Каждый раз, когда пользователь пролистывает ленту, ставит лайк или делится постом в социальной сети, где-то на сервере работает алгоритм. Он анализирует поведение, делает выводы и решает, какой контент показать дальше.
Но многие ли задумываются о том, что именно стоит за этими решениями и какие последствия они имеют?
Этим вопросом задались исследователи Роберт Грегори (Robert W. Gregory), доцент бизнес-технологий, и Ола Хенфридссон (Ola Henfridsson), профессор и заместитель декана, из бизнес-школы Patti and Allan Herbert Университета Майами, а также Марейке Мёльманн (Mareike Möhlmann) из Университета Бентли.
Их исследование, опубликованное в журнале Journal of Management Information Systems, анализирует, как платформы вроде YouTube используют алгоритмы для модерации, рекомендаций и монетизации контента — и что это означает для миллионов пользователей.
Что такое алгоритмическое управление платформами
Авторы вводят термин «алгоритмическое управление заинтересованными сторонами» (algorithmic stakeholder governance).
Этим понятием они описывают систему, в которой платформы применяют автоматизированные алгоритмы для балансирования интересов сразу нескольких групп:
- создателей контента, которые производят видео и посты;
- потребителей, которые этот контент смотрят;
- рекламодателей, финансирующих всю экосистему.
Социальные сети часто воспринимаются как более прямой и «живой» канал общения по сравнению с традиционными СМИ. Однако в действительности каждый пост, видео или рекомендация уже прошли через фильтр алгоритмов.
Они ранжируют контент, выбирают, что продвигать, а что — наоборот, скрывать.
Как объясняет Роберт Грегори: «Алгоритм находится в центре каждого человеческого взаимодействия на этих платформах. В конечном итоге всё, что вы видите в соцсетях, формируется именно им».
Как алгоритмы балансируют интересы
Чтобы понять, как устроена эта система, исследователи изучили отношения между тремя ключевыми участниками платформы YouTube:
- авторы, создающие контент;
- зрители, потребляющие его;
- рекламодатели, обеспечивающие доход.
Интересы этих групп далеко не всегда совпадают. Например, зрителям может нравиться провокационный или сенсационный контент, рекламодатели предпочитают безопасную среду для брендов, а авторы стремятся к максимальной популярности и доходу.
Алгоритмы платформы постоянно пытаются удерживать баланс:
- решают, какие видео продвигать,
- какие ограничивать,
- кому и сколько платить.
Для исследования ученые провели 66 глубоких интервью с авторами контента, пользователями, рекламодателями и сотрудниками YouTube. Кроме того, они проанализировали почти 3000 сообщений на пользовательских форумах и 35 официальных пресс-релизов платформы.
Почему алгоритмы зависят от пользователей
Однако даже самые сложные алгоритмы не работают сами по себе. Они обучаются на основе обратной связи пользователей. Чем активнее люди взаимодействуют с платформой — лайкают, комментируют, жалуются на контент — тем быстрее алгоритмы адаптируются и меняются.
Но характер участия пользователей может быть разным.
Пассивное участие
Многие просто бесконечно пролистывают ленту, почти не задумываясь о том, что видят. Исследователи называют это «неосознанным одобрением» (unreflective endorsing).
Даже такие пассивные действия — просмотр, лайк или задержка на видео — становятся сигналами для алгоритма. В результате система укрепляет уже существующие модели рекомендаций.
Осознанное участие
Другая модель поведения — более активная и целенаправленная.
Когда пользователи:
- отмечают нежелательный контент,
- запрашивают ручную проверку автоматических решений,
- сознательно дают обратную связь платформе,
они фактически влияют на обучение алгоритма.
Почему это особенно важно для авторов и бизнеса
Для предпринимателей и создателей контента понимание работы алгоритмов может стать серьезным преимуществом.
По словам Роберта Грегори: «Если вы понимаете, как алгоритмические системы влияют на ваши действия на платформе, вы можете использовать сетевые эффекты себе на пользу».
Например, владелец канала, который систематически управляет своим контентом, сообщает о спаме и изучает, какой тип материалов продвигает алгоритм, фактически работает вместе с системой — а не просто подстраивается под неё.
Почему обществу нужно учиться жить с алгоритмами
Исследователи проводят историческую параллель.
В прошлом люди постепенно научились различать источники новостей, понимать редакционную политику газет и критически оценивать информацию. Сегодня похожий процесс происходит в отношении социальных сетей.
По мнению Грегори, это новый этап цифровой культуры. «Как общество мы должны повзрослеть и начать задавать вопросы», — говорит он.
Первый шаг — осознать, что лента новостей в соцсетях не является нейтральным отражением реальности. Это результат продуманного дизайна алгоритмов. И только понимая, как работают эти системы, пользователи смогут принимать более осознанные решения о том, где и как участвовать в онлайн-пространстве.
