Bárhová is lép online, valaki személyre szabja webes élményét. Preferenciáit előre jelzik, szándékait és motivációit megjósolják. Az a kenyérpirító, amelyre röviden rápillantott három hónappal ezelőtt, visszatér a böngészéshez a személyre szabott hirdetési oldalsávokban. És ez nem egyirányú utca. Valójában egyes személyre szabási rendszerek meglehetősen személytelen mechanikája nemcsak befolyásolhatja a világ látását, hanem önmagunkat.

Ez minden nap történik, mindannyiunkkal, amíg online vagyunk. A Facebook hírcsatornája személyre szabott tartalmakat próbál nyújtani “A legtöbb érdeklődés” egyéni felhasználók. Az Amazon ajánlómotorja a személyes adatok nyomon követését használja más felhasználók böngészési szokásaival kombinálva releváns termékek. Google személyre szabja a keresési eredményeket, és még sok más: például személyre szabó alkalmazás A Google most arra törekszik, hogy „megadja a szükséges információkat a nap folyamán, még mielőtt kérdezne”. Az ilyen személyre szabási rendszereknek nem csupán az a céljuk, hogy relevánsak legyenek a felhasználók számára; célzott marketingstratégiák révén számos ingyenesen használható webszolgáltatás számára is profitot termelnek.

Ennek a folyamatnak talán legismertebb kritikája a "Szűrőbuborék" elmélet. Internet aktivista javasolta Eli Pariser, ez az elmélet azt sugallja, hogy a személyre szabás káros hatással lehet a webes felhasználók tapasztalataira. Ahelyett, hogy univerzális, sokszínű tartalomnak lennének kitéve, a felhasználók algoritmikusan szolgáltatnak anyagot, amely megfelel a már meglévő, önigazoló álláspontjuknak. A szűrőbuborék ezért problémát jelent a demokratikus szerepvállaláshoz: ha a hozzáférést a kihívásokkal teli és változatos nézőpontokra korlátozzák, a felhasználók nem tudnak részt venni a kollektív és tájékozott vitában.

{youtube}6_sim_Wc3mY{/youtube}

A szűrőbuborék bizonyítékaira irányuló kísérletek vegyes eredményeket hoztak. Néhány tanulmány kimutatták, hogy a személyre szabás valóban „rövidlátó” nézethez vezethet egy témában; más tanulmányok azt találták, hogy különböző környezetekben a személyre szabás valójában segíthet a felhasználóknak a közös és változatos tartalmak felfedezésében. Kutatásaim azt sugallják, hogy a személyre szabás nem csak azt befolyásolja, hogyan látjuk a világot, hanem azt, hogyan látjuk önmagunkat. Sőt, a személyre szabás személyazonosságunkra gyakorolt ​​hatása nem a fogyasztás szűrőbuborékaiból ered, hanem azért, mert bizonyos esetekben az online személyre szabás egyáltalán nem túl személyes.

Adatkövetés és felhasználói elővásárlás

Ennek megértéséhez hasznos megfontolni, hogyan érhető el az online személyre szabás. Bár a személyre szabási rendszerek nyomon követik az egyes webes mozgásainkat, ezeket nem úgy tervezték, hogy „ismerjenek” vagy azonosítsanak minket, mint egyéneket. Ehelyett ezek a rendszerek tömeges adathalmazokba gyűjtik a felhasználók valós idejű mozgását és szokásait, és mintákat és összefüggéseket keresnek a felhasználók mozgása között. A talált minták és összefüggések akkor visszafordítva azon identitáskategóriákba, amelyeket felismerhetünk (például életkor, nem, nyelv és érdeklődési kör), és amelyekbe illeszkedhetünk. Azáltal, hogy tömeges mintákat keres a személyesen releváns tartalom megjelenítése érdekében, a személyre szabás valójában azon alapul meglehetősen személytelen folyamat.

Amikor 2011 -ben először megjelent a szűrőbuborék -elmélet, Pariser azzal érvelt, hogy a személyre szabás egyik legnagyobb problémája az volt, hogy a felhasználók nem tudták, hogy ez történik. Manapság, az adatkövetéssel szembeni kifogások ellenére, sok felhasználó tisztában van vele hogy nyomon követik őket ingyenes szolgáltatásokért cserébe, és ezt a nyomon követést a személyre szabás formáira használják. Sokkal kevésbé egyértelműek azonban annak a sajátosságai, hogy mit személyre szabnak számunkra, hogyan és mikor.

A „személyes” megtalálása

Kutatásaim azt sugallják, hogy egyes felhasználók feltételezik, hogy tapasztalataikat összetett mértékben személyre szabják. Egy 36 webfelhasználóra kiterjedt, minőségi vizsgálatban, amikor a fogyókúrás termékek reklámozását látták a Facebookon, egyes női felhasználók arról számoltak be, hogy feltételezték, hogy a Facebook túlsúlyosnak vagy fitnesz-orientáltnak minősítette őket. Valójában ezeket a súlycsökkentő hirdetéseket általában a 24-30 év közötti nőknek juttatták el. Mivel azonban a felhasználók nem tudnak egyes személyre szabási rendszerek személytelen természetéről, az ilyen célzott hirdetések káros hatással lehetnek arra, hogy ezek a felhasználók hogyan látják magukat: durván fogalmazva, túlsúlyosaknak kell lenniük, mert a Facebook azt mondja nekik, hogy azok.

Nem csak a célzott hirdetéseknek lehet ilyen hatása: egy néprajzi és longitudinális tanulmányban, amelyet néhány, 18 és 19 éves Google Asszisztens-felhasználóval végeztek, azt tapasztaltam, hogy néhány résztvevő azt feltételezte, hogy az alkalmazás rendkívül bonyolult mértékben képes személyre szabni . A felhasználók arról számoltak be, hogy úgy gondolták, hogy a Google Asszisztens részvényekkel kapcsolatos információkat mutatott be nekik, mert a Google tudta, hogy a szüleik részvényesek, vagy hogy a Google (tévesen) megelőzte az "ingázást" a "munkába", mert a résztvevők egyszer azt hazudták, hogy túl vannak az iskoláskoron a YouTube-fiókjukon . Magától értetődik, hogy ez a kis léptékű tanulmány nem képviseli a Google Asszisztens összes felhasználójának elkötelezettségét: de azt sugallja, hogy ezen személyek számára a Google Asszisztens előrejelző ígéretei szinte tévedhetetlenek voltak.

Tény, a felhasználóközpontú tervezés kritikái azt sugallják, hogy a Google következtetéseinek valósága sokkal személytelenebb: a Google Asszisztens feltételezi, hogy az “Ideális felhasználó” érdekli - vagy legalábbis kellene - a készleteket, és hogy minden felhasználó ingázó munkavállaló. Az ilyen kritikák rávilágítanak arra, hogy ezek a feltevések nagyrészt strukturálják a Google személyre szabási keretét (például az alkalmazás betartásával előre meghatározott „kártya” kategóriák mint például a „Sport”, amely tanulmányom során csak a férfiak Egyesült Királyságbeli labdarúgó -klubjait tette lehetővé a felhasználók számára „követni”). A tanulmányom azonban ahelyett, hogy megkérdőjelezné az alkalmazás feltételezéseit, azt sugallja, hogy a résztvevők kívül helyezték magukat az elvárt normán: bíztak a Google -ban, hogy elmondják nekik, hogyan kell kinézniük személyes tapasztalataiknak.

Bár ezek szélsőséges példáknak tűnhetnek a személytelen algoritmikus következtetésekre és a felhasználói feltételezésekre, az a tény, hogy nem lehetünk biztosak abban, hogy mit személyre szabunk, mikor és hogyan gyakoribb problémák. Számomra ezek a felhasználói tanúságtételek kiemelik, hogy az online tartalmak testreszabása nemcsak a demokráciára nézve káros következményekkel jár. Azt sugallják, hogy hacsak nem kezdjük megérteni, hogy a személyre szabás időnként erősen személytelen kereteken keresztül is működhet, lehet, hogy túlságosan bízunk a személyre szabásban, hogy megmondjuk, hogyan kell viselkednünk és kiknek kell lennünk, és nem fordítva.

A szerzőről

Tanya Kant, média- és kulturális tanulmányok előadója, Sussexi Egyetem

Ezt a cikket eredetileg közzétették A beszélgetés. Olvassa el a eredeti cikk.

Kapcsolódó könyvek

at InnerSelf Market és Amazon