Ekkokammer og filterbobler

I dette blogginnlegget tar jeg for meg de politiske og etiske utfordringene med filterbobler og ekkokammer. Er dette en risiko for utviklingen eller gjør det kun internettet enklere for oss å orientere oss på.

Filterbobler.

Filterbobler er hva internettet skjuler fra deg. Ved å konstant få personalisert innhold kan dette risikere at internett skjuler informasjon. Nettopp fordi de konstant jobber for å tilpasse artikler og reklame rettet mot deg. Om du velger å søke mye på samme form for politiske meninger og artikler vil det også komme mer av dette opp i søkemotoren din enn noe annet. Derfor vil dette skjule andre politiske holdninger og argumenter fra deg. (Krokan, 2019)

Ekkokammer

Ekkokammer har ikke fått en spesifikk definisjon ifølge forskersonen.no. Ekkokammer er i motsetning til Filterbobler hva du får av repetert innhold rettet mot deg på internettet. Dette går ut på at informasjon, ideer eller oppfatninger blir forsterket grunnet den repeterte kommunikasjon. (Forskersonen.no)

Politiske holdninger

Både ekkogrammer og filterbobler påvirker våres politiske holdninger og hva vi snakker om. Internett har påvirket i den retning at flere mennesker med ikke vitenskapelig tilnærming kan finne andre mennesker med samme holdninger lettere. Det kan bli foreslått grupper med samme holdning, flere blogger, artikler og mer i samme retning og forskningsartikler og data vil forsvinne i mengden. Dette kan bidra med å forsterke disse holdningene og skyve vekk viktig informasjon. For eksempel de som er imot vaksinering. Her kan det bli skrevet masse, både innlegg, artikler og mer av mennesker som tar sterk motstand til vaksinering uten noen form for forsking til å bevise dette.  

Algoritmer begrenser informasjon

Internett har et hav av informasjon, det finnes så mye på internettet at du aldri i livet hadde klart å lese deg gjennom absolutt alt. Her vil da algoritmene som tilpasser informasjonen til deg gjøre det lettere å få den informasjonen du er på utkikk etter. Derimot er det ikke like positivt at det skapes filterbobler og ekkokamre. Dette skjer ved at du kun får en type informasjon og reklame rettet mot deg samtidig som annen informasjon forsvinner og blir skjult fra seg. Dette baseres på tidligere søkehistorikk. Klikk atferd. Hvilke type pc du bruker og lokasjonen din. Algoritmene begrenser det du får opp og begrenser oss til de samme ideene og samme temaene. For eksempel får du kun dine politiske holdninger og ikke nødvendigvis andres synspunkter og annen politikk. Dette gjør det vanskeligere å skulle reflektere over hva man faktisk er enig i og forsterker gjerne meningene dine rettet til for eksempel dette partiet. Ved å ende opp i en såkalt filterboble vil det være ekstremt mange ting vi ikke får med oss. Den største forskjellen på før og nå er at før tok man kanskje et bevisst valg om å kun lese den ene avisen med de holdningene man selv hadde. Nå derimot får man ikke ta valget selv. Vi vet ikke nødvendigvis at valget blir tatt for oss engang. Ved å havne inn i en filterboble vil vi ikke lenger få ny informasjon om denne ikke passer til «vår profil». Dette begrenser oss fra å lære noe nytt og reflektere mer. (Pariser,2018)

Algoritmene blir basert på vår tidligere aktivitet, men denne trenger ikke være noen spesiell god presentasjon av oss som mennesker. For eksempel sier Greenwood at han gjerne ser på ulike erfaringer med ulike telefoner, men alltid kjøper IPhone uansett. Dette gjør det unødvendig å få opp reklame på andre telefoner, men det er jo akkurat dette som vil skje på grunn av algoritmene. Det som kan være det skumle nå om dagen er at de fleste kun er på sosiale medier og ikke nødvendigvis klikker seg inn for å faktisk lese nyhetene. Dette gjør at informasjonen vi får blir ekstremt begrenset. (Greenwood,2019)

Gjør algoritmene på sosiale medier oss mer diskriminerende?

Algoritmene som brukes i mediaplattformer er i all hovedsak skapt for å tjene mer penger. For eksempel kan du betale Instagram penger for at din post skal nå ut til flere brukere. Instagram har også de siste årene gjort det vanskeligere å nå ut til flere mennesker på egenhånd og du ser gjerne at mange brukere har samme mengde følgere uten økning som de hadde for 1,5 år siden. Algoritmene baseres blant annet på hvor lenge man blir på et nettsted og hva som fungerer best for å holde brukeren der(Idunn2019)

Dette kan være ulike former for ekstremisme, noe som kan være veldig skadelig om dette kommer opp mye for de samme menneskene. Et eksempel på diskriminering forårsaket av algoritmer er en konto jeg selv har fulgt, dessverre finner jeg ikke igjen kontoen selv etter mye leting. Denne kontoen la ut flere bilder av ulike kjendiser. Her la de ut to av de samme bilde etter hverandre, men det ene retusjert. Hvor de fjernet alt av cellulitter, valker, strekkmerker, kviser, arr og mer. Disse bildene kom opp i feeden til flere mennesker, mens de naturlige bildene uteble for de fleste. En annen ting som også kom frem var at mørkere og større damer ofte kom dårligere frem enn smalere og lysere damer. Ved at algoritmer fjerner de naturlige kroppene og ulike etnisitetene kan vi risikere en mer diskriminerende verden med høyere kroppsfokus og lavere selvtillit.

En slik utvikling er utrolig skummel rett og slett ved at farlige holdninger blir fremmet mer av din tidligere historikk og byttes mer på dette. Selv om det kan være fint med mer spisset innhold som for eksempel at jeg får mer reklamer om relevante ting. Derimot kan dette gjøre at man bruker mer penger enn man kanskje har godt av grunnet all den spissede reklamen. Som jeg skrev over så trenger ikke algoritmene passe spesielt godt nettopp fordi vi som mennesker ikke blir helt riktig representert. For eksempel hadde jeg en eksamen om Harley Davidson for litt siden og måtte selvfølgelig søke opp en del angående dette firmaet og fikk plutselig stadig masse reklame for motorsykler og motorsykkel forsikringer.

Min konklusjon på det hele er at selv om ekkokammer og filterboblene hindrer oss fra å se ulik informasjon samtidig retter kun en type informasjon mot oss. Tror jeg at ved hjelp av å være bevisst på det at vi likevel kan klare å holde oss informerte på de viktige sakene. Derimot tror jeg det kan være farlig når det alltid er noen som faller utenfor og ikke får det med seg. Mange kan det også være for sent for fordi de er så inn i den ekstreme retningen at de ikke lenger er mottakelige for annen informasjon.

Referanser:

Eli Pariser, How new feed algorithms supercharge confirmation bias, publisert: 18.desember 2018.                                                          https://www.youtube.com/watch?v=prx9bxzns3g

Adam Greenwood, Challenge The Echo Chamber, publisert: 8.april 2019 https://www.youtube.com/watch?v=UKyFL389qe8

Jill Walker Rettberg, Et algoritmisk blikk, 2019

https://www.idunn.no/nmt/2019/01/et_algoritmisk_blikk?fbclid=IwAR02BaDCHJOeDX5r-q5u5_3zQFEwHNtaOQ9y2F1vKPm5lCzYEnMeeFeW7sc