Despre algoritmi, rețele sociale …
* manipulare
Și atunci, noi nu mai putem să prelucrăm reflexiv – pentru că vine altă informație și altă informație – și rămânem cu mesajul dat. Și așa începe manipularea. Ăsta e un prim factor, așadar: cantitatea foarte mare de informații. Al doilea este că au apărut rețelele de socializare. Rețelele de socializare au la bază niște algoritmi. Informația pe care tu o primești este, de regulă, informația pe care tu o agreezi. Ți se dă, de regulă, cam ceea ce ai mai căutat înainte, din sursele pe care le-ai mai căutat. Aceștia sunt algoritmii de pe rețelele de socializare: nu sunt bazați pe veridicitate, ci pe preferința ta.
Și mai apare un fenomen aici: prietenii tăi au cam aceleași preferințe ca tine. Și atunci se produce un fenomen care în psihologie se numește group think: gândim toți la fel și ne întreținem unii altora convingerile, pentru că noi nu ne confruntăm cu alte grupuri, de alte opinii.
Este o auto-centrare a grupului, și atunci tot ceea ce vine pe rețeaua de socializare este luat cu mult mai puțină prudență logică. E luat by default. De ce? Unu: e agreat și de prietenii mei. Doi: e familiar, seamănă cu ceea ce am consumat ieri, alaltăieri, răsalaltăieri și tot așa. Și atunci credibilitatea acestor informații este mare și nu mai este analizată logic. Așadar, unu, cantitatea mare de informații și rapiditatea ei; doi, algoritmii și modul de funcționare al rețelelor de socializare fac ca manipularea să fie acum mult mai accentuată decât oricând altcândva.
Cu cât cantitatea de informație crește, cu atât probabilitatea de a fi manipulat crește. Cu cât algoritmii existenți în momentul de față se perpetuează, cu atât probabilitatea de manipulare crește. Astfel încât, dacă lucrurile vor continua, cred că în următorii ani vom fi și mai manipulați decât acum. Și tot mai manipulate. Nu mai cred că problema poate fi rezolvată doar de mintea umană și de un nou Aristotel. Ar fi două soluții aici.
Prima ar consta în a crea mașini, softuri care să facă un rating permanent al informațiilor pe care le primim – de pe internet, de pe rețele, de peste tot. Ratingul se face în funcție de sursa care a transmis informația. Într-un prim pas, ratingul acesta, algoritmii coroborează informația. Se uită dacă acea informație este cel puțin din trei surse diferite, distincte, cu apartenență distinctă. Cum era mai demult în presă. Mai demult – acuma nu mai prea e.
Și atunci, în funcție de asta, fiecărei informații i se dă o notă. Ăsta e primul pas: triangularea informației, ca să vadă ce notă ai. Unele trec, altele nu trec. Apoi ar fi a doua evaluare, tot de către acești algoritmi. După o vreme, aceștia ar lua informația pe care sursa X a vehiculat-o și ar analiza-o dacă s-a adeverit. Și, luând acest al doilea criteriu, dacă ea s-a adeverit sau nu, îți dă din nou o notă. Și făcând ratingul acesta permanent al informației și al sursei informației, mașinile ne pot ajuta cu filtre care fac să vină spre noi informații tot mai credibile.
Dacă tu ești o sursă care dai informații false, algoritmul te identifică o dată pentru că triangulează informația ta cu alte informații, și atunci îți dă o notă proastă; şi a doua oară pentru că, dacă se dovedește ulterior că e greșită, tu, ca sursă de informație, primești o notă proastă, în loc să ai 10, primești 2 …
