«Меня преследует пара сапог. Они бегают за мной целый месяц и возникают в самых неожиданных местах. Я вижу их утром, как только проснусь, и перед сном. Я в соцсети — они за мной, и в магазине наушников маячат перед глазами. Они знают, что я их хочу. Мне от них не скрыться. Единственный способ отвязаться от них — наконец купить», — пишет Глория Марк, автор книги «Метавнимание».
Знакомая ситуация?
Мы просматриваем страницы в интернете, а они просматривают нас. Алгоритмы легко управляют нами. Соцсети, мессенджеры и интернет-магазины вкладывают много ресурсов, материальных и физических, в разработку сложных алгоритмов, что завоевать наше внимание.
Метавнимание
Почему сапоги преследуют нас
Давайте проанализируем, почему сапоги преследовали Глорию. Недавно она заходила на сайт интернет-магазина и кликнула на эти сапоги. Интернет-магазин работает с рекламной сетью — посредником между рекламодателями и издателями рекламы.
Рекламная сеть установила на сайте программу, которая следит за действиями пользователей и сохраняет информацию на их компьютерах в виде файлов куки в браузере или в профиле на сайте. Если Глория заходит на сайт, который работает с этой же рекламной сетью, установленная на нем программа знает, что ее интересовали эти сапоги.
Этот прием называется «ретаргетированная реклама». Чем чаще Глория видела сапоги, тем привычнее они выглядели, а знакомое начинает нравиться — это один из законов поведенческой экономики. Сапоги как мелодия, которая так часто слышна, что начинаешь ее напевать. Судя по снимкам мозга фМРТ, к знакомой музыке мы испытываем эмоциональную привязанность, поэтому рекламные ролики пива и ополаскивателя для рта крутят так часто. Что еще интересно, Глория видит сапоги в разных контекстах. «Недавно я кликнула на статью про ударника The Rolling Stones Чарли Уоттса и опять увидела сапоги, — рассказывает она. — В этом контексте они, полагаю, должны были выглядеть крутыми и рокерскими. Алгоритм пытается водить меня за нос».
А вас часто преследуют сапоги? Источник
Таргетированная реклама
Цель любой рекламы — привлечь внимание и убедить, что вам очень нужны именно этот продукт или услуга. Но все люди разные, и смекалистые рекламщики давно знают, что продажи двигает кастомизация. Так реклама стала таргетированной.
Таргетированная реклама развивалась в сложных условиях. Ее создатели собирали информацию о пользователях с помощью алгоритмов и персонализировали рекламу. Алгоритмы знают про нас все: привычки, желания и, конечно, особенности внимания. Таргетирование информации — это подготовка определенного контента в подходящее время и в подходящем месте, чтобы привлечь максимум внимания. В отличие от телевизионной рекламы, цифровая навязчива, выскакивает в разных контекстах, формируя восприятие продукта.
Допустим, реклама кожаной куртки рядом со статьей про климатические изменения может произвести неприятное впечатление, а в соцсети наведет на мысль, что друзья позавидуют, если вы ее купите.
Таргетированная онлайн-реклама стартовала в 1990-е с баннеров на потребительских сайтах для определенной целевой аудитории, позже с учетом демографии (возраста, пола и т. д.), места жительства (IP-адреса), поведения (выбора сайтов) и предпочтений (например, Huffington Post или Newsmax) алгоритмы начали собирать информацию о пользователях из соцсетей и других ресурсов. Теперь все компании знают, как часто вы заходите в соцсети, во сколько, что там делаете, чьи посты читаете, что вам нравится (и какие эмодзи вы используете), какие видео вы смотрите, чем делитесь и что публикуете на своей странице.
Мобильные устройства позволяют получать еще более подробную информацию. Если человек много двигается, по данным датчика движения его могут отнести к категории легкоатлетов и показывать соответствующую рекламу. Не сознавая того, вы сотрудничаете с алгоритмами, предоставляя им данные о себе.
Как алгоритмы читают мысли
В Сети мы неосознанно раскрываем не только свою личность: вспомните, что вы делаете в интернете. В профиле соцсети указаны ваш пол, возраст, место жительства и прочее. Поиск, лайки и посты — все это дает информацию о вас, не касающуюся содержания написанного.
Исследователи из Китайской академии наук и Наньянского технологического университета выяснили, что — в числе прочего — ваши лингвистические паттерны (словесные обороты) в соцсетях говорят о субъективном отношении к жизни. Дело не в том, что вы говорите (даже если употребляете позитивные слова «счастлив» и «классно»), а в том, как: имеют значение типы местоимений, это называется структурой языка. Исследователи собрали посты 1785 пользователей китайской соцсети Weibo, похожей на Twitter, согласившихся предоставить данные своих профилей. Они заполнили две анкеты, таблицу положительных и отрицательных влияний (PANAS) для оценки эмоций и шкалу психологического самочувствия. Вместе анкеты дают развернутую картину субъективных ощущений. Помимо этого, исследователи учитывали пол, возраст, плотность населения в месте проживания, взаимодействие с подписчиками, настройки приватности, длину юзернейма и лингвистические паттерны. Оказалось, все это явно коррелирует с эмоциональным состоянием и психологическим самочувствием с коэффициентом 0,45.
Мы сами не замечаем, как рассказываем гаджетам все о себе. Источник
В сфере психологии это весьма убедительное число: люди очень разные, и мало какие психологические феномены совпадают до такой степени. В частности, исследователи нашли паттерны слов с положительной и отрицательной корреляцией с субъективным самочувствием. Скажем, чем чаще используется местоимение «я», тем менее радостно себя чувствует пишущий. Вероятно, это объясняется тем, что несчастный человек больше думает о себе. Это пример того, как компания, продающая товары для релакса, например соль для ванны, может выбирать, кому показывать свою рекламу. Люди в определенном эмоциональном состоянии обратят внимание на эту рекламу, и им покажется, что это именно то, что им нужно. Самочувствие — самое невинное, что могут о вас узнать. По постам в соцсетях можно диагностировать даже депрессивное расстройство.
Почему невозможно оторваться от «Тиктока»
Еще один пример работы алгоритмов по привлечению внимания — популярность «Тиктока». У этой сети сложный алгоритм, он называется рекомендательным движком и загоняет внимание пользователей в ловушку 15-секундных клипов. Алгоритм быстро понимает, что привлекает вас, и подсовывает это без остановки. Чтобы рекомендовать, TikTok сначала собирает данные о вас и о клипах. У каждого клипа есть ключевые слова, изображения и описания. Например, в клипе кто-то танцует под песню Биткинга «Тогда уходи» (исполненную совместно с Queendom Come). Движок учитывает действие (танец), песню («Тогда уходи») и жанр (рэп). Но это еще не все: движок не упускает, где происходит действие (в спальне, на улице, в гардеробной или на крыше) и кто танцует (женщина, мужчина, ребенок или собака — среди звезд «Тиктока» есть и животные).
Что касается пользователей, TikTok определяет пол, возраст, профессию, место жительства, интересы и многое другое. Поисковый движок передает информацию об IP-адресе и местонахождении, а также политической ориентации вашего региона. Вас отнесут в категорию с похожими пользователями. Чем больше людей пользуется «Тиктоком», тем больше у компании данных и лучше рекомендации и тем больше зрительского внимания она получает.
TikTok собирает информацию о том, как часто вы пользуетесь приложением, сколько клипов смотрите подряд и как долго. За полчаса можно посмотреть сто двадцать клипов и существенно пополнить базу данных алгоритма. Движок также учитывает тенденции: сколько человек посмотрели определенный клип, у каких категорий он пользуется популярностью и смотрите ли вы трендовые клипы.
Что вы предпочитаете дома? А что в отпуске? «Сценарий» многое расскажет о ваших вкусах. Например, вы любите бодрые хип-хоп-танцы с утра, а вечером что-нибудь поспокойнее. И если вы проводите вечер дома, TikTok предложит вам то, что вы обычно смотрите в это время и в этом месте. Подходящий контент в подходящее время — и пользователь целиком ваш.
Рекомендательный движок обучается на обратной связи. Он видит, что вы смотрите, изучает вас, ваше поведение и контекст и вносит соответствующие правки. Цикл такой: наблюдать, исправить, предложить — и так по кругу, за одну секунду.
Чем больше вы смотрите, тем лучше алгоритм знает ваши предпочтения и точнее угадывает, что привлечет ваше внимание. Источник
Рекомендательный движок «Тиктока» — черный ящик, а его алгоритм — секрет фирмы. Но мы знаем, что он учится на обратной связи: если вы посмотрели клип, то он предложит вам похожие. Веселое времяпрепровождение полезно, если оно не в ущерб важным делам.
Можно ли противостоять алгоритмам?
В интернете мы неизбежно вступаем во взаимодействие с людьми, информацией и алгоритмами. И помогаем им развиваться, хотите вы этого или нет. Алгоритмы используют всякое наше действие онлайн, любой цифровой след и не хуже супругов могут прогнозировать наше поведение.
Способны ли мы сопротивляться столь точно подобранным рекомендациям? Конечно, можно отключить уведомления, но лучшая защита — это понимание работы алгоритмов и того, как они привлекают к себе кинетическое, быстро переключающееся внимание.
Изучив ваше поведение, алгоритмы предлагают вам клипы, которые могут понравиться, друзей, чьи посты вы будете читать, и товары, которые вы захотите купить. «Продавец в магазине уже давно махнул бы на меня рукой, но сапоги следовали за мной неустанно. Я видела их так часто, что начала задумываться о покупке», — подытоживает Глория.
Алгоритмы манипулируют поведением и бьют точно в цель — по нашему вниманию. Умственные ресурсы иссякают, но алгоритмы никогда не устают. В книге «Метавнимание» Глория Марк рассказывает, как без стресса, тревоги и выгорания жить и работать в цифровой реальности.
Обложка поста: unsplash.com
