Vlop! JUŻ TU JEST! I UŻYWASZ GO CODZIENNIE
Tysiące powiadomień i lajków, wciągające wideo i angażujące treści, które nie pozwalają ci odłożyć telefonu… Znasz to, prawda?
Vlop!, czyli „nowa rewolucyjna aplikacja i platforma społecznościowa”, o której mowa w reklamie, nie istnieje. Ale prawdziwe VLOP-y istnieją od lat i korzystasz z nich codziennie. To skrót od Very Large Online Platforms, największych platform, takich jak Facebook, YouTube, Instagram, Twitter (X) czy TikTok.
Tę reklamę wymyśliliśmy, by przyciągnąć twoją uwagę. Wydaje się przerysowana, ale w rzeczywistości tylko uwypukla istniejące już mechanizmy działania prawdziwych VLOP-ów. Pokazujemy, że źródłem tych problemów jest model biznesowy takich aplikacji jak Facebook czy TikTok oraz ich algorytmy, które mają za zadanie jak najdłużej utrzymywać uwagę użytkowniczek i użytkowników.
ALGORYTM, KTÓRY CIĘ WCIĄGNIE
VLOP-ów nie napędzają wielkie idee, lecz chęć maksymalizowania zysków. Ich algorytmy, które sterują tym, co widzisz w swoim feedzie, celowo konstruowane są tak, by wykorzystywać dane o nas i o naszych słabościach. Walcząc o naszą uwagę, podsuwają nam żerujące na emocjach toksyczne treści, które uzależniają i przykuwają do ekranów, a u niektórych osób (zwłaszcza u dzieci i młodzieży) mogą dodatkowo napędzać depresję, lęki, uzależnienia czy zaburzenia odżywiania.
„BĘDZIECIE CHCIEĆ WIĘCEJ I WIĘCEJ”
Gdy dostajesz dużą liczbę lajków w mediach społecznościowych, w mózgu aktywują się te same obszary jak wtedy, gdy jesz czekoladę lub wygrywasz pieniądze. Stosowanie w algorytmach znanych m.in. z kasyn mechanizmów, z powodu których scrollujemy bez końca, wzmaga też zjawisko FOMO (tzw. strach przed przegapieniem). Ostatecznie prowadzi to do uzależnienia – dlatego tak trudno nam odłożyć telefon.
„WIEMY, CO NAPRAWDĘ LUBISZ”
Cybergiganci wykorzystują ogromną liczbę naszych cyfrowych śladów. Wiedzą, w co klikasz, co lajkujesz, na czym zawieszasz wzrok, z kim i o czym dyskutujesz, kiedy i jak często korzystasz z określonej aplikacji. Możesz nie ujawniać informacji np. o orientacji seksualnej czy historii zdrowotnej, a algorytmy i tak wywnioskują je z twojej aktywności. Na bazie tych informacji podbijają (czyli częściej pokazują w twoim feedzie) treści, które najbardziej przyklejają do ekranu. Nie chcesz czytać o wypadkach z udziałem dzieci, ale odruchowo zatrzymujesz się na tych materiałach? Będziesz ich dostawać więcej i więcej.
„PATOSTREAMY BEZ CENZURY”
VLOP-y świadomie promują najbardziej angażujące, budzące emocje i prowokujące interakcje treści. Dlatego chociaż platformy mają mechanizmy moderacji, to różne kontrowersyjne materiały – np. patostreamy, drastyczne filmiki czy fake newsy – często przelatują przez nie jak przez sito. A ty stale spotykasz je w swoim feedzie.
„TYLKO LUDZIE MYŚLĄCY JAK TY”
Platformy celowo podsuwają nam treści zgodne z naszymi poglądami, często te, które zamieścili lub polubili nasi znajomi, czyli zasadniczo ludzie podobni do nas. Takie materiały lajkujemy, prawda? Jednocześnie treści z innej bańki informacyjnej dostajemy głównie wtedy, gdy nasi znajomi już je obśmiali albo skrytykowali – istnieje wtedy duża szansa, że sami też klikniemy „wściekłą buźkę”. W ten sposób różne grupy w społeczeństwie coraz bardziej się od siebie oddalają i coraz trudniej im się ze sobą dogadać.
LEPSZY NEWSFEED JEST MOŻLIWY!
25 sierpnia 2023 r. VLOP-y zaczęło obowiązywać nowe unijne prawo: akt o usługach cyfrowych (Digital Services Act, w skrócie DSA), nazywany „nową konstytucją Internetu”, nazywany „nową konstytucją Internetu”. Jego wejście w życie to dodatkowe obowiązki dla wielkich platform. Korporacje nie mogą już dłużej zamiatać problemów pod dywan.
Zmiany dotyczą m.in. algorytmów rekomendacyjnych. Od 25 sierpnia platformy muszą nie tylko wyjaśniać logikę funkcjonowania swoich feedów, ale też proponować użytkownikom i użytkowniczkom możliwość wyboru choć jednego alternatywnego systemu doboru treści, który nie bazuje na śledzeniu (czyli nie wykorzystuje danych osobowych do rekomendowania treści). Powinny także regularnie oceniać ryzyko związane z działaniem swoich algorytmów i wykazywać, jak starają się temu ryzyku zapobiegać.