Attention must flow.
Остро интересующие нас, как социальных существ, вопросы можно упаковать в удобную аббревиатуру ‘PRIME’ – prestigious, ingroup, moral, and emotional information. Престиж, своя группа, мораль и эмоции. Фэйсбучные битвы, твиттер-срачи, тикток-видосики – какофония социальных сигналов, в которой наш разум отфильтровывает эволюционно значимое.
Экстрактивный принцип экономики социальных сетей подразумевает добычу человеческого внимания в промышленных масштабах – откройте статистику своего использования соцсетей в смартфоне. Эти ручейки часов и минут каждого пользователя сливаются в реки впадающие в океан.
Мы учимся у других внимательно наблюдая за ними, копируя, подстраиваясь, подлаживаясь, делая выводы из их поведения. В социальных медиа нас ждёт хаос тысяч голосов…? Погодите-ка, какой хаос – алгоритм подбирает, что вы увидите, в какое время, в каком количестве. Он отслеживает вашу реакцию, корректирует подачу информации, ваша реакция меняется, алгоритм снова корректирует подачу информации, так, чтобы увеличивался параметр вашей вовлеченности.
А интересует нас…? Престиж, своя группа, мораль и эмоции. Алгоритм работает как электродоилка: сосок внимания зажимается в доильный стакан коробочки со светящимся экраном, перекрикиваясь чужими голосами отраженными в нашей голове озорной бог в машине нагло эксплуатирует нашу эволюционную заточенность под социальное обучение, чтобы надоить больше внимания. Внимание украдено, обезьяны ажитированы, восприятие сородичей искажается, коммуникация нарушается, дезинформация зашумляет сигнал.
Наше социальное обучение выработанное естественным отбором для кооперации и коллективных действий, крадется / симулируется алгоритмом для экстракции внимания, что в результате приводит к функциональному рассинхрону социальных взаимодействий. Зато охват и кликрейт заоблачные.
По теме:
- Моральная показуха, престиж, доминирование, и добывание статуса
- Эффективный сигнал опасных убеждений
- Природа Твиттер-срачей: моральное негодование и моральное заражение
Algorithm-mediated social learning in online social networks
