Półka ułożona przez algorytm to półka, której nie dotykamy. Nie przestawiamy książek, nie przesuwamy płyt, nie wąchamy papieru, nie pytamy sprzedawcy. Wkładamy słuchawki lub otwieramy aplikację i pozwalamy, aby bezosobowa logika przypisała nam „coś dla ciebie”. Przez lata mówiliśmy o „wyborze bez granic”, ale coraz częściej wybieramy tylko z tego, co zostało nam podane. I choć ta wygoda oszczędza czas, ma swoją cenę: płacimy nią serendypią, odwagą poznawczą i zdolnością do bycia razem w różnorodności.
Kurator kultury kiedyś miał imię i twarz. Był nim redaktor, krytyk, księgarz z charakterem. Dziś coraz częściej naszym kuratorem jest model uczenia maszynowego, który nie ma przekonań ani gustu — ma wyłącznie funkcję celu. Zazwyczaj jest nią „zaangażowanie”: kliknięcie, odsłuch, czas spędzony. To nie jest spisek, to optymalizacja. Gdy KPI platformy to utrzymanie uwagi, świat filtruje się tak, byśmy zostali dłużej. W praktyce oznacza to wzmacnianie treści przewidywalnie wciągających, często powiązanych z emocjami o wysokiej intensywności lub z tym, co już jest popularne. W tej logice łatwiej rośnie to, co już urosło, a to, co niszowe, potrzebuje nadludzkiego szczęścia — albo budżetu.
Platformy chętnie mówią o „oceanie” treści. Ale nasze codzienne okno na ten ocean to wąski peryskop. Algorytm wie, że wczoraj obejrzeliśmy thriller psychologiczny, więc proponuje thriller proceduralny. Słuchaliśmy alt-popu — dostajemy indie-pop z podobnym tempem i wokalem. Czytaliśmy artykuł o zdrowiu — płynie do nas strumień poradników. Mechanizm jest logiczny, a jednak zubażający: z czasem maleje prawdopodobieństwo prawdziwego zaskoczenia, kontaktu z estetyką lub opinią, której byśmy nie zamówili.
Serendypia wymaga tarcia: półki z działu obok, rozmowy z kimś starszym, polecenia od człowieka, który „wie swoje”. Gdy tarcie znika, znika też wiele „małych mostów” prowadzących do nowych światów. To dlatego coraz częściej mówimy „brakuje mi czegoś nowego”, choć katalogi pęcznieją szybciej niż kiedykolwiek.
Rekomendacje, oparte na sygnałach popularności, mają skłonność do wzmacniania zwycięzców. W muzyce oznacza to pompę dla list przebojów; w handlu — dla produktów, które już dobrze rotują; w debacie publicznej — dla stanowisk polaryzujących, bo te najszybciej zbierają interakcje. „Długi ogon” rynków cyfrowych miał pozwolić niszom rozkwitać. Tymczasem bez świadomej korekty wiele systemów rekomendacji odciąża nas od decyzji w sposób, który utrudnia młodym twórcom i mniejszym markom dojście do głosu. Zyskują ci, których i tak byłoby pełno, a tracimy my — jako odbiorcy, obywatele i klienci — bo zakres prawdziwego wyboru bywa węższy niż okładka aplikacji sugeruje.
Debata o „bańkach informacyjnych” często ucieka w skrajności: albo wieszczy koniec dialogu, albo zbywa problem jako mit. Prawda jest mniej widowiskowa. Badania pokazują, że algorytmy potrafią wzmacniać zbieżność światopoglądową i emocjonalną, ale skala i mechanizmy różnią się między platformami i grupami użytkowników. Czasem to nie „zamykanie w bańce”, lecz raczej delikatne przesunięcia akcentów, które przez lata gromadzą się w trwałe nawyki: rzadziej widzimy argumenty jakościowo inne, częściej te, które „klikają się” w naszej sieci znajomych. Nie zawsze stajemy się przez to radykalni — częściej stajemy się mniej ciekawi.
W e-commerce rekomendacje rozwiązują realny problem: pomagają odnaleźć igłę w stogu siana. Ale gdy każdy element ścieżki zakupowej — od listingu po „inspiracje” na końcu zamówienia — jest algorytmiczny, nasza wrażliwość na jakość, trwałość, etykę i lokalność może słabnąć. Szybciej kupujemy to, co inni kupili szybko. Rzadziej pytamy o to, co jest „lepsze dla mnie”, a częściej o to, co jest „bezpiecznym wyborem statystycznym”. Z poziomu koszyka trudno dostrzec, jak taki mikro-konformizm działa makroekonomicznie: wąskie gardła popytu, większa podatność na „wajchę” trendów, kruche marże twórców i producentów, którzy nie mieszczą się w dominujących wzorcach.
Algorytm nie nagradza rzetelności, tylko reaktywność. Długi tekst z odnośnikami przegra z krótkim filmem, który zagra na nerwach. Ujęcie złożoności — z puentą „to zależy” — przegra z jednym zdaniem, które da się przerobić na mem. Gdy media, politycy i my wszyscy zaczynamy projektować komunikację „pod algorytm”, przegrywają wartości, które trudno zmierzyć: uważność, odpowiedzialność, uczciwość intelektualna. Zyskują te, które łatwo policzyć: zasięg, CTR, czas oglądania. W efekcie kształt sfery publicznej odkleja się od tego, co byłoby pożądane w demokracji deliberatywnej, a przylepia do tego, co jest pożądane w ekonomii uwagi.
Rekomendacje zmieniają nie tylko to, co oglądamy i kupujemy, ale i to, jak myślimy o sobie. Kiedy przez dłuższy czas konsumujemy „dopasowane” światy, nasza tożsamość staje się bardziej zdefiniowana przez historię zachowań niż przez zamiar. Zaczynamy mylić co było z kim jestem. Rezygnujemy z trudnych skoków: poezja, której nie rozumiem po pierwszym wierszu; gatunek muzyczny, który irytuje przy pierwszym utworze; rozmowa, która wymaga ciszy między zdaniami. Kiedy algorytmy grają na naszych nawykach, codziennie odsuwamy od siebie małe akty odwagi poznawczej — te, które kształtują smak i charakter.
Nie trzeba rzucać telefonu do rzeki. Wystarczy przewidzieć, że algorytm zawsze skróci do nawyku — i zaplanować przeciwwagę.
Po pierwsze: ręczna serendypia. Zaplanuj „godzinę przypadku” w tygodniu. W muzyce — album z listy krytyka, którego nie znasz. W filmach — seans z kina narodowego, którego unikasz. W czytaniu — esej spoza Twojej bańki zawodowej. Nie pytaj aplikacji „co dla mnie”; zapytaj człowieka, który lubi inaczej niż Ty.
Po drugie: kanały poza algorytmem. Zapisz się na 2–3 newslettery redakcji, które cenią selekcję. Używaj kanałów chronologicznych (RSS, „ostatnio dodane”, listy wydawnictw). Odśwież rytuał biblioteki, księgarni, kina studyjnego. Tak, to wolniejsze — i właśnie dlatego działa jako przeciwwaga.
Po trzecie: świadome „przełączniki” w aplikacjach. Kiedy to możliwe, wybieraj widok chronologiczny, wyłącz autoodtwarzanie, rozdziel konta prywatne i zawodowe. Dodaj regułę: zanim klikniesz „polecane”, najpierw otwórz zakładkę „nowe od obserwowanych”.
Po czwarte: budżet na lokalność i nowość. Co miesiąc przeznacz niewielką kwotę na twórcę lub sklep, który nie przebił się do Twojego feedu. Nie musisz „ratować świata”; wystarczy drobny patronat — ma realny efekt, bo nie idzie po wektorze popularności.
Nie każda zmiana wymaga ustawy, ale wiele wymaga odwagi projektowej po stronie platform. Da się wprowadzać „kryteria dobra wspólnego” obok kryteriów biznesowych: kwoty dla nowości, priorytety dla różnorodności źródeł, czytelne wskaźniki ekspozycji na inne światopoglądy. Można też oddać użytkownikom więcej władzy: suwaki sterujące akcentami (nowość vs. trafność, popularne vs. niesłyszane), widoki kuratorskie od ludzi, a nie tylko od modeli, „etykiety algorytmiczne” ujawniające, dlaczego widzisz dany materiał („bo podobne wywoływały silne emocje”, „bo często oglądają je Twoi znajomi”).
Regulacja sama w sobie nie otworzy szczelnie zamkniętych baniek — ale może wyznaczać ramy przejrzystości, audytu i odpowiedzialności. Kluczowe jest, by nie walczyć z algorytmem abstrakcyjnie, tylko uczyć się, gdzie dokładnie i u kogo powoduje szkody: w jakich tematach, na których platformach, dla jakich grup.
Nie buduj wszystkiego na piachu. Rekomendacje są świetnym wiatrem w żagle, ale to wciąż wiatr cudzy. Trzeba mieć kadłub własny: stronę, newsletter, społeczność, wydarzenia offline. Strategia „tylko pod algorytm” jest szybka — i krucha.
Projektuj pod ludzi, nie pod metryki. Zadaj sobie pytanie: gdyby algorytm jutro zmienił priorytety, czy Twój przekaz nadal ma sens? Jeśli nie, popraw go teraz. Wprowadź wskaźniki jakości, których nie liczy panel reklamowy: satysfakcję po zakupie, powroty po roku, rekomendacje „z ust do ust”.
Dbaj o „dług danych”. Dane gromadzone wyłącznie „pod performance” rzadko budują zrozumienie klienta. Lepiej mieć mniej, ale sensowniej opisane: z kontekstem, z etyczną zgodą, z możliwością wyjaśnienia „dlaczego polecamy X”. To nie tylko zgodność z przepisami — to przewaga zaufania.
Rekomendacje są jak nawigacja w samochodzie. Świetnie, że prowadzą skrótem, ale pamiętajmy, kto trzyma kierownicę. Czasem warto zjechać z autostrady i przejechać przez miasteczko, nawet jeśli to piętnaście minut dłużej. Nie po to, by na złość algorytmom jeździć „na mapę papierową”, lecz po to, by co jakiś czas przypomnieć sobie smak decyzji, która nie wynika z przewidywalnego wykresu. Kultura, zakupy i debata publiczna odżywają, gdy w nich błądzimy — mądrze, świadomie i z ciekawością. Półka ułożona przez algorytm może być punktem startu. Ale ostatnie słowo zostawmy sobie.
Autor: Grzegorz Wiśniewski, red. naczelny Mindly.pl, CEO Soluma Group, CEO Soluma Interactive.
Pew Research Center — „Social Media and News Fact Sheet” (o tym, jak często użytkownicy czerpią wiadomości z mediów społecznościowych): https://www.pewresearch.org/journalism/fact-sheet/social-media-and-news-fact-sheet/
Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) — badania nt. rekomendacji i echokomór/algorytmów (różne platformy, różne efekty): https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2023301118
Nature Scientific Reports — praca o granicach regulacyjnych w „przerywaniu” efektu echokomór (wskazuje trudność prostych rozwiązań): https://www.nature.com/articles/s41598-023-50850-6
Government of the United Kingdom (gov.uk) — przegląd literatury o wpływie algorytmów streamingowych na konsumpcję i produkcję muzyki (różnorodność vs. popularność): https://www.gov.uk/government/publications/research-into-the-impact-of-streaming-services-algorithms-on-music-consumption/the-impact-of-algorithmically-driven-recommendation-systems-on-music-consumption-and-production-a-literature-review
ACM (Communications/Digital Libraries) — esej badawczy o poszerzaniu obywatelstwa kulturowego przez systemy rekomendacji (normatywne kierunki projektowania): https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3523227.3551476
Redakcja Reklama Kontakt Nasze portale i blogi
Wszelkie prawa zastrzeżone | Dział tematyczny Mindly.pl | Materiały w publikacjach | Zasady korzystania & Polityka prywatności
