हम यह मानना पसंद करते हैं कि Google की प्रत्येक यात्रा ज्ञान की खोज है, या, कम से कम, उपयोगी जानकारी। ज़रूर, लेकिन यह भी नशा का एक कार्य है।
हर बार जब हम खोज परिणाम प्राप्त करते हैं, तो हम एक आभासी दर्पण खींचते हैं जो दर्शाता है कि हम वेब दुनिया में कौन हैं। यह वही है जो एली पेरिस ने अपनी 2011 की किताब, द फिल्टर बबल: व्हाट द इंटरनेट इज़ हाउट फ्रॉम यू में "फिल्टर बबल" के रूप में वर्णित किया है।
पेरिसर ने एल्गोरिथम वैयक्तिकरण के पीछे की सोच को सामने रखा। सावधानीपूर्वक हमारे हर क्लिक, Google - और अब Facebook और अधिक से अधिक अन्य वेबसाइटों पर नज़र रखने से - पिछले व्यवहार के आधार पर, हम जो जानना चाहते हैं, उसके बारे में बहुत अच्छा अनुमान लगाते हैं। इसका मतलब है कि एक ही खोज को करने वाले दो लोग बहुत अलग परिणामों के साथ समाप्त हो सकते हैं।
हमें वह खिलाया जाता है जो हम चाहते हैं, और चूंकि हम अपने आराम क्षेत्र के भीतर सामान पर क्लिक करने की संभावना रखते हैं - विज्ञापनों सहित - Google, और अन्य, अपने लक्ष्य को तेज करने के लिए प्रेरित होते हैं। परिणामस्वरूप, हम जिस बुलबुले में रहते हैं वह सिकुड़ रहा है।
इस सभी परिशुद्धता के लिए एक मूल्य है, जैसा कि पेरिस ने ब्रेन पिकरिंग मारिया पोपोवा के साथ एक साक्षात्कार में कहा था:
"वैयक्तिकरण एक प्रकार की गोपनीयता है जो अंदर बाहर हो गई है: यह इस बात को नियंत्रित करने की समस्या नहीं है कि दुनिया आपके बारे में क्या जानती है, यह वह समस्या है जो आपको दुनिया में देखने को मिलती है।"
बड़ा चित्र
तो हम अपने खुद के बनाने के चक्रव्यूह में फंस गए हैं, है ना?
जरूरी नहीं, वैज्ञानिकों की एक टीम के लिए धन्यवाद, जो कहते हैं कि वे एल्गोरिदम की बाधाओं से बचने का एक तरीका हो सकता है। जैसा कि एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू ने हाल ही में रिपोर्ट किया है, बार्सिलोना में यूनिवर्सिटैट पोम्पेउ फाबरा में एडुआर्डो ग्राहल्स-गरिडो और याहू लैब्स में मौनिया लालमास और डैनियल क्वेरसिया ने विकसित किया है, जिसे वे "सिफारिश इंजन" कहते हैं, जिसे लोगों के विचारों का विरोध करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
शोधकर्ताओं का कहना है कि एक विचार यह है कि वे विचार उन लोगों से आते हैं जिनके साथ हम अन्य हित साझा करते हैं। ऐसा लगता है कि हमें राय के लिए अधिक ग्रहणशील बनाता है जिसे हम अन्यथा मूर्खता के रूप में खारिज कर सकते हैं। दूसरे को विरोधी विचारों को एक दृश्य तरीके से पेश करना है जो उन्हें कम विदेशी लगता है।
उस अंत तक, वैज्ञानिकों ने एक शब्द क्लाउड के मॉडल का उपयोग किया, जिसने अध्ययन प्रतिभागियों को दोनों को यह देखने की अनुमति दी कि वे किस विषय पर सबसे अधिक बार ट्वीट करने के लिए जाते थे, और साथ ही साथ - एक नेत्रहीन तरीके से - दूसरों से सामग्री भी स्वयं के शब्द बादलों ने एक ही विषय के कई उल्लेख किए।
लेकिन क्या होगा अगर उस सामग्री में से कुछ एक बहुत अलग राजनीतिक दृष्टिकोण को प्रतिबिंबित करे? क्या लोग सहज रूप से इसे खारिज कर देंगे?
अपने सिद्धांत को एक उचित परीक्षण के लिए रखने के लिए, शोधकर्ताओं ने लोगों को एक ऐसे मुद्दे के विपरीत पक्षों से जोड़ा, जो गहरी व्यक्तिगत भावनाओं - गर्भपात को उजागर करता है। उन्होंने चिली में हजारों सक्रिय ट्विटर उपयोगकर्ताओं पर ध्यान केंद्रित किया, जिन्होंने अपने ट्वीट में #prolife और #prochoice जैसे हैशटैग शामिल किए थे, उनके लिए शब्द बादलों का निर्माण किया था जो उन शब्दों के आधार पर थे जो वे अक्सर उपयोग करते थे।
फिर, उन्होंने उन लोगों के ट्वीट्स के साथ अध्ययन प्रतिभागियों को प्रदान किया जिनके पास अपने शब्द बादलों में समान शब्द थे, लेकिन जिन्होंने गर्भपात के विपरीत विचार भी रखा था। शोधकर्ताओं ने पाया कि क्योंकि लोग उन लोगों के लिए एक संबंध महसूस करते थे जिनके पास समान शब्द बादल थे, वे उनकी टिप्पणियों में अधिक रुचि रखते थे। और कहा कि उन्हें विचारों और विचारों की एक विस्तृत श्रृंखला में उजागर करने की अपेक्षा थी, क्योंकि वे अन्यथा अनुभव करते थे।
संक्षेप में, शोधकर्ताओं ने उन तरीकों का इस्तेमाल किया जो उन्हें अलग-अलग तरीकों से चर्चा करने के लिए और अधिक खुला बनाते थे। उनके पास, उनके पेपर का निष्कर्ष था, "अप्रत्यक्ष लोगों को जोड़ने के लिए एक अप्रत्यक्ष तरीका था।"
तो, अभी तक उम्मीद है।
विधि को पागलपन
यहाँ एल्गोरिदम के कभी-कभी विचित्र दुनिया में अन्य हालिया घटनाक्रम हैं।
- स्वचालित "गर्म व्यक्तिगत संबंध" जैसा कुछ भी नहीं: यह संभवतः अपरिहार्य था। Google को सॉफ़्टवेयर के लिए केवल एक पेटेंट प्राप्त हुआ है जो आपके सोशल मीडिया व्यवहार के ऐसे नज़दीक नज़र रखेगा कि यह आपको फेसबुक या ट्विटर पर आपकी टिप्पणियों और प्रश्नों के बारे में संभावित प्रतिक्रियाएं प्रदान कर सकेगा। अगर, उदाहरण के लिए, एक दोस्त को एक नई नौकरी मिलती है, तो सॉफ्टवेयर एक प्रतिक्रिया का सुझाव देगा, संभवतः "बधाई" जैसे कुछ। यह सही है, आपको अपनी मस्तिष्क की किसी भी शक्ति को बर्बाद नहीं करना पड़ेगा। एल्गोरिथ्म इसे आपके लिए करेगा।
- इसे फोन करें: हेलसिंकी विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने यह निर्धारित करने के लिए एल्गोरिदम विकसित किया है कि लोग अपने सेल फोन के एक्सेलेरोमीटर संकेतों को ट्रैक करके, पैदल चलना, वाहन चलाना या बस या सबवे कैसे ले सकते हैं। इससे उन्हें अपने स्टॉप और स्टार्ट की आवृत्ति का विश्लेषण करने की अनुमति मिलती है। शोधकर्ताओं का कहना है कि यह योजनाकारों को यह समझने में एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है कि लोग अपने शहरों में कैसे घूमें।
- सभी समाचार जो फिट बैठता है: फेसबुक ने अपने "समाचार फ़ीड" एल्गोरिदम को फिर से साझा किया है ताकि अधिक वास्तविक समाचार वहां दिखाई देने लगें। विचार यह है कि फेसबुक फीड पर समाचार संगठनों के लेखों के लिंक के लिए अधिक से अधिक एक्सपोज़र दिया जाए - जो सोशल मीडिया के दिग्गजों को दोस्तों के जन्मदिन के अलावा दुनिया में क्या हो रहा है, इसके लिए अधिक प्रासंगिक बनाने में मदद करेगा। अटकलें हैं कि यह फेसबुक द्वारा वर्तमान घटनाओं के बारे में चर्चा करने के लिए ट्विटर के प्रभुत्व को चुनौती देने का एक प्रयास है।
- शिकागो शावक के बारे में उसका क्या कहना है ?: एक इज़राइली कंप्यूटर वैज्ञानिक ने एक एल्गोरिथ्म बनाया है जो पिछले घटनाओं के बारे में इलेक्ट्रॉनिक डेटा के विशाल मात्रा का विश्लेषण कर सकता है, जैसा कि न्यू यॉर्क टाइम्स के आर्काइव से लेकर ट्विटर फीड तक विविधतापूर्ण है और भविष्यवाणी करता है कि क्या हो सकता है भविष्य में। सबसे विशेष रूप से, किरा रैडिन्स्की नाम के वैज्ञानिक ने कई दशकों में क्यूबा में पहले हैजा की महामारी की भविष्यवाणी करने और अरब स्प्रिंग तक विरोध प्रदर्शन करने के लिए अपनी प्रणाली का उपयोग किया है।
वीडियो बोनस: यहाँ TED बात है जो एली पेरिस और फिल्टर बबल की उनकी अवधारणा को प्रसिद्ध बनाती है।
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