Цитаты из книг автора «Том Чатфилд»

Постарайтесь хотя бы ненадолго освободиться от лихорадочной суеты новостных и социальных медиа, и вы заметите, что стали видеть мир совершенно иначе. Многие сайты, поисковые системы и социальные сети, выбирая критерии релевантности, делают акцент на свежесть и новизну. Это сочетается с преобладанием информационных потоков как способа представления информации с упором на модные темы и сиюминутность.

Структурный эффект новизны Как вы узнали из главы 9, эффект новизны проявляется в переоценке значения недавних событий и недоучете долгосрочных тенденций. Например, при объяснении текущего состояния экономики придается чрезмерное значение результатам последних выборов. Когда дело касается информации, почерпнутой из интернета, это искажение приобретает особую важность в силу нескольких факторов.

две потенциальные проблемы. Во-первых, алгоритмы могут поглощать и воспроизводить любые искажения, присутствующие в исходных данных. Во-вторых, в силу непостижимости большинства процессов машинного обучения их трудно критиковать или перестраивать, если не понимать исходные данные и их ограничения на уровне эксперта. Однако у многих конечных пользователей алгоритмов такие знания отсутствуют. Исследование, результаты которого были опубликованы в апреле 2017 г. в журнале Science, показало, что алгоритмы анализа больших массивов англоязычных текстов перенимают гендерные и расовые предвзятости, заключенные в языке. Это лишь верхушка айсберга, указывающая на необходимость критического анализа, поскольку при отсутствии его получается, что мы учим машину поддерживать социальное неравенство, разного рода предубеждения и неравноправие69. Не говоря уже о компаниях, использующих эти алгоритмы для бесконтрольного продвижения своей позиции.

искажения и непостижимость процессов Я уже отмечал, что все данные создаются, а не обнаруживаются. Это становится чрезвычайно важным в сфере больших данных и алгоритмов машинного обучения. Особого внимания заслуживают

В силу этой тенденции очень активное негибкое меньшинство может подмять под себя большинство, определяя как принятие решений, так и политику в целом. Если 100 человек обсуждают меню и 90 из них все равно, что есть, а 10 наиболее привередливых наотрез отказываются от любой, не на 100% органической, пищи, то всей группе придется закупить исключительно органические продукты или со скандалом разделиться. В целом негибкое и упорное меньшинство может оказывать непропорциональное влияние на результаты при наличии более терпимого и гибкого большинства. Следствием этого становятся крайние точки зрения, активно продвигаемые исключительно меньшинствами, которые, однако, доминируют в обсуждениях и переговорах. Алгоритмические

мнений Поляризация является потенциальным следствием объединения людей с аналогичными взглядами и интересами, что часто случается в социальных сетях и интернет-сообществах, которые пользователи сами для себя выбирают по определенным соображениям. Отсутствие значительного разнообразия может со временем вызвать тяготение группы к крайностям, поскольку подлинное несогласие отсутствует, а все участники данного сообщества поощряют единомыслие и стремятся к консенсусу. Например, если в ходе обсуждения в специальных группах в соцсетях активисты какого-либо движения ограничиваются лишь узким спектром мнений, их взгляды неизбежно смещаются на все более радикальные позиции, а готовность пойти на компромисс становится все меньше. Это приводит и к социальной поляризации, так как люди с различающимися взглядами меньше контактируют друг с другом, почти все время общаясь только с единомышленниками. Отмечу, что поляризация не является неизбежным злом социальных медиа и ее роль сейчас активно обсуждается68. Тирания меньшинства

Скажем, поисковая машина может модифицировать результаты с учетом ваших предпочтений и истории, выдавая лишь те, которые вы, скорее всего, одобрите. Аналогично социальные медиа целенаправленно предлагают только то, что может вам понравиться или вызвать сильный отклик, действуя на основе детального анализа вашего профиля и истории. Потенциальная проблема аналогична той, что уже упоминалась ранее в связи с «эхокамерами»: создается искаженная информационная среда, в которой присутствуют только избранные ресурсы, подкрепляющие вашу собственную предвзятость или предвзятость и приоритеты корпораций, обеспечивающих вам доступ к информации. Подобного рода рассуждения подводят нас к вопросу о том, в каких обстоятельствах информационное окружение особенно эффективно создает непрогнозируемые связи, обеспечивает плюрализм и прокалывает «пузыри фильтров» (см. рубрику «Обучение с умом» в конце этого раздела). Поляризация

информационных системах вследствие кастомизации и персонализации, так что пользователь, возможно, даже не осознает, что видит мир через него.

«Пузырь фильтров» Если «эхокамера» создается в процессе собственного активного выбора пользователя, то «пузырь фильтров» образуется в самих

Так, вы можете принять решение купить товар, потому что это хит продаж, а следовательно, он «должен быть» идеальным. Действительно, по логике вещей, в лидере продаж должно быть что-то этакое. Однако, скорее всего, успех объясняется множеством других