За стеной фильтров. Что Интернет скрывает от вас? - Паризер Эли. Страница 3
Код, лежащий в основе новой версии Интернета, довольно прост. Фильтры нового поколения изучают то, что вам, судя по всему, нравится: ваши предшествующие действия или то, что нравится людям, похожим на вас, — и пытаются экстраполировать эти данные. Это механизмы предсказаний, постоянно уточняющие теорию о том, кто же вы на самом деле, что вы сделаете и чего захотите дальше. Вместе они творят уникальную информационную вселенную для каждого из нас — я называю этот процесс возведением «стены фильтров» — и фундаментально меняют наш подход к восприятию информации.
Конечно, мы всегда так или иначе потребляли медиа, взывающие именно к нашим интересам и склонностям и игнорирующие многое другое. Но стена фильтров вводит три фактора, с которыми мы прежде не имели дела.
Во-первых, вы оказываетесь совсем одни. У кабельного канала, удовлетворяющего узкие потребности (скажем, интерес к гольфу), есть, кроме вас, и другие зрители, у всех вас имеется некая общая система взглядов. За новой стеной фильтров вы в одиночестве. В эпоху, когда совместный доступ к информации — это залог обмена опытом, стена фильтров отделяет нас друг от друга.
Во-вторых, эта стена невидима. Большинство читателей консервативных или либеральных СМИ знают: эти медиа специально редактируются под определенную политическую позицию. Но задачи Google непрозрачны. Он не говорит вам, за кого вас принимает или почему показывает конкретные ссылки. Вы не знаете, правильны ли его предположения о вас или нет, и, возможно, вы даже не в курсе, что он делает такие предположения. Моя подруга, получившая в ответ на запрос о BP инвестиционную информацию, до сих пор не понимает, почему так вышло — она же не играет на фондовом рынке. Вы не выбираете критерии, по которым сайты фильтруют информацию. Поэтому есть искушение подумать, будто информация, прошедшая через фильтр, беспристрастна, объективна, истинна. Но это не так. И, находясь за стеной, практически невозможно понять, насколько пристрастно подаются эти данные.
Наконец, вы оказываетесь за стеной не по собственному желанию. Включая телеканал Fox News или читая журнал Nation [21], вы принимаете осознанное решение, с помощью какого фильтра исследовать мир. Это активный процесс: вы можете предугадать, как позиция редакторов СМИ повлияет на то, что вы увидите, — как если бы вы надевали очки с затемненными стеклами. В случае с персонализиронпмными фильтрами такого выбора нет. Они сами вмешиваются в вашу жизнь, и, поскольку они приносят прибыль сайтам, на которых установлены, их все труднее избегать.
Конечно, персонализированные фильтры весьма притягательны, и тому есть немало причин. Нас захлестывает поток информации: каждый день в Сеть попадают 900 тысяч постов в блогах, 50 миллионов сообщений в Twitter [22], больше 60 миллионов обновлений в Facebook и 210 миллиардов писем [23]. Одно из любимых замечаний Эрика Шмидта: если бы вы записали все человеческие коммуникации с начала времен до 2003 года, потребовалось бы около пяти миллиардов гигабайт дискового пространства [24]. Сейчас мы производим столько же данных за два дня.
С этим потоком не справляются даже профессионалы. Агентство национальной безопасности (АНБ) США, которое копирует значительную долю интернет-трафика, проходящего через главный узел AT&T в Сан-Франциско, строит на юго-западе страны два новых комплекса размером со стадион, чтобы обрабатывать все эти данные [25]. Главная проблема, с которой они столкнулись, — это недостаток мощностей: в сети просто не хватает электричества, чтобы обеспечить такой объем вычислений. АНБ просит Конгресс выделить средства на строительство новых электростанций. Как ожидают его представители, к 2014 году им придется работать с таким огромным количеством данных, что они уже сейчас изобретают для них новые единицы измерения [26].
Это неизбежно приводит к тому, что блогер и медиааналитик Стив Рубел называет «кризисом внимания» [27]. По мере того как стоимость коммуникаций на дальние расстояния и с большими группами людей стремится к нулю, нам становится труднее все отслеживать. Наше внимание скачет от текстового сообщения к бегущей строке с рекламой и электронной почте. Сканирование расширяющегося потока в поисках драгоценных фрагментов действительно важной или хотя бы просто полезной информации уже превращается в отдельную профессию.
Так что, когда персонализированные фильтры предлагают нам помощь, сложно отказаться. И теоретически они действительно помогают найти то, что необходимо узнать, увидеть, услышать, — что-то действительно важное среди фотографий котиков, объявлений о продаже виагры и клипов с танцами на беговой дорожке. Netflix помогает вам подобрать фильм в обширном каталоге из 140 тысяч наименований. Функция Genius в iTunes привлекает ваше внимание к новым хитам вашей любимой группы — иначе вы Могли бы пропустить их.
Сторонники персонализации рисуют нам картину мира, подстроенного под наши нужды, каждая грань которого идеально нам подходит. Это уютное место, где есть только дорогие нам люди, вещи и идеи. Если нам не хочется слышать ничего о реалити-шоу на ТВ (или о более серьезных темах — например, о криминальных перестрелках), то и не нужно. Если мы хотим следить за каждым движением Риз Уизерспун — пожалуйста. Если мы никогда не открываем статьи о кулинарии, гаджетах или других странах, они постепенно исчезают. Нам никогда не скучно. Мы никогда не раздражаемся. Наши медиа — идеальное отражение наших интересов и желаний.
Это заманчивая перспектива — возвращение к птолемеевой вселенной, где солнце и все остальное вращается вокруг нас. Но за все приходится платить: персонализируя все окружающее, мы можем утратить то, благодаря чему Интернет стал столь притягателен.
Когда я начал исследование, итогом которого стала эта книга, персонализация казалась малозаметным, не имеющим особых последствий феноменом. Но когда я задумался над тем, что может произойти, если таким образом будет перестроено все общество, проблема показалась более серьезной. Я довольно внимательно слежу за новыми технологическими разработками, но понял, что многого еще не знаю: как же работает персонализация? что движет ею? в каком направлении она идет? И самое главное: что она сделает с нами? как изменит нашу жизнь?
Пытаясь найти ответы на эти вопросы, я беседовал с социологами и специалистами по продажам, разработчиками ПО и юристами. Я взял интервью у одного из основателей OKCupid — службы онлайн-знакомств, использующей рекомендательные алгоритмы, и у одного из ведущих стратегов бюро информационных войн США. Я узнал больше, чем хотел, о механизмах продажи онлайн-рекламы и поисковых машинах. Я спорил с киберскептиками и киберпровидцами (и с некоторыми людьми, подпадающими под обе категории).
В ходе расследования меня удивило, насколько сложно в полной мере понять, как работают персонализация и стена фильтров. Джонатан Макфи, главный специалист Google по поисковой персонализации, отметил, что практически невозможно предугадать, как алгоритмы выстроят восприятие каждого конкретного человека. Слишком много переменных и данных для мониторинга. Так что, хотя Google и в состоянии отслеживать весь массив кликов, гораздо сложнее понять, как их фильтр работает для отдельно взятого пользователя.
Меня также поразило, до какой степени персонализация уже коснулась каждого из нас — не только в Facebook или Google, но практически на любом крупном сайте. «Не думаю, что этого джинна можно загнать назад в бутылку», — сказал мне Дэнни Салливан [28]. Тревогу в связи с персонализацией медиа били еще 10 лет назад: ученый-юрист Касс Санстейн написал остроумную и провокационную книгу на эту тему в 2000 году. Но теория быстро становится реальностью: многие и не представляют, насколько глубоко персонализация уже проникла в нашу жизнь [29]. Сейчас мы можем изучить стену фильтров в действии, понять, чего она еще не коснулась и что она значит для нашей повседневной жизни и для нашего общества.
21
Fox News — телеканал консервативной направленности, Nation — леволиберальное издание. Прим. пер.
22
Measuring tweets. Twitter Blog, Feb. 22, 2010, http://blog.twitter.com/2010/02/measuring-tweets.html.
23
A Day in the Internet. Online Education, www.onlineeducation.net/internet.
24
M. G. Siegler. Eric Schmidt: Every 2 Days We Create as Much Information as We Did up to 2003. TechCrunch Blog, Aug. 4,2010, http://techcrunch.com/2010/08/04/schmidt-data.
25
20. Paul Foy. Gov't Whittles Bidders for NSA's Utah Data Center. Associated Press, Apr. 21, 2010, http://abcnews.go.com/Business/wireStory?id=10438827&page=2.
26
James Bamford. Who's in Big Brother's Database? The New York Review of Books, Nov 5, 2009, http://www.google.com/url?sa=t&source=web&cd=l&ved=0CBMQFjAA&url=http%3A%2F%2Fwww.nybooks.com%2Farticles%2Farchives%2F2009%2Fnov%2F05%2Fwhos-in-big-brothers-database%2F&rct=j&q=bamford%20nsa%20yottabytes&ei=JktQTcbNCcq4tweqhb22AQ&usg=AFQjCNEylIQnMpIDSfOI9V1253w7lKE_Og&sig2=5ZJNItUJ-yORpBYAQiQ8Tw&cad=rja.
27
Steve Rubel. Three Ways to Mitigate the Attention Crash, Yet Still Feel Informed. Steve Rubel's Blog, Apr. 30, 2008, www.micropersuasion.com/2008/04/three-ways-to-m.html.
28
Из телефонного интервью автора с Дэнни Салливаном, 10 сентября, 2010.
29
Cass Sunstein. Republic.com 2.0.