Кривое зеркало дереализации мира
Соцсети множат раскол, искажая наши представления о мире.
Такой вывод можно сделать из результатов тестирования новой и довольно революционной когнитивно-сетевой модели формирования социальных убеждений.
Из результатов тестирования новой модели можно вывести следующую логическую цепочку:
1) современный человек – это уже не человек-разумный, а человек-сетевой, ибо социальные убеждения влияют на его жизнь, как минимум, не меньше, чем вся сумма полученных в школе знаний;
2) всё более важную роль в формировании убеждений человека-сетевого играют соцсети, уже превосходящие по силе влияния на индивида совокупное влияние «малого физического мира» - родных, друзей, знакомых и коллег;
3) ключевое отличие соцсетей от «малого физического мира» в том, что соцсетями жестко правит сетевая гомофилия (согласно которой похожий по взглядам на вас человек имеет бОльшую вероятность стать и остаться вашим френдом, чем непохожий), в физическом мире также работающая, но совсем не так строго;
4) сетевая гомофилия – мощнейший источник возникновения представлений о «ложном консенсусе» (типа, 80%+ за «крымнаш» или все реднеки за Трампа) и прочих проявлений искаженного восприятия «большого физического мира» (в психиатрии подобный эффект называется дереализация);
5) массовые представления о «ложном консенсусе» - мощнейший усилитель раскола в обществе.
Но самое неприятное (если не сказать страшное) в том, что:
✔️ представления о консенсусе (как следует из его названия) – ложные, т.е. консенсус видится там, где его, на самом деле, может и не быть;
✔️ с нарастанием идет процесс искажения массовых социальных представлений о «большом мире», возникающий из-за ложного переноса индивидом представлений о своем «малом сетевом мире» на «большой физический мир».
Отчет о результатах исследования A Sampling Model of Social Judgment (руководитель работ - Мирта Галесич) https://goo.gl/g6pTMe
N.B.
А) Помимо «ложного консенсуса», не столь сильное, но весьма ощутимое влияние на социальные убеждения также играют ощущения «ложной уникальности», «самопереоценки» и «самоуничижения» (подробней в работе Галесич и Ко)
Б) Для лучшего («стереоскопического») понимания важности новой модели и выводов из ее тестирования, стоит взглянуть:
— предыдущую работа Галесич на эту тему - о новой социально-сетевой социологии https://goo.gl/3Q9mUT
— два моих поста:
— о поляризации раскола в политических пристрастиях https://goo.gl/th4Rwg
— о расколе в неполитических представлениях о мире (экономика, образование, история, искусство, технологии) https://goo.gl/nmGeGr
#СоциальныеСети #PublicOpinion #Polarization #Раскол
Соцсети множат раскол, искажая наши представления о мире.
Такой вывод можно сделать из результатов тестирования новой и довольно революционной когнитивно-сетевой модели формирования социальных убеждений.
Из результатов тестирования новой модели можно вывести следующую логическую цепочку:
1) современный человек – это уже не человек-разумный, а человек-сетевой, ибо социальные убеждения влияют на его жизнь, как минимум, не меньше, чем вся сумма полученных в школе знаний;
2) всё более важную роль в формировании убеждений человека-сетевого играют соцсети, уже превосходящие по силе влияния на индивида совокупное влияние «малого физического мира» - родных, друзей, знакомых и коллег;
3) ключевое отличие соцсетей от «малого физического мира» в том, что соцсетями жестко правит сетевая гомофилия (согласно которой похожий по взглядам на вас человек имеет бОльшую вероятность стать и остаться вашим френдом, чем непохожий), в физическом мире также работающая, но совсем не так строго;
4) сетевая гомофилия – мощнейший источник возникновения представлений о «ложном консенсусе» (типа, 80%+ за «крымнаш» или все реднеки за Трампа) и прочих проявлений искаженного восприятия «большого физического мира» (в психиатрии подобный эффект называется дереализация);
5) массовые представления о «ложном консенсусе» - мощнейший усилитель раскола в обществе.
Но самое неприятное (если не сказать страшное) в том, что:
✔️ представления о консенсусе (как следует из его названия) – ложные, т.е. консенсус видится там, где его, на самом деле, может и не быть;
✔️ с нарастанием идет процесс искажения массовых социальных представлений о «большом мире», возникающий из-за ложного переноса индивидом представлений о своем «малом сетевом мире» на «большой физический мир».
Отчет о результатах исследования A Sampling Model of Social Judgment (руководитель работ - Мирта Галесич) https://goo.gl/g6pTMe
N.B.
А) Помимо «ложного консенсуса», не столь сильное, но весьма ощутимое влияние на социальные убеждения также играют ощущения «ложной уникальности», «самопереоценки» и «самоуничижения» (подробней в работе Галесич и Ко)
Б) Для лучшего («стереоскопического») понимания важности новой модели и выводов из ее тестирования, стоит взглянуть:
— предыдущую работа Галесич на эту тему - о новой социально-сетевой социологии https://goo.gl/3Q9mUT
— два моих поста:
— о поляризации раскола в политических пристрастиях https://goo.gl/th4Rwg
— о расколе в неполитических представлениях о мире (экономика, образование, история, искусство, технологии) https://goo.gl/nmGeGr
#СоциальныеСети #PublicOpinion #Polarization #Раскол
Найден оптимальный алгоритм выявления «скрытых пружин» в устройстве общества.
На основе данных о коммуникации людей в любой социальной сети (онлайновой, типа ФБ, или офлайновой – в реальной жизни) можно выявить скрытую иерархическую структуру среди участников сетевых коммуникаций. Это делается путем анализа асимметричных моделей взаимодействий участников.
Подобные иерархии существуют в любых социальных группах: от птиц, приматов и слонов до людей. Все эти группы организованы в соответствии с иерархиями доминирования, определяющими модели повторяющихся взаимодействий, при которых доминирующие особи склонны утверждать себя над менее влиятельными членами групп.
Чем больше и сложнее сеть участников социальных взаимодействий, тем больше в нем скрытых иерархий, порою неведомых самим участникам коммуникаций.
Выявление архитектуры таких иерархий – критически важная задача для:
- понимания характера существующих и предсказания возникновения новых иерархий;
- увязки этих иерархий со «струями и течениями» социальных взаимодействий;
- оказания влияния на них в целях управления динамикой социальных коммуникаций.
Т.е. в наше время, - это важнейшая задача для социологов, политтехнологов, спецслужб и СМИ.
Поскольку задача столь важная, то для ее решения уже разработаны несколько подходов, в каждом из которых построено по несколько типов алгоритмических моделей и, соответственно, алгоритмов выявления иерархий.
Алгоритмов много, но их производительность и масштабирование до последнего времени оставляли желать лучшего.
Новая прорывная модель и алгоритм SpringRank навеяны элементарной физической аналогией – представить социальную сеть коммуникаций, как физическую систему, в которой между каждой парой участников натянута ориентированная пружина определенной длины и упругости.
Гениальная идея нового алгоритма - минимизировать общую энергию всех пружин системы. И поскольку эта задача оптимизации требует только линейной алгебры, ее можно решить для сетей с миллионами узлов и ребер за считанные секунды.
Натурные испытания алгоритма SpringRank на синтетических и реальных наборах данных (включая данные о поведении животных, найме преподавателей, сетях социальной поддержки и спортивных турнирах) показали замечательные результаты – алгоритм жутко эффективен, как по скорости, так и по масштабируемости.
Он также может выявлять и предсказывать появление ненаблюдаемых ребер в сети, - так сказать выявлять «скрытые пружины», влияющие на поведение общества.
Принципиальное преимущество SpringRank перед прежними алгоритмами в том, что
- старые алгоритмы, как правило, лишь «выявляют элиту» - дают высокие ранги небольшому числу важных узлов, что дает мало информации об иерархии узлов с более низким рейтингом;
- новый алгоритм выявляет всю многоуровневую иерархию, - и в том числе, латентную: неявную, скрытую и неочевидную.
Новый алгоритм, возможно, произведет революцию в т.н. «системах одобрения» (Systems of Endorsement ), в которых статус участников обусловлен престижем, репутацией или социальным положением.
К ним, в той или иной мере, относится почти все: от рекомендательных систем в Интернете, до социального устройства общества.
Подробней см. только что опубликованную работу «A physical model for efficient ranking in networks» http://advances.sciencemag.org/content/4/7/eaar8260
#СоциальныеСети #СоциальнаяИерархия #МоделиАлгоритмы
На основе данных о коммуникации людей в любой социальной сети (онлайновой, типа ФБ, или офлайновой – в реальной жизни) можно выявить скрытую иерархическую структуру среди участников сетевых коммуникаций. Это делается путем анализа асимметричных моделей взаимодействий участников.
Подобные иерархии существуют в любых социальных группах: от птиц, приматов и слонов до людей. Все эти группы организованы в соответствии с иерархиями доминирования, определяющими модели повторяющихся взаимодействий, при которых доминирующие особи склонны утверждать себя над менее влиятельными членами групп.
Чем больше и сложнее сеть участников социальных взаимодействий, тем больше в нем скрытых иерархий, порою неведомых самим участникам коммуникаций.
Выявление архитектуры таких иерархий – критически важная задача для:
- понимания характера существующих и предсказания возникновения новых иерархий;
- увязки этих иерархий со «струями и течениями» социальных взаимодействий;
- оказания влияния на них в целях управления динамикой социальных коммуникаций.
Т.е. в наше время, - это важнейшая задача для социологов, политтехнологов, спецслужб и СМИ.
Поскольку задача столь важная, то для ее решения уже разработаны несколько подходов, в каждом из которых построено по несколько типов алгоритмических моделей и, соответственно, алгоритмов выявления иерархий.
Алгоритмов много, но их производительность и масштабирование до последнего времени оставляли желать лучшего.
Новая прорывная модель и алгоритм SpringRank навеяны элементарной физической аналогией – представить социальную сеть коммуникаций, как физическую систему, в которой между каждой парой участников натянута ориентированная пружина определенной длины и упругости.
Гениальная идея нового алгоритма - минимизировать общую энергию всех пружин системы. И поскольку эта задача оптимизации требует только линейной алгебры, ее можно решить для сетей с миллионами узлов и ребер за считанные секунды.
Натурные испытания алгоритма SpringRank на синтетических и реальных наборах данных (включая данные о поведении животных, найме преподавателей, сетях социальной поддержки и спортивных турнирах) показали замечательные результаты – алгоритм жутко эффективен, как по скорости, так и по масштабируемости.
Он также может выявлять и предсказывать появление ненаблюдаемых ребер в сети, - так сказать выявлять «скрытые пружины», влияющие на поведение общества.
Принципиальное преимущество SpringRank перед прежними алгоритмами в том, что
- старые алгоритмы, как правило, лишь «выявляют элиту» - дают высокие ранги небольшому числу важных узлов, что дает мало информации об иерархии узлов с более низким рейтингом;
- новый алгоритм выявляет всю многоуровневую иерархию, - и в том числе, латентную: неявную, скрытую и неочевидную.
Новый алгоритм, возможно, произведет революцию в т.н. «системах одобрения» (Systems of Endorsement ), в которых статус участников обусловлен престижем, репутацией или социальным положением.
К ним, в той или иной мере, относится почти все: от рекомендательных систем в Интернете, до социального устройства общества.
Подробней см. только что опубликованную работу «A physical model for efficient ranking in networks» http://advances.sciencemag.org/content/4/7/eaar8260
#СоциальныеСети #СоциальнаяИерархия #МоделиАлгоритмы
Данбар не прав
Оптимальное число постоянных социальных связей оказалось иным
Чтобы превзойти физические ограничения каждой особи, природа придумала объединять их в социальные группы. Вместе они могут добиваться невозможного для каждого по отдельности.
Однако индивидуальные возможности поддержания стабильных социальных отношений ограничены физически. Особь просто не в состоянии эффективно поддерживать социальные связи в группе из более 150 особей. Это и есть знаменитое Число Данбара, про которое сейчас столько увлекательного написано: от антропологов до Малькольма Глэдвелла в его «Переломном моменте», что вы, наверняка, массу всего про это читали. А суть в том, что оптимальное число постоянных социальных связей лежит в диапазоне от 100 до 230 и чаще всего считается равным 150.
Новость же в том, что Данбар оказался не прав. Точнее, его модель зависимости между развитием неокортекса и размером стаи слишком упрощена.
Новое фантастически интересное исследование структуры социальных отношений через призму сетевой науки дало прорывной результат. Авторы придумали более сложную, но зато куда более точную модель: размер группы – это компромисс между позитивным эффектом повышения возможностей передачи информации при росте размеров группы и негативным эффектом повышения возможностей передачи любого рода патогенов (как биологических, так и информационных).
Результаты моделирования на этой модели были проверены на реальных сообществах приматов и показали:
1) Эффективность социальных отношений (с учетом как позитивного, так и негативного эффектов) меняется нелинейно.
2) Она растет с увеличением численности в малых группах (до 13), достигает максимального значения в средних группах (> 13, но <89, среднее - 51), а потом падает (в группах 89+).
Т.е. оптимальное число постоянных социальных связей лежит не в диапазоне 100-230 (по Данбару), а в диапазоне 14-88.
3) Все это связано с влиянием модулярности (возникновение более мелких групп – семья, близкие друзья и т.д.) и такими нетривиальными поведенческими драйверами, как непотизм (более высокая толерантность в «своим») и деспотизм (агрессивность, направленная на повышение своего уровня в иерархии)
Так что теперь есть куча новой работы по пересмотру эффективной организации социальных взаимодействий от антропологов и аналитиков соцсетей до спецов по маркетингу и психологов бизнеса.
И все потому, что распространение заразы при социальных взаимодействиях оказалось не менее важным и действенным, чем распространение полезной информации, навыков и знаний.
Теперь понятно, почему современный медиа-мир помешался на фейк-ньюс.
Статья «Social transmission in networks: global efficiency peaks with intermediate levels of modularity»
https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00265-018-2564-9
(скайхаб вам в помощь, но FYI статья довольно сложная)
#СоциальноеЗаражение #СоциальныеСети #СоциальнаяИерархия
Оптимальное число постоянных социальных связей оказалось иным
Чтобы превзойти физические ограничения каждой особи, природа придумала объединять их в социальные группы. Вместе они могут добиваться невозможного для каждого по отдельности.
Однако индивидуальные возможности поддержания стабильных социальных отношений ограничены физически. Особь просто не в состоянии эффективно поддерживать социальные связи в группе из более 150 особей. Это и есть знаменитое Число Данбара, про которое сейчас столько увлекательного написано: от антропологов до Малькольма Глэдвелла в его «Переломном моменте», что вы, наверняка, массу всего про это читали. А суть в том, что оптимальное число постоянных социальных связей лежит в диапазоне от 100 до 230 и чаще всего считается равным 150.
Новость же в том, что Данбар оказался не прав. Точнее, его модель зависимости между развитием неокортекса и размером стаи слишком упрощена.
Новое фантастически интересное исследование структуры социальных отношений через призму сетевой науки дало прорывной результат. Авторы придумали более сложную, но зато куда более точную модель: размер группы – это компромисс между позитивным эффектом повышения возможностей передачи информации при росте размеров группы и негативным эффектом повышения возможностей передачи любого рода патогенов (как биологических, так и информационных).
Результаты моделирования на этой модели были проверены на реальных сообществах приматов и показали:
1) Эффективность социальных отношений (с учетом как позитивного, так и негативного эффектов) меняется нелинейно.
2) Она растет с увеличением численности в малых группах (до 13), достигает максимального значения в средних группах (> 13, но <89, среднее - 51), а потом падает (в группах 89+).
Т.е. оптимальное число постоянных социальных связей лежит не в диапазоне 100-230 (по Данбару), а в диапазоне 14-88.
3) Все это связано с влиянием модулярности (возникновение более мелких групп – семья, близкие друзья и т.д.) и такими нетривиальными поведенческими драйверами, как непотизм (более высокая толерантность в «своим») и деспотизм (агрессивность, направленная на повышение своего уровня в иерархии)
Так что теперь есть куча новой работы по пересмотру эффективной организации социальных взаимодействий от антропологов и аналитиков соцсетей до спецов по маркетингу и психологов бизнеса.
И все потому, что распространение заразы при социальных взаимодействиях оказалось не менее важным и действенным, чем распространение полезной информации, навыков и знаний.
Теперь понятно, почему современный медиа-мир помешался на фейк-ньюс.
Статья «Social transmission in networks: global efficiency peaks with intermediate levels of modularity»
https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00265-018-2564-9
(скайхаб вам в помощь, но FYI статья довольно сложная)
#СоциальноеЗаражение #СоциальныеСети #СоциальнаяИерархия
SpringerLink
Social transmission in networks: global efficiency peaks with intermediate levels of modularity
Behavioral Ecology and Sociobiology - In myriad biological systems, multiple lines of evidence indicate that modularity, wherein parts of a network are organized into modules such as subgroups in...
Юрий Сапрыкин, говоря вчера, что ”Фейсбук — удивительная машина сбивания в стада”, просто делился своим «особым мнении». Но по сути, он резюмировал выводы нового интереснейшего исследования «Communication in Online Social Networks Fosters Cultural Isolation», совместно выполненного Департаментом социологии Университета Гронингена и Межуниверситетским центром теории и методологии социальных наук Нидерландов.
Речь, естественно, не только о Фейсбуке, а о всех крупных соцсетях.
Согласно проведенному исследованию:
✔️ Социальные сети породили одну из ключевых социальных проблем 21 века — они сбивают людей в стада, увеличивая поляризацию и раскол и катализируя нарастающий в мире трайбализм.
✔️ Кроме этого, социальные сети поставили немыслимую еще совсем недавно антропологическую проблему — появление нового вида Homo Retis, способного повернуть вспять многотысячелетний вектор эволюции интеллекта человека.
Полная версия статьи:
• на Medium
• на Яндекс Дзен
Время чтения до 4 мин.
#Эволюция #СоциальныеСети #Раскол
Речь, естественно, не только о Фейсбуке, а о всех крупных соцсетях.
Согласно проведенному исследованию:
✔️ Социальные сети породили одну из ключевых социальных проблем 21 века — они сбивают людей в стада, увеличивая поляризацию и раскол и катализируя нарастающий в мире трайбализм.
✔️ Кроме этого, социальные сети поставили немыслимую еще совсем недавно антропологическую проблему — появление нового вида Homo Retis, способного повернуть вспять многотысячелетний вектор эволюции интеллекта человека.
Полная версия статьи:
• на Medium
• на Яндекс Дзен
Время чтения до 4 мин.
#Эволюция #СоциальныеСети #Раскол
Мир раскалывается на все более мелкие части.
Это неумолимое следствие цифровизации социальных взаимодействий.
Задолго до переноса сознания отдельного человека в глобальную цифровую среду, уже вовсю идет перенос в эту среду сознания общества
Лет через 300 напишут, что в 21 веке человечество пережило тектоническую трансформацию, положившую начало разделению Homo sapiens на новые виды. И что этот процесс был запущен на много десятилетий раньше прорыва в объединении инфотеха и биотеха, приведшего к образованию киборгов, а потом и к оцифровке сознания. И что спусковым крючком 1го этапа тектонической трансформации стало лавинообразное перенесение социальных взаимодействий людей в глобальную инфосеть, называвшуюся тогда Интернет.
Так напишут через 300 лет. А что сейчас?
Да и сейчас уже многие понимают, что соцсети на глазах меняют мир. Журналисты и политики, ученые и военные, медиа-индустрия и маркетинг - все констатируют колоссальный рост влияния соцсетей.
Но в чем это выражается в целом для всего общества, а не для прагматики конкретных областей человеческой деятельности, мало кто задумывается.
О том, что соцсети – это мощнейшие катализаторы раскола в обществе, пишу уже несколько лет. Это явление коренится в сложной структуре и динамике социальных систем. Homo sapiens по своей природе не способен к почти мгновенным социальным взаимодействиям с миллионами людей, да еще и при такой колоссальной пропускной способности инфопотоков между ними.
Людям нужен механизм адаптации при таком переносе «нервной системы» их социальных взаимодействий в цифровую глобальную среду. Ведь по сути, еще задолго до переноса сознания отдельного человека в глобальную цифровую среду, уже вовсю идет перенос в эту среду сознания общества. Чтобы адаптироваться к этому, общество задействует все имеющиеся у него механизмы адаптации.
И главным таким, проверенным тысячелетиями механизмом, стал раскол.
Люди самоорганизуются в группы разных масштабов: от семей до городов и культур, от френдов и единомышленников до блоков, партий и наций. И этот процесс совсем не нов. Так было в социальных сетях человечества уже много веков и даже тысячелетий. Потребовалось даже «пришествие Больших Богов», чтобы противодействовать тренду раскола, мешающего масштабированию кооперации людей.
Что же изменилось?
Количество перешло в качество. Взрывной рост масштаба, скорости и пропускной способности социальных взаимодействий сметает все: от веры в Больших Богов до национальной идентичности. Разнообразие людей (гендерное, расовое, мировоззренческое и т.д.) катализируется ростом скоростей, масштабов и объемов инфопотоков. А сложная структура и динамика социальных систем переводит этот нелинейный процесс в новые непредсказуемые качества.
- Раскол порождает новые качества социальных взаимодействий.
- Люди вынуждены к этому адаптироваться, приспосабливаться.
- Необходимость приспособления к кардинально поменявшейся среде в течение десятка поколений, вполне возможно, окажется способной положить основу для разделения Homo sapiens на новые виды.
Пониманию механизмов, приводящих к возникновению многомасштабной фрагментации в гиперсвязанных социальных системах, и конкретному кейсу раскола, происходящего в США посвящен новый интереснейший отчет Института сложных систем Новой Англии (NECSI), опубликованный вчера в Журнале Королевского научного общества «U.S. Social Fragmentation at Multiple Scales».
https://necsi.edu/us-social-fragmentation-at-multiple-scales
#Раскол #СоциальныеСети #США
Это неумолимое следствие цифровизации социальных взаимодействий.
Задолго до переноса сознания отдельного человека в глобальную цифровую среду, уже вовсю идет перенос в эту среду сознания общества
Лет через 300 напишут, что в 21 веке человечество пережило тектоническую трансформацию, положившую начало разделению Homo sapiens на новые виды. И что этот процесс был запущен на много десятилетий раньше прорыва в объединении инфотеха и биотеха, приведшего к образованию киборгов, а потом и к оцифровке сознания. И что спусковым крючком 1го этапа тектонической трансформации стало лавинообразное перенесение социальных взаимодействий людей в глобальную инфосеть, называвшуюся тогда Интернет.
Так напишут через 300 лет. А что сейчас?
Да и сейчас уже многие понимают, что соцсети на глазах меняют мир. Журналисты и политики, ученые и военные, медиа-индустрия и маркетинг - все констатируют колоссальный рост влияния соцсетей.
Но в чем это выражается в целом для всего общества, а не для прагматики конкретных областей человеческой деятельности, мало кто задумывается.
О том, что соцсети – это мощнейшие катализаторы раскола в обществе, пишу уже несколько лет. Это явление коренится в сложной структуре и динамике социальных систем. Homo sapiens по своей природе не способен к почти мгновенным социальным взаимодействиям с миллионами людей, да еще и при такой колоссальной пропускной способности инфопотоков между ними.
Людям нужен механизм адаптации при таком переносе «нервной системы» их социальных взаимодействий в цифровую глобальную среду. Ведь по сути, еще задолго до переноса сознания отдельного человека в глобальную цифровую среду, уже вовсю идет перенос в эту среду сознания общества. Чтобы адаптироваться к этому, общество задействует все имеющиеся у него механизмы адаптации.
И главным таким, проверенным тысячелетиями механизмом, стал раскол.
Люди самоорганизуются в группы разных масштабов: от семей до городов и культур, от френдов и единомышленников до блоков, партий и наций. И этот процесс совсем не нов. Так было в социальных сетях человечества уже много веков и даже тысячелетий. Потребовалось даже «пришествие Больших Богов», чтобы противодействовать тренду раскола, мешающего масштабированию кооперации людей.
Что же изменилось?
Количество перешло в качество. Взрывной рост масштаба, скорости и пропускной способности социальных взаимодействий сметает все: от веры в Больших Богов до национальной идентичности. Разнообразие людей (гендерное, расовое, мировоззренческое и т.д.) катализируется ростом скоростей, масштабов и объемов инфопотоков. А сложная структура и динамика социальных систем переводит этот нелинейный процесс в новые непредсказуемые качества.
- Раскол порождает новые качества социальных взаимодействий.
- Люди вынуждены к этому адаптироваться, приспосабливаться.
- Необходимость приспособления к кардинально поменявшейся среде в течение десятка поколений, вполне возможно, окажется способной положить основу для разделения Homo sapiens на новые виды.
Пониманию механизмов, приводящих к возникновению многомасштабной фрагментации в гиперсвязанных социальных системах, и конкретному кейсу раскола, происходящего в США посвящен новый интереснейший отчет Института сложных систем Новой Англии (NECSI), опубликованный вчера в Журнале Королевского научного общества «U.S. Social Fragmentation at Multiple Scales».
https://necsi.edu/us-social-fragmentation-at-multiple-scales
#Раскол #СоциальныеСети #США
New England Complex Systems Institute
U.S. Social Fragmentation at Multiple Scales — New England Complex Systems Institute
Despite global connectivity, societies seem to be increasingly polarized and fragmented. This phenomenon is rooted in the underlying complex structure and dynamics of social systems. Far from homogeneously mixing or adopting conforming views, individuals…
Три разных России повышают градус хейта
Зашкаливающий уровень хейта в российских социальных сетях – результат сегрегации общества на клики и рост поляризации позиций каждой из клик.
В этой связи весьма важны 3 вопроса.
1) Можно ли на конкретных примерах видеть сегрегацию и поляризацию сетевой аудитории?
2) Почему это происходит?
3) Как это можно, если не остановить, то хотя бы тормозить?
Для ответа на 1й вопрос, я провел эксперимент, сравнив результаты публикации постов на своем ТГ-канале «Малоизвестное интересное» и двух его зеркалах: в Facebook и Яндекс Дзен.
Меня интересовало, насколько разнятся интересы аудиторий моего канала в ТГ, Facebook и Яндекс Дзен. Ведь при наличии одинакового контента и примерно одинаковой численности аудиторий канала на разных площадках, отличие в числе дочитываний говорит о степени различий в интересах аудиторий (а это один из ключевых признаков сегрегации по интересам).
Уровень же этих различий может служить прокси поляризации мега-клик – аудиторий платформ: ТГ, Facebook и Яндекс Дзен.
Число дочитываний – удобный прокси: в ТГ и Яндекс Дзен этот показатель считается автоматом, а в Facebook не сложно прикинуть его значение вручную по числу лайков и разшариваний, уточив по числу переходов из Facebook в Medium, где публиковались большие посты зеркала канала в Facebook.
Выводы таковы
✔️ Сегрегация по интересам у трех площадок весьма большая.
✔️ Поляризация мнений аудиторий по отношению к темам постов также весьма большая.
Проиллюстрирую эти выводы на трех постах с хитро подобранными темами, смысл которых:
A. «Трудности искусственного интеллекта»
B. «Китайская угроза»
C. «Закат США»
Результаты по числу дочитываний.
ТГ – «Даешь про китайскую угрозу!»
В 28,1К
А 14,4К
С 5,5К
Facebook - «Даешь про ИИ!»
А 10,2К
С 1,7К
В 1,3К
Яндекс Дзен - «Даешь про закат США!»
С 13,9К
А 1,5К
В 156
Поляризация (степень различий) – 2 порядка по числу дочитываний.
Таковы результаты тестирования сегрегации и поляризации сетевой аудитории канала.
Теперь о вопросе - почему это происходит.
Короткий ответ: потому что социальные сети (и мессенджеры) – акселераторы сегрегации и поляризации общества. Убедительнейшая аргументация здесь.
Теперь вопрос - как это можно, если не остановить, то хотя бы тормозить.
Короткий ответ там же: поскольку отказаться от соцсетей и мессенджеров практически нереально, нужно менять организацию их работы.
1) Убрать возможность отфрендить или как-то иначе отписаться от конкретного человека или канала. Подписался на кого-то – терпи в своей ленте.
2) Убрать как класс – «лидеров мнений». Нельзя людям видеть число их подписчиков/фоловеров. Сделать такое можно – было бы желание.
Если же ничего такого не предпринимать, сегрегация и поляризация доведут-таки градус хейта до смертоубийственного. И не только в онлайне.
#СоциальныеСети #Раскол
Зашкаливающий уровень хейта в российских социальных сетях – результат сегрегации общества на клики и рост поляризации позиций каждой из клик.
В этой связи весьма важны 3 вопроса.
1) Можно ли на конкретных примерах видеть сегрегацию и поляризацию сетевой аудитории?
2) Почему это происходит?
3) Как это можно, если не остановить, то хотя бы тормозить?
Для ответа на 1й вопрос, я провел эксперимент, сравнив результаты публикации постов на своем ТГ-канале «Малоизвестное интересное» и двух его зеркалах: в Facebook и Яндекс Дзен.
Меня интересовало, насколько разнятся интересы аудиторий моего канала в ТГ, Facebook и Яндекс Дзен. Ведь при наличии одинакового контента и примерно одинаковой численности аудиторий канала на разных площадках, отличие в числе дочитываний говорит о степени различий в интересах аудиторий (а это один из ключевых признаков сегрегации по интересам).
Уровень же этих различий может служить прокси поляризации мега-клик – аудиторий платформ: ТГ, Facebook и Яндекс Дзен.
Число дочитываний – удобный прокси: в ТГ и Яндекс Дзен этот показатель считается автоматом, а в Facebook не сложно прикинуть его значение вручную по числу лайков и разшариваний, уточив по числу переходов из Facebook в Medium, где публиковались большие посты зеркала канала в Facebook.
Выводы таковы
✔️ Сегрегация по интересам у трех площадок весьма большая.
✔️ Поляризация мнений аудиторий по отношению к темам постов также весьма большая.
Проиллюстрирую эти выводы на трех постах с хитро подобранными темами, смысл которых:
A. «Трудности искусственного интеллекта»
B. «Китайская угроза»
C. «Закат США»
Результаты по числу дочитываний.
ТГ – «Даешь про китайскую угрозу!»
В 28,1К
А 14,4К
С 5,5К
Facebook - «Даешь про ИИ!»
А 10,2К
С 1,7К
В 1,3К
Яндекс Дзен - «Даешь про закат США!»
С 13,9К
А 1,5К
В 156
Поляризация (степень различий) – 2 порядка по числу дочитываний.
Таковы результаты тестирования сегрегации и поляризации сетевой аудитории канала.
Теперь о вопросе - почему это происходит.
Короткий ответ: потому что социальные сети (и мессенджеры) – акселераторы сегрегации и поляризации общества. Убедительнейшая аргументация здесь.
Теперь вопрос - как это можно, если не остановить, то хотя бы тормозить.
Короткий ответ там же: поскольку отказаться от соцсетей и мессенджеров практически нереально, нужно менять организацию их работы.
1) Убрать возможность отфрендить или как-то иначе отписаться от конкретного человека или канала. Подписался на кого-то – терпи в своей ленте.
2) Убрать как класс – «лидеров мнений». Нельзя людям видеть число их подписчиков/фоловеров. Сделать такое можно – было бы желание.
Если же ничего такого не предпринимать, сегрегация и поляризация доведут-таки градус хейта до смертоубийственного. И не только в онлайне.
#СоциальныеСети #Раскол
Шизоиды ЁБа.
«Козлы» и «Рыцари» скрестили Интернет со средневековьем.
Когда в 1969 King Crimson спели «Шизоид 21-го века», никто не знал, что это про ЁБ.
ЁБ – это русская фонетическая транскрипция IoB (аббревиатура «Internet Of Beefs» (Интернет ругани)). И если сокращение IoB ближе к сетевой терминологии (аля IoT), то русское ЁБ – наиболее релевантно сути. Об этом Венкатеш Рао из Института Берггрюена вчера опубликовал финальную версию эссе.
Очень интересно. А для тех, у кого мало времени, даю резюме.
1. ЁБ - это медиапространство, где доминируют ярые приверженцы ругани. Те, кто считают любые высказывания, отличающееся от безоговорочного согласия и поддержки их мнения, признаком неуважения и провокацией к конфликту. Они сфокусированы только на ругани. В каждом сетевом взаимодействии они видят войну за территорию. При контакте с ними, ваш единственный выбор - спорить или слиться, отказавшись от ЁБа.
2. ЁБ существует на всех платформах. Это децентрализованная, самодостаточная машина конфликтов, мотивирующая участников делать самые разные вещи с единственной целью – чтобы ЁБ крепчал.
3. Технология ЁБа - это технология натравливания толп друг на друга. За каждым конфликтом стоит шкурный интерес каких-то «Рыцарей». Рыцари – это большие люди, знаменитости, уже добившиеся успеха и известности. У них есть свои последователи. Их социальный статус - часть их карьеры. Они остаются на вершине за счет непрекращающейся ругани с другими рыцарями. Вы наверняка знаете их имена.
4. Семантическая структура ЁБа сформирована громкими спорами между харизматичными рыцарями -, слабо связанными с сообществами, населенными добровольными армиями их приверженцев. Подавляющая часть энергии конфликта заключается в том, что взаимозаменяемые приверженцы противостоят друг другу по линиям, обозначенным рыцарями, откуда они ведут бесконечный срач в бесчисленных битвах на просторах ЁБа.
5. Конфликт на ЁБ не регулируется какой-либо стратегией или идеологическими доктринами. Это взбаламученный гоббсовский конфликт общества чести с феодальной структурой, в основе которого лежит анонимная, взаимозаменяемая, злая фигура, отчаянно пытающаяся выглядеть значимой: «козёл» - представитель массовки соцсетей.
6. Что заставляет козла быть козлом? Страстное желание произвести впечатление на рыцарей, с которыми они согласны. Для козла нет большей чести, чем быть замеченным рыцарями, за которых они сражаются. В результате верность козла - это валюта экономики ЁБа.
7. Главная задача рыцарей – мобилизация своих козлов на битву с чужими. Лучшие рыцари ЁБа, такие как Трамп, руководствуются полностью реактивной философией: «Вот мои козлы; я должен выяснить, куда они идут, чтобы выйти вперед и повести их за собой». Для рыцарей особо ценны культурные конфликты на основе ругани, которую за них ведут козлы. Для козла конфликт - средство достижения цели, хотя и бессвязное. Для рыцаря конфликт - это инструмент. Поддержание его в рабочем состоянии - это основа бизнес-модели повышения репутации и культурного капитала. Одержав победу в битве, рыцари увеличивают число своих козлов. Чем больше козлов поддерживает рыцаря в стабильном состоянии боевой готовности, тем крупнее он игрок на ЁБе.
8. Типичная позиция рыцарей ЁБа - козлы не важны и их не жалко. Рыцари не несут ответственности за то, что делают козлы, и не несут ответственности за взгляды козлов, сражающихся под их знаменами.
9. В результате на ЁБе единственная значимая транзакция - это масштабная битва между армиями козлов - эквивалент инфокаскада или инфопандемии. Чем кровавее и глупее, тем лучше для подстрекательства рыцарей со всех сторон.
10. С ростом поляризации в обществе, конфликты на ЁБе имеют тенденцию институционализироваться, производя закаленных воинов, которые строят свою карьеру на сохранении и усугублении проблем общества.
#раскол #социальныесети
«Козлы» и «Рыцари» скрестили Интернет со средневековьем.
Когда в 1969 King Crimson спели «Шизоид 21-го века», никто не знал, что это про ЁБ.
ЁБ – это русская фонетическая транскрипция IoB (аббревиатура «Internet Of Beefs» (Интернет ругани)). И если сокращение IoB ближе к сетевой терминологии (аля IoT), то русское ЁБ – наиболее релевантно сути. Об этом Венкатеш Рао из Института Берггрюена вчера опубликовал финальную версию эссе.
Очень интересно. А для тех, у кого мало времени, даю резюме.
1. ЁБ - это медиапространство, где доминируют ярые приверженцы ругани. Те, кто считают любые высказывания, отличающееся от безоговорочного согласия и поддержки их мнения, признаком неуважения и провокацией к конфликту. Они сфокусированы только на ругани. В каждом сетевом взаимодействии они видят войну за территорию. При контакте с ними, ваш единственный выбор - спорить или слиться, отказавшись от ЁБа.
2. ЁБ существует на всех платформах. Это децентрализованная, самодостаточная машина конфликтов, мотивирующая участников делать самые разные вещи с единственной целью – чтобы ЁБ крепчал.
3. Технология ЁБа - это технология натравливания толп друг на друга. За каждым конфликтом стоит шкурный интерес каких-то «Рыцарей». Рыцари – это большие люди, знаменитости, уже добившиеся успеха и известности. У них есть свои последователи. Их социальный статус - часть их карьеры. Они остаются на вершине за счет непрекращающейся ругани с другими рыцарями. Вы наверняка знаете их имена.
4. Семантическая структура ЁБа сформирована громкими спорами между харизматичными рыцарями -, слабо связанными с сообществами, населенными добровольными армиями их приверженцев. Подавляющая часть энергии конфликта заключается в том, что взаимозаменяемые приверженцы противостоят друг другу по линиям, обозначенным рыцарями, откуда они ведут бесконечный срач в бесчисленных битвах на просторах ЁБа.
5. Конфликт на ЁБ не регулируется какой-либо стратегией или идеологическими доктринами. Это взбаламученный гоббсовский конфликт общества чести с феодальной структурой, в основе которого лежит анонимная, взаимозаменяемая, злая фигура, отчаянно пытающаяся выглядеть значимой: «козёл» - представитель массовки соцсетей.
6. Что заставляет козла быть козлом? Страстное желание произвести впечатление на рыцарей, с которыми они согласны. Для козла нет большей чести, чем быть замеченным рыцарями, за которых они сражаются. В результате верность козла - это валюта экономики ЁБа.
7. Главная задача рыцарей – мобилизация своих козлов на битву с чужими. Лучшие рыцари ЁБа, такие как Трамп, руководствуются полностью реактивной философией: «Вот мои козлы; я должен выяснить, куда они идут, чтобы выйти вперед и повести их за собой». Для рыцарей особо ценны культурные конфликты на основе ругани, которую за них ведут козлы. Для козла конфликт - средство достижения цели, хотя и бессвязное. Для рыцаря конфликт - это инструмент. Поддержание его в рабочем состоянии - это основа бизнес-модели повышения репутации и культурного капитала. Одержав победу в битве, рыцари увеличивают число своих козлов. Чем больше козлов поддерживает рыцаря в стабильном состоянии боевой готовности, тем крупнее он игрок на ЁБе.
8. Типичная позиция рыцарей ЁБа - козлы не важны и их не жалко. Рыцари не несут ответственности за то, что делают козлы, и не несут ответственности за взгляды козлов, сражающихся под их знаменами.
9. В результате на ЁБе единственная значимая транзакция - это масштабная битва между армиями козлов - эквивалент инфокаскада или инфопандемии. Чем кровавее и глупее, тем лучше для подстрекательства рыцарей со всех сторон.
10. С ростом поляризации в обществе, конфликты на ЁБе имеют тенденцию институционализироваться, производя закаленных воинов, которые строят свою карьеру на сохранении и усугублении проблем общества.
#раскол #социальныесети
SoundCloud
King Crimson-21st Century Schizoid Man/Mirrors
Непротивление злу насилием в социальных медиа опасно для общества.
Экспериментально проверен «закон ненависти в соцсетях».
Число новых потрясающих исследований по этой теме – двузначное. Их чрезвычайно важные результаты – весьма объемные и содержат массу интересных деталей. Но я попробую изложить тему по «методу Пивоварова» - «максимально субъективно, по возможности, внятно и коротко (у вас мало времени, мы это ценим) … поехали».
ДАНО
▪️ За 10 лет отношения в обществе кардинально изменились из-за взрывного роста роли социальных медиа и резкого скачка хейта и поляризации в них.
▪️ Отменить соцмедиа невозможно, но хейт и поляризацию нужно как-то гасить (ибо уже зашкаливают, и это ставит общество на грань социальных катаклизмов).
▪️ Исследования показывают, что рост хейта и поляризации, в значительной мере, - результат целенаправленной деятельности: (1) всевозможных «фабрик троллей» и (2) тучи индивидуальных приверженцев ругани, считающих любые высказывания, отличающиеся от безоговорочного согласия и поддержки их мнения, признаком неуважения и провокацией к конфликту.
▪️ Общими усилиями «фабрики троллей» и индивидуальные приверженцы ругани превращают Интернет в «Internet Of Beefs» (Интернет ругани)), плодя ненависть, травлю и манипуляции дискурсом.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
1. Какая индивидуальная стратегия для каждого из нас оптимальна, при столкновении с троллями и хейтерами всех мастей?
2. Как общество может противодействовать росту хейта и поляризации в соцмедиа?
КАК РЕШАЛИ ЗАДАЧУ
▪️ На основе анализа 200 млн слов, статей и комментариев, опубликованных на 29 правых интернет-порталах, составили детальный классификатор «языка вражды и оскорблений» и его диалектов (а) ненависти, (б) провокаций и (в) тирад разглагольствования, используемых троллями и индивидуальными приверженцами ругани.
▪️ Научили ИИ-алгоритм автоматом распознавать (1) ненависть и провокацию конфликтов и (2) организованное противодействие провокаторам – троллям и индивидуальными хейтерам (второе оказалось куда сложнее первого из-за разнообразия языковых форм выражения)
▪️ Проверили и подправили классификатор и ИИ-алгоритм, подключив к их проверке и переобучению краудсорсеров через платформу Crowdworking Mechanical Turk.
▪️ Запустили ИИ-алгоритм для обработки и анализа 200 тыс. диалоговых цепочек в Twitter.
РЕЗУЛЬТАТ
✔️ Общество может остановить рост хейта и поляризации в соцмедиа лишь путем организованного противодействия (только в тех диалоговых цепочках где оно было, тролли и хейтеры слились)
✔️ Оптимальная индивидуальная стратегия – не банить троллей и хейтеров, а давать им бой, организуя своих сторонников.
ОБЩИЙ ПРИНЦИПИАЛЬНЫЙ ВЫВОД - «закон ненависти в соцсетях»
• Современная медиасреда принципиально изменила способы социальных коммуникаций.
• В медиасреде тактика отфрендить или забанить позволяет «не видеть зло» вместо того, чтобы «бороться за добро», создавая каждому комфортные эхо-камеры.
• В результате такого «непротивления злу насилием», в медиасреде, трансформируемой троллями и хейтерами в Интернет ругани, начинает царить ненависть.
• Не позволить Интернету ругани переродиться в Интернет ненависти способно лишь организованное противодействие.
Подробней:
- популярно – New study shows effectiveness of counter-speech online
- доклад 22го октября на ScienceWriters2020 Vitriol and disinformation: math and big data illuminate the dark world of online speech. Can journalism compete?
- исследование 1 Countering hate on social media: Large scale classification of hate and counter speech
- исследование 2 Impact and dynamics of hate and counter speech online
- рассказ лингвиста Иоахима Шарлот о «языке вражды и оскорблений»
См. также мои посты по тэгам:
#СоциальныеСети #Polarization #Раскол
Экспериментально проверен «закон ненависти в соцсетях».
Число новых потрясающих исследований по этой теме – двузначное. Их чрезвычайно важные результаты – весьма объемные и содержат массу интересных деталей. Но я попробую изложить тему по «методу Пивоварова» - «максимально субъективно, по возможности, внятно и коротко (у вас мало времени, мы это ценим) … поехали».
ДАНО
▪️ За 10 лет отношения в обществе кардинально изменились из-за взрывного роста роли социальных медиа и резкого скачка хейта и поляризации в них.
▪️ Отменить соцмедиа невозможно, но хейт и поляризацию нужно как-то гасить (ибо уже зашкаливают, и это ставит общество на грань социальных катаклизмов).
▪️ Исследования показывают, что рост хейта и поляризации, в значительной мере, - результат целенаправленной деятельности: (1) всевозможных «фабрик троллей» и (2) тучи индивидуальных приверженцев ругани, считающих любые высказывания, отличающиеся от безоговорочного согласия и поддержки их мнения, признаком неуважения и провокацией к конфликту.
▪️ Общими усилиями «фабрики троллей» и индивидуальные приверженцы ругани превращают Интернет в «Internet Of Beefs» (Интернет ругани)), плодя ненависть, травлю и манипуляции дискурсом.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
1. Какая индивидуальная стратегия для каждого из нас оптимальна, при столкновении с троллями и хейтерами всех мастей?
2. Как общество может противодействовать росту хейта и поляризации в соцмедиа?
КАК РЕШАЛИ ЗАДАЧУ
▪️ На основе анализа 200 млн слов, статей и комментариев, опубликованных на 29 правых интернет-порталах, составили детальный классификатор «языка вражды и оскорблений» и его диалектов (а) ненависти, (б) провокаций и (в) тирад разглагольствования, используемых троллями и индивидуальными приверженцами ругани.
▪️ Научили ИИ-алгоритм автоматом распознавать (1) ненависть и провокацию конфликтов и (2) организованное противодействие провокаторам – троллям и индивидуальными хейтерам (второе оказалось куда сложнее первого из-за разнообразия языковых форм выражения)
▪️ Проверили и подправили классификатор и ИИ-алгоритм, подключив к их проверке и переобучению краудсорсеров через платформу Crowdworking Mechanical Turk.
▪️ Запустили ИИ-алгоритм для обработки и анализа 200 тыс. диалоговых цепочек в Twitter.
РЕЗУЛЬТАТ
✔️ Общество может остановить рост хейта и поляризации в соцмедиа лишь путем организованного противодействия (только в тех диалоговых цепочках где оно было, тролли и хейтеры слились)
✔️ Оптимальная индивидуальная стратегия – не банить троллей и хейтеров, а давать им бой, организуя своих сторонников.
ОБЩИЙ ПРИНЦИПИАЛЬНЫЙ ВЫВОД - «закон ненависти в соцсетях»
• Современная медиасреда принципиально изменила способы социальных коммуникаций.
• В медиасреде тактика отфрендить или забанить позволяет «не видеть зло» вместо того, чтобы «бороться за добро», создавая каждому комфортные эхо-камеры.
• В результате такого «непротивления злу насилием», в медиасреде, трансформируемой троллями и хейтерами в Интернет ругани, начинает царить ненависть.
• Не позволить Интернету ругани переродиться в Интернет ненависти способно лишь организованное противодействие.
Подробней:
- популярно – New study shows effectiveness of counter-speech online
- доклад 22го октября на ScienceWriters2020 Vitriol and disinformation: math and big data illuminate the dark world of online speech. Can journalism compete?
- исследование 1 Countering hate on social media: Large scale classification of hate and counter speech
- исследование 2 Impact and dynamics of hate and counter speech online
- рассказ лингвиста Иоахима Шарлот о «языке вражды и оскорблений»
См. также мои посты по тэгам:
#СоциальныеСети #Polarization #Раскол
netzpolitik.org
Reconquista Internet: Neue Studie zeigt Wirksamkeit von Gegenrede im Netz
Forschende haben an einem Institut in den USA erstmals in großem Umfang untersucht, wie sich Gegenrede im Netz auf Hassrede auswirkt. Dazu trainierten sie zuerst anhand von Reconquista Germanica und Reconquista Internet einen Algorithmus – und erforschten…
В интересное время живем! Наблюдать, как на наших глазах сверхдержава раскалывается пополам, - «штука посильнее, чем "Фауст" Гете».
И снова, глядя на это, задаешься вопросом – какова в этом расколе роль соцсетей?
Мой ответ на этот вопрос читатели уже знают – большая роль.
Вот 1001-е подтверждение. На сей раз экспериментальное.
Американо-британская исследовательская группа экспериментально доказала, что политические пристрастия людей решающим образом влияют на формирование индивидуальных инфо-пузырей. Американцы с куда большей вероятностью будут социально связаны с политическими единомышленниками: как в повседневной жизни, так и в социальных сетях.
• Исследователи создали в Twitter экаунты ботов, которые идентифицировали себя как людей, приверженных демократической или республиканской линии.
• Потом случайным образом выбрали 842 пользователя Twitter, на которых тоже случайно подписался один изботов.
• В результате, вероятность того, что люди ответили боту взаимностью, оказалась примерно в три раза выше при совпадении политических взглядов, в независимости от степени их выраженности (боты были 2х типов (см. приложенный рисунок): «радикалы партийной приверженности» (на рис. сверху), «партийная приверженность без фанатизма»(снизу)).
При таком трехкратном превышении силы привлекательности социальных связей, побороть раскол не удастся.
Короче, все как я уже однажды писал: «Фейсбук — удивительная машина сбивания в стада».
#СоциальныеСети #Раскол #США
И снова, глядя на это, задаешься вопросом – какова в этом расколе роль соцсетей?
Мой ответ на этот вопрос читатели уже знают – большая роль.
Вот 1001-е подтверждение. На сей раз экспериментальное.
Американо-британская исследовательская группа экспериментально доказала, что политические пристрастия людей решающим образом влияют на формирование индивидуальных инфо-пузырей. Американцы с куда большей вероятностью будут социально связаны с политическими единомышленниками: как в повседневной жизни, так и в социальных сетях.
• Исследователи создали в Twitter экаунты ботов, которые идентифицировали себя как людей, приверженных демократической или республиканской линии.
• Потом случайным образом выбрали 842 пользователя Twitter, на которых тоже случайно подписался один изботов.
• В результате, вероятность того, что люди ответили боту взаимностью, оказалась примерно в три раза выше при совпадении политических взглядов, в независимости от степени их выраженности (боты были 2х типов (см. приложенный рисунок): «радикалы партийной приверженности» (на рис. сверху), «партийная приверженность без фанатизма»(снизу)).
При таком трехкратном превышении силы привлекательности социальных связей, побороть раскол не удастся.
Короче, все как я уже однажды писал: «Фейсбук — удивительная машина сбивания в стада».
#СоциальныеСети #Раскол #США
Каким мог бы быть Интернет без Google и Facebook.
Это не вопрос денег, а лишь воображения.
Многие из нас уже около половины времени проводят в сети. И таких все больше, да и доля времени в сети тоже растет. Нравится ли нам устройство сети? И да, и нет. Удобно конечно. Но при этом мы все больше осознаем, что все потоки информации – от поисковиков до соцсетей, - манипулируются машинным обучением.
Почему так произошло? Кто так придумал? И кто заставил сеть быть именно такой?
Как тонко заметил Руха Бенджамин - «поле битвы в нашем воображении». В настоящее время весь цифровой мир глобальной сети придуман в воображении венчурных капиталистов, глобальных корпораций и Марка Цукерберга. Чтобы вырваться из этого мира, нам нужно, для начала, суметь вообразить нечто иное – что будет лучше для нас.
Такая работа уже начата. Например, в Институте цифровой общественной инфраструктуры iDPI. Его задача выйти за рамки «исправления» существующих интернет-инфраструктур, типа Google, Facebook, YouTube и Twitter, и понять, что можно было бы построить вместо них, если строить цифровое пространство для общественного блага. Начали они с самого больного – какими должны быть неманипулируемые соцсети.
Не скрою, пока что у iDPI и подобных команд больше вопросов, чем ответов. Не так-то просто преодолеть в воображении стереотипы уже сложившейся цифровой инфраструктуры.
Но вот пример направления, которое, имхо, нужно всячески развивать.
Рейксмузеум Амстердама разместил в Интернете более 700 000 оцифрованных копий своей огромной коллекции произведений искусства и делает их доступными для повторного использования в качестве общественного достояния.
Создание новой онлайн-галереи, названной Rijksstudio, финансировалась лотереей BankGiro Lottery - это «культурная лотерея» Нидерландов, которая оказывает долгосрочную поддержку госпроектам в области культуры.
Вы можете просматривать и искать в Rijksstudio по жанрам, датам или художникам. А можете просматривать картины подряд просто для удовольствия. Все фото картин в высоком качестве.
Коллекция содержит более 2000 картин Золотого века Голландии, написанных известными художниками, такими как Якоб ван Рейсдал, Франс Хальс, Иоганнес Вермеер, Ян Стин, Рембрандт и ученики Рембрандта.
Каждая из отсканированных картин, фотографий и рисунков содержит подробную информацию о предмете и художнике, а также некоторую историю, например, когда и где она была приобретена.
Напомню, что Британский музей в прошлом году опубликовал около 2 миллионов изображений из своего архива в Интернете.
Подобным же образом, на мой взгляд, и должно строиться сетевое цифровое пространство для общественного блага. Почему бы, например, не приделывать к подобным онлайн-галереям движки социальных коммуникаций. Неужели будет хуже проводить время со знакомыми посетителями музея, чем в своем «пузыре» Facebook?
#Интеренет #СоциальныеСети
Это не вопрос денег, а лишь воображения.
Многие из нас уже около половины времени проводят в сети. И таких все больше, да и доля времени в сети тоже растет. Нравится ли нам устройство сети? И да, и нет. Удобно конечно. Но при этом мы все больше осознаем, что все потоки информации – от поисковиков до соцсетей, - манипулируются машинным обучением.
Почему так произошло? Кто так придумал? И кто заставил сеть быть именно такой?
Как тонко заметил Руха Бенджамин - «поле битвы в нашем воображении». В настоящее время весь цифровой мир глобальной сети придуман в воображении венчурных капиталистов, глобальных корпораций и Марка Цукерберга. Чтобы вырваться из этого мира, нам нужно, для начала, суметь вообразить нечто иное – что будет лучше для нас.
Такая работа уже начата. Например, в Институте цифровой общественной инфраструктуры iDPI. Его задача выйти за рамки «исправления» существующих интернет-инфраструктур, типа Google, Facebook, YouTube и Twitter, и понять, что можно было бы построить вместо них, если строить цифровое пространство для общественного блага. Начали они с самого больного – какими должны быть неманипулируемые соцсети.
Не скрою, пока что у iDPI и подобных команд больше вопросов, чем ответов. Не так-то просто преодолеть в воображении стереотипы уже сложившейся цифровой инфраструктуры.
Но вот пример направления, которое, имхо, нужно всячески развивать.
Рейксмузеум Амстердама разместил в Интернете более 700 000 оцифрованных копий своей огромной коллекции произведений искусства и делает их доступными для повторного использования в качестве общественного достояния.
Создание новой онлайн-галереи, названной Rijksstudio, финансировалась лотереей BankGiro Lottery - это «культурная лотерея» Нидерландов, которая оказывает долгосрочную поддержку госпроектам в области культуры.
Вы можете просматривать и искать в Rijksstudio по жанрам, датам или художникам. А можете просматривать картины подряд просто для удовольствия. Все фото картин в высоком качестве.
Коллекция содержит более 2000 картин Золотого века Голландии, написанных известными художниками, такими как Якоб ван Рейсдал, Франс Хальс, Иоганнес Вермеер, Ян Стин, Рембрандт и ученики Рембрандта.
Каждая из отсканированных картин, фотографий и рисунков содержит подробную информацию о предмете и художнике, а также некоторую историю, например, когда и где она была приобретена.
Напомню, что Британский музей в прошлом году опубликовал около 2 миллионов изображений из своего архива в Интернете.
Подобным же образом, на мой взгляд, и должно строиться сетевое цифровое пространство для общественного блага. Почему бы, например, не приделывать к подобным онлайн-галереям движки социальных коммуникаций. Неужели будет хуже проводить время со знакомыми посетителями музея, чем в своем «пузыре» Facebook?
#Интеренет #СоциальныеСети
«Спящая красавица» Стивена Вольфрама и новая теория относительности.
За горизонтом наука может быть совсем иной, позволяя путешествовать быстрее скорости света.
В недавней лекции Стивена Вольфрама «Наука за пределами горизонта», прочитанной в Институте перспективных исследований UvA, в частности, рассказывается о крупнейшей ошибке физики ХХ века - ошибке в специальной теории относительности (там же он рассказывает и о второй крупной ошибке - в квантовой механике).
Предположение, что пространство и время – это «сплав» 4-х измерений (пространство-время), ошибка Германа Минковского, сбившее физику с пути (и Эйнштейну, кстати, не нравился такой подход).
Как Вольфрам предлагает исправить эту ошибку, можно прочесть здесь. И если Вольфрам окажется прав, это будут значить, что существует способ путешествовать со скоростью, превышающей скорость света.
Хорошая новость – проект разработки новой физики на основе теории Вольфрама уже в работе.
Плохая новость ¬– теория Вольфрама пока не имеет достаточного влияния в современной науке, чтобы произвести в ней смену доминирующей парадигмы.
А от чего зависит степень влиятельности теории в науке?
Как это ни банально звучит – от количества цитирований работы. И тут вся надежда на то, что теория Вольфрама – это «спящая красавица» (см. 1, 2, 3). Так называются научные работы, десятки лет не имеющие значительного цитирования, но потом вдруг их цитирование экспоненциально взмывает в заоблачную высь (как, например, у нынче знаменитой работы Эйнштейна, Подольского и Розена).
«Спящие красавицы» - это колоссальный потенциал гениальности, способный поменять в жизни человечества что угодно: обнулить риски ядерного оружия, отменить пандемии, сделать возможным путешествия к далеким звездам). И потому исследования «спящих красавиц» становятся всё активней по мере осознания роста экзистенциальных рисков.
Главная проблема в пробуждении «спящих красавиц» – преодоления «синдрома Менделя». Он возникает, если какая-то публикация, чтобы быть должным образом признанной коллегами, требует больше времени, чем «нормальные» публикации, и из-за этого публикация становится недооцененной с помощью существующих методов наукометрии.
На наше счастье, в 2020 случился прорыв. Придуман новой метод оценки показателя «красоты спящих красавиц» с учетом оценок, возникающих в соцсетях.
• До сих пор при поиске «спящих красавиц» в базах научных публикаций оценивались лишь такие показатели, как «продолжительность сна», «глубина сна» и «интенсивность бодрствования».
• Теперь же предложено измерять также число просмотров, сохранений, коментов и шеров постов в соцсетях.
Такое расширение традиционных потенциальных признаков «спящих красавиц» показателями социального внимания может сократить «время сна красавиц» в несколько раз.
И тогда, возможно, нам не придется ждать гениальных прорывов до полувека (а в истории было и похуже, - когда через 50 лет теория вообще забывалась – «спящая красавица» впадала в летаргию), если социальные сети всерьез возьмутся за пробуждение «спящих красавиц».
Вот только как переориентировать хотя бы 10% людей в соцсетях на обсуждение «спящих красавиц» (вместо той хрени, что они так страстно обсуждают)?
#Физика #СпяшиеКрасавицы #СоциальныеСети
За горизонтом наука может быть совсем иной, позволяя путешествовать быстрее скорости света.
В недавней лекции Стивена Вольфрама «Наука за пределами горизонта», прочитанной в Институте перспективных исследований UvA, в частности, рассказывается о крупнейшей ошибке физики ХХ века - ошибке в специальной теории относительности (там же он рассказывает и о второй крупной ошибке - в квантовой механике).
Предположение, что пространство и время – это «сплав» 4-х измерений (пространство-время), ошибка Германа Минковского, сбившее физику с пути (и Эйнштейну, кстати, не нравился такой подход).
Как Вольфрам предлагает исправить эту ошибку, можно прочесть здесь. И если Вольфрам окажется прав, это будут значить, что существует способ путешествовать со скоростью, превышающей скорость света.
Хорошая новость – проект разработки новой физики на основе теории Вольфрама уже в работе.
Плохая новость ¬– теория Вольфрама пока не имеет достаточного влияния в современной науке, чтобы произвести в ней смену доминирующей парадигмы.
А от чего зависит степень влиятельности теории в науке?
Как это ни банально звучит – от количества цитирований работы. И тут вся надежда на то, что теория Вольфрама – это «спящая красавица» (см. 1, 2, 3). Так называются научные работы, десятки лет не имеющие значительного цитирования, но потом вдруг их цитирование экспоненциально взмывает в заоблачную высь (как, например, у нынче знаменитой работы Эйнштейна, Подольского и Розена).
«Спящие красавицы» - это колоссальный потенциал гениальности, способный поменять в жизни человечества что угодно: обнулить риски ядерного оружия, отменить пандемии, сделать возможным путешествия к далеким звездам). И потому исследования «спящих красавиц» становятся всё активней по мере осознания роста экзистенциальных рисков.
Главная проблема в пробуждении «спящих красавиц» – преодоления «синдрома Менделя». Он возникает, если какая-то публикация, чтобы быть должным образом признанной коллегами, требует больше времени, чем «нормальные» публикации, и из-за этого публикация становится недооцененной с помощью существующих методов наукометрии.
На наше счастье, в 2020 случился прорыв. Придуман новой метод оценки показателя «красоты спящих красавиц» с учетом оценок, возникающих в соцсетях.
• До сих пор при поиске «спящих красавиц» в базах научных публикаций оценивались лишь такие показатели, как «продолжительность сна», «глубина сна» и «интенсивность бодрствования».
• Теперь же предложено измерять также число просмотров, сохранений, коментов и шеров постов в соцсетях.
Такое расширение традиционных потенциальных признаков «спящих красавиц» показателями социального внимания может сократить «время сна красавиц» в несколько раз.
И тогда, возможно, нам не придется ждать гениальных прорывов до полувека (а в истории было и похуже, - когда через 50 лет теория вообще забывалась – «спящая красавица» впадала в летаргию), если социальные сети всерьез возьмутся за пробуждение «спящих красавиц».
Вот только как переориентировать хотя бы 10% людей в соцсетях на обсуждение «спящих красавиц» (вместо той хрени, что они так страстно обсуждают)?
#Физика #СпяшиеКрасавицы #СоциальныеСети
Гипотеза о том, что Интернет приведет к разделу человечества на два новых вида, получает все новые подтверждения. Но главное, — становится понятно, где и почему формируется граница разлома. Разлом проходит по способности людей различать истину в новой инфосреде человечества, формирующейся на наших глазах — среде социальных медиа.
Источник разлома – когнитивный стиль человека: рефлексивный (аналитический) или интуитивный.
Исследования, подтверждающие связку между триадой - размер социальной сети индивида, умение «читать мысли» других и объем орбитальной префронтальной коры, - уже проведены. Они доказывают, что самые активные инфлюенсеры социальных медиа имеют специфические отличия в мозге.
Теперь ждем аналогичных исследований, доказывающих отличия устройства мозга людей интуитивного и аналитического когнитивных стилей, - и здравствуй алгокогнитивная евгеника.
Об этом мой новый пост (на 4 мин)
- на Medium http://bit.do/fNGus
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/TJ4WD
#Культура #СоциальныеСети #СоциальныеМедиа
Источник разлома – когнитивный стиль человека: рефлексивный (аналитический) или интуитивный.
Исследования, подтверждающие связку между триадой - размер социальной сети индивида, умение «читать мысли» других и объем орбитальной префронтальной коры, - уже проведены. Они доказывают, что самые активные инфлюенсеры социальных медиа имеют специфические отличия в мозге.
Теперь ждем аналогичных исследований, доказывающих отличия устройства мозга людей интуитивного и аналитического когнитивных стилей, - и здравствуй алгокогнитивная евгеника.
Об этом мой новый пост (на 4 мин)
- на Medium http://bit.do/fNGus
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/TJ4WD
#Культура #СоциальныеСети #СоциальныеМедиа
Medium
Социальные медиа разделяют людей на два новых вида
Критерий разлома — способность различать истину
Математик Вики Чуцяо Ян, социолог Тамара ван дер До и когнитивист Хенрик Олссон впервые математически смоделировали когнитивно-социальные процессы того, как люди классифицируют друг друга по спектру мнений.
Результаты моделирования показали, что в соцсетях центристы неотвратимо превращаются в экстремистов.
Остановить это может только радикальная реформа платформ социальных сетей.
Подробней (3 мин.):
-на Medium https://bit.ly/3ToKPAo
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/U7osF
#СоциальныеСети #Polarization #Раскол
Результаты моделирования показали, что в соцсетях центристы неотвратимо превращаются в экстремистов.
Остановить это может только радикальная реформа платформ социальных сетей.
Подробней (3 мин.):
-на Medium https://bit.ly/3ToKPAo
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/U7osF
#СоциальныеСети #Polarization #Раскол
Medium
В соцсетях центристы неотвратимо превращаются в экстремистов
Остановить это может только радикальная реформа платформ
Детокс Фэйсбука возможен.
Он оздоровит общество и уменьшит раскол .
От Facebook и подобных социальных сетей человечеству уже никуда не деться (как и от прочих наркозависимостей, включая номофобию - no mobile-phone phobia).
И это значит, нужно придумать, как «обеззаразить» соцсети, дабы уменьшить их отрицательное влияние (кое экспериментально доказано, и уже мало кем оспаривается).
Интересный, простой и, похоже, эффективный способ детокса соцсетей предложил известный социальный психолог Джонатан Хайдт.
Уже несколько лет я пишу о том, что соцсети породили одну из ключевых социальных проблем 21 века — они сбивают людей в стада, увеличивая поляризацию и раскол и катализируя нарастающий в мире трайбализм. (1)
Кроме того, в соцсетях центристы неотвратимо превращаются в экстремистов, и остановить это может только радикальная реформа платформ». Социальные сети кардинально поменяли не только культуру наших коммуникаций, но и культуру обмена мыслями (суждениями, идеями, знаниями, опытом). И самым сильным следствием этого стало нарастание поляризации в обществе по любому мало-мальски актуальному вопросу: от политики и гомосексуализма до карантина и вакцинации (2).
Об этом же уже не первый год пишет Джонатан Хайдт. Он показал, что лавинообразное нарастание поляризации началась в 2009-2012 гг. В 2009 Facebook ввел кнопку “Нравится”, Twitter-кнопку “Ретвит”, а в 2012 Facebook также ввел аналог «Ретвита» — кнопку «Поделиться».
Эти, казалось бы, не сильно важные кнопочные новации запустили процесс бурного роста поляризации, механизм которого математически смоделировали математик Вики Чуцяо Ян, социолог Тамара ван дер До и когнитивист Хенрик Олссон (3).
Естественен вопрос.
Возможно ли, посредством столь же простой интерфейсной новации на уровне платформенных кнопок, уменьшить отрицательное влияние соцсетей, стимулирующее рост поляризации?
Джонатан Хайдт считает, что это (а) возможно, и (б) является первоочередной задачей для общества (4).
Прежде всего нужно ввести для пользователей соцсетей два настраиваемых фильтра, позволяющие каждому самостоятельно определять приоритетность показа контента в своей ленте.
• Первый фильтр устанавливает нижний предел интегральной сложности (нюансировки) контента, который вы хотели бы у себя видеть.
Установив этот предел, вы не увидите в своей ленте материалов пользователей, контент которых в среднем имеет уровень интегральной сложности ниже установленного вами предела.
Вот элементарный пример 4х уровней (5), а лучше сделать «слепую» шкалу, которую каждый отградуирует по своим представлениям о простоте и сложности контента.
• Второй фильтр устанавливает уровень агрессивности/хейта контента - см. про «закон ненависти в соцсетях» (6) и «шизоидов ЁБа» (7).
Первые эксперименты показывают, что применение этих 2х фильтров вместо кнопок «Нравится» и «Поделиться» кардинально меняет состав ленты, снижая уровень хейта, затыкая яростных крикунов и ослабляя тренд на сбивание в стада.
Каждый из читателей может проверить это на себе, вручную фильтруя авторов показываемого вам контента по двум названным фильтрам, вместо того, чтобы лайкать и разшаривать.
Эффект, скажу вам, сногсшибательный! 🤩
1 2 3 4 5 6 7
#СоциальныеСети #Раскол
Он оздоровит общество и уменьшит раскол .
От Facebook и подобных социальных сетей человечеству уже никуда не деться (как и от прочих наркозависимостей, включая номофобию - no mobile-phone phobia).
И это значит, нужно придумать, как «обеззаразить» соцсети, дабы уменьшить их отрицательное влияние (кое экспериментально доказано, и уже мало кем оспаривается).
Интересный, простой и, похоже, эффективный способ детокса соцсетей предложил известный социальный психолог Джонатан Хайдт.
Уже несколько лет я пишу о том, что соцсети породили одну из ключевых социальных проблем 21 века — они сбивают людей в стада, увеличивая поляризацию и раскол и катализируя нарастающий в мире трайбализм. (1)
Кроме того, в соцсетях центристы неотвратимо превращаются в экстремистов, и остановить это может только радикальная реформа платформ». Социальные сети кардинально поменяли не только культуру наших коммуникаций, но и культуру обмена мыслями (суждениями, идеями, знаниями, опытом). И самым сильным следствием этого стало нарастание поляризации в обществе по любому мало-мальски актуальному вопросу: от политики и гомосексуализма до карантина и вакцинации (2).
Об этом же уже не первый год пишет Джонатан Хайдт. Он показал, что лавинообразное нарастание поляризации началась в 2009-2012 гг. В 2009 Facebook ввел кнопку “Нравится”, Twitter-кнопку “Ретвит”, а в 2012 Facebook также ввел аналог «Ретвита» — кнопку «Поделиться».
Эти, казалось бы, не сильно важные кнопочные новации запустили процесс бурного роста поляризации, механизм которого математически смоделировали математик Вики Чуцяо Ян, социолог Тамара ван дер До и когнитивист Хенрик Олссон (3).
Естественен вопрос.
Возможно ли, посредством столь же простой интерфейсной новации на уровне платформенных кнопок, уменьшить отрицательное влияние соцсетей, стимулирующее рост поляризации?
Джонатан Хайдт считает, что это (а) возможно, и (б) является первоочередной задачей для общества (4).
Прежде всего нужно ввести для пользователей соцсетей два настраиваемых фильтра, позволяющие каждому самостоятельно определять приоритетность показа контента в своей ленте.
• Первый фильтр устанавливает нижний предел интегральной сложности (нюансировки) контента, который вы хотели бы у себя видеть.
Установив этот предел, вы не увидите в своей ленте материалов пользователей, контент которых в среднем имеет уровень интегральной сложности ниже установленного вами предела.
Вот элементарный пример 4х уровней (5), а лучше сделать «слепую» шкалу, которую каждый отградуирует по своим представлениям о простоте и сложности контента.
• Второй фильтр устанавливает уровень агрессивности/хейта контента - см. про «закон ненависти в соцсетях» (6) и «шизоидов ЁБа» (7).
Первые эксперименты показывают, что применение этих 2х фильтров вместо кнопок «Нравится» и «Поделиться» кардинально меняет состав ленты, снижая уровень хейта, затыкая яростных крикунов и ослабляя тренд на сбивание в стада.
Каждый из читателей может проверить это на себе, вручную фильтруя авторов показываемого вам контента по двум названным фильтрам, вместо того, чтобы лайкать и разшаривать.
Эффект, скажу вам, сногсшибательный! 🤩
1 2 3 4 5 6 7
#СоциальныеСети #Раскол
Без смены бизнес-модели соцсетей любая демократия скатится к диктатуре.
Это следствие социосетевого хейта, искривляющего пространство субъективной реальности.
Крайняя поляризация взглядов отрезает путь к их сближению и ведет лишь к конфликтам. Увы, но в этом смысле мы мало чем отличаемся от шимпанзе. Но это полбеды. А беда в том, что крайняя поляризация взглядов неотвратимо рушит любую демократию.
Демократии требуют компромисса. Но он становится практически невозможным, когда общество разделено на диаметрально противоположные лагеря. Опасность в том, что в такой конфигурации общества: нетерпимость лишь растет, демократические нормы приходят в упадок, а властная группировка идет на все, чтобы не позволить противникам когда-либо прийти во власть. Именно это и наблюдается (за редким исключением) во всем мире.
Новое исследование 3х универов США на предельно простой и элегантной (и потому весьма привлекательной) модели – всего два параметра (толерантность и реактивность коммуникаций), - получило убийственный вывод (1).
При уровне толерантности ниже 0,5 (что довольно типично для развитых стран), если давать людям все больше и шире активно общаться (соцсети – идеальные площадки) – дело неотвратимо кончится тотальной сварой, т.е. произойдет предельная поляризация, когда обе группы сочтут других нелюдями (со всеми вытекающими).
О механизмах того, почему и как это происходит, я уже не раз писал.
• Бизнес–модель соцсетей питается социосетевым хейтом, способствующим инфодемиям ненависти (2)
• Инфодемии ведут к искривлению инфопространства субъективной реальности участников соцсетей, что меняет сетевую топологию, определяющую инфопотоки, от которых зависят принимаемые людьми решения (3)
• В искривленном инфопространстве соцсетей происходит «скатывание» центристов на края, превращая их в ультракрайних (4).
Остановить это может только радикальная реформа платформ социальных сетей, о чем я писал в «Детокс Фэйсбука возможен. Он оздоровит общество и уменьшит раскол» (5)
На приложенном рисунке из нового исследования видно:
✔️ Сколь лавинообразно скатывание в раскол при уровне толерантности 0,25-0,45 (ось X)
✔️ Как по-южному быстро восходит поляризация (переход общества в желтый цвет раскола) при росте реактивности коммуникаций (ось Y), вовлекая в раскол все более толерантных (от чего спасает лишь толерантность > 0,75, а где такую найдешь кроме Северной Кореи, - впрочем, у нас всё впереди).
#СоциальныеСети #Раскол #Polarization #Толерантность #Соцсети
Ссылки:
1 2 3 4 5
Это следствие социосетевого хейта, искривляющего пространство субъективной реальности.
Крайняя поляризация взглядов отрезает путь к их сближению и ведет лишь к конфликтам. Увы, но в этом смысле мы мало чем отличаемся от шимпанзе. Но это полбеды. А беда в том, что крайняя поляризация взглядов неотвратимо рушит любую демократию.
Демократии требуют компромисса. Но он становится практически невозможным, когда общество разделено на диаметрально противоположные лагеря. Опасность в том, что в такой конфигурации общества: нетерпимость лишь растет, демократические нормы приходят в упадок, а властная группировка идет на все, чтобы не позволить противникам когда-либо прийти во власть. Именно это и наблюдается (за редким исключением) во всем мире.
Новое исследование 3х универов США на предельно простой и элегантной (и потому весьма привлекательной) модели – всего два параметра (толерантность и реактивность коммуникаций), - получило убийственный вывод (1).
При уровне толерантности ниже 0,5 (что довольно типично для развитых стран), если давать людям все больше и шире активно общаться (соцсети – идеальные площадки) – дело неотвратимо кончится тотальной сварой, т.е. произойдет предельная поляризация, когда обе группы сочтут других нелюдями (со всеми вытекающими).
О механизмах того, почему и как это происходит, я уже не раз писал.
• Бизнес–модель соцсетей питается социосетевым хейтом, способствующим инфодемиям ненависти (2)
• Инфодемии ведут к искривлению инфопространства субъективной реальности участников соцсетей, что меняет сетевую топологию, определяющую инфопотоки, от которых зависят принимаемые людьми решения (3)
• В искривленном инфопространстве соцсетей происходит «скатывание» центристов на края, превращая их в ультракрайних (4).
Остановить это может только радикальная реформа платформ социальных сетей, о чем я писал в «Детокс Фэйсбука возможен. Он оздоровит общество и уменьшит раскол» (5)
На приложенном рисунке из нового исследования видно:
✔️ Сколь лавинообразно скатывание в раскол при уровне толерантности 0,25-0,45 (ось X)
✔️ Как по-южному быстро восходит поляризация (переход общества в желтый цвет раскола) при росте реактивности коммуникаций (ось Y), вовлекая в раскол все более толерантных (от чего спасает лишь толерантность > 0,75, а где такую найдешь кроме Северной Кореи, - впрочем, у нас всё впереди).
#СоциальныеСети #Раскол #Polarization #Толерантность #Соцсети
Ссылки:
1 2 3 4 5
Найден способ перенастройки соцсетей на правду.
Станут ли ФБ и ВК строить очистные сооружения при закачке ими мусора в мировой океан информации.
Фейки, деза и теории заговора затапливают глобальную сеть. Это грозит превращением главной медиасреды человечества в океан интеллектуального отстоя. Мелкие вкрапления правдивой и качественной информации останутся в этом океане наподобие островов погибших кораблей, найти и добраться до которых смогут немногие.
• Главными местами сброса инфоотстоя в мировой океан информации стали соцсети.
• А движками процесса закачки фейков, дезы и теорий заговора являются алгоритмы ранжирования.
По воле разработчиков, работающих на приумножение доходов владельцев соцсетей, алгоритмы ранжирования ежеминутно реструктурируют приоритеты доступа пользователей к информации, руководствуясь одной целью - максимизация вовлеченности пользователей, которым скармливается наиболее популярная (востребуемая) информация.
В результате такой работы алгоритмов, мировой океан информации будет безнадежно отравлен фейками, дезой и теориями заговора. Такова уж человеческая натура, что именно такой сорт информации наиболее востребован массовым пользователем, повышая также и его вовлеченность.
Как остановить процесс отравления мирового океана сетевой информации?
Ответ очевиден. Заставить алгоритмы ранжирования работать не только на повышение доходов владельцев платформ.
Понятное дело, что совсем забить на интересы владельцев нет вариантов. Но можно попытаться хотя бы ограничить их интересы, путем мониторинга «уровня загрязнения» принадлежащих им отдельных морей (конкретных платформ соцсетей).
1. Но как определить уровень загрязнения сточной информацией в конкретном море?
2. И можно ли путем мониторинга уровня загрязнения стимулировать владельцев морей не затапливать их одной грязью фейков, дезы и теорий заговора?
Новое исследование «Разнообразие политической аудитории и достоверность новостей в алгоритмическом ранжировании» отвечает на оба вопроса. Междисциплинарная группа ученых - компьютерщиков, физиков и социологов из Университета Южной Флориды нашла решение, обеспечивающее доступ пользователей социальных сетей к более надежным источникам новостей.
Как показал большой эксперимент (выборка в 7 тыс сетевых пользователей и почти 4 тыс источников новостей) индикатором уровня загрязнения информации в конкретной соцсети является разнообразие пристрастий пользователей.
Чем больше разнообразие пристрастий пользователей соцсети, тем сильнее стимулы алгоритмов продвигать более правдивый и качественный контент.
Авторы исследования отмечают, что платформы соцсетей легко смогут включать разнообразие аудитории в свои собственные алгоритмы рекомендаций, потому что меры разнообразия могут быть получены из данных о вовлеченности, а платформы уже регистрируют этот тип данных всякий раз, когда пользователи нажимают «нравится» или делятся чем-либо в ленте новостей.
Что ж, первый способ построения «очистных сооружений», ограничивающих закачку мусора в мировой океан информации, найден.
Но захотят ли его применить владельцы соцсетей?
И сможет ли общество добиться этого от них?
#СоциальныеСети #СоциальныеМедиа #ФейковыеНовости #Вызовы21века
Станут ли ФБ и ВК строить очистные сооружения при закачке ими мусора в мировой океан информации.
Фейки, деза и теории заговора затапливают глобальную сеть. Это грозит превращением главной медиасреды человечества в океан интеллектуального отстоя. Мелкие вкрапления правдивой и качественной информации останутся в этом океане наподобие островов погибших кораблей, найти и добраться до которых смогут немногие.
• Главными местами сброса инфоотстоя в мировой океан информации стали соцсети.
• А движками процесса закачки фейков, дезы и теорий заговора являются алгоритмы ранжирования.
По воле разработчиков, работающих на приумножение доходов владельцев соцсетей, алгоритмы ранжирования ежеминутно реструктурируют приоритеты доступа пользователей к информации, руководствуясь одной целью - максимизация вовлеченности пользователей, которым скармливается наиболее популярная (востребуемая) информация.
В результате такой работы алгоритмов, мировой океан информации будет безнадежно отравлен фейками, дезой и теориями заговора. Такова уж человеческая натура, что именно такой сорт информации наиболее востребован массовым пользователем, повышая также и его вовлеченность.
Как остановить процесс отравления мирового океана сетевой информации?
Ответ очевиден. Заставить алгоритмы ранжирования работать не только на повышение доходов владельцев платформ.
Понятное дело, что совсем забить на интересы владельцев нет вариантов. Но можно попытаться хотя бы ограничить их интересы, путем мониторинга «уровня загрязнения» принадлежащих им отдельных морей (конкретных платформ соцсетей).
1. Но как определить уровень загрязнения сточной информацией в конкретном море?
2. И можно ли путем мониторинга уровня загрязнения стимулировать владельцев морей не затапливать их одной грязью фейков, дезы и теорий заговора?
Новое исследование «Разнообразие политической аудитории и достоверность новостей в алгоритмическом ранжировании» отвечает на оба вопроса. Междисциплинарная группа ученых - компьютерщиков, физиков и социологов из Университета Южной Флориды нашла решение, обеспечивающее доступ пользователей социальных сетей к более надежным источникам новостей.
Как показал большой эксперимент (выборка в 7 тыс сетевых пользователей и почти 4 тыс источников новостей) индикатором уровня загрязнения информации в конкретной соцсети является разнообразие пристрастий пользователей.
Чем больше разнообразие пристрастий пользователей соцсети, тем сильнее стимулы алгоритмов продвигать более правдивый и качественный контент.
Авторы исследования отмечают, что платформы соцсетей легко смогут включать разнообразие аудитории в свои собственные алгоритмы рекомендаций, потому что меры разнообразия могут быть получены из данных о вовлеченности, а платформы уже регистрируют этот тип данных всякий раз, когда пользователи нажимают «нравится» или делятся чем-либо в ленте новостей.
Что ж, первый способ построения «очистных сооружений», ограничивающих закачку мусора в мировой океан информации, найден.
Но захотят ли его применить владельцы соцсетей?
И сможет ли общество добиться этого от них?
#СоциальныеСети #СоциальныеМедиа #ФейковыеНовости #Вызовы21века
Nature
Political audience diversity and news reliability in algorithmic ranking
Nature Human Behaviour - Using survey and internet browsing data and expert ratings, Bhadani et al. find that incorporating partisan audience diversity into algorithmic rankings of news websites...
Рентген, УЗИ и МРТ социальных сетей.
Три мощных бесплатных детектора сетевой пропаганды и лжи.
Иллюзий уже никто не питает. Социальные сети всё более превращаются в инструмент дезинформации и манипулирования.
Но слава богу и здесь работает принцип соревнования брони и снаряда. Специалисты по обработке данных, журналисты и исследователи роли СМИ и технологий в обществе получают в свои руки все более мощные инструменты выявления источников и способов сетевой пропаганды и лжи.
Обсерватория социальных сетей, или OSoMe, при Университете Индианы запустила три новых обновленных инструмента (своего рода Рентген, УЗИ и МРТ социальных сетей): Каскадометр, Трендометр и Ботометр.
1. Каскадометр (Networks Tool) строит интерактивную 3D карту распространения информации в Twitter, позволяя видеть образование инфокаскадов, подобно зарождению смерчей и ураганов.
2. Трендометр (Trends Tool) позволяет анализировать количество твитов с заданным хэштегом, URL или ключевым словом. Этот инструмент показывает, какие темы в тренде и что становится вирусным.
3. Ботометр (BotAmp Tool) позволяет определять вероятную активность ботов для твитов, отфильтрованных по поисковому запросу. Это нужно, чтобы понимать, насколько популярность той или иной темы обязана поддержке со стороны ботов.
Все 3 инструмента от OSoMe используют огромный поток данных - примерно 50 млн твитов в день, собранных из Twitter. Это примерно 10% общедоступных твитов, которые затем анализируются и индексируются для использования с помощью инструментов OSoMe.
Пользователи 3х инструментов могут визуализировать данные любого конкретного месяца за предыдущие три года. Большинство существующих инструментов не позволяют столь глубокий анализ.
Исследователям дезинформации и манипулирования в сети стоит поторопиться. Ибо соревнование брони и снаряда продолжается. А значит пропагандисты и манипуляторы довольно скоро найдут и на эти хитрые инструменты свои крутые гайки.
https://news.iu.edu/stories/2022/07/iub/releases/27-social-media-tools-bots-viral-posts.html
#Интернет #СоциальныеСети #Дезинформация #Манипулирование
Три мощных бесплатных детектора сетевой пропаганды и лжи.
Иллюзий уже никто не питает. Социальные сети всё более превращаются в инструмент дезинформации и манипулирования.
Но слава богу и здесь работает принцип соревнования брони и снаряда. Специалисты по обработке данных, журналисты и исследователи роли СМИ и технологий в обществе получают в свои руки все более мощные инструменты выявления источников и способов сетевой пропаганды и лжи.
Обсерватория социальных сетей, или OSoMe, при Университете Индианы запустила три новых обновленных инструмента (своего рода Рентген, УЗИ и МРТ социальных сетей): Каскадометр, Трендометр и Ботометр.
1. Каскадометр (Networks Tool) строит интерактивную 3D карту распространения информации в Twitter, позволяя видеть образование инфокаскадов, подобно зарождению смерчей и ураганов.
2. Трендометр (Trends Tool) позволяет анализировать количество твитов с заданным хэштегом, URL или ключевым словом. Этот инструмент показывает, какие темы в тренде и что становится вирусным.
3. Ботометр (BotAmp Tool) позволяет определять вероятную активность ботов для твитов, отфильтрованных по поисковому запросу. Это нужно, чтобы понимать, насколько популярность той или иной темы обязана поддержке со стороны ботов.
Все 3 инструмента от OSoMe используют огромный поток данных - примерно 50 млн твитов в день, собранных из Twitter. Это примерно 10% общедоступных твитов, которые затем анализируются и индексируются для использования с помощью инструментов OSoMe.
Пользователи 3х инструментов могут визуализировать данные любого конкретного месяца за предыдущие три года. Большинство существующих инструментов не позволяют столь глубокий анализ.
Исследователям дезинформации и манипулирования в сети стоит поторопиться. Ибо соревнование брони и снаряда продолжается. А значит пропагандисты и манипуляторы довольно скоро найдут и на эти хитрые инструменты свои крутые гайки.
https://news.iu.edu/stories/2022/07/iub/releases/27-social-media-tools-bots-viral-posts.html
#Интернет #СоциальныеСети #Дезинформация #Манипулирование
news.iu.edu
New social media tools help public assess viral posts, check for bots
The Observatory on Social Media at IU has released new or revamped tools to help people understand how information flows online.
В цифровых мирах неравенство можно уменьшить.
Эффект Матфея ослабляется переключением пользователей с Системы 1 на Систему 2.
Оказалось, что помимо пресловутого «закона Матфея», наше внимание к контенту социальных медиа и его оценка сильнейшим образом зависят от того, какой системой обработки информации мы воспринимаем контент.
Только опубликованные результаты исследования MIT Sloan экспериментально подтверждают, насколько сильно алгоритмы соцсетей (и прочие соцмедиа) искажают для людей картину мира.
А именно:
• насколько в соцсетях силен закон Матфея «богатые становятся богаче» (в смысле роста популярности авторов контента, получающего тем большее внимание и выше оценку, чем больше уже имеющаяся популярность его автора – лайки улучшают репутацию, а репутация повышает число новых лайков);
• насколько неравенство в предвзятой оценке социального контента влияет на увеличение алгоритмами его рейтингов популярности.
И то, и другое давно обсуждается, но прямые доказательства экспериментально получены впервые. Степень влияния персоны автора контента на его оценку читателем огромна – она превосходит значимость самого контента и доходит до 61%.
Но это еще не все результаты исследования.
Выяснилось следующее.
Указание авторства контента также заставляет читателей почти мгновенно, интуитивно, «в автоматическом режиме» оценивать контент (автор известный - лайк; неизвестный – поехали дальше).
Так почти рефлекторно у читателя работает Система 1 (по Канеману). А до работы Системы 2 (требующей привлечения нашего внимания содержательными аспектами контента и определенных сознательных умственных «затрат» на логический выбор и концентрацию), при виде имени популярного автора дело просто не доходит.
И вот тут-то и кроется шанс на улучшение алгоритмов.
Авторы показывают, - если небольшое случайное подмножество сообщений отображать анонимно, то неискаженные предвзятостью их оценки читателями были бы относительно беспристрастным сигналом, который алгоритм ранжирования мог бы использовать для смягчения эффектов идентичности/популярности, не прибегая к тотальной анонимности контента, невозможной из практических соображений.
Т.е. шанс исправить алгоритмы соцсетей есть.
Только «съесть-то он съест, да кто ж ему даст?!»
FYI: По тегам этого поста в моем канале написано немало
#СоциальныеСети #Соцсети #КогнитивныеИскажения #Неравенство
Эффект Матфея ослабляется переключением пользователей с Системы 1 на Систему 2.
Оказалось, что помимо пресловутого «закона Матфея», наше внимание к контенту социальных медиа и его оценка сильнейшим образом зависят от того, какой системой обработки информации мы воспринимаем контент.
Только опубликованные результаты исследования MIT Sloan экспериментально подтверждают, насколько сильно алгоритмы соцсетей (и прочие соцмедиа) искажают для людей картину мира.
А именно:
• насколько в соцсетях силен закон Матфея «богатые становятся богаче» (в смысле роста популярности авторов контента, получающего тем большее внимание и выше оценку, чем больше уже имеющаяся популярность его автора – лайки улучшают репутацию, а репутация повышает число новых лайков);
• насколько неравенство в предвзятой оценке социального контента влияет на увеличение алгоритмами его рейтингов популярности.
И то, и другое давно обсуждается, но прямые доказательства экспериментально получены впервые. Степень влияния персоны автора контента на его оценку читателем огромна – она превосходит значимость самого контента и доходит до 61%.
Но это еще не все результаты исследования.
Выяснилось следующее.
Указание авторства контента также заставляет читателей почти мгновенно, интуитивно, «в автоматическом режиме» оценивать контент (автор известный - лайк; неизвестный – поехали дальше).
Так почти рефлекторно у читателя работает Система 1 (по Канеману). А до работы Системы 2 (требующей привлечения нашего внимания содержательными аспектами контента и определенных сознательных умственных «затрат» на логический выбор и концентрацию), при виде имени популярного автора дело просто не доходит.
И вот тут-то и кроется шанс на улучшение алгоритмов.
Авторы показывают, - если небольшое случайное подмножество сообщений отображать анонимно, то неискаженные предвзятостью их оценки читателями были бы относительно беспристрастным сигналом, который алгоритм ранжирования мог бы использовать для смягчения эффектов идентичности/популярности, не прибегая к тотальной анонимности контента, невозможной из практических соображений.
Т.е. шанс исправить алгоритмы соцсетей есть.
Только «съесть-то он съест, да кто ж ему даст?!»
FYI: По тегам этого поста в моем канале написано немало
#СоциальныеСети #Соцсети #КогнитивныеИскажения #Неравенство
Nature
Identity effects in social media
Nature Human Behaviour - Leveraging data from a longitudinal field experiment, Taylor and colleagues show that identity cues, such as a username, increase how viewers vote and reply to online...
Вирусность идей и мемов – весьма ограниченная аналогия их распространения.
Динамика социальных убеждений куда сложнее эпидемий гриппа.
Исследователи в одной области часто опираются на аналогии из других областей.
• Например, идеи из физики использовали, чтобы понять экономические процессы.
• А инструменты из экологии, - чтобы понять, как работают ученые.
• В прошлом веке компьютеры использовались в качестве аналогий для понимания человеческого разума.
• А теперь, поменявшись ролями, человеческий разум используется для понимания работы больших языковых моделей.
Но все аналогии работают лишь до определенных пределов. После чего они сломаются. И хитрость в том, чтобы понять:
✔️ где эти пределы?
✔️ какую другую аналогию следует использовать за этими пределами?
Одной из наиболее распространенных аналогий динамики убеждений является модель восприимчивости-инфицирования-выздоровления (SIR) - инструмент, разработанный в эпидемиологии. Модель SIR может описывать, как инфекция распространяется среди населения, и эту модель можно расширить до более сложных ситуаций: например, когда наличие одного убеждения увеличивает вероятность того, что человек примет другое, точно так же, как грипп или простуда могут увеличить вероятность развития пневмонии у человека.
Но как показывают в новой работе [1] два великолепных автора (Мирта Галесич и Хенрик Олссон),
✔️ убеждения и мемы могут распространяться совсем не так, как вирусы.
✔️ их передача далеко не всегда ведет к тому, что они закрепляется в новой голове.
✔️ а повторная передача идеи или мема может быть неэффективной и даже контрпродуктивной, если они радикально отличаются от существующих убеждений человека (ведь известно, что идеи распространяются легче, когда люди разделяют другие соответствующие убеждения и характеристики).
Для точного описания распространения идей и мемов за пределами корректности модели SIR нужны иные аналогии: ферромагнетизм, пороговые переходы, силы, эволюция, весовые аддитивные модели и байесовское обучение.
Абстрактная иллюстрация динамики убеждений выглядит примерно так, как показано на картинке поста (авторы Хенрик Олссон и Dall-E) https://telegra.ph/file/d8ff4c5482cbe39c95481.jpg
Эти новые аналогии открывают нам возможность понять и прогнозировать динамику когнитивных процессов в самых сложных системах на свете – процессов коллективного поведения социумов (привет психоистории Айзека Азимова!)
1 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364661324001724
На этом канале я не раз писал об интереснейших работах Мирты Галесич и Хенрикв Олссона.
Рекомендую освежить в памяти хотя бы эти:
• Как появление кнопок «нравится» и «поделиться» запустило процесс бурного роста поляризации https://t.me/theworldisnoteasy/1391
• Как соцсети множат раскол, искажая наши представления о мире https://t.me/theworldisnoteasy/482
• Про то, что в соцсетях центристы неотвратимо превращаются в экстремистов https://t.me/theworldisnoteasy/1254
#Аналогии #ДинамикаУбеждений #СоциальныеСети
Динамика социальных убеждений куда сложнее эпидемий гриппа.
Исследователи в одной области часто опираются на аналогии из других областей.
• Например, идеи из физики использовали, чтобы понять экономические процессы.
• А инструменты из экологии, - чтобы понять, как работают ученые.
• В прошлом веке компьютеры использовались в качестве аналогий для понимания человеческого разума.
• А теперь, поменявшись ролями, человеческий разум используется для понимания работы больших языковых моделей.
Но все аналогии работают лишь до определенных пределов. После чего они сломаются. И хитрость в том, чтобы понять:
✔️ где эти пределы?
✔️ какую другую аналогию следует использовать за этими пределами?
Одной из наиболее распространенных аналогий динамики убеждений является модель восприимчивости-инфицирования-выздоровления (SIR) - инструмент, разработанный в эпидемиологии. Модель SIR может описывать, как инфекция распространяется среди населения, и эту модель можно расширить до более сложных ситуаций: например, когда наличие одного убеждения увеличивает вероятность того, что человек примет другое, точно так же, как грипп или простуда могут увеличить вероятность развития пневмонии у человека.
Но как показывают в новой работе [1] два великолепных автора (Мирта Галесич и Хенрик Олссон),
✔️ убеждения и мемы могут распространяться совсем не так, как вирусы.
✔️ их передача далеко не всегда ведет к тому, что они закрепляется в новой голове.
✔️ а повторная передача идеи или мема может быть неэффективной и даже контрпродуктивной, если они радикально отличаются от существующих убеждений человека (ведь известно, что идеи распространяются легче, когда люди разделяют другие соответствующие убеждения и характеристики).
Для точного описания распространения идей и мемов за пределами корректности модели SIR нужны иные аналогии: ферромагнетизм, пороговые переходы, силы, эволюция, весовые аддитивные модели и байесовское обучение.
Абстрактная иллюстрация динамики убеждений выглядит примерно так, как показано на картинке поста (авторы Хенрик Олссон и Dall-E) https://telegra.ph/file/d8ff4c5482cbe39c95481.jpg
Эти новые аналогии открывают нам возможность понять и прогнозировать динамику когнитивных процессов в самых сложных системах на свете – процессов коллективного поведения социумов (привет психоистории Айзека Азимова!)
1 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364661324001724
На этом канале я не раз писал об интереснейших работах Мирты Галесич и Хенрикв Олссона.
Рекомендую освежить в памяти хотя бы эти:
• Как появление кнопок «нравится» и «поделиться» запустило процесс бурного роста поляризации https://t.me/theworldisnoteasy/1391
• Как соцсети множат раскол, искажая наши представления о мире https://t.me/theworldisnoteasy/482
• Про то, что в соцсетях центристы неотвратимо превращаются в экстремистов https://t.me/theworldisnoteasy/1254
#Аналогии #ДинамикаУбеждений #СоциальныеСети
