В прошлом месяце пользователь Twitter Касим Рашид написал следующее:
Промежуточные цены на сырую нефть Западного Техаса
Несмотря на это, твит Рашида набрал 18 000 ретвитов. На момент публикации он все еще находится в Twitter.
Подобные твиты приходят мне на ум, когда я думаю об объявлении Twitter в понедельник о заключении сделки с Илоном Маском о покупке Twitter за 44 миллиарда долларов.
«Свобода слова — это основа функционирующей демократии, а Twitter — городская цифровая площадка, где обсуждаются вопросы, жизненно важные для будущего человечества», — сказал Маск в пресс-релизе, объявляющем о приобретении.
В последние годы Twitter разработал все более сложную систему для удаления различных типов вредоносного и низкокачественного контента из Twitter, такого как разжигание ненависти, дезинформация о вакцинах и твиты бывшего президента Дональда Трампа, негласно поддерживающие восстание в Капитолии США 6 января.
Твит Рашида не противоречит каким-либо правилам Twitter. Но бессистемная дезинформация явно бесполезна для функционирующей демократии.
Разговоры об этой проблеме, как правило, ведутся по уже знакомой партийной линии: левые требуют, чтобы платформы социальных сетей делали больше для борьбы с дезинформацией и разжиганием ненависти, в то время как правые осуждают это как цензуру. Маск поддержал аргумент о свободе слова; маловероятно, что Twitter будет больше модерировать контент под руководством Маска.
Но есть и другие варианты, кроме простого удаления дезинформации или оставления ее включенной. Хорошей отправной точкой для Twitter было бы усерднее работать над тем, чтобы активно не продвигать дезинформацию. Этот твит о нефти получил 18 000 ретвитов, потому что Twitter предназначен для максимального распространения очень «вовлекающих» твитов. А привлекательные твиты часто являются плохими твитами.
Проблема с алгоритмическими новостными лентами
Когда я присоединился к Twitter в 2008 году, сайт показывал пользователям каждый твит в строгом хронологическом порядке. В 2016 году Twitter представил новую алгоритмическую ленту, которая отдавала приоритет твитам, которые, по мнению Twitter, представляли интерес для пользователей. Это изменение встретило значительное сопротивление со стороны пользователей, и Twitter изначально изображал его как необязательный. Но со временем Twitter все чаще подталкивал пользователей к переходу . Сегодня алгоритмическая подача является представлением по умолчанию.
Легко увидеть этот сдвиг как безобидное улучшение пользовательского опыта. Если Twitter знает, какие твиты могут показаться мне наиболее интересными, почему бы не показать их первыми? Но этот переход имел серьезные последствия для платформы, которой стал Twitter.
В 2015 году у меня было достаточно подписчиков в Твиттере, и я мог рассчитывать на каждый твит, чтобы получить хотя бы несколько ответов от подписчиков. Некоторые твиты вызывали больше откликов, чем другие, и я обычно надеялся, что мои твиты станут вирусными. Но моей главной мотивацией было поделиться тем, что я нашел интересным, со своими непосредственными подписчиками.
Но несколько лет спустя я заметил растущую изменчивость в уровне реакции на мои твиты. Если я писал на интересную тему (скажем, о политике США), то часто получал кучу лайков и несколько ретвитов. Но если бы я твитнул на менее интересную тему, вовлеченность была бы очень низкой. Иногда я писал твит и не получал никакого ответа.
Первые несколько раз, когда это происходило, я задавался вопросом, написал ли я особенно скучный твит. Но теперь я думаю, что более вероятным объяснением является то, что почти никто не видит такие твиты. Как только алгоритм Twitter решает, что твит недостаточно привлекателен, он прекращает публиковать твит в новостных лентах людей.
Суть в том, что программное обеспечение Twitter «обучает» нас всех тому, какие твиты публиковать. Никто не мешает нам писать в Твиттере на неинтересные темы, но когда мы это делаем, это все равно, что кричать в пустоту. Со временем мы учимся писать более «увлекательно», что часто означает написание твитов, которые носят пристрастный, подстрекательский характер или потворствуют предубеждениям наших существующих подписчиков.
И поскольку большая часть наших публичных дискуссий происходит в Твиттере, я думаю, что этот шаг оказал нетривиальное влияние на нашу политическую культуру. Твиттер кормит людей твитами, которые подтверждают их существующие предубеждения и вызывают у них гнев или страх. Когда мы видим твиты с «другой стороны», часто кто-то говорит что-то возмутительное, а затем данки с нашей стороны. Мы с меньшей вероятностью увидим твиты, которые бросают вызов нашим предубеждениям или знакомят нас с темами, которые, как мы не знали, нас интересуют.
Это базовое понимание, конечно, не ново. Это было распространенной критикой социальных сетей по крайней мере с 2010 года, когда писатель и активист Эли Паризер ввел термин «пузырь фильтров» для описания этого явления. Но распространение алгоритмических каналов за последнее десятилетие усугубило проблему. Распространенный способ избежать пузырей фильтров — сознательно следовать за людьми с идеологическими взглядами, отличными от ваших собственных. Но это не поможет, если алгоритм Twitter заметит, что вы не особенно заинтересованы в их твитах, и перестанет их вам показывать.