Несамотність у мережі: що Google, Facebook і Twitter знають про нас

workspace1

Якщо ми так залежні від мобільних пристроїв, нам варто поговорити про ситуацію, коли нас аналізують не з цікавості, а тому, що це вигідно.

Той, з кого все почалося

У 2008 році Міхал Косінський, на той час студент Кембриджу, створив застосунок для Facebook – MyPersonalitу. У ньому користувачі проходили тести й отримували свій «профіль особистості». Завдяки любові людей до різного роду тестів застосунок став вірусним.

Так двоє докторантів зібрали величезний об’єм інформації про користувачів. Дані порівнювали з поведінкою користувача в інтернеті: лайки, репости, підписки на людей та сторінки, кількість друзів і те, ким вони є. Це все дозволило ділити людей на психотипи й виділяти потрібні групи.

Міхал Косінський

МІХАЛ КОСІНСЬКИЙ

Коли у 2014 році Косінський опублікував результати аналізу, то одразу ж дістав пропозицію співпраці від Strategic Communications Laboratories. Ця організація охарактеризувала себе як «глобальна компанія з управління виборчими кампаніями з використанням маркетингу на основі психології та логіки». Вони хотіли, щоб MyPersonalitу проаналізували для фірми 10 млн користувачів Facebook.

Міхал зрозумів, що компанія збирала дані, маючи намір впливати на вибори, тому від пропозиції відмовився, а от його асистент Александр Коґан – ні. За деякий час під крилом корпорації він відкрив Cambridge Analytica, яка використовувала методи, напрацьовані в проекті Косінського.

Відомо, що фірма працювала на очільників Брекзиту й займалась передвиборчою кампанією Трампа, але залишилось загадкою, як сильно вони вплинули на ці процеси. Зараз Cambridge Analytica успішно працює й розвивається. А її керівник виголошує захопливі промови про те, як аналізувати поведінку людей у соцмережах, формувати їхні психотипи й подавати інформацію найоптимальніше задля певного результату.

 

Можливості Facebook

У 2010 році соціальна мережа тестувала функцію «я проголосував». До користувача приходило сповіщення про вибори в день голосування, а якщо він уже був на дільниці, то міг сповістити. З’явлення виборців того року зросло на 0,39% (340 тис. осіб). Наче й небагато, проте іноді відрив кандидатів може бути в межах 500 голосів.

А тепер уяви, що на вулиці 2019 рік і ти політтехнолог Петра Порошенка. Володіючи методикою Косінського, ти проаналізував користувачів у Facebook і відібрав тих, хто захоплюється подорожами. Саме на них ти націлиш таргетингову рекламу про одне з найбільших досягнень режиму Президента – угоду про безвіз. Мандрівники з великою ймовірністю відреагують позитивно саме на цей банер, особливо в порівнянні з тими, хто ніколи не був за кордоном.

Загалом Facebook знає про тебе багато і без особливої мети конкретного замовника. Найчастіше він покаже дописи тих користувачів, у яких ти активніше залишаєш уподобайки й коментарі. Рекламу підбирають відповідно до того, чим ти нещодавно цікавився в інтернеті. Усе, що ти робиш у цій соцмережі, допомагає затримувати тебе в ній якомога більше часу.

Twitter та авторитет тисячників

Не всім у Twitter хочеться вести акаунт від свого імені, тому основна особливість цієї мережі – велика кількість анонімних дописувачів. Там можна робити все, що хочеш: сварити колишніх, пліткувати, жалітися на начальників. Можна і вдатися до лірики про пейзаж, людей та весну без ризику показати себе «ванільним». Така щирість зробила цю соцмережу ідеальним джерелом для аналізу користувачів. Тож Кевін Манґер, студент Нью-Йоркського університету, утнув експеримент.

Він знайшов 231 акаунт, який належав людям, що вживали радикально расистські висловлювання. Кевін створив свою армію ботів, які відрізнялись кількістю підписників (від 10-ти до 550-ти) та картинкою профілю. Зображення були двох видів: малюнок чоловіка з темною шкірою або білою. Реальне фото автор не брав, щоб максимально знівелювати вплив зовнішності.

screen
Боти автоматично відповідали на твіти зі словом «ніґер» словами: «Ей, чуваче, пам’ятай, що є реальні люди, які страждають, коли ти їх ображаєш». Таке полювання на твіти кривдників тривало два місяці.

«Білошкірі» боти з великою кількістю підписників знизили кількість расистських твітів в акаунтах на 27%. Дорікання «темношкірих» ботів та «білошкірих» з невеликою кількістю підписників бажаного результату не дали. Цікавий момент: дорікання діяли тільки на власників анонімних акаунтів. Що не дивно, бо під власними ініціалами не хочеться визнавати власну помилку. Анонімність нівелює індивідуальність і страх втратити авторитет.

Ще один експеримент провів фахівець із комп’ютерних наук Еміліо Феррара з колегами, коли проаналізував 20 млн твітів за вересень-жовтень, які зачіпали тему виборів під час передвиборчої боротьби Трампа й Клінтон. Виявилось, що 20% з них згенерували боти. Для порівняння: від загальної кількості акаунтів у Twitter тільки до 5-8% є ботами. 

Із задіяних під час виборів ботів 75% були протрампівськими й відрізнялись від конкурентів прямою агресією щодо Клінтон. Проклінтонівські зазвичай кидали фрази на підтримку Гілларі. Багато ботів просто поширювали хештег #NeverHillary або #NeverTrump.

Наскільки об’єктивно можна оцінити вплив роботи ботів – суперечливе запитання. Ми створюємо інформаційну бульбашку й закриваємося в ній, коли оточуємо себе людьми, які нам подобаються. Якщо хтось іззовні потрапляє в однорідне інформаційне середовище, то часто спрацьовує механізм «куди всі, туди і я».

Сірий кардинал Google

Таке трапляється: ми чуємо незнайоме слово або тему, перепитати соромно, тож ідемо гуглити. Дієслово утворилося від назви компанії та замінило слово «шукати», коли йдеться про пошук в інтернеті. Але ми рідко задумуємося, що саме нам видають на першій сторінці та з яких причин саме в такому порядку. Відомо, що саме на першу сторінку Google припадає 90% усіх кліків.

Дослідники поведінкової психології Роберт Епштейн і Рональд Робертсон зібрали кілька сотень людей з різних демографічних груп. Їм розповіли максимально нейтральну інформацію про двох вигаданих кандидатів, а після того попросили зробити вибір на чиюсь користь.

Далі людей поділили на три групи, які мали змогу погуглити інформацію про кандидатів. Усе було підлаштовано так, що перші бачили посилання на позитивну інформацію про першого кандидата; друга група бачила таку саму інформацію про другого кандидата; а третя група отримала змішану інформацію про обох. Науковці очікували, що лише 2-3% виборців змінять свої рішення після перегляду запитів, але рішення змінилися на 48%.

Гугл_фото_Radio_BostonНа другому етапі дослідження до одноманітно позитивних посилань про одного з кандидатів учасникам додавали одне негативне. Однак знову вподобання змінилися на 30-40% на користь кандидата, якому система створювала позитивний образ у запитах.

Епштейн і Робертсон провели ще два потужні дослідження у США та Індії під час реальних виборів у 2014-му році. Вони відбирали 2000 учасників, які не визначились із вибором, і провели той самий експеримент. Очікувалося, що зміни будуть незначними, адже учасники мали змогу чути реальну інформацію про кандидатів у ЗМІ.

Але ось реальні цифри: мінімум 20% людей змінювало рішення після того, як побачили фальшиві запити Google. У деяких демографічних групах ця цифра становила 60%. Попри реальність кандидатів 99,5% учасників не помітили, що пошукова система видавала фальшиву одноманітну інформацію.

Дослідження також показало, що на перші посилання припадає не тільки найвагоміша кількість переходів, але й довіра до них найбільша. Те, у який спосіб Google сортує видачу, – більша таємниця, ніж рецептура кока-коли. Утім, ми довіряємо його відповідям більше, ніж матеріалам у ЗМІ.

У 2012 році Обама виграв президентські вибори у США. Команду його технічних фахівців очолював Ерік Шмідт, виконавчий директор Google. Технічним директором Гілларі Клінтон була Стефані Ганнон, яка працювала в топ-менеджменті Google. Так, з «ґуґлом» корисно дружити.

Youtube screenshotНовинна організація SourceFed у січні 2016 року опублікувала матеріал, де доводилося, що Google приховує негативні запити про Клінтон. Коли в ньому набирали слово «сrooked» («Crooked Hillary» – прізвисько, яке придумав Дональд Трамп для опонентки), то пошуковик не видавав жодних негативних підказок. У випадку Bing та Yahoo все було навпаки. Відео з доказами SourceFed згодом видалили, але Епштейн і Робертсон провели власне дослідження й підтвердили висновок.

picture
Ми залишаємо багато інформації про себе: геолокація, реакції в соцмережах, покупки через електронний рахунок, користування застосунками для виклику таксі. А історії відвідувань сайтів ледь не найбагатше джерело інформації про людей.

Старатись захистити інформацію про себе – безглуздо, проте знати, що хтось може вплинути на будь-які ваші погляди, – варто. Тож спробуймо мислити критично й піддавати сумніву те, що бачимо в інтернеті.

Джерело: http://studway.com.ua/nesamotnist/