Сначала ленту новостей упорядочивали исключительно в хронологическом порядке, и на первом месте находились самые свежие обновления; однако постепенно она стала подчиняться более алгоритмической логике. По мере развития Фейсбука и увеличения активности пользователей, которые добавляли все больше связей, переходя от личных отношений к публикациям и брендам, объем отдельных обновлений увеличивался. Со временем обычные заметки от друзей дополнились сообщениями от групп, ссылками на новости и объявлениями о распродажах. Обычные пользователи уже не могли рассчитывать, что им удастся следить за хронологической лентой при таком объеме и разнообразии сообщений, но даже если бы попытались, то их либо завалило бы информацией, либо они пропустили бы важное сообщение – что могло вызвать недовольство платформой. В конце концов масштаб и скорость потребления в Фейсбуке привели к тому, что агрессивная алгоритмическая фильтрация стала необходимой.
В 2009 году в Фейсбуке появилась кнопка Like в виде поднятого большого пальца; она стала показывать, насколько пользователю интересен тот или иной контент. Порядок в ленте определяла вовлеченность пользователей, измеряемая лайками, комментариями и предыдущими взаимодействиями аккаунтов между собой. Эта алгоритмическая система получила название EdgeRank, и Фейсбук определил ее основные параметры: совместимость, вес действий и время. Под действием понималось любая деятельность людей в Фейсбуке, которая затем отправляется в ленту новостей в виде фиксируемого обновления. Совместимость отражала степень связи пользователя с автором поста и силу этой связи (например, постоянное комментирование постов друзей). Комментарий оценивался выше, чем лайк, а недавние взаимодействия – выше, чем старые. Показатель веса оценивал различные категории взаимодействий: обновление у друга, разместившего новую фотографию, могло иметь больший вес для алгоритма, нежели размещение ссылки на новость или вступление в новую группу. Время отражало возраст действий: при прочих равных условиях недавние действия с большей вероятностью оказывались в верхней части ленты новостей, нежели старые. Показатель EdgeRank не оставался вечным, как результат баскетбольного матча в турнире; он постоянно менялся. И эти три категории – не просто отдельные, нейтральные единицы данных; это совокупность данных, упакованных и интерпретированных Фейсбуком особым образом.
Отследить эволюцию алгоритмической ленты Фейсбука сложно, поскольку она постоянно обновляется, а компания раскрывает подробности лишь время от времени. Все, что мы знаем о ней помимо официальных заявлений, сводится к журналистским расследованиям и опыту пользователей, которые ощущают эффекты обновленных алгоритмов задолго до того, как те становятся достоянием общественности. Когда меняется механизм подачи информации, знакомые веб-сайты могут начать восприниматься иначе. Например, вы обнаруживаете, что реже видите в Фейсбуке сообщения своих друзей и чаще – посты групп или компаний или что Инстаграм никогда не показывает в вашей ленте посты определенного друга, и вам приходится искать их с помощью поиска.
Сама алгоритмическая лента не развивается последовательно и не двигается линейно к какому-то конечному идеалу. Она меняется в зависимости от приоритетов компании. В 2011 году Фейсбук назвал ленту новостей “вашей персональной газетой”, намекая на то, что ее цель – объединить новости от ваших знакомых с известиями из внешнего мира. В 2013 году компания заявила, что ее алгоритм работает над “выявлением высококачественного контента”. Однако погоня за тем, что компания считала “высоким качеством”, в 2010-е годы превратилась в какую-то абсурдную игру. Если вы хотели привлечь внимание к своим постам в Фейсбуке – а это серьезная проблема для журналистских изданий и писателей-фрилансеров, – вам приходилось угадывать, какой материал получает приоритет. Ситуация оказалась почти противоположной: вас слышали, только если вы “обманули” алгоритм. Вы больше не могли рассчитывать на то, что пользователи, которые подписались на вас или добавились в друзья, увидят ваши посты.