справочник для потокового вещания.) На результаты поиска влияют также предыдущие действия других пользователей – это не просто индексирование информации, а еще одна рекомендательная лента, которая с большей вероятностью выдает то, что уже нравится другим людям.
Netflix практически не поощряет устремления пользователей. Основным источником информации становится главная страница: она влияет на то, что и когда смотрят зрители. Согласно исследованию, проведенному в 2015 году Карлосом Гомесом-Урибе и Нилом Хантом, рекомендательная система
Netflix предопределила контент, за просмотром которого проходит более 80 процентов общего времени пребывания пользователей на платформе. В ролике, выставленном компанией в разделе
Netflix Research в 2018 году, менеджер компании по машинному обучению Аиш Фентон заявляет: “Практически все, что мы делаем, – это алгоритм рекомендаций”.
Алгоритм Netflix учитывает историю просмотров и рейтинги пользователя, действия других пользователей с похожими предпочтениями, а также информацию о самом контенте, например, жанр, актеров и дату выхода. Принимается во внимание также время суток, в которое пользователь смотрит фильм, используемое устройство и время, которое он тратит на просмотр в данных условиях. Netflix утверждает, что не берет в расчет конкретные демографические характеристики пользователей – например, возраст, этническую принадлежность и пол, – поскольку можно счесть, что подобные переменные слишком близки к предрассудкам, однако такие характеристики часто можно определить на основе другой информации о пользователе. В конечном итоге Netflix объединяет фильтрацию на основе содержания и совместную фильтрацию. Главная страница становится этаким волшебным зеркалом, которое не требует от пользователя никаких действий, чтобы получить то, что он, возможно, желает потреблять в данный момент. Это снимает с него бремя выбора и целенаправленного процесса отбора, существовавшее в более ранние эпохи цифровой культуры. Как и многие другие аспекты Мира-фильтра, алгоритмический интерфейс позиционирует себя как нейтральный канал, открытое окно или, конкретнее, точное отражение и усиление вашего личного вкуса. Однако он далеко не нейтрален.
В 2021 году специалист по стратегическим коммуникациям Нико Пайкович опубликовал в журнале Convergence, посвященном новым медиатехнологиям, статью о рекомендательной системе Netflix. “Алгоритмы заменяют человеческий – или, по крайней мере, не настолько опосредованный цифровыми технологиями – процесс осмысления культуры и принятия решений”, – писал он. Пайкович решил проверить влияние Netflix на личные вкусы человека и создал для этого несколько фиктивных аккаунтов с различными архетипическими личностями. Личности варьировались от Заядлого Спортивного Фаната до Культурного Сноба и Безнадежного Романтика. Спортивный Фанат смотрел все, что связано с серьезной физической активностью, будь то вымысел или документальные передачи, параллельно наслаждаясь фильмами о супергероях, однако презирал романтические комедии. Культурный Сноб гонялся за малопонятными артхаусными фильмами и зарубежными режиссерами – всем, что могло бросить вызов его душевной организации. При этом он почти не смотрел телевизор и ненавидел реалити-шоу. Безнадежный Романтик любил драму и кипящие страсти, мечась между утонченностью и примитивизмом. Для формирования первоначальных рекомендаций Netflix просит новых пользователей выбрать несколько вещей, соответствующих их вкусам, однако Пайкович не стал выбирать ничего, и вначале главные страницы разных аккаунтов в целом оказались идентичными. Затем ситуация быстро изменилась.
Экспериментатор поочередно заходил в каждый из аккаунтов и смотрел передачи и фильмы, соответствующие вымышленному вкусу персонажа; время суток было случайным, чтобы исключить эту переменную. Уже на второй день просмотра запустилась персонализация, и главные страницы аккаунтов начали расходиться. К пятому дню в аккаунте романтика появилась строка, предлагающая “Фильмы для безнадежных романтиков”, а в аккаунте сноба – строка “Признанное критиками авторское кино”. Более общие категории главной страницы, такие как “Знакомые любимые фильмы” и “Захватывающие фильмы”, также персонализировались, предлагая один и тот же тип контента: романтические комедии для романтиков и документальные фильмы о спортсменах для любителей спорта. Возможно, такая стратегия легкого введения в заблуждение льстит потребителю: вряд ли вы хотите, чтобы текстовые надписи на главной странице постоянно напоминали вам о том, что вы смотрите исключительно романтические комедии.
Алгоритм Netflix распределяет пользователей по определенным “вкусовым сообществам”, которых насчитывается более двух тысяч. Существует также свыше семидесяти семи тысяч “альтжанров”, то есть нестандартных (нишевых) категорий, среди которых “Высокоинтеллектуальные французские артхаусные фильмы”, “Афроамериканские боевики и приключения 1970-х годов” и “Эмоциональные военные драмы, основанные на реальной жизни”. Пользователи часто не знают, каким образом их распределили по категориям, а также не имеют представления обо всем многообразии этих ниш. Человек не выбирает эти категории намеренно; он просто видит результаты алгоритма, когда его страница сужается до тех тем, которые его, скорее всего, заинтересуют.
Еще поразительнее самих рекомендаций тот факт, что Netflix также алгоритмически изменяет значки-миниатюры для своего контента, подстраивая их под конкретного пользователя. Этот трюк начал применяться в конце 2017 года под названием “персонализация изображений”. Пайкович наблюдал, как это происходило с его тестовыми аккаунтами. После двух недель просмотра все миниатюры на странице выглядели похожими друг на друга: “Из первых десяти названий, предложенных для Безнадежного Романтика, которые составляли два верхних ряда, пять сопровождались картинками романтических объятий (например, двое целуются или глядят друг другу в глаза)”. Аналогичным образом главную страницу фаната усыпали изображения активных мужчин-одиночек – бьющих кулаком, защищающих футбольные ворота, скачущих на быке. На скриншотах такие страницы выглядят почти тошнотворно, их содержание однородно, как ресторанное меню, состоящее исключительно из гамбургеров.
Иногда эти изображения также вводили в заблуждение. Для сериала “Внешние отмели” производства Netflix Спортивный Фанат получил миниатюру с двумя персонажами, несущими к берегу доски для серфинга, романтикам же показывали крупный план двух героев, собирающихся поцеловаться. Оба изображения подгоняли под конкретные предпочтения пользователей, о чем свидетельствует история просмотров. Однако ни та, ни другая картинка не отражала сути сериала – приключенческого детектива с исчезновениями и убийствами. Пользователи с обоснованной тревогой замечали, что цвет кожи персонажей на миниатюрах на главной странице Netflix совпадает с их собственным – хотя теоретически программа не должна отслеживать расовую принадлежность. В 2018 году разгорелся конфликт: некоторые люди обратили внимание, что при рекомендации романтического фильма “Реальная любовь” миниатюра изображала чернокожего актера Чиветела Эджиофора, хотя он играет в этой картине лишь второстепенную роль. Изменяя миниатюру фильма таким агрессивным способом, платформа манипулирует пользователями: по сути, она не предлагает то, что им может понравиться, а изменяет представление того же самого контента, чтобы он выглядел ближе к их предпочтениям. Такой алгоритмический подбор изображений подталкивает посмотреть то, что в противном случае вас, возможно, не заинтересовало бы (особенно если это честно обозначить) – авось сработает. Это противоречит идее персонализации интерфейса и идет вразрез с культивированием личного вкуса, поскольку является манипуляцией от начала и до конца.
Пайкович обнаружил еще одну манипуляцию с контрольным аккаунтом, который экспериментатор использовал для просмотра случайной подборки
