Informační bublina

Stránka ve výstavbě

Na této stránce se právě pracuje. Prosím needitujte tuto stránku, dokud na ní zůstává tato šablona. Předejdete tak editačnímu konfliktu. Jestliže uběhla od poslední editace doba alespoň dvou dnů, neváhejte tuto šablonu odstranit.

"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 umocňují, 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 informace, které podporují jeho postoje, rozhodnutí a přesvědčení a vyhýbat se těm, které u něj vytvářejí 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, s nimiž souhlasí, ale že jim přikládá i větší relevanci a považuje je za pravdivější a objektivnější. Studium stejného informačního zdroje tak může u dvou uživatelů vyvolat zcela rozdílné reakce, protože co se jednomu jeví pravdivé, druhý vnímá jako zkreslené a manipulativní. Ve výsledku pak studium stejného zdroje přispěje k ještě větší názorové polarizaci těchto dvou uživatelů. Tento pojem 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 logaritmy 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). Zatímco samotné internetové zpravodajství může nabízet pestrou škálu informací, stále častěji dochází k tomu, že jej uživatelé využívají skrze sociální sítě sociální sítě, kde už funguje personalizace a zprávy jsou logaritmem filtrovány. 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

Jako příklad fungování logaritmu 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.

Důsledky informační bubliny

Na aktuální problém webové personalizace, jehož možné označení je informační bublina, se i mezi odborníky názory různí.

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.

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

Klíčová slova

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