Data is koning, klant is slachtoffer

Als je een website bezoekt, denk je misschien dat je dezelfde inhoud krijgt als iedereen. Maar bijna overal waar je online komt, houden algoritmen bij waar je graag op klikt. 

Deze algoritmes geven je inhoud op basis van wat ze denken dat je leuk vindt, en ze blijven dat doen tot ze je vooral inhoud laten zien die je waarschijnlijk zult consumeren. Dit proces kan leiden tot het ontstaan van een filterbubbel.

Wat is een filterbubbel?

Bij de eerste gedachte aan algoritmen die je online-ervaring personaliseren en cureren, kan dat als iets goeds klinken. Met zoveel informatie online zou je het niet allemaal kunnen consumeren, zelfs als je alle tijd van de wereld had. Bovendien heeft ieder van ons specifieke interesses, dus waarom zouden we ons niet concentreren op inhoud die we waarschijnlijk leuk zullen vinden?

Zo wordt de consument de dupe van zijn eigen gegevens

Het fenomeen van de filterbubbel kan leiden tot een toestand van disconnectie, omdat mensen niet meer in staat zullen zijn te begrijpen hoe mensen andere perspectieven kunnen hebben dan zijzelf. 

Het cureren van de informatie tot wat we willen zien, in plaats van wat we moeten zien, zal op lange termijn problemen veroorzaken. Ik geloof dat het essentieel is dat we ons bewust zijn van het negatieve effect van filter bubbels, in een wereld waarin steeds meer gebruikgemaakt wordt van gepersonaliseerde informatie.

Hoewel sommigen beweren dat personaliseringsalgoritmes kunnen helpen om de overvloed aan informatie aan te pakken en de gebruikerservaring te verbeteren, kunnen ze ook een algoritmische vertekening veroorzaken die de informatie die een individuele gebruiker op het Internet consumeert kan vervormen of beperken, waardoor het fenomeen van de filterbubbel ontstaat.

Personaliseringsalgoritmes

Een studie beoordeelde de prevalentie van de filterbubbel op sociale media, en vooral het langetermijneffect ervan, door gebruik te maken van een quasi-experiment op twee toonaangevende socialemediaplatforms in China.

Daar maakten ze gebruik van een unieke dataset om een verschil-in-verschil analyse uit te voeren door de gedragsveranderingen van gebruikers op Sina en Tencent Weibo te vergelijken, wat je kan vergelijken met Facebook en Twitter bij ons in Nederland.

Na de invoering van personaliseringsalgoritmes werd de interesse-omvang van mensen veel beperkter. 

Sterker nog dat effect werd in de loop van de tijd nog versterkt. 

Ze vonden ook aanwijzingen dat mensen na de invoering van personaliseringsalgoritmes minder attitude-uitdagende inhoud tegenkwamen, zoals blijkt uit het feit dat hun berichten minder negatief van toon werden. 

Samen leverden de bevindingen sterk bewijs voor het bestaan van een filterbubbel veroorzaakt door rangschikkingsalgoritmen. Ze onderzochten verder het effect van de filterbubbel op de gedragspolarisatie van gebruikers en hun bijdragegedrag aan de platforms.

Ze ontdekten dat de filterbubbels de polarisatie op de platforms met ongeveer 15% deden toenamen, en het aantal door gebruikers-gegenereerde-berichten, zowel herplaatst als origineel, aanzienlijk verminderden. 

De bevindingen van de unief (Hong Kong University of Science and Technology) het implicaties voor meer transparantie bij het ontwerpen van platforms en voor het beheer van door gebruikers gegenereerde inhoud.

Omgaan met filterbubbels

Dus hoe gaan we om met filterbubbels en algoritmes, vooral als ze zo algemeen zijn? En hoe zorgen we ervoor dat we andere gezichtspunten leren kennen als we niet eens weten wat we missen? Bedrijven als Google en Facebook werken aan het probleem, maar voorlopig is er nog geen definitieve oplossing.

Hou tot die tijd filterbubbels in gedachten als je op het internet surft, en zoek voortdurend naar nieuwe bronnen en gezichtspunten. Hopelijk kan je, door dit te doen, weer wat controle over je online-ervaring terugnemen.

Bij ons geen filterbubbels op onze website, en bovendien kan je meteen ook je flexruimte reserveren voor maar 12 euro per uur!

Fijne dag nog!

Florentijn van den Bos :: ADD – Flex4You

Submit your comment

Post Comment