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.

Podle těchto definic by se však mohlo zdát, že lidský mozek je schopen přijímat jen takové informace, které nejsou v rozporu s jeho myšlenkovým vzorcem (v jiné literatuře jako Kognitivní šablona, Mentální reprezentace, Rámec apod). To samozřejmě neplatí. Člověk si své názory třídí v průběhu celého života prostřednictvím kognitivní disonance. Tato teorie z roku 1957, jejímž autorem je Leon Festinger (1919-1989), říká, že pokud se jedinec dostane do kontaktu s odlišným názorem, buď nový poznatek přijme a vytvoří tak nový rámec myšlení (předpokládá se že po zdravé úvaze, nikoli nátlakem), integruje nový prvek do svého dosavadního přesvědčení (pozmění svou šablonu), nebo nový poznatek zcela zavrhne. Poslední možnost dělá za jedince právě informační bublina, bez možnosti svobodné volby osoby, které se dotýká. Nejenže nás tedy informační bublina drží od nových pohledů na určitou problematiku, ale znemožňuje i proces učení, přirozeného výběru informací a kritického myšlení. Z člověka se tak stává jedinec, který bez zkušenosti s reakcí na odlišný názor je schopen nekonfliktně fungovat jen v prostředí, které mu neodporuje.

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. Podle studie pro Pew Research Center, uvádí 62% občanů USA jako hlavní zdroj informací sociální sítě. (Gottfried & Shearer, 2016, p.2)

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 teoretici vidí informační bublinu jako tendenci poskytnout spotřebitelům ty informace, o kterých si tvůrci algoritmů 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 může být sběr dat nebo kombinace obojího. Opomenout nelze ani důvody politické.

Teodora Diana Chiṣ z Fakulty politologických studií v Bukurešti se nad informační bublinou zamýšlí z pohledu přirozeného vývoje informačních technologií v rámci sociální konstrukce technologií. Sociální konstrukce technologií je v přímém rozporu s technologickým determinismem, který tvrdí, že technologie doby určuje sociální chování. Sociální konstrukce technologií naopak vidí člověka jako udavatele směru technologického pokroku. Díky teorii sociální konstrukce technologií se můžeme zamyslet nad tím, proč se určitá technologie stala významnější než jiná. Ta, která se stala úspěšnou, vyřešila určitý problém, který se ve společnosti projevil a který byl významnější než jiné nedostatky a tím i technologie. Algoritmy vyhledávání a z nich vznikající IB je tedy přirozený jev. Pokud by lidem nebyl blízký, tato technologie by se neujala. Přirozeností každého člověka je hledat si potvrzení svých názorů a začlenění se do stejné skupiny. Internet tento jev jen umocňuje.

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.

Naše preference, které si algoritmy informační bubliny uloží do své paměti, tak fungují jako gatekeeper, pokračovatel gatekeepingu fungujícího v klasických tištěných médií, s tím rozdílem, že má možnost zachytit větší množství informací, neboť sleduje všechny zdroje, ze kterých čerpáme.

Internet tak již nelze chápat jako prostředek umožňující volný přístup k informacím a zvyšující jejich diverzitu, ale naopak prohlubuje úroveň informační polarizace, která škodí demokratické společnosti. Oproti tomu zásady deliberativní 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).

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 a jak již bylo řečeno, obtížněji pak přijímá ke zvážení jiné názory a je méně přístupný diskuzi. Díky personalizovanému webu má pak možnost opakovaně pro sebe vyhledávat jen potvrzení.

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

• 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.
• BOZDAG, Engin, Qi GAO, Geert-Jan HOUBEN a Martijn WARNIER. Does offline political segregation affect the filter bubble? An empirical analysis of information diversity for Dutch and Turkish Twitter users. Computers in Human Behavior [online]. 2014, 41, 405-415 [cit. 2017-12-17]. DOI: 10.1016/j.chb.2014.05.028. ISSN 07475632. Dostupné z: http://sfx.is.cuni.cz/sfxlcl3?ID=doi:10.1016/j.chb.2014.05.028&genre=article&atitle=Does%20offline%20political%20segregation%20affect%20the%20filter%20bubble%3F%20An%20empirical%20analysis%20of%20information%20diversity%20for%20Dutch%20and%20Turkish%20Twitter%20users&title=Computers%20in%20Human%20Behavior&issn=07475632&isbn=&volume=41&issue=&date=20141201&aulast=Bozdag,%20Engin&spage=405&pages=405-415&sid=EBSCO:ScienceDirect:S0747563214003069&svc.fulltext=yes
• CHIŞ, Teodora Diana. The filter bubble - a constructivist approach. Perspectives in Politics / Perspective Politice[online]. 2016, 9(2), 5-11 [cit. 2017-12-17]. ISSN 18416098. Dostupné z: http://eds.a.ebscohost.com/eds/pdfviewer/pdfviewer?vid=1&sid=578d4dd6-7405-498a-ae7b-5a693bc3e8b5%40sessionmgr4008
• VYBÍRAL, Zbyněk. Psychologie komunikace. 2. Praha: Portál, 2009. ISBN 978-80-7367-387-1.

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
• gatekeeping

Klíčová slova

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