ms.detector.media
Орися Грудка
14.01.2019 14:21
Фабрика алгоритмів Фейсбуку: як ми самі допомагаємо їй працювати
Фабрика алгоритмів Фейсбуку: як ми самі допомагаємо їй працювати
Фейсбук позиціонує себе як соціальний проект, що прагне «зробити світ більш поєднаним та відкритим». У соцмережі користувачі справді стали публічно прозорішими. Проте не механізми, за якими функціонує Фейсбук.

Алгоритми – внутрішні стержні, «чорні скриньки» Фейсбуку. Саме від них залежить, дописи від яких своїх друзів ми бачимо, яка реклама з’являється у наших профілях, як та яку інформацію про нас використовують компанії з маркетинговою метою.

Фабриці алгоритмів Фейсбуку присвячена серія досліджень команди Share Lab – сербської неурядової ініціативи із захисту інтернет-прав Share Foundation. Використовуючи комплексну візуалізацію, Share Lab досліджує приховані «невидимі шляхи і глибини потоків інформації», щоб краще розуміти нові ризики приватності й безпеці в інтернеті. Співзасновник Share Lab Владан Йолер під час візиту до Києва поділився результатами досліджень.

Фабрика «Фейсбук»

Відійдемо від користувацького дискурсу із питаннями, навіщо Фейсбук нам, і спитаємо: навіщо ми Фейсбуку?

Зі слайду помітно, скільки фото, поширень, позначок локацій і лайків генерують користувачі Фейсбуку щоденно.

Джерело інфографіки

У середньому кожен із майже 2-мільярдної аудиторії Фейсбуку (чверть населення планети) витрачає на ці активності 20 хвилин на день. Загалом це 300 мільйонів робочих годин щодня. Жодна компанія у світі не має стільки робочої сили. Люди люблять ділитися своєю інформацією з іншими, а добровільно й безкоштовно створені користувачами дані Фейсбук легко конвертує у свій прибуток.

Фейсбук є «роботодавцем», який створює певний контекст для нашої безоплатної праці. Дизайн платформи мотивує нас до певних дій та поведінки: «Що у вас на думці?» – запитує ввідне поле на головній сторінці; «Створити альбом», «Поширити відео», «Створити групу» – пропонує нам інтерфейс. Через усі ці дії ми надаємо дані про себе, які можна продавати компаніям чи державам.

Продукт Фейсбуку, серце алгоритмів

Ще Ноам Хомскі писав: «Продуктом є аудиторія, анежурнал». Утім, якщо в журналу аудиторія досить широка (максимум – це прихильники певних політичних поглядів чи жителі певного регіону), Фейсбук може таргетувати нас за сотнями критеріїв, і створювати профілі тисяч мінігруп, отриманих за химерними конфігураціями місць, у яких ми буваємо, подій, на які ми «збираємося піти», фото, які ми лайкаємо, лінків, які поширюємо, та всіх інших активностей.

Джерело інфографіки

Це називається нанотаргетингом. Серцем алгоритму Фейсбуку є social graph (соціальний графік) – карта, яка пов’язує все з усім: фото, поширення та коментарі з кількістю друзів і локаціями перебування, – створюючи штучні класифікації та передбачаючи патерни нашої повсякденної поведінки. Share Lab візуалізували її ось так:

Джерело інфографіки

Люди не були би спроможні поєднати таку кількість даних в єдину базу. У 2007 році засновник Фейсбуку Марк Цукерберг так висловився про соціальний графік: «Це причина, завдяки якій Фейсбук працює». Завдяки цьому механізму і своїй розповсюдженості Фейсбук контролює світ метаданих всередині і поза мережею.

Соціальний графік враховує не лише дані про наші дії, соціальні зв’язки та взаємодію із контентом, але й персональні профілі з інформацією про час одруження, народження дітей, професійні зустрічі і час із близькими людьми, наші місця і час перебування в них, переїзди, мови, пристрої, якими користуємося.

Джерело інфографіки

Як працюють алгоритми?

Кілька прикладів алгоритмів, як може функціонувати соціальний графік для таргетування.

1. Отримання інформації про інтереси з контенту профілю.

Тут важливими є ключові слова і теми. Коли користувач вписує слово «кава» під світлиною, у дописі, відео, коментарі чи чаті, алгоритм зіставляє його із своєю базою тем, яка зібрана в базі даних відповідно до комплексного аналізу постів тисяч інших користувачів із цим словом. Відтак, алгоритм може віднести слово «кава» до теми «Їжа», «Кав’ярні» або «Соціальне життя», залежно від інших слів і тем у тому ж дописі та попередніх, і таким чином визначити інтереси користувача і пропонувати відповідне оголошення.

2. Таргетування, базоване на соціальних зв’язках

Алгоритм відстежує нашу пов’язаність з іншими користувачами на основі політичних уподобань, локацій, освіти, інтересів тощо. Алгоритм знаходить зв’язки, які людському розуму здаються непов’язаними, і поєднує людей у специфічні кластери. Наприклад, людей, які люблять джаз, фастфуд, колекціонувати гербарій і грати в одну гру.

У цьому процесі спершу визначають особливі інтереси підгруп, потім – центрального користувача, який поєднує всі риси, а тоді – характеристики цілої групи.

3. Таргетування через події

Насамперед алгоритм визначає, чи справді людина зможе відвідати подію, на якій вона позначила себе, аналізуючи її локацію, ті ж дані щодо її друзів та інформацію про купівлю квитків на подію на інших сайтах, поведінкові та особистісні дані про минулу активність користувача. Відтак, алгоритм визначає, чи зможе людина відвідати подію, чи відвідає наступні та рекламу яких подій і рекламних оголошень їй пропонувати.

4. Визначення повсякденних патернів

Цей алгоритм визначає наші рутинні патерни життя, зіставляючи геолокацію, надану нашими пристроями, з годиною, днем тижня й особливими діями. Відтак, алгоритм може зробити висновок про нашу стандартну поведінку: який час ми проводимо у транспорті, у яких місцях проводимо робочий час і куди їдемо на вихідні. Якщо щось у нашому житті змінюється (з’являється нове місце або ми стали по-іншому проводити пообідній час), то алгоритм змінює таргетингову стратегію. Використовуючи свої бази даних з інформацією про інших користувачів, він може зробити висновок, що в нашому житті сталося. Наприклад, якщо жінка, яка нещодавно вийшла заміж, почала перегортати стрічку новин уночі, у неї могла з’явитися дитина – хоча саме цей висновок Фейсбук може зробити і на сотнях інших даних.

5. Визначення доходу

Із сайтів, які ми відвідуємо, брендів, назви яких використовуємо у постах, сторінок у Фейсбуці та зовнішніх сайтах, які переглядаємо, наших соціальних зв’язків, а також з інформації про наші картки і транзакції алгоритм отримує інформацію про наш дохід, яка дозволяє маркетинговим фірмам простіше таргетувати аудиторію за прибутком.

Алгоритм може передбачати споживацьку поведінку користувачів і через віднесення його до певної групи за освітою, соціальним статусом та історією проведення часу.

6. Пов’язування камер з користувачами

Завантажуючи чи надсилаючи фото через Фейсбук, користувач збагачує алгоритм інформацією про свої соціальні зв’язки, ідентифікуючи людей, які позначені на фото. Це дозволяє визначати користувачів, які мають фейкові сторінки, але також пропонувати друзів та отримувати інформацію про наші соціальні контакти.

Ми, дивіди

Як описував Жиль Делез у “Postscript on the Societies of Control”, у світі даних немає індивідів – вони деконструйовані в численні «відбитки» або в дивідів («подільні частинки»), адміністрованих через бази даних. У соціальному графіку Фейсбуку ми є «частинками» тисяч груп, які база даних підбирає під кожен окремий тип оголошень чи запитів від держав чи компаній.

Завдяки цій інформації алгоритми Фейсбуку знають про наших сусідів по кімнаті і стосунки з родиною та друзями, політичні вподобання, національність, способи заробітку, наші публікації, зацікавлення щодо музики/фільмів/спорту/їжі, домашніх улюбленців, вагу, пересування та місця, у яких любимо бувати, споживацькі вподобання – і все це поєднане між собою в тисячах різних конфігурацій, які людині ніколи не скласти.

Робітника створює фабрика

Через таргетування Фейсбуку до наших когнітивних обмежень через соціальні та психологічні впливи додаються обмеження алгоритмів, які вирішують, що нам слід бачити у наших стрічках новин, а що ні.

Різну інформацію отримають адмін групи у Фейсбуці чи активний користувач Інстаграму, власник айфона чи стільникового телефона, людина, яка витрачає багато, і яка економить.

У Фейсбуці немає спільного інформаційного ґрунту для всіх користувачів, тому обмежені і його дослідження. Замість одного інтернет-світу ми існуємо в надзвичайно персоналізованих інтернет-світах – бульбашках фільтрів. Відтак, відбувається забруднення публічного простору, і нам справді слід помислити про те, чи є десь цей спільний простір.

Сучасний «публічний простір» стимулює до обов’язкової прозорості. Щоби бути соціально активним, ти практично мусиш мати акаунт у соцмережах. Навіть посольства та візові центри включили цю графу у свої анкети. Інформація, яку вони можуть отримати з наших акаунтів, може послужити причиною відмови в поїздці до іншої країни. Поки що це лише опція, але вона вже промовиста.

Фейсбук закликає нас вказувати нашу справжню особистість. І профіль, який ми створюємо, пов'язаний із нашими банківськими картками, електронною поштою, відтак, ідентифікувати нашу справжню особистість надзвичайно просто.

Фабрика Фейсбуку створює і продає дані. Але фактично ми самі їх створюємо і продаємо самих себе.

Як бути?

Нам потрібно досліджувати шляхи для безпечного і благополучного майбутнього. Загалом говорять про три різні напрямки.

Один з них – це створювати нові платформи, як-от Diaspora. Однак, тут занадто багато технологічних рішень, мовляв, добрий код усе налагодить. У цьому підході не вистачає етичних цінностей.

Другий – це намагання виправити ситуацію, що склалася. Це те, що робить Європа, запроваджуючи GDPR (загальний регламент захисту даних).

Найближчим експерту Share Lab видається останній підхід: почати враховувати не тільки технології та суспільство, а й природу. На його думку, нам потрібно сповільнити темп, який вимагає від нас здобувати більше і більше.

ms.detector.media