Facebook sessizce, kullanıcıların haber akışlarındaki siyasi içerik miktarını azaltmayı deniyor. Bu hareketle şirket, algoritmalarının çalışma şeklinde sorun olabileceğini üstü kapalı bir şekilde kabul etmiş sayılıyor.
Meselenin özü, etkileşim yaratmak ve insanlara istediği içeriği sağlamak arasındaki ayrım. Sosyal medya algoritmaları, yani platformlarda gördüğünüz içeriğe karar verirken izlenen kurallar, bu kararlara varmak için büyük ölçüde insan davranışlarından yararlanıyor. Kısacası insanların beğenerek, yorum yaparak ya da paylaşarak tepki verdikleri ya da "etkileşime girdikleri" içeriklere dikkat ediyorlar.
Bu algoritmaların kalabalığın bilgeliğinden yararlanmasının ardındaki mantığı anlamak önemli. Yanı sıra sosyal medya şirketlerinin bunu pratikte nasıl yaptıkları konusu da önemli tehlikeler barındırıyor.
Savandaki aslanlardan Facebook'taki beğenilere
Kalabalığın bilgeliği kavramı, başkalarının eylemlerinden, görüşlerinden ve tercihlerinden gelen sinyalleri kılavuz olarak kullanmanın, uygun kararlara yol açacağı varsayımına dayanıyor. Buna bir örnek, kolektif öngörülerin genellikle bireysel öngörülere kıyasla daha doğru olması. Finansal piyasaları, spor müsabakalarını, seçimleri ve hatta salgınları öngörmede kolektif zekadan faydalanılıyor.
Milyonlarca yıllık evrimsel süreçte, bu ilkeler insan beynine aşinalık, maruz kalma ve sürü psikolojisi gibi isimleri olan bilişsel yanlılıklar şeklinde kodlandı. Herkes koşmaya başlıyorsa siz de koşmaya başlamalısınız; birisi bir aslanın geldiğini görmüş olabilir ve koşmak hayatınızı kurtarabilir. Nedenini bilmiyor olabilirsiniz ama soruları daha sonra sormak daha akıllıcadır.
Beyniniz, akranlarınızdan ve çevrenizden gelen ipuçlarını alıyor ve bu sinyalleri hızlı bir şekilde karara dönüştürmek için basit kurallar kullanıyor: Kazananı takip et, çoğunluğu izle, komşunun yaptığını yap. Bu kurallar sağlam varsayımlara dayandığından, çoğu durumda epey işe yarıyor. Bu varsayımlara birkaç örnek, insanların genelde mantığa uygun hareket edebilmesi, çoğunluğun hatalı olmasının pek mümkün olamayacağı ve geçmişte yaşananların geleceği öngörebilmesi.
Teknoloji ise insanların, çoğunu tanımadığı büyük kitlelerden gelen sinyallere erişmelerine olanak sağlıyor. Yapay zeka uygulamaları, arama motoru sonuçlarını seçmekten müzik ve video tavsiye etmeye, arkadaş önermekten haber akışlarındaki gönderileri sıralamaya kadar popülerlik veya "etkileşim" sinyallerinden fazlaca yararlanıyor.
Her şey viral olmayı hak etmiyor
Araştırmaya göre sosyal medya ve haber öneri sistemleri gibi hemen hemen tüm internet teknoloji platformlarının yüksek popülarite yanlılığı bulunuyor. Uygulamalar, net arama motoru sorguları yerine etkileşim gibi işaretlerle işlediğinde, popülarite yanlılığı istenmeyen, zararlı sonuçlara yol açabiliyor.
Facebook, Instagram, Twitter, YouTube ve TikTok gibi sosyal medya platformları, içerikleri sıralamak ve önermek için büyük ölçüde yapay zeka algoritmalarından faydalanıyor. Bu algoritmalar, "beğendiğiniz," yorum yaptığınız ve paylaştığınız içerikleri, başka bir deyişle etkileşimde bulunduğunuz içerikleri girdi olarak alıyor. Bu algoritmaların amacı, insanların nelerden hoşlandığını bulup bunları akışlarının üst sıralarına çıkararak etkileşimi olabildiğince artırmak.
Bu ilk bakışta mantıklı görünüyor. İnsanlar güvenilir haberleri, uzman görüşlerini ve eğlenceli videoları seviyorsa, bu algoritmalar nitelikli içerikleri tanıyabilir. Fakat bu noktada kalabalığın bilgeliği, önemli bir varsayımda bulunuyor: popüler olanı tavsiye etmenin, nitelikli içeriklerin yayılmasına yardımcı olacağı.
Filippo Menczer ve diğerleri, niteliği ve popülerliği bir arada kullanarak içerikleri sıralayan bir algoritmayı inceleyerek bu varsayımı test etti. Büyük ölçüde, popülarite yanlılığının, içerik kalitesini düşürme olasılığının daha yüksek olduğu ortaya çıktı. Bunun nedeni, az kişinin bir içeriğe maruz kalması durumunda etkileşimin güvenilir bir nitelik göstergesi olmaması. Bu durumlarda, etkileşim gürültülü bir sinyal üretiyor ve algoritmanın bu ilk gürültüyü yaygınlaştırması muhtemel oluyor. Düşük nitelikli bir ürünün popülaritesi yeterince arttığında yayılmaya da devam ediyor.
Etkileşim yanlılığı algoritmaların yanı sıra insanları da etkileyebiliyor. Araştırmalara göre bilgi "karmaşık yayılım" şeklinde dağılıyor; yani kişi internette bir fikre ne kadar maruz kalırsa bu fikri benimseyip paylaşma olasılığı o kadar yüksek oluyor. Sosyal medya insanlara bir içeriğin viralleştiğini söylediğinde, bilişsel yanlılıklar devreye giriyor ve buna dikkat edip paylaşmaya yönelik karşı koyulmaz bir dürtüye dönüşüyor.
Pek de akıllı olmayan kalabalıklar
Yakın zamanda, Fakey adlı bir haber okuryazarlığı uygulaması kullanılarak bir deney yürütüldü. Fakey, Indiana Üniversitesi tarafından geliştirilen ve Facebook ve Twitter'daki gibi haber akışlarını simüle eden bir oyun. Oyuncular, yaygın kaynakların yanı sıra yanlış haber, sahte bilim, uç partizan ve komplo kaynaklarından güncel yazılar görüyorlar. Güvenilir kaynaklardan gelen haberleri paylaşıp beğendiklerinde ve düşük itibarlı yazıları teyitlenmesi için işaretlediklerinde puan kazanıyorlar.
Bulgulara göre, oyuncuların, birçok kullanıcının etkileşime girdiğini gördükleri zaman düşük itibarlı kaynaklardan gelen yazıları beğenip paylaşma ihtimalleri yüksek olurken işaretleme ihtimalleri ise daha düşük oluyor. Yani etkileşim ölçümlerine maruz kalmak bir hassasiyet oluşturuyor.
Bunun birkaç nedeni olabilir:
Birincisi, insanların kendilerine benzer kişilerle ilişki kurma eğilimi nedeniyle internetteki ağlarının pek çeşitli olmaması. Bir sosyal medya kullanıcısının aynı fikirde olmadığı kişileri takip etmeyi bırakmasının kolaylığı, insanları genellikle yankı fanusu olarak adlandırılan homojen topluluklara yöneltiyor.
İkincisi, birçok insanın arkadaşı, birbirinin arkadaşı olduğu için birbirlerini etkiliyor. Örneğin çok meşhur bir deneye göre, arkadaşlarınızın ne tür müzikten hoşlandığını bilmeniz, sizin de tercihlerinizi dile getirirken söylediklerinizi etkiliyor. Sosyal uyum arzunuz, bağımsız kararınızı çarpıtıyor.
Üçüncüsü, popülarite sinyalleri aldatılabiliyor. Arama motorları yıllar geçtikçe, arama algoritmalarını manipüle etmek için kullanılan "link çiftlikleri" ve yöntemlere karşı çok yönlü teknikler geliştirdi. Öte yandan, sosyal medya platformları ise kendi güvenlik açıklarını öğrenmeye yeni başlıyor.
Bilgi piyasasını manipüle etmeyi amaçlayan kişiler, trol ve sosyal bot gibi sahte hesaplar yaratıyor, sahte ağlar düzenliyorlar. Bir komplo teorisinin ya da bir siyasi adayın popüler olduğu algısını yaratarak ağları istila ediyorlar ve hem platformların algoritmaları hem de insanların bilişsel yanlılıkları üzerine oynuyorlar. Çoğunluğun görüşleri hakkında yanılgı oluşturmak için sosyal ağların yapısını bile değiştiriyorlar.
Etkileşimi azaltmak
Ne yapılabilir? Teknoloji platformları şu an savunmada. Seçimler sırasında sahte hesapları ve zararlı yanlış bilgileri kaldırmada çok daha agresif davranıyorlar. Ancak bu çabalar, sorunların yeniden ortaya çıkmasını engellemeye yetmiyor.
Direnç yaratmak, farklı ve önleyici bir yaklaşım olabilir; başka bir deyişle, bilgi yayma sürecini yavaşlatmak. Otomatik beğenme ve paylaşma gibi sık tekrarlanan davranışlar engellenebilir. Bu yöntem manipülasyon olasılığını azaltabilir ve daha az bilgi olduğunda insanlar gördükleri içeriklere daha fazla dikkat etme fırsatı bulabilirler. Böylece etkileşim yanlılığının, insanların kararlarını etkileme alanı daralır.
Ayrıca sosyal medya şirketleri de algoritmalarını, kullanıcıya sundukları içeriği belirlerken etkileşimden daha az faydalanacak şekilde düzenleyebilrler.
