YouTube, Spotify czy Netflix zdaje się czytać w Twoich myślach i podpowiada, jakie jeszcze video, piosenki i seriale przypadną Ci do gustu. Sklep, gdzie chcesz kupić buty do biegania, w ułamku sekundy proponuje Ci najlepszą odzież do joggingu. Portal społecznościowy regularnie przypomina o prywatnych lub zawodowych kontaktach, które możesz chcieć dodać do znajomych. To obecnie codzienność internauty, ale nie byłaby ona możliwa bez algorytmów rekomendacyjnych. Sprawdź, jak one działają!
Czym są algorytmy rekomendacyjne?
Algorytm rekomendacyjny to instrukcje, według których program komputerowy analizuje dane i sugeruje użytkownikowi najbardziej pasujące do jego potrzeb oraz upodobań treści. Czasem działanie algorytmów rekomendacyjnych jest transparentne. Przykładem są składanki na Spotify oznaczone jako przygotowane specjalnie dla użytkownika na podstawie odsłuchiwanych treści czy sekcja „Te tytuły mogą Ci się spodobać” na Netfliksie. Nie każdy internauta jest jednak świadomy, jak bardzo spersonalizowana jest treść wyświetlana dla niego na stronie głównej YouTube czy w feedzie na Facebooku. Zanim przejdziemy do zalet i wad takiego funkcjonowania algorytmów, przyjrzyjmy się jeszcze mechanizmom ich działania.
Jakie są rodzaje algorytmów rekomendujących treści?
Wyróżniamy dwa podstawowe typy algorytmów rekomendacyjnych. Pierwszy z nich polega na filtrowaniu kolaboratywnym. Oznacza to, że analizuje się zachowania grup użytkowników, np. historię wyszukiwania czy reakcje na treści. Rekomendacje z takiego algorytmu opierać się mogą na dwóch podejściach (lub ich połączeniu):
- polecaniu treści, które zyskały aprobatę osób o zbliżonych zainteresowaniach (perspektywa „user-user”),
- polecaniu użytkownikowi treści podobnych do tych, które wcześniej mu się podobały (perspektywa „item-item”).
Drugi rodzaj, filtrowanie według treści, wykorzystywane jest z kolei przede wszystkim, gdy nie zgromadzono jeszcze wystarczająco dużo informacji zwrotnych od użytkowników. Algorytm przygotowuje rekomendacje w oparciu o właściwości samych treści. Przykładowo, filmy i seriale na platformach streamingowych są przypisywane do różnych kategorii z uwzględnieniem gatunku i cech charakterystycznych („mroczny”, „stopniowo narastające napięcie”, „LGBTQ”), nazwiska reżysera czy aktorów odgrywających główne role. Algorytm bazujący na filtrowaniu według treści będzie polecał kolejne produkcje na podstawie podobieństwa do już obejrzanych zdefiniowanego właśnie poprzez wspomniane przypisane im cechy charakterystyczne.
Są też algorytmy hybrydowe, wykorzystujące obie te mechaniki, aby zwiększyć skuteczność przewidywań, a także algorytmy oparte o tak zwane uczenie przez wzmacnianie (z ang. reinforcement learning), czyli jeden z typów uczenia maszynowego. W tym przypadku algorytm metodą prób i błędów doskonali swoje rekomendacje. Jak już się pewnie domyślasz, ważną rolę odgrywa tutaj AI. Sztuczna inteligencja umożliwia przetwarzanie ogromnych ilości danych o zachowaniach i preferencjach użytkowników, co przekłada się na precyzyjniej spersonalizowane rekomendacje.
Jak konkretnie działają algorytmy poszczególnych platform, na przykład portali społecznościowych, pozostaje w dużej mierze tajemnicą. Ich twórcy chcą w ten sposób zapobiegać manipulowaniu rekomendacjami, ale także oczywiście zachować jak największą atrakcyjność w oczach internautów. Niemniej eksperci wskazują, że algorytmy najczęściej premiują treści, które:
- uzyskują najwięcej pozytywnych reakcji,
- są chętnie udostępniane,
- w przypadku contentu video: są najdłużej oglądane.
Poza dopasowaniem do indywidualnych potrzeb odbiorcy liczy się zatem także potencjał treści do przyciągania i angażowania.
Jakie korzyści zapewniają algorytmy rekomendacyjne?
Jeżeli cieszysz się, że YouTube codziennie proponuje Ci kolejne filmy ze słodkimi kociakami, a dzięki Spotify dowiadujesz się, że Twój ulubiony artysta wydał nowy singiel, znasz już najważniejszą zaletę algorytmów rekomendacyjnych z perspektywy użytkownika. Jest nią personalizacja treści, które w zamyśle mają być optymalnie dopasowane do Twoich zainteresowań i potrzeb. Dzięki temu nierzadko oszczędzasz czas, bo algorytm wie, czego chcesz, zanim jeszcze o to poprosisz. Twoje doświadczenie z daną platformą może być przez to także bardziej satysfakcjonujące, bo łatwiej znajdujesz treści, które Ci się spodobają.
Dla dostawców treści algorytmy są sposobem na zwiększanie zaangażowania i satysfakcji użytkowników. To z kolei może przekładać się na większe zyski na przykład dzięki lojalności klientów zadowolonych z usługi. Algorytmy optymalizują także proces dostarczania treści, ponieważ analiza danych i tworzenie rekomendacji są zautomatyzowane.
Jakie zagrożenia niosą ze sobą algorytmy rekomendujące treści?
Wpływ algorytmów na wybory, jakich dokonujemy, korzystając z sieci, nie jest jednak oceniany wyłącznie pozytywnie. Po pierwsze, mechanizmy tworzenia rekomendacji nie są transparentne, zatem użytkownicy nie mają pewności, czy właściciele platform nie manipulują nimi w jakiś sposób. Po drugie, skoro do przygotowania rekomendacji wykorzystywane są duże zbiory danych, rodzą się pytania o ich bezpieczeństwo i poufność. Po trzecie, jeżeli algorytmy coraz bardziej „podejmują decyzje za nas” w kwestii oglądanych treści, może przekładać się to na zawężony obraz świata i ograniczanie różnorodności treści, jakie konsumujemy. To prowadzi do zamykania się w tak zwanych bańkach informacyjnych, gdzie każdy kolejny tekst czy film wyłącznie utwierdza internautę w jego przekonaniach.
Warto pamiętać też, że algorytmy nie zawsze rekomendują treści najbardziej wartościowe. Często jest to viralowy content kiepskiej jakości, ale za to łatwo przyswajalny i bardzo modny w danym momencie.
Algorytmy rekomendujące treści – asystenci w cyfrowym świecie
Nie ma nic złego w czerpaniu korzyści z efektów pracy algorytmów rekomendujących treści. Coraz lepiej radzą sobie one bowiem z polecaniem nam contentu, jaki rzeczywiście nas interesuje. Warto jednak mieć na uwadze, że lepiej nie oddawać swoich decyzji w internecie całkowicie w ręce tych, którzy te algorytmy w swoich serwisach wdrażają. Krytyczne spojrzenie na rekomendacje jest sposobem na to, by uniknąć zamknięcia się na nowe doświadczenia i odmienne opinie. Warto wiedzieć więcej o mechanizmach digitalowego świata, żeby korzystać z niego mądrze.
