Иллюстрация: Петр Саруханов / «Новя газета».

(18+) НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН, РАСПРОСТРАНЕН И (ИЛИ) НАПРАВЛЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ ЖУРАВСКОЙ ЕКАТЕРИНОЙ ВСЕВОЛОДОВНОЙ ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА ЖУРАВСКОЙ ЕКАТЕРИНЫ ВСЕВОЛОДОВНЫ.

Алгоритмы, как радиация, — незаметно меняют состав нашего «информационного» организма. Это только один из выводов исследования соцсети X, которое провела вместе с коллегами профессор Парижской экономической школы Екатерина Журавская*.

В интервью нашему дружественному журналу Urbi et Orbi она рассказала о том, как алгоритмическая лента сдвигает политические взгляды вправо — и почему этот сдвиг практически необратим; о структурном вытеснении профессиональной журналистики агрессивным треш-контентом; о «гонке вооружений» между ИИ-дезинформацией и ИИ-фактчекингом; и о том, можно ли вообще регулировать платформы, которые стали сопоставимы по влиянию с государствами. «Новая» публикует сокращённый вариант интервью.

Сначала — два слова о механике исследования, проведенного Журавской и коллегами (см. сноску 1) и опубликованного в феврале в журнале Nature. В соцсети X существуют два режима ленты. Хронологическая (Following) — показывает только посты аккаунтов, на которые вы подписаны, в порядке их публикации. Алгоритмическая (For You) — формируется алгоритмом платформы: он перемешивает порядок постов и добавляет публикации от аккаунтов, на которые вы не подписаны, «исходя» из ваших «интересов» и активности.

В 2023 году команда исследователей набрала примерно 5 тысяч американских пользователей X, разбила их на группы и предписала им семь недель оставаться на назначенной ленте (алгоритмической или хронологической). До и после — опросы. Параллельно — автоматический сбор данных о содержимом лент и подписках.

Исследование Журавской — это не единственный, но самый качественный «рентген», который показал, как именно это работает.

Выяснилось:
Алгоритм сдвигает взгляды: переведенные на алгоритмическую ленту с хронологической начинали менять позицию по иммиграции, инфляции, войнам — в более «консервативную» сторону. Алгоритм менял состав того, что они видели, — и этого оказалось достаточно.

«Эффект храповика»: сдвиг взглядов остается устойчивым даже после отключения алгоритма. Когда людей переводили обратно на хронологическую ленту, взгляды «не возвращались назад». Даже за семь недель алгоритм успевал изменить экосистему подписок: люди подписывались на правых активистов, которых им подбрасывал алгоритм.

Традиционные СМИ вытесняются. Алгоритм системно понижал позиции профессиональных изданий и повышал посты разного рода активистов, блогеров и проч.

Екатерина Журавская. Фото: соцсети.

— Один из главных выводов вашего с коллегами исследования — асимметрия: включение алгоритма сдвигает взгляды вправо, а отключение почти не возвращает их назад. Есть ли «антидот» от «эффекта храповика»? Что может сделать сам пользователь, чтобы перезагрузить свою информационную среду?

— Наш эксперимент показал, что простого переключения на хронологическую ленту недостаточно, потому что пользователи продолжают следить за аккаунтами, на которые они подписались под влиянием алгоритма. Логический вывод из наших данных: чтобы действительно «перезагрузить» свою информационную среду, пользователю нужно не только переключить ленту, но и пересмотреть свои подписки, отписаться от аккаунтов, которые были подсказаны алгоритмом.

Но это, конечно, требует осознанного усилия и понимания того, как алгоритм повлиял на ваш список подписок. Большинство пользователей даже не задумываются об этом. Именно поэтому регулирование и прозрачность алгоритмов важнее, чем советы индивидуальным пользователям. Ответственность не должна лежать исключительно на пользователях — это проблема дизайна платформы.

— Ваш эксперимент показал, что сторонники демократов практически не меняли своих взглядов, несмотря на рост экспозиции к консервативному контенту. Говорит ли это о том, что рекомендательные алгоритмы эффективнее в укреплении уже существующих взглядов, чем в переубеждении?

— Именно. Алгоритм X продвигал больше консервативного, чем либерального контента для всех — и для демократов, и для республиканцев. Но сдвиг во взглядах мы наблюдали преимущественно у республиканцев и «независимых» пользователей, то есть у тех, кто более восприимчив к консервативным посланиям.

Важно отметить также, что партийная идентичность и аффективная поляризация не менялись значимо за семь недель. Менялись взгляды на конкретные политические вопросы — приоритеты политики, оценка расследований против Трампа, отношение к *** в Украине — но это важные и осязаемые показатели.

— Алгоритм заметно снижал долю традиционных СМИ в «раздаче». Считаете ли вы, что эта замена источников — от качественной журналистики фактов к «эмоционально заряженным» активистам — является ключевым механизмом сдвига?

— Наши данные показывают, что алгоритм одновременно делает две вещи: продвигает посты политических активистов (особенно правых) и понижает посты традиционных СМИ (и правых, и левых). Это создает механизм, который вы описываете: замена профессиональной журналистики контентом активистов, который, как правило, более эмоционально заряжен и менее ограничен редакционными стандартами.

Этот наш эксперимент не позволяет полностью разделить разные «рычаги» влияния — какой именно тип изменения контента вызывает сдвиг.

Однако мы провели еще один эксперимент, в котором оценивали меры, направленные на сокращение распространения ложных новостей в соцсетях при одновременном сохранении вовлеченности и распространения достоверной информации, — в контексте президентских выборов в США 2024 года.

„ Мы показываем, что поведение людей в интернете существенно различается в зависимости от того, имеют ли они доступ к бесспорно достоверному контенту. Если в их ленте присутствуют такие надежные новости, люди склонны обращаться именно к ним — особенно когда испытывают неопределенность относительно более провокационного и сенсационного контента. Напротив, когда бесспорно достоверные новости не распространяются в соцсетях, единственный эффективный способ снизить распространение ложной информации — это снизить вовлеченность пользователей.

Именно поэтому платформы сворачивают программы фактчекинга и настраивают алгоритмы таким образом, чтобы скрывать публикации традиционных СМИ — хотя именно такие материалы с наибольшей вероятностью являются бесспорно достоверными.

Илон Маск. Фото: AP / TASS.

— Можно ли констатировать, что профессиональная журналистика проигрывает эту гонку структурно — и исчезает из поля зрения граждан без какой-либо законодательной цензуры? И что можно сделать, чтобы переломить эту тенденцию?

— Наши данные подтверждают это прочтение для X: алгоритм снижает видимость постов традиционных СМИ на 58% по сравнению с хронологической лентой. Это действительно форма структурного вытеснения журналистики — не путем цензуры, а путем алгоритмического понижения.

Что можно делать? Во-первых, регулирующие органы могут требовать (речь о странах с демократией. — Ю. С.) от платформ прозрачности в отношении того, как алгоритмы ранжируют разные типы контента. Во-вторых, можно обсуждать требования о минимальной видимости контента профессиональных СМИ — примерно как существуют требования к телеканалам. В-третьих, независимые аудиты алгоритмов должны оценивать не только содержание, которое продвигается, но и то, чей контент систематически подавляется. Наконец, государственная поддержка качественной журналистики и медиаграмотности становится еще более важной.

— Является ли это продвижение «треш-контента» с большим количеством фейков сознательным решением владельцев, или неизбежным побочным эффектом погони за удержанием внимания — который невозможно устранить, не сломав бизнес-модель платформы?

— Важно отметить, что еще в 2022 году было опубликовано исследование Huszár et al. (2021), которое показало, что когда Twitter впервые ввел алгоритм в 2016 году, он уже тогда продвигал правый контент. Наш эксперимент проводился летом 2023-го, после приобретения Маском, но примерно за год до его публичной поддержки Трампа. Это позволяет предполагать, что как минимум часть наблюдаемого эффекта связана с самой логикой алгоритма, нацеленного на максимизацию вовлеченности: провокационный, эмоциональный контент, производимый консервативными активистами, оказывается более втягивающим в дискуссию, получает больше лайков, репостов и комментариев, а именно это алгоритм вознаграждает.

Однако это не означает, что выбор владельцев и менеджеров платформы не имеет значения. Платформы принимают решения о том, что именно оптимизирует алгоритм, каковы правила модерации, какие аккаунты блокировать или восстанавливать. По всей видимости, истина посередине: базовая логика максимизации вовлеченности создает структурную предрасположенность к продвижению эмоционального и провокационного контента, который чаще всего оказывается правым, а р