2.3.8 алгоритм нь будлиантай

Том мэдээллийн системийн зан төлөв нь байгалийн бус зүйл юм; Энэ нь системийн инженерийн зорилгоос хамаардаг.

Хэдийгээр хүмүүс өөрсдийн өгөгдлийг бүртгээгүй байгаа учраас олон тооны өгөгдлийн эх үүсвэр идэвхгүй байдаг ч судлаачид эдгээр онлайн системд "байгалийн жам ёсны" зан төлөвийг авч үзэх ёсгүй юм. Үнэндээ зан авирыг бүртгэдэг тоон системүүд нь Зар сурталчилгаа дээр дарж эсвэл агуулга нийтлэх зэрэг тодорхой зан үйлийг өдөөх маш нарийн инженерчлэл хийдэг. Системийн дизайнеруудын зорилго нь өгөгдлийг загварт оруулж болох арга замуудыг алгоритмийг үүсгэдэг. Агрегатын хэлбэлзэл нь нийгмийн эрдэмтдийн хувьд харьцангуй тодорхой бус боловч эрдэмтдийн анхаарлыг ихэд татаж байгаа юм. Мөн, дижитал ул мөр бүхий бусад зарим асуудлуудаас ялгаатай нь алгоритм үүсэх нь ихэвчлэн үл үзэгдэх юм.

Флэшификацийн харьцангуй энгийн жишээ бол Facebook дээр ойролцоогоор 20 найз нөхөдтэйгээ маш олон тооны хэрэглэгчидтэй бөгөөд энэ нь Johan Ugander ба хамт олон (2011) нээсэнтэй адил юм. Эрдэмтэд энэхүү өгөгдлийг Facebook-ийн хэрхэн ажилладгийг мэдэхгүйгээр 20-ыг ямар ид шидийн нийгмийн тоогоор хэрхэн яаж гаргах талаар эргэлзээ төрүүлдэг. Аз болоход Угандер болон түүний хамтран ажиллагсад нь өгөгдлийг үүсгэсэн процессийн талаар ихээхэн ойлголттой байсан ба Facebook нь хүмүүс Facebook-т цөөхөн холболтыг урамшуулж, 20 найз нөхөдтэй болох хүртэл илүү олон найз нөхөдтэй болох талаар мэддэг байв. Уганданд болон хамтран ажиллагсад нь өөрсдийнхөө баримтанд үүнийг хэлээгүй ч, энэ бодлого нь шинэ хэрэглэгчдийг илүү идэвхтэй болгохыг дэмжихийн тулд Facebook-ийн үүсгэсэн бодлого юм. Энэ бодлогын талаар мэдэхгүй бол өгөгдлөөс буруу дүгнэлт хийхэд хялбар байдаг. Өөрөөр хэлбэл 20 орчим найзтай хүмүүсийн тоо маш их байгаа нь Facebook-ийн талаар илүү их мэдээлэлтэй байдаг.

Өмнөх жишээнд алгоритм үүсэх нь болгоомжтой судлаач илрүүлж, цаашдын мөрдөн шалгах боломжтой үр дүнг гаргалаа. Гэсэн хэдий ч, онлайн системийг дизайнерууд нь нийгмийн онолыг мэддэг болсон үед эдгээр онолыг системээ ажиллуулж байхад нь алгоритм үүсэхээс ч илүү нарийн хувилбар байдаг. Нийгмийн эрдэмтэд энэ performativity гэж нэрлэдэг: онол илүү онол нь шугам руу ертөнцийг авчирч ийм байдлаар дэлхийг өөрчилдөг бол. Гүйцэтгэлийн алгоритмтай байх тохиолдолд өгөгдлийг төөрөгдүүлэх шинж чанар нь илрэхэд маш хэцүү байдаг.

Тоглоомын хэлбэрээр бий болсон загвар жишээ нь онлайн нийгмийн сүлжээн дэх дамжуулалт юм. 1970, 1980-аад онд судлаачид хэрэв та Алис, Боб хоёулаа найз нөхөдтэй бол Алис, Боб хоёулаа санамсаргүйгээр сонгогдсон хүмүүсээс өөр хоорондоо найзууд байх магадлалтайг олж мэдсэн. Фэйсбүүк дээрх нийгмийн график дээр энэ (Ugander et al. 2011) . Тиймээс, Facebook дээр нөхөрлөлийн хэв маяг нь офлайн нөхөрлөлийн хэв маягийг даван туулах, наад зах нь дамжин өнгөрөх нөхцөл байдлын тухай өгүүлэх болно. Гэсэн хэдий ч, Facebook нийгмийн график дахь дамжуулалтын хэмжээ нь алгоритмын мушгиралтаас үүдэлтэй. Фэйсбүүкийн мэдээллийн эрдэмтэд дамжуулалтын талаар эмпирик, онолын судалгааг мэддэг байсан ба дараа нь Facebook хэрхэн ажилладаг талаар мэддэг болсон. Фэйсбүүк нь "Найзуудаа мэддэг хүмүүс" гэсэн шинэ найз нөхөд санал болгож байгаа бөгөөд Facebook танд хэнийг санал болгох вэ гэдгийг шийдэх нэг арга зам бол дамжуулалт юм. Өөрөөр хэлбэл, Facebook та найз нөхдийнхөө найз нөхөдтэйгээ найз нөхөд болно гэж санал болгож байна. Энэ нь фэйсбүүкийн нийгмийн график дахь дамжуулалтыг нэмэгдүүлэх нөлөөтэй байдаг. Өөрөөр хэлбэл, дамжин өнгөрөх онол нь дэлхийд онол таамаглалыг даган дэлхийд хүргэдэг (Zignani et al. 2014; Healy 2015) . Тиймээс, том мэдээллийн эх сурвалж нь нийгмийн онолын таамаглалыг бий болгосноор онол өөрөө систем хэрхэн ажилладаг талаар сайн ойлголтгүй байх ёстой.

Байгалийн нөхцөлд байгаа хүмүүст ажиглалт хийдэг том мэдээллийн эх сурвалжийг бодвол казиногийн хүмүүсийг ажиглаж байдаг. Казино нь тодорхой зан үйлийг өдөөх зорилготой өндөр боловсруулагдсан орчин юм. Судлаач казинод хүний ​​биеэ авч явах байдал нь нүцгэн цонхыг хүлээж авахгүй байхыг хэзээ ч хүсэхгүй. Мэдээжийн хэрэг та казиногийн хүмүүсийг судлах замаар хүний ​​зан төлөвийн талаар ямар нэгэн зүйлийг сурч мэдэх боломжтой. Гэхдээ казиногийн өгөгдлийг касино дээр хийснийг үл тоомсорлодог бол та зарим нэг муу дүгнэлт хийж болно.

Харамсалтай нь, алгоритмийн маргаантай асуудлыг шийдвэрлэх нь ялангуяа хэцүү байдаг нь онлайн системүүдийн олон шинж чанар нь өмчлөлийн, муу баримтжуулагдсан, байнга өөрчлөгддөг. Жишээ нь, энэ бүлэгт сүүлд тайлбарлахдаа алгоритм үүсэх нь Google Flu Trends (хэсэг 2.4.2) аажмаар задаргаа хийх боломжит нэг тайлбар байсан боловч энэ нь Google-ийн хайлтын алгоритмийн дотоод үйлдлүүд нь үнэлэхэд хэцүү байсан өмчийн. Алдаатай аллифризмын динамик шинж чанар нь системийн шилжилтийг үүсгэдэг нэг хэлбэр юм. Аль алгоритмын үл ойлголцол гэдэг нь нэг тоон системээс үүссэн хүний ​​зан авирын талаар ямар нэгэн нэхэмжлэлийн талаар болгоомжтой байх ёстой гэсэн үг юм.