CC BY
10УДК 004 Гылыджова М., Ишангулыев А., Аллабаев А.
Гылыджова М.
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(Ашхабад, Туркменистан)
Ишангулыев А.
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(Ашхабад, Туркменистан)
Аллабаев А.
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(Ашхабад, Туркменистан)
«ПУЗЫРЬ ФИЛЬТРОВ» КАК ОДИН ИЗ ГЛАВНЫХ НЕДОСТАТКОВ ПОИСКОВЫХ СИСТЕМ
Аннотация: в данной статье объясняется понятие «пузырь фильтров», говорится о его влиянии на формирование субъективного мировоззрения и независимой гражданской позиции.
Ключевые слова: поисковые системы, пузырь фильтров, эффект пузыря.
Поисковая система или «search engine» представляет собой совокупность алгоритмов и комплекс реализующих их компьютерных программ. Поисковая система в потоке доступных данных выдаёт пользователю лишь необходимую для него информацию. По изначальной задумке, эти системы были предназначены для поиска нужных данных.
Часто разработчики поисковых систем используют алгоритмы, которые, исходя из предыдущих запросов в системе, предоставляют пользователю выборочно отсортированный пакет информации. Таким образом то, что показывают веб-поисковики, согласуется с прошлыми запросами пользователя.
Данный эффект поисковых систем и называется «пузырь фильтров» или «Filter bubble». Это понятие впервые использовал интернет-активист Илай Парайзер. Он же и описал его в своей одноимённой книге.
В своей работе Парайзер говорит: «Сеть, которой мы пользуемся для поиска информации, ищет информацию о нас. Google отслеживает наши поисковые запросы, обрабатывает «персонализированные» результаты, адаптированные к нашим предполагаемым потребностям. FB собирает наши лайки, время входа в систему и другие показатели для сортирования показываемых нам рекламных объявлений. Amazon построила цифровую империю на своей алхимии о поведении потребителей, а также на исследовании корреляции покупок и прогнозируемом маркетинге. Маркетологи испытывают огромную потребность в данных, которые могут помочь им отправить правильную рекламу в нужное время потенциальным потребителям. Чем больше обработанной информации, тем легче рекламодатели могут найти наибольшее количество пользователей, которых они могут проанализировать. Различные алгоритмы коррелируют интересы или предпочтения, о которых многие эксперты даже не догадывались.» Парайзер также приводит в пример алгоритм Netflix Cinematch, который точно предсказал, что людям, которым нравился фильм «Молчание ягнят», обязательно понравится и фильм «Волшебник страны Оз».
Этот эффект ведёт к тому, что пользователи получают намного меньше новой, необычной и неожидаемой информации и становятся интеллектуально изолированными в своём собственном «информационном пузыре». Таким образом, «эффект пузыря» может иметь негативные последствия для формирования гражданского мнения.
Данный эффект присутствует не только в таких известных поисковиках, как Google или Yahoo!, но также и в соцсетях с персонализированной лентой новостей, в которой с каждым новым действием появляются посты более персонализированного характера. Возьмём простой пример: один пользователь постоянно ставит лайки и делится постами о пользе методов нетрадиционной
медицины, а посты с её критикой или посты о современных научных достижениях в медицине игнорирует, то со временем в ленте этого пользователя последние перестанут появляться. А это означает, что он будет получать меньше противоречивой информации, и если он не будет подвергать критическому мышлению каждый пост, то он окажется в собственном так называемом «информационном пузыре».
Как сказал бывший глава Google Эрик Шмидт: «Людям будет очень сложно увидеть или приобрести что-то, что так или иначе не было под них подобрано».
Стоит отметить, что деятельность интернет-активиста Парайзера не осталась незамеченной. После публикации ряда статей и книг, было замечено, что многие пользователи стали жаловаться на то, что поисковые системы выдают различную информацию разным пользователям на один и тот же запрос. Это, в свою очередь, привело к тому, что теперь многие поисковики дают возможность регулировать результаты поиска: пользователи Google, прошедшие регистрацию, могут смотреть собственные и общие результаты с помощью специальной кнопки, которая есть справа от результатов поиска, а в Яндексе можно включить, или отключить персонализированный поиск.
В заключении хотелось бы упомянуть поисковик DuckDuckGo, который отличился неиспользованием «пузыря фильтров». Данная поисковая система не собирает никакую информацию о пользователях. Она позиционирует себя как использующую информацию из различных источников с целью предоставления более точных, актуальных и разнообразных результатов поиска, чем обычные поисковики.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Eli Pariser. The Filter Bubble: What the Internet is Hiding from You. 2011;
2. Godinez M. etc. The Art of Enterprise Information Architecture. A Systems-Based Approach for Unlocking Business Insight. Издательство IBM Press, 2010;
3. Попов В.И., Атрощенко Н.С. Проектирование информационных систем в среде Rational Rose. 2011
Gylyjova M., Ishangulyev A., Allabaev A.
Gylyjova M.
Turkmen State Architecture and Construction Institute (Ashgabad, Turkmenistan)
Ishangulyev A.
Turkmen State Architecture and Construction Institute (Ashgabad, Turkmenistan)
Allabaev A.
Turkmen State Architecture and Construction Institute (Ashgabad, Turkmenistan)
FILTER BUBBLE AS ONE OF THE MAIN DISADVANTAGES OF SEARCH ENGINES
Abstract: article explains the concept of a "filter bubble " and talks about its influence on the formation of a subjective worldview and independent citizenship.
Keywords: search engines, filter bubble, bubble effect.
