площадку, где каждый может высказать свою точку зрения. Этот оптимизм был, вероятно, лучше всего выражен Николасом Негропонте, главой Медиалаборатории Массачусетского технологического института, в его бестселлере 1995 года «Цифровое бытие» (Being Digital). «В то время как политики борются с багажом истории, в цифровой среде возникает новое поколение, свободное от многих старых предрассудков, – пишет он. – Цифровые технологии могут стать естественной силой, гармонизирующей мир».
Однако незамысловатый эксперимент Шеллинга ставит эту точку зрения под сомнение. Процесс поляризации не просто повлияет на виртуальные сообщества таким же образом, как и на жилые районы, – он произойдет много быстрее. В реальном мире с его ипотечными кредитами, школами и рабочими местами механические силы сегрегации действуют медленно. Существует ограничение скорости, с которой мы можем «смотать удочки» и переехать в новый дом. Интернет-сообщества не имеют этих ограничений. Принять решение, определяющее сообщество, так же просто, как перейти по ссылке. Каждый раз, когда мы подписываемся на обновление блога, добавляем друга в социальной сети, классифицируем электронное письмо как спам или даже выбираем сайт на странице результатов поиска, мы принимаем решение, которое в небольшой степени определяет, с кем мы ассоциируемся и на какую информацию обращаем внимание. Учитывая существование предрассудка, пусть даже небольшого, который заключается в желании ассоциироваться с подобными нам людьми – с теми, кто разделяет, скажем, наши политические или культурные предпочтения, мы, как и гипотетические семьи Шеллинга, можем оказаться в еще более поляризованных и однородных сообществах. Переходя по ссылкам, мы можем создать раздробленное общество.
Поляризация значительно усиливается благодаря персонализации распространенных в интернете алгоритмов и фильтров, которые часто работают без нашего разрешения и даже без нашего ведома. Каждый раз, когда мы покупаем книгу на сайте Amazon, берем напрокат фильмы на сервисе Netflix или читаем новость на ресурсе Reddit, сайт сохраняет информацию о нашем выборе в личном профиле, чтобы в будущем рекомендовать подобные продукты или сюжеты. В краткосрочной перспективе это может обратить наше внимание на продукты, которые иначе мы бы проигнорировали. Однако в долгосрочной перспективе это приведет к сужению спектра информации, которую мы воспринимаем.
Будучи доминирующей поисковой системой, Google оказывает огромное влияние на людей, которые ведут поиск информации в интернете, и особенно агрессивно она подходит к персонализации контента. В 2005 году Google приступила к тестированию сервиса персонализированного поиска, который «выдает результаты на основе ваших прошлых поисковых запросов, а также результатов поиска и заголовков новостей, по которым вы щелкали ранее». В 2007 году компания сделала персонализированный поиск вариантом по умолчанию для любой учетной записи Google. Три основных конкурента компании – Yahoo, Microsoft и Ask – также создали персонализированные поисковые инструменты. Ученые Google даже разработали систему «аудиодактилоскопии», которая может использовать микрофон компьютера для мониторинга «окружающего звука» в вашей комнате и для дальнейшей персонализации. Если у вас в комнате работает телевизор, то система может определить просматриваемую программу, записав образец звукового сигнала и сравнив его с базой данных Google. Затем компания предложит вам сюжеты и рекламные объявления, относящиеся к вашим любимым шоу.
Компания Google заявила, что ее цель – хранение «стопроцентной информации о пользователе» в своих базах данных, что позволит добиться, по ее словам, «прозрачной персонализации». При этом Google сможет автоматически выбирать, какую информацию вам показать, а какую нет, не дожидаясь, пока вы об этом попросите. Компания заявляет, что люди «не должны говорить нам, на какие [новостные] каналы они хотят подписаться. Мы должны быть в состоянии определить это косвенным образом».
Компания Google, которой управляют математики и инженеры, кажется, не задумывается о возможных социальных издержках, связанных с «прозрачной персонализацией». Ее интерес, как говорит СЕО, заключается в «использовании технологии для решения проблем, которые не могли быть решены раньше», и персонализация – лишь одна из этих проблем. Конечно, Google и ее конкуренты не навязывают нам персонализацию против нашей воли. Они просто отвечают на наши запросы. Мы приветствуем инструменты и алгоритмы персонализации, потому что они позволяют нам получить именно то, что мы хотим, когда мы этого хотим, и без лишней суеты. Отфильтровывая «мусор» и предоставляя нам только «стоящие вещи», они позволяют нам объединить несвязанные фрагменты информации в новые единые продукты, созданные специально для аудитории, состоящей из одного человека. Они делают дикий неоднородный интернет однородным. По мере того как инструменты и алгоритмы становятся более изощренными, а наши интернет-профили более подробными, работа интернета будет все больше напоминать работу невероятно чувствительного механизма обратной связи, который постоянно в усиленном виде возвращает нам информацию, отвечающую нашим предпочтениям.
В статье «Глобальная деревня или Кибербалканы?» (Global Village or Cyber-Balkans?), которая появилась в 2005 году в журнале Management Science, Эрик Бринджолфссон из Массачусетского технологического института и Маршалл ван Алстин из Бостонского университета описали результаты построения математической модели, которую они создали, чтобы определить, как влияет выбор индивидуумов на состав онлайн-сообществ. «Хотя общепринятое мнение подчеркивает интегрирующий эффект [интернет-] технологии, – пишут они, представляя результаты своего исследования, – мы критически относимся к утверждению о том, что “глобальная деревня” – результат усиления взаимодействия».
Они отмечают, что, поскольку существуют пределы для объема информации, которую мы можем обработать, и для количества людей, с которыми можем общаться (то есть мы обладаем «ограниченной рациональностью», если прибегнуть к академической терминологии), мы, естественно, склонны использовать фильтры для идей, которым подвержены, и людей, с которыми связаны. Чем более тонко могут быть настроены эти фильтры, тем с большей точностью мы сможем структурировать свои сообщества. Работа Шеллинга показывает, что этот процесс порождает однородность в реальном мире, а модель Бринджолфссона и ван Алстина подтверждает, что в виртуальном мире последствия могут быть еще более экстремальными. «Наш анализ, – пишут они, – предполагает, что автоматические поисковые инструменты и фильтры, которые направляют взаимодействие между людьми на основе их мнений, репутации, прошлых высказываний или личных характеристик, не обязательно производят благотворный эффект». Сформированные такими инструментами интернет-сообщества могут в конечном итоге оказаться менее разнообразными, чем общины, созданные на основе физической приближенности. Разнообразие в физическом мире «может уступить место виртуальной однородности по мере того, как специализированные сообщества будут формироваться независимо от географических границ».
Они подчеркивают, что такая «балканизация» не единственно возможный результат фильтрации. Теоретически «предпочтение получения более широких знаний или даже случайной информации также может иметь место». Однако в реальности нашу небольшую склонность предпочитать подобие чрезвычайно трудно, а то и вообще невозможно искоренить. Это часть человеческой природы. Поэтому неудивительно, что модель Бринджолфссона и ван Алстина показывает, вторя выводам Шеллинга, что «при прочих равных условиях в большинстве случаев уменьшение интеграции будет обусловливаться тем, что предпочтительные взаимодействия более сконцентрированы, чем существующие». Иными словами, если у нас есть даже небольшая склонность к предпочтению подобных нам взглядов и людей, то мы будем создавать все более поляризованные интернет-сообщества.
Подтверждение этого вывода мы видим уже сегодня, особенно на примере так называемой блогосферы. Политические блоги разделились на два четко определенных и полярных лагеря: либералов и консерваторов. В 2005 году два исследователя – Лада Адамик из лаборатории Hewlett-Packard Labs и Натали Гланс из Infoseek Applied Research – опубликовали результаты обширного исследования политических блогов под названием «Разделенные блогом» (Divided They Blog). Они изучали модели взаимосвязей сорока самых популярных политических блогов в течение двух месяцев 2004 года перед президентскими выборами в США, а также в течение этого периода анализировали однодневную деятельность более тысячи политических блогов. Исследователи обнаружили резкое и «безошибочное» разделение между консервативными и либеральными лагерями. «На самом деле, – пишут они, – 91 % ссылок, возникающих в сообществе консерваторов или либералов, не вели за пределы этого сообщества». Кроме того, две эти группы «имели различные списки предпочтительных новостных источников, людей и обсуждаемых тем», которые пересекались лишь изредка.
