Новые боги. Как онлайн-платформы манипулируют нашим выбором и что вернет нам свободу - Кристиан Монтаг

на данный момент) генерировать новые кодовые ключи. С одной стороны, звучит обнадеживающе, с другой – это решение фактически лишило ученых возможности проводить фундаментальные эмпирические исследования социальных медиаплатформ. А такие исследования совершенно необходимы для привлечения внимания к проблемам в сфере психологического таргетинга, ведь Meta и другие IT-компании по-прежнему располагают данными, которые могут использовать для манипуляций. По этой причине, на мой взгляд, следует снова открыть API, по крайней мере для независимых фундаментальных исследователей из университетов. Нам важно знать, манипулируют ли пользователями различные заинтересованные группы, такие как Meta, и если да, то каким образом.

Есть и другие факторы, ограничивающие эффективность психологического таргетинга. Чтобы лучше понять какие, давайте проведем небольшой экскурс в исследования интеллекта. В этой главе мы уже познакомились с основателем этой отрасли, сэром Фрэнсисом Гальтоном. С момента зарождения исследований интеллекта в викторианской Англии и по сей день ведутся противоречивые дискуссии о том, как именно следует определять интеллект. Эдвин Г. Боринг лаконично сформулировал так: «Интеллект – это то, что измеряется тестами интеллекта» [319]. Лично для меня интеллект проявляется в успешной работе с окружающим миром. Те, кто добивается успеха в жизни вопреки всему и успешно прокладывает свой путь, по-видимому, обладают правильным сочетанием умственных способностей. В последние годы дебаты о природе этого явления вновь обострились в связи с исследованиями в области искусственного интеллекта. Присуще ли мышление только нашему виду и, возможно, некоторым высокоразвитым животным? Или машины тоже могут быть разумными? [320]

В прошлом веке было сделано удивительное открытие, известное в научной литературе как эффект Флинна [321]. Политолог Джеймс Р. Флинн заметил, что во многих странах IQ (коэффициент интеллекта) растет от поколения к поколению, особенно при использовании IQ-тестов без культурной составляющей. Это означает, что задания не дискриминируют людей из других культур. Другими словами, в «бескультурном» IQ-тесте не используются задания, которые под силу лишь тем, кто вырос в определенной среде. Представьте, что нам нужно было бы пройти тест, базирующийся на знаниях китайской культуры, да еще и написанный китайскими иероглифами. Как участники из Европы, мы, вероятно, оказались бы в очень невыгодном положении.

Причину роста IQ на протяжении предыдущего столетия можно объяснить многими возможными факторами: улучшением внешних условий за счет более сбалансированного питания, развитием медицины и более высоким уровнем образования [322]. Эффект Флинна указывает психодиагностам, что стандарты тестирования интеллекта стоит периодически обновлять, собирая новые референсные данные. Если не обновлять нормативы и, к примеру, оценивать молодого человека 1995 года рождения по стандартам 1960-х, он может показать блестящие результаты IQ-теста, хотя по интеллектуальным способностям, возможно, вовсе не выделяется среди сверстников.

Я убежден, что и в области микротаргетинга необходимо учитывать существующие ограничения. В качестве примера рассмотрим метод, известный в психоинформатике как text mining, или интеллектуальный анализ текста. С его помощью ученые могут выяснить, как используемый человеком вокабуляр отражает его психологические характеристики. Звучит логично, ведь знаменитая «большая пятерка» личностных черт была разработана именно на основе лексического подхода (см. главу 2). К примеру, если кто-то напишет в блоге, что он напорист и общителен, можно предположить, что мы имеем дело с экстравертом.

Для подобного анализа речи уже давно используется метод лингвистического исследования и подсчета слов (Linguistic Inquiry and Word Count, LIWC). Работает он так: сначала электронный текст вводится в специальную программу. Затем исследователь получает информацию о том, какие слова – и как часто – использовались. В то же время программа проводит подробное индексирование нескольких тысяч слов [323]. Это позволяет проанализировать количество негативных или позитивных слов. Подобное изучение вокабуляра, естественно, дает возможность строить гипотезы и в отношении переменных, затрагивающих психику человека. Еще в 2006 году группа исследователей под руководством Маттиаса Меля пришла к выводу [324], что экстраверты более многословны (показатель raw word count). Это означает, что прогнозирование психологических характеристик возможно не только на основе смыслового содержания речи, но и на базе других языковых переменных.

Хотя подход LIWC открывает совершенно новые возможности для психоинформатиков, он все же имеет свои ограничения. В частности, LIWC исследует словарный запас человека только на уровне употребления отдельных слов. Акцент на отдельных словах не позволяет распознать такие аспекты речи, как ирония или сарказм. Кроме того, при анализе эмоциональности словарного запаса учитываются только те слова, которые ранее были внесены в каталог программного обеспечения. Эти недочеты удалось исправить при помощи нового метода Open Vocabulary Approach (OVA), или «подхода открытого словаря», в котором можно учитывать даже словосочетания. Кроме того, при использовании OVA нет необходимости задавать ключевые слова перед анализом. Как отмечают Маргарет Л. Керн и ее коллеги, «новый метод исследует доминирующие отличительные слова и фразы, используя открытый словарь, включающий эмодзи, опечатки и фразы» [325]. Результаты подобного анализа речи во многом совпадают с тем, как люди сами оценивают свое словоупотребление (что логично).

Хотя от стремительного развития языкового анализа в психоинформатике порой захватывает дух, я убежден, что в будущем, если мы хотим получать с помощью текстового анализа значимые результаты, необходимо будет регулярно делать новые выборки и уточнять показатель нормы. В противном случае устаревший кодовый ключ можно будет применять к новому набору данных лишь с особой осторожностью. Я уже приводил пример эффекта Флинна, когда использование стандартов из прошлого портит диагностику IQ. Приведу еще один, чтобы проиллюстрировать проблему, которая может возникнуть при использовании устаревшего кодового ключа в интеллектуальном анализе текста. В работе Маргарет Л. Керн была установлена связь между использованием слова «покемон» в постах на фейсбуке и «добросовестностью» [326]. Люди, которые часто упоминали покемонов в своем профиле, описывали себя как менее добросовестных. Получается, менее сознательные люди тратят больше времени на охоту за покемонами? Интересно! Но что произойдет, когда игра Pokémon Go полностью устареет? После шумихи 2016 года в Германии уже давно никто не говорит об этой игре. Значит, информация о покемонах сегодня для меня как для психоинформатика бесполезна. Получается, анализ речи напрямую зависит от времени, в котором мы живем.

Кстати, эта проблема касается не только интеллектуального анализа текста, но и оценки лайков в фейсбуке. Какой толк от того, что я знаю о диагностической силе лайков под публикациями о покемонах, если про них все уже давно забыли? Также важно отметить, что в разных культурах обсуждаются разные темы. Политические системы тоже различаются во всем мире. Михалу Косински в его исследовании удалось относительно точно спрогнозировать политические предпочтения американцев, но в Германии это было бы гораздо сложнее, поскольку у нас не двухпартийная система, как я уже говорил.