[https://vk.com/wall-148981725_16536|Огайо]. [https://vk.com/wall-148981725_16480|Ohio]. [https://vk.com/wall-148981725_14817|オハヨー].
Не, это уже совсем куда-то не туда пошло... В общем, в одном [https://vk.com/wall-148981725_13702|непримечательном] и совершенно не [https://vk.com/wall-148981725_9472|мемном] штате США пришли к выводу, что алгоритмы Ютуба и прочее-прочее - фигня.
---
Не, они написали что-то вроде: "могут влиять на процесс обучения", но создание эхо-камер на основе ваших рекомендаций - это фигня для плюрализма мнений. В качестве эксперимента можете удалить вообще все свои настройки по рекомендациям или создать новый аккаунт с нуля и посмотреть, как у вас сформируется контент (где не будет роликов по видеоиграм).
Только вот... IP и прочие настройки Wi-Fi, интернета в целом - это всё тоже будет влиять на ваши рекомендации и привязывать вас к определённым вещам ещё до аккаунта, ещё до любой цензуры. Добро пожаловать в современный мир (как говорит редактор: "посткапитализм").
---
Если вернуться к самому исследованию, то на деле проверяли такую вещь: Участникам давали тему для изучения и когда алгоритм определял, что это за тема, он давал специфическую информацию, где люди не знакомые с темой, почти ничего и не запоминали.
То бишь, просто вкидывал информацию по теме вместо предложения чистых данных и знаний. И если вы можете сказать: "Ха, я прекрасно понимаю тему [https://vk.com/wall-148981725_17378|тёмной материи], я знаю, что мне искать!", то вот кто-то ещё скажет: "Я без понятия, посмотрю, что предложит алгоритм".
Ну и почему заставляют ошибаться - как [https://vk.com/wall-148981725_15132|снежный ком], отсутствие знаний порождало отсутствие новых знаний, а просмотренный материал был, но его применения не происходило (потому что это была одна и та же тема). И несмотря на итоговые ошибки в тестах, участники были супер уверены в том, что они всё поняли и вообще без проблем решат задачку.
Алгоритмы также создают предвзятость без знания о теме вовсе. Тут был план привести пример с январскими новостями в одной стране, где один лидер фракции отговаривал людей от насилия, но когда он дал эту слабину, на него потом обрушилась кампания по дезинформации, мол, на самом деле - ещё как призывал, и вообще, произошедшее - целиком вина человека с забавной блондинистой причёской...
Но можно уйти от политики и сделать более общий пример с чем-нибудь, вроде: "Почему вы думаете, что Сырно сильнейшная, хотя на деле Дайосей - четвёртый мудрец Генсокё?"
И сразу человек не знакомый с Тохой подумает: "Вот это грандиозное эссе на 10 часов! Там явно не будет 3 часа уделяться пересказу всех пивных дегустаций ЗУНа!" (никаких отсылок, тем более на видео на 10 часов тут нет. [https://vk.com/wall-148981725_16226|Верьте])
- Люди упускают информацию, когда следуют алгоритму, но думают, что их знания, распространяются на другие особенности и аспекты окружающей среды, с которыми они никогда не сталкивались, - сообщает Брэндон Тёрнер, соавтор исследования и профессор психологии в Университете штата Огайо.
===
Пример исследователей был с выбором фильма:
Человек, никогда не смотревший фильмы определённой страны, решает глянуть, что там вообще такое. Сервис потокового вещания по запросу предлагает свои рекомендации. Зритель выбирает боевик-триллер, поскольку он находится в самом начале списка. Затем алгоритм предлагает другие боевик-триллеры, которые человек продолжает выбирать.
Вывод исследователей: Если целью этого человека, явной или неявной, было понять общий ландшафт киноиндустрии в этой стране, то алгоритмическая рекомендация в конечном итоге серьёзно искажает его восприятие.
Особенно, если боевики - не сильная сторона фильмографии этой страны. Поэтому, как минимум, начните смотреть общеизвестную классику. Как минимум, что-то из этого выстрелит, так как классика - буквально фильмы для массовой аудитории (из-за того, что это общий консенсус, что они - классика), следовательно, какой-нибудь из них зайдёт.
И нет, "для массовой аудитории" не значит, что это обязана быть комедия или что-то семейное и далее по списку. Это просто значит, что у массовой аудитории фильм и его темы откликаются в душе.
===
Пример с фильмами проверили на практике. И если в прошлом посте была ~1100 участников, то тут вообще 346 людей. Ещё и онлайн. Но хотя бы придумали полностью вымышленное онлайн-занятие.
(Огайо настолько проклятый штат, что там изучают вымышленные вещи - прим. редактора вне контекста)
Участники изучали несколько типов [https://vk.com/wall-148981725_14845|кристаллоподобных] инопланетян, каждый из которых определялся шестью признаками, различающимися в зависимости от типа инопланетянина. Например, одна квадратная часть могла казаться тёмно-чёрной у некоторых типов и бледно-серой у других.
Цель состояла в том, чтобы научиться определять каждый тип инопланетян, не зная, сколько всего существует типов.
В эксперименте черты инопланетян были скрыты за серыми блоками. В одном случае участники должны были кликнуть по всем чертам, чтобы увидеть полный набор информации о каждом инопланетянине.
В другом же случае участники выбирали, какие черты исследовать, а алгоритм персонализации определял, какие элементы они, скорее всего, будут изучать чаще всего. Алгоритм подталкивал их к многократному изучению одних и тех же черт с течением времени (потому что сам решал, какие интереснее людям). Те по-прежнему могли смотреть на любую черту по своему выбору, но также могли полностью пропускать другие.
Результаты показали, что участники, движимые сугубо алгоритмом, в целом видели меньше черт и делали это выборочно, шаблонно. Когда позже их тестировали на новых примерах инопланетян, которые они никогда раньше не видели, они часто неправильно их сортировали.
Тем не менее участники оставались уверенными в своих ответах. Даже более, чем когда были верны на самом деле.
- Потребление похожего контента часто не согласуется с обучением. Это может создавать проблемы для пользователей и, в конечном счёте, для общества.
#Cirno #Science #Psychology@cirno_nb #IT@cirno_nb #Ohio@cirno_nb
Мы в VK: https://vk.com/cirno_nb