Facebook og Google er blant de aller største selskapene i verden, både med inntekt og brukerantall. Dette er to plattformer som det egentlig er gratis å delta på, så hvordan får de så god inntekt? Jo reklamen. Det vil si at jo mer tid vi avser til plattformene, jo mer tjener de. Oppgaven til Facebook og Google er å fange og opprettholde vår oppmerksomhet. Dette gjøres ved hjelp av algoritmer som skal skreddersy interessant innhold til hver enkelt bruker. Verktøyet informasjon har alt å si her. Informasjonen algoritmene benytter seg av kan være alt fra hvor jeg bor, hvor gammel jeg er, mine interesser og ikke minst artikler jeg har lest tidligere. Dette vil si at algoritmene bestemmer hva du og jeg leser. Er det greit? I dette innlegget skal jeg ta for meg filterboblen og ekkokammer og hvilke negative konsekvenser disse tar med seg.

 

Filterboblen

Frossen Boble, Såpe Boble, Frosne, Vinteren, Sunbeam
Bilde hentet fra Pixabay.com

Begrepet «the filter bubble» kommer fra Eli Praiser. Eli Praiser er en anerkjent politisk aktivist og forfatter. Praiser tar ofte for seg hvordan teknologien og media skal jobbe for demokratiet og hvordan de ikke gjør det i dag. I 2011 utga Eli Praiser en bok ved navnet «The filter bubble» som på Norsk blir filterboblen. Filterboblen handler om hvordan forskjellig type informasjon blir filtrert hos nyheter og sosiale medier forskjellig fra person til person. Grunnen til dette er at algoritmer skal utelukke artikler eller informasjon som ikke virker passende eller interessant for oss å lese. Dette kan være «11 mennesker drept i en ulykke i Egypt». Siden jeg aldri ellers har søkt eller vist noen interesse av Egypt ser ikke algoritmen noe relevant med denne saken for meg.

Eli Praiser holdt en presentasjon på TEDx i 2011 som tok for seg problemet med filterboblen. Her viser han til et bilde av to forskjellige personer som hadde søkt på Egypt i Google sin søkemotor, men resultatet ble annerledes. Den første personen Scott fikk opp (Krise i Egypt, protester i 2011 og Lara Logan). Den andre personen Daniel fikk opp (Reiser, ferie, Egypt nyheter og CIA world factbook). Bare denne ene hendelsen viser oss hvordan algoritmen har innhentet helt forskjellig data på disse to. Dersom Daniel hadde søkt på Egypt grunnet ønske om en ferie dit, kunne han reist til Egypt uten å faktisk vite at det var en krise med protester der. Dette er problemet med filterboblen. Jeg anbefaler å se Eli Praiser sin presentasjon, her har du linken.

Screenshot fra Eli Praiser sin presentasjon på TEDx

Ekkokammer

Hva er egentlig et ekkokammer? Ordet ekko har en mening her. Hvis du roper ut et ord i en tunnel vil det samme ordet komme tilbake. Et ekkokammer en slik situasjon, hvor alt av informasjon og ideer blir repetert av en avgrenset gruppe, altså det er de samme meningene og samme «faktaene» som blir repetert.

I boken til Arne Krokan «Det friksjonsfrie samfunn» nevner han to verktøy som blir brukt av Google og Facebook. Google benytter seg av en mekanisme som kalles for pagerank og Facebook har en veldig lignende variant som heter edgerank. Dette er systemer som vil gi deg og meg sider som systemet mener passer til vår profil og linker som trender av venner. Jeg gir et eksempel. Dersom jeg ofte leser høyreekstreme artikler eller ofte ser på høyreekstreme bilder vil algoritmen skreddersy innhold som dekker dette emnet, og da nesten aldri artikler imot emnet. Faren ved det er at jeg ikke lenger vil se kommentarer eller innlegg fra mennesker som har andre synspunkter. Og da vil jeg på en måte tro at alle andre mener det samme som meg. Vi havner i en tunnel med skylapper.

 

Et ekkokammer finner man om du vil det. Det er bare å gå inn på forum som diskuterer og har de samme meningene som deg. Men dessverre så er det nok et flertall som havner i et ekkokammer uten å ha det som et mål. Det er ikke bare Facebook og Google hvor algoritmene danner et ekkokammer, men også spesielt på Youtube. Algoritmen som blir brukt hos Youtube vil jeg kalle veldig aggressiv. Grunnen til at jeg mener det er at for hver video man ser på blir det anbefalt en mer ekstrem variant av det emnet, også har man plutselig sittet i flere timer og sett på videoer man faktisk ikke kan vite om stemmer.

 

«The goal of the algorthm is really to keep you in the line longest» Tidligere youtube ansatt Gulliamue Chaslot

 

 

Konsekvensen av filterboblen og ekkokammer

Informasjon og data er tilgjengelig for alle i dag, men vi må lete dypt for å finne alt. Det er ikke vi som bestemmer hva som kommer opp først, det er algoritmene.  De digitale plattformene ønsker å holde oss inne i deres medier ved å spre ut artikler og diverse som algoritmene mener vi vil like. Dette skaper problemer.

Et ekkokammer vil kunne spre mye «fake news» ut til befolkningen, og dette er farlig! Jeg husker i starten av covid19 så kom det ut diverse kommentarer om at det var 5g master som spredde viruset. Dette gikk så langt at mennesker samlet seg og prøvde å rive ned flere slike master. Artikler og videoer som presenterte denne type «fake news» ble publisert på både Facebook, Youtube og Twitter. Når flere startet å like og kommentere valgte algoritmene å spre videre. Av det jeg vet så klarer ikke algoritmer å skille fakta og fleip, derfor er det viktig at disse store selskapene ikke bare legger sin tillit til algoritmen.  For dette er bare et tilfelle, det finnes uendelige.

Internett har endret helt måten vi får informasjon på, og man kan på en måte si at filterboblen lukker flere dører i vår jakt etter informasjon. Det er ikke vi som bestemmer hva som vil dukke opp i etter et søk. På en annen side er det også litt positivt, da slipper du også å lete igjennom unødvendig og irrelevant informasjon. Denne uken hadde vi en gjeste foreleser som nevnte akkurat dette. Han prøvde å fjerne Instagram sitt filter. Resultatet av dette ble veldig lite interessant, da det ikke kom opp noe av han sine interesser eller meninger lenger. Filterbobler og ekkokammer har jeg kanskje virket negativ til i dette innlegget. Jeg er ikke negativ, men ønsker å dele konsekvensene og farene ved slike algoritmer. Jeg ønsker å avslutte innlegget med et sitat fra Eli Pariser.

«In the Darwinian environment of the hyperrelevant news feed, content about issues like homelessness or climate change cant compete with goofy viral videos, celebrity news, and kittens. The public sphere falls out of view. And that matters, because while we can lose sight of our common problems, they dont lose sight of us»

(Eli Pariser (2011) The filter bubble: What the internet is hiding from you)

 

Kilder:

Arne Krokan «Nettverksøkonomi» 2019

Arne Krokan «Det friksjonsfrie samfunn» 2020

 

 

-Daniel Belsnes

Én kommentar

  1. Veldig mye bra her, Daniel! Spennende innlegg 🙂 Men jeg ser at du mangler en del referanser i løpende tekst her. Husk at du alltid (uten unntak) må kilde når du definerer, snakker om noe som ikke er allment, eller kommer med påstander.

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *