Algoritmer – filterbobler

Hvordan har det seg at produkter du så vidt har tenkt på dukker opp overalt på sosiale medier og nettet? Når vi navigerer oss rundt på nettet tenker vi ofte ikke så godt over hva vi søker på, hvilke sider vi besøker på og hvilke vi unngår. Likevel opptrer vi er i et slags vanedannende mønster. Enkelte kategorier, merker og produkter søker vi mye informasjon om, og andre har vi enten liten interesse av eller opptar oss ikke i like stor grad. Uavhengig av interessen vår blir atferden våres målt og overvåket av algoritmer som innhenter nyttig informasjon av oss som forbrukere. Algoritmene presenterer innhold på søkemotorer, sosiale medier og andre plattformer som er av interesse for oss. Men hva er algoritmer, hva vet de om oss og hvem er det som eier informasjonen om os?

En algoritme er en kode som innhenter data den skal reagere på. Den har flere muligheter og baserer seg på dine atferdsmønstre på nett. I likhet med en manual har algoritmen presise beskrivelser av en serie steg den skal i er et sett med operasjoner som følges – steg for steg – litt som en bakeoppskrift eller bruksanvisning. Om disse følges korrekt vil det gi et bestemt resultat.

Filterboble Google bruker filterbobler til å filtrere ut relevant og irrelevant informasjon i Google-søk. En filterboble er når algoritmene tar tak preferansene dine, siler ut informasjon og skreddersyr dem slik at de treffer deg og oppleves relevante. Utforsk-siden på Instagram, anbefalte søketreff på Google eller innlegg på Facebook baserer seg på dette. En filterboble og ekkokammer er to begreper som har en tendens til å bli brukt om hverandre. Til tross for likheter er det vesentlige forskjeller som skiller de to. Der en filterboble navigerer for deg basert på innsamlet datainformasjon, vil et ekkokammer til forskjell være en selvbestemt filtrering da individet aktivt er medlem av en gruppe. Medlemmer som kommuniserer i ekkokamre vil sjelden bli eksponert for motstridende meninger/holdninger/atferd, noe som kan gi dem et ensidig bilde på tematikken. En trussel ved slik filtrering er fremvekst av ekstremisme. Medlemmene deler gjerne politiske, kulturelle eller religiøse verdier og holdninger.

EdgeRank Nyhetsoppdateringen på Facebook regulerer i aller høyeste grad innhold som blir presentert for brukeren. I 2013 het algoritmen som kontrollerte hva som kom opp i nyhetsoppdateringen, Edgerank. I dag har tar Facebook i bruk en maskin-lærende algoritme som tar over 100 000 faktorer i betraktning når den filtrer innhold . Den tidligere formelen for algoritmen står forenklet nedenfor:

\sum_{\mathrm{edges\,}e} u_e w_e d_e
Dette er den forenklede formelen for algoritmen, EdgeRank. De to første faktorene står for attraksjon, de to påfølgende bestemmer hvordan innhold blir vektet og de to siste faktorene er tidsbaserte parametre.

InnholdAltså er mesteparten av innhold på nett styrt av algoritmer i den hensikt av at innhold skal være skreddersydd for brukeren. Algoritmens kode er laget slik at den skal sile ut relevant innhold ned på individnivå. Siden algoritmen plukker opp mønstrene våre på nett er det desto viktigere å opptre med skjønn og forsøke å være mer konsekvent på hva man søker opp. Hvis ikke risikerer man å bli presentert med mengder av irrelevant innhold på ulike nettsteder og søkemotorer. Internett kjenner deg altså bedre enn man skulle ha trodd. K

Kilder:  https://en.wikipedia.org/wiki/EdgeRank Arne Krokan, Friksjonsfrie samfunn, 2015

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *