Postimees on kõigi Eesti gümnaasiumide jaoks ette valmistanud meediapädevuse kursuse tunnimaterjalid. Meiega koos saate - nii õpilased kui ka õpetajad, aga miks mitte ka kõik teised huvilised - läbida ühe tervikliku gümnaasiumi meediapädevuse valikkursuse. Kursus põhineb ainekaval "Inimene kaasaegses teabekeskkonnas".
Viies ja kuues tund sellest kursusest on pühendatud personaliseeritud sisu ja algoritmide mõistmisele. Seda teemat aitab käsitleda Postimehe äriarendusjuht Kristjan Pillak.
Sõna algoritm on hakanud üha rohkem tulema tavainimese kõnepruuki ja igapäevaellu. Sellest räägitakse palju ning seda peetakse suuremate sotsiaalmeediakeskkondades tekkinud jamade põhjustajaks.
Algoritm ei ole oma olemuselt ei hea ega halb, see on vahend meie aitamiseks ümbritsevas infouputuses orienteerumisel. Algoritm on loodud selleks, et aidata saada kätte kõige olulisem info.
Algoritm on masin ja ta käitub nagu masin ning seda masinat on võimalik mõjutada ja petta ning seda on ka arvukalt tehtud.
Teine murekoht algoritmidega on just see personaliseeritus ehk meie andmete põhjal valitud sisu.
Algoritmid on tänase, infost üleküllastunud elektroonilise keskkonna vaieldamatu ja möödapääsmatu osa. Algoritme on süüdistatud inimeste radikaliseerimises, kaheldava väärtusega sisu leviku võimendamises ja paljus muus. Avalikus ruumis jääb mulje, et ka kõigis Facebookiga seotud hädades on süüdi algoritm. Ometigi ei ole algoritm halb ega kõige kurja põhjus.
Algoritm on samm-sammuline tegevusjuhis, juhend, eeskiri mingi tegevuse sooritamiseks või eesmärgi saavutamiseks. Kõige sagedamini kasutatakse seda terminit matemaatilise ülesande lahendamiseks.
Näiteks, kui meil on Facebookis 500 sõpra, kes postitavad keskmise aktiivsusega, kokku näites 300 postitust päevas ehk üle kümne postituse igas tunnis. Meil kellelegi poleks aega neid kõiki läbi lugeda ning siis sõltuks iga konkreetse postituse tähelepanu saamine sellest, mis hetkel on see postitatud ja palju meil on aega kõigi postituste lugemisele kulutada. Tõenäoliselt jääks suurem osa neist postitustest lugemata.
Siin aga tuleb appi algoritm, mis on loodud meie elu lihtsustamiseks. See algoritm otsustab meie eest, millised on neist 300 postitusest meie jaoks kõige olulisemad ja kannab selle eest hoolt, et me neid näeksime. Sellise ülesandega algoritm on pandud meie hüvanguks tööle ja teeb meile head.
Selleks aga, et algoritm oskaks meile kõige paremini sobivad postitused välja selekteerida, peab ta meid üsna hästi tundma. Meid „tundes“ teab ta, mis teemadel ja kelle poolt kirjutatud postitused on meie jaoks kõige olulisemad, et need infomassist esile tõsta. Meie tundmaõppimiseks aga peab keskkond koguma infot, et mõista me soove ning nii ongi keskkonnad hakanud koguma inimeste käitumisharjumusi, olgu nendeks näiteks siis meie postituste ja kommentaaride teemad. Teemad, milliste postituste peale me oleme reageerinud, aga ka detailsem ülevaade sellest, mida me internetis korda saadame.
Inimeste kohta käiva info kogumine ja selle kasutamine meid infodžunglis aitamiseks on suures plaanis hea ja kasulik.
Info kogumisel, et aidata algoritmil meile paremini infot suunata on ka teine, tumedam pool. Seda infot ja selliseid algoritme kasutatakse ära ka meile reklaami ja muude sõnumite suunamisel ning see ei pruugi olla enam heatahtlik katse meid infodžunglis aidata.
2016. aasta USA presidendivalimiste järel lahvatas Cambridge'i Analytica skandaal, kui Facebookist ja mujalt keskkondades kogutud info põhjal loodi ligikaudu 200 miljoni USA elaniku kohta nende personaalne profiil, et selle põhjal poliitilist ja väga personaliseeritud reklaami suunata. Selliste profiilide põhjal loodi valimiskampaania ajal ühe kandidaadi sotsiaalmeedias reklaamimiseks 175 000 versiooni sotsiaalmeediareklaami.
Nii nagu igasugu teisi tehnilisi, heal eesmärgil loodud lahendusi, on ka algoritme õnnestunud kurjasti ära kasutada. Kuna sotsiaalmeedia algoritmid proovivad kogutud andmete põhjal leida just kõige olulisema info, et seda siis inimesteni toimetada, jälgivad nad suurema hulga inimeste käitumist. Kui sealt hakkab silma mõni teema, mida juba oluline hulk inimesi iseseisvalt jagab, hakkab ka algoritm seda oluliseks pidama ning asub seda ülejäänud inimestele levigtama. Sellist käitumisviisi aga kasutavad oma sõnumite levitamiseks ära erinevad, inimeste mõjutamisega tegelevad seltskonnad.
Nad etendavad libakontode ja loodud aktiivsuslainetega algoritmile mulje, et üks konkreetne sõnum on suuremat hulka inimesi kõnetamas, mistõttu hakkab algoritm pidama seda oluliseks ning hakkab tööle selle sõnumi levitajana. Ometigi oli tegemist kõigest väikese seltskonna poolt dikteeritud manipulatsiooniga, mida algoritm aitas nüüd viia suure hulga inimesteni.