uživateli. Lidé mají přirozenou tendenci vytvářet komunity, kde jednotlivci sdílí podobné názory. V přístupu z opačné strany zase platí, že lidé se snáze ztotožní s názory své komunity (svých přátel). V obou případech dochází k jevu, kdy si lidé vzájemně v uzavřené komunitě potvrzují své postoje. V tomto uzavřeném prostředí se vzájemnou komunikací intenzivně zesiluje dané přesvědčení podobně jako se odrazem v prostoru zesiluje ozvěna.

Skupinová polarizace

Tento pojem označuje sociální jev, kdy závěry a rozhodnutí, k nimž uvnitř takto uzavřené komunity dochází, jsou v jistém směru extrémnější nebo naopak konzervativnější (polarizovanější), než by byly závěry jednotlivých uživatelů mimo tuto skupinu. Souběžně s tím u jedinců uvnitř skupiny s jednotnými postoji snáze vyniká averze k lidem a skupinám, kteří jsou k těmto postojům v opozici.

Ve světě sociálních sítí

Výše popsané jevy (běžné u tradičních masmédií i jinde) získávají s příchodem nových médií nový rozměr zejména v oblasti sociálních sítí (Facebook, Youtube, Twitter, WhatsApp, Google+). Ve většině těchto sítí fungují zmíněné algoritmy a zároveň z nich mnoho mladých uživatelů čerpá většinu informací pro své potřeby.

Sociální síť jako zpravodajský kanál

Využívanost tradičních médií podle výzkumů s každým rokem ustupuje užívání internetového zpravodajství získávaného nejčastěji prostřednictvím smartphonů a počítačů (Newman, 2015). Internetové zpravodajství může, podobně jako tisk či televize, nabízet pestrou škálu informací, stále častěji ale dochází k tomu, že jej uživatelé využívají skrze sociální sítě. Tam už je šíření jednotlivých zpráv filtrováno personalizací a pestrost se vytrácí. Tento vztah zkoumala na příkladu zpravodajství Buzfeed a sítě Facebook profesorka Emilly Bell (2015).

Like - jeden z nástrojů personalizace - filtr pro "News Feed" uživatele

Na příkladu sítě Facebook

Pro konkretní příklad personalizace může posloužit síť Facebook. Její hlavní stránka News Feed, která slouží uživateli k odběru novinek (statusů přátel, příspěvků jiných uživatelů, videí atd.), při výběru informací, které uživateli zobrazí, vychází mimo jiné z toho, co v minulosti označil tlačítkem "to se mi líbí" (like). Podobné obsahy pak v budoucnu při zobrazení získávají přednost před ostatními.

Společnost Facebook v reakci na diskuzi ohledně informační bubliny uskutečnila vlastní studie (Science, 2015) v nichž existenci tohoto jevu zkoumala. Výsledky studie, která zásadní roli algoritmu popírá, diskutovala např. profesorka Zeynep Tufekci (2016) s argumentem, že nebyl zvolen relevantní vzorek uživatelů.

Zdroj informační bubliny

Někteří teoretikové vidí informační bublinu jako tendenci poskytnout spotřebitelům ty informace, o kterých si tvůrci algorytmů myslí, že nejlépe naplní jejich potřebu. To je do jisté míry vhodné u materiálu plnící zábavní funkci na sociálních sítích ale již diskutabilní u politických zpráv či jiných závažnějších informací týkajících se uživatele (zdravotní) či o které se uživatel zajímá. Dalším důvodem, nikterak překvapivým, může být sběr dat nebo kombinace obojího.

Důsledky informační bubliny

Problematika vlivu webové personalizace na uživatele je aktuální a přijetí pojmu informační bubliny není jednotné ani mezi odborníky, ačkoli v tomto směru už byly provedeny různé studie. Přesto je jasné, že algoritmy existují. Vzhledem k oblíbenosti sociálních sítí a času, který s nimi uživatelé tráví, je pak nutné předpokládat, že určitý vliv tu je.

Rizika

Konkrétní rizika popsal nejpodrobněji Eli Parisier a shrnul je v publikaci The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You (2011).

Největší rizika vidí v tom, že uživatel si pod vlivem filtrování informací může vytvářet zkreslenou představu o světě a jeho aktuálních problémech:

• Prokazatelně existující psychologické tendence, jakými je např. konfirmační zkreslení, pak v kontextu sociálních sítí znamenají rychlé a snadné šíření emotivních obsahů (konspiračních teorií atd.) mezi lidmi, kteří budou jejich vyznění nakloněni.

• Jiní uživatelé oproti tomu v tutéž dobu mohou na svém News Feedu objevit jen zábavná videa, zatímco probíhá např. důležitá politická událost. A to bez ohledu na to, zda by tuto informaci ocenili či ne.

Psychologický aspekt věci je pak ten, že uživatel, který je často obklopen jen informacemi potvrzujícími jeho postoje, má dojem, že jeho pohled na svět je jediný správný. Obtížněji pak přijímá ke zvážení jiné názory a je méně přístupný diskuzi. Díky personalizovanému webu má pak možnost opakovaně pro sebe vyhledávat jen potvrzení.

Oproti tomu zásady deliberní demokracie jsou přímo založené na přístupu k opozičním názorům, z nichž si jedinec kriticky vybírá podle svých preferencí.(Dryzek, 1994; Held, 2006; Offe & Preuss, 1990).

Problém povědomí o jevu

Někteří uživatelé si existence algoritmů, které denně jejich informace filtrují, nejsou vědomi. Ostatní zase neví, jakým způsobem byly informace, které sledují, filtrovány a co jim tedy uniklo.

I tyto fakty, pro které není podmínkou platnost teorie informační bubliny, jsou důvodem, aby problematika personalizace webu byla i nadále diskutovaným tématem a povědomí o ní se šířilo.

Odkazy

Použitá literatura

Celý článek vychází z bakalářské práce: RIVA, Alexandra. Informačná bublina a jej dôsledky [online]. 2016 [cit. 2016-10-17]. Dostupné z: https://is.cuni.cz/webapps/zzp/detail/166130. Vedoucí práce Josef Šlerka.

Externí odkazy

• Eli Pariser: Beware online "filter bubbles" (2011): https://www.youtube.com/watch?v=B8ofWFx525s
• Wikipedia, the free encyclopedia: Filter bubble: https://en.wikipedia.org/wiki/Filter_bubble

Související články

• sociální média
• nová média
• Facebook
• Sociální bublina

Klíčová slova

informační bublina, nová média, sociální média, sociální sítě, personalizovaný web, algoritmus, Facebook, selektivní expozice, komnata ozvěn, personalizovaný web, filtrování informací, filter bubble