Мне очень понравилось читать эту хорошо аргументированную и наводящую на размышления статью.
К сожалению, «экономика внимания» очень подвержена феномену, который вы упомянули в выделенном мною абзаце. Участники этой экономики будут «тратить» внимание на драму или кликбейт («зрелище», как вы его называете), даже если это всего лишь на короткое время, необходимое им, чтобы понять, что им можно пренебречь, потому что оно не имеет смысла. Это создает «рынок» (если продолжить экономическую аналогию) для зрелищ.
Между тем, старые СМИ (печать, эфирное телевидение) отчаянно пытаются найти бизнес-модель, которая не закончится их исчезновением, а новые (онлайн) СМИ полностью зависят от доли внимания, чтобы получать доход от рекламодателей ( печально известным примером этого является боковая панель позора британской Daily Mail, которая составляет большую часть их доходов, несмотря на ее этически сомнительную редакционную политику). Все это делает очень заманчивым для средств массовой информации создание контента, который не имеет внутренней ценности, кроме своей способности привлечь чье-то внимание, пусть и ненадолго.
Последняя часть головоломки заключается в том, что социальные сети снижают стоимость воспроизведения контента почти до нуля (замалчивая тот факт, что «облако» — это просто чей-то компьютер, поэтому его стоимость небольшая, но конечная). В сочетании с невероятно высокой степенью связности в социальных сетях начала 21-го века это позволяет любой информации (или «мемам» в старом смысле Ричарда Докинза) быстро распространяться, независимо от качества или достоверности. В периоды высокой плотности новостей (например, периоды выборов) этот контент действует как атака типа «отказ в обслуживании» на наше внимание. Кроме того, тем, кто заинтересован в этом, очень легко запутать правду и продвинуть нас дальше к «постфактуальному» миру.
Тем не менее, я считаю, что все еще есть место для оптимизма, потому что та же технология, которая создала проблему, может быть адаптирована и для ее решения. Методы машинного обучения можно использовать для корректировки веса более заслуживающих доверия источников новостей по сравнению с сайтами с теориями заговора и сайтами из фольги (отказ от ответственности: я работал в Bing, поэтому я знаю, что большинство крупномасштабных служб агрегации новостей и поиска уже делают это). это, но в некоторых случаях не очень хорошо).
Но даже тогда мы возвращаемся к проблеме предвзятости данных и моделей, которые обучаются с использованием этих данных (я знаю, что вы обсуждали это в некоторых других своих статьях, Дана). Право решать, какие источники новостей заслуживают большего доверия, чем другие, в конечном итоге находится в руках крупных, богатых капиталом частных корпораций со своими собственными планами. Они могут полагать, что модели, которые они обучают, не предвзяты, но они таковы как с технологической точки зрения (они хороши ровно настолько, насколько хорош их обучающий набор), так и с редакционной точки зрения (все на каком-то уровне изменено или может быть изменено). , если ни по какой другой причине, кроме как избежать плохого PR, когда алгоритм ошибается).
Продолжая аналогию еще дальше (возможно, до предела), я считаю, что есть и другие заслуживающие внимания параллели между финансовыми рынками и рынками «внимания». Технологии и, в меньшей степени, дерегулирование позволили обоим рынкам работать с очень высокой скоростью (алготрейдинг, очень быстро распространяющиеся истории) с очень небольшим количеством сдержек и противовесов. По сути, обе они являются «слабодемпфирующими» системами, и проблема со слабодемпфирующими системами (как вам скажет любой инженер) заключается в том, что они плохо справляются с внезапными изменениями. Если вы проедете на машине без амортизаторов по большой неровности дороги, удар будет ощущаться не только очень остро, но и автомобиль будет продолжать раскачиваться гораздо дольше, пока вы едете по дороге. Ни одна из них не является желательной характеристикой ни финансовой экономики, ни экономики «внимания».
Итак, в заключение, если мы сможем найти способ вернуть этим системам некоторое демпфирование, мы, возможно, сможем предотвратить внезапные изменения обстоятельств (крах фондового рынка, неожиданные результаты выборов), которые могут превратиться в катастрофу.
