Как Facebook обедняет человеческую коммуникацию

Анна Самойдюк
Расскажите друзьям
Анна Самойдюк

Онлайн-сервисы требуют контента, который просто классифицировать. Это повлияло и на нас. Писатель и бывший инженер Microsoft и Google Дэвид Ауэрбах объяснил, как Facebook и шире — интернет — меняет коммуникацию. Коротко: мы вынуждены подчиняться алгоритмам и реагировать на контент простыми действиями, а это, в свою очередь, обедняет общение.

Примитивный уровень пользовательского фидбека, продвигаемый онлайн-сервисами – это фича, а не баг. Компьютеру куда проще проанализировать лайк или  «⭐⭐⭐⭐⭐», чем исходный текст. Отзывы пользователей необходимы людям, чтобы определить качество обслуживания ресторана, но приложения не существовало бы без рейтингов, благодаря которым теперь удобно сортировать, фильтровать и проводить исторический анализ заведений. Это приводит к тому, что я буду называть…

«Первый закон интернет-данных».

В любом вычислительном контексте жестко структурированные данные лежат на поверхности.

«Жестко структурированные» данные – любые данные, которые несут с собой категории, количественные определения и/или рейтинги. Они не нуждаются в большем контексте, чтобы их могли использовать. Данные, существующие в структурированном и количественном контексте – будь то финансовые транзакции, категории продуктов на Amazon или профайлы в Facebook – станут более полезными и важными для алгоритмов и людей и компаний, использующих эти алгоритмы, чем неструктурированные данные – например, написанный человеком текст, изображения или видео.

Тенденция жесткой структуризации ускорилась с возникновением социальных платформ вроде Facebook, Snapchat, Instagram и Twitter, являющихся сегодня новой нормой. Сюда также относятся Amazon, eBay и другие компании, работающие с такими данными.  

Фото: AP-NORC

Суть Веба 2.0 сама по себе не заключается в социальности. Наоборот, в классификации социальности, а в более общем плане – в классификации жизни. Google высосал все, что только можно, из неструктурированных данных. Со временем интернет начал требовать более жестко организованного контента, который компьютерам было бы проще анализировать. А лучший способ сделать это в огромных масштабах – нанять пользователей, которые будут создавать эти данные.

Жестко структурированные данные требуют того, чтобы данные были помечены и классифицированы, прежде чем их можно будет отсортировать и упорядочить. Проекты архивов вроде Библиотеки Конгресса не сортируют книги; они разрабатывают всеобъемлющую классификацию, которая определяет, в каком порядке они должны стоять. Нет классификации – нет сортировки.

Второй закон интернет-данных

Для любого датасета классификация намного важнее того, что классифицируется.

Выводы и влияние анализа данных чаще всего вытекают из классификаций, по которым собирались данные, а не из самих данных. Когда Facebook объединяет людей в одну категорию – например, «любители пива» или «энтузиасты моды», нет никакой конкретной черты, которая объединяет людей в этой группе. В классификации Facebook нет ничего секретного. Это лишь смесь личных факторов, которые, когда их сложить все вместе, запускают определитель категории. Я не знаю, что заставило Facebook думать, что у меня «этническое сходство» с афро-американцами, но у людей это точно не вызвало бы такого предположения.

Важно как раз то, что такая категория существует, потому что она определяет, как ко мне будут относиться в будущем. Название категории – будь то «афро-американцы», «этническое меньшинство», «с африканскими корнями» или «черные» – куда важнее, чем критерий для нее. Критерии Facebook для этих категорий по большей части будут пересекаться, тем не менее, в каждом случае конечная классификация имеет совершенно разное значение. Но отличие между критериями очень размыто. Мы никогда их не видим, и очень часто они произвольны или ошибочны. Выбор классификации куда важнее, чем то, как она проводится.

Фото: Unsplash

Здесь Facebook и другие вычислительные классификаторы усугубляют существующие проблемы условных таксономий. Чье-либо представление об экономике зависит больше от того, как определяется безработица (это люди, которые перестали искать работу, сотрудники на неполный рабочий день, временные сотрудники и так далее), а не от опыта и мнения отдельных жителей. И ваше мнение о собственном здоровье зависит от того, классифицируются ли ваш вес, диета и образ жизни как «здоровые» или «нездоровые», а не от исходной статистики. Даже название категории – «толстый», «человек с избыточным весом» и «человек, страдающий ожирением» – несет в себе ассоциации, которые определяют, как интерпретируется классификация.

Некоторые классификации намного успешнее и популярнее других. Главное эмпирическое правило…

Третий закон интернет-данных

Простые классификации будут побеждать сложные.

Простота механизмов фидбека (лайки, звезды) является преднамеренной. Интернет-сервисы могут работать со сложными онтологиями в случае необходимости, но все же предпочтение отдается более простым. Facebook ждал десять лет, чтобы добавить реакции помимо лайков, и долго противился просьбам внедрить кнопку дизлайка, тем самым вынуждая пользователей лайкать объявления о смерти и политические скандалы. Он Читайте по теме: Как в Facebook запускали новые лайкипредпочитал простую бимодальную метрику «заинтересован/не заинтересован». Когда Facebook, наконец, решил прислушаться к пользователям, к обычному лайку были добавлены шесть впечатлений: «нравится, супер, смешно (хаха), ух ты, сочувствую, возмутительно». Две негативных эмоции стоят в самом конце неспроста: «сочувствую» и «возмутительно» более двусмысленны, чем остальные. Если я выражаю позитивную реакцию на что-либо, меня это определенно интересует. Если меня что-то расстраивает или злит, меня это может либо все еще интересовать, либо я не хочу этого видеть. Эти реакции менее полезны для Facebook.

Фото: Gadgetstyle

Шесть реакций Facebook похожи на эмодзи тем, что позволяют пользователям невербальным образом выражать свои эмоции, но для Facebook полезнее первые, поскольку они содержат более простую классификацию, чем тысячи эмодзи. Buzzfeed использует похожую, чуть более модную схему реакций пользователей на статьи. Она специально разработана для исследования рынка: контент может быть удивительным, милым, шокирующим, смешным и так далее.

Сара Фрайер из Bloomberg объяснила, как Facebook создал новые реакции:

Исследователи Facebook в самом начале собрали самые часто употребляемые ответы пользователей на посты: например, комментарии вроде «хаха», «лол», «боже мой как смешно» отправились в категорию «смех»… Затем они сформировали на основе этих категории шесть общих ответов, которые называются реакциями: злой, грустный, вау, хаха, еее и люблю... «Еее» пришлось отменить, поскольку эта реакция «не всем понятна», сказал представитель Facebook.

Эти примитивные эмоции позволяют провести более сложные анализы, чего нельзя сказать об утонченных и замысловатых схемах – важная причина, почему простые классификации победят сложные. Письменные комментарии под статьей не особо помогают Facebook; очень сложно определить эмоции из-за двусмысленностей написанного текста, если только это не фраза «лол» или «круто». Но у шестикратной классификации есть множество преимуществ. Facebook, Buzzfeed и другие стремятся к универсальным и недвусмысленным выражениям чувств. В разных странах, языках и культурах практически нет отличий в наборах реакций.

Сентименты также помогают сравнивать посты в количественном отношении. Юзеры сами сортируют статьи и относят их к разным категориям: «смешная», «прекрасная», «грустная», «трогательная» и «возмутительная». Взглянув на текстовые ответы, будет сложно прийти к выводу, что у новостей «Канада тянет с договором о торговле» и «поп-певец объявил об окончании карьеры» есть что-то общее, но если они обе возмутят пользователей настолько, что они нажмут на иконку «возмутительно», Facebook заметит схожесть. Эти классификации позволяют Facebook предлагать пользователям статьи с похожими реакциями или же подбодрить их. Если реакции на статьи разделяются, Facebook может построить подкатегории – например, «забавно и трогательно» или «трогательно и удивительно». Сайт может отслеживать, какие пользователи реагируют чаще злым или смеющимся смайлом, а затем прогнозировать, на какой контент они, вероятнее всего, отреагируют в будущем. Facebook может изолировать особенно сердитых людей и уменьшить их воздействие на других пользователей. Хотя эти шесть реакций пока не являются универсальным и стандартным набором, тот факт, что они используются Facebook, сделает их стандартом де-факто. Если мы и дальше будем классифицировать наши реакции набором из этих шести смайлов, Facebook продолжит оценивать наши эмоции в этих рамках.

Фото: Unsplash

Первоначально, еще во время проведения тестов, набор реакций был шире. Полный список включал в себя все – от восхищения и одобрения до гнева, ярости и ужаса. Выиграла более простая классификация. Ее проще использовать и она более универсальна – за счет культурных и личных вариаций. И, согласно исследователю Дачеру Келтнеру, за счет счастья:

Страны, которые чаще всего выражали «счастье», не являются самыми счастливыми в реальной жизни. Напротив, нации, использовавшие разные стикеры, чувствуют себя лучше в духовном и даже физическом плане. «Суть не в том, чтобы быть самым счастливым, а в том, чтобы переживать разные эмоции», – сказал Келтнер.

И хотя ограниченный набор из шести реакций способствует сужению эмоционального разнообразия, социальные сети и рекламные компании считают, что это необходимая цена за сбор лучших данных о пользователях. Ограниченный эмоциональный язык, продвигаемый Facebook – язык, который может понять компьютер. Упрощенный язык основного набора эмоциональных реакций преодолевает вычислительно-человеческий разрыв. Они напоминают более простые таксономии Майерс-Бриггс или HEXACO, которые также разбивают сложный феномен на классификации. Реакции Facebook даже приблизительно совпадают с Большой пятеркой:

  • Нравится: Доброжелательность
  • Супер: Экстраверсия
  • Ух ты: Открытость
  • Грустно: Невротизм
  • Возмутительно: Добросовестность

Здесь «хаха» выпадает из закономерности, потому что смех, как всегда, не поддается простой классификации, несмотря на то что это самая универсальная и неоспоримая экспрессия. Тем не менее, остальные пять сглаживают наши культурные различия. Несмотря на попытки Facebook обобщить эти шесть реакций, вряд ли они означают одно и то же в разных культурах – скорее, компания подобрала эмоции, понятные для разных культур. Если эти эмоции попадут в руки агрегаторам данных и профайлерам, вскоре мы все будем в один голос грустить, злиться, любить и вскрикивать от удивления.

Язык реакций – примитивный словарь эмоций, куда более простой, чем человеческие языки. Он больше подходит компьютерам. Когда я разрабатывал графические стикеры для мессенджера в 1999 году, я не мог этого предвидеть. В 2015 году я начал замечать перемены в ленте новостей в фейсбуке. Люди стали меньше общаться и обсуждать что-то. Мои друзья все чаще стали реагировать на пост словами «да» или «фу», либо простыми эмодзи. Я сам стал так писать.

Я пролистал свою стену и посмотрел на посты 2009 года. Я писал полными предложениями, приводил аргументы на несколько абзацев. Этот сдвиг был очевиден. Разнообразие, нюансы и двусмысленность отошли на второй план. Теперь мы стандартизированы. Мы все говорим на другом языке. Это язык Facebook – язык компьютеров.

Источник.


Материалы по теме:

Как интернет изменил знакомства и отношения

Как в Facebook запускали новые лайки

Управление человеческими эмоциями с помощью технологий может навсегда изменить общение

Выясните, что Facebook о вас знает

Как алгоритмы Facebook и Youtube портят нам жизнь

Как Facebook монополизировала наши дни рождения


Актуальные материалы — в Telegram-канале @Rusbase

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter


Комментарии

Зарегистрируйтесь, чтобы оставлять комментарии и получить доступ к Pipeline — социальной сети, соединяющей стартапы и инвесторов.
Innovate or Die
13 ноября 2018
Ещё события


Telegram канал @rusbase