В какой-то момент своей карьеры журналиста-фрилансера я вспомнил про слухи о том, что ссылки на статьи уже не имеют большого веса в этом алгоритме. Поэтому вместо вставки в пост прямой ссылки на свои работы я, как и многие другие журналисты, принялся добавлять ссылку только в комментарий к посту. Предполагалось, что этот трюк способствует алгоритмическому продвижению, хотя он и создавал неудобства для читателя. Потом мне стало ясно, что текст, напоминающий брачное объявление, и комментарии со словами “поздравляю” проталкивают посты в верхнюю часть ленты. Поэтому я стал делиться своими статьями с фальшивыми свадьбами или другими жизненными событиями. Следующие явления демонстрируют, как алгоритмы могут искажать сам язык, когда пользователи пытаются либо обмануть их, либо избежать обнаружения. Совсем недавно в ТикТоке появились эвфемизмы для терминов, которые заставляют алгоритм блокировать или замедлять видеоролик; журналист Тейлор Лоренц из Washington Post приводит примеры: unalive (“разоживить”) вместо убийства, SA вместо сексуального насилия, spicy eggplant (“пикантный баклажан”) вместо вибратора. Такую лексику прозвали algospeak (“алгояз”): язык, вылепленный по образу алгоритма.
Я не знал, сработают ли трюки, использованные мною в Фейсбуке, но был готов пробовать все, чтобы привлечь потенциальных читателей. Это походило на создание сайта для оптимизации работы поисковой машины Google: журналисты оптимизировали контент под параметры алгоритма или, по крайней мере, под то, что мы ими считали. Этот процесс казался манипулятивным, а порой и кафкианским; мы сражались с невидимым, непонятным, постоянно меняющимся противником.
Примерно в 2015 году Фейсбук решил отдавать предпочтение видеоконтенту, поэтому алгоритм рекомендаций занялся активным продвижением видеороликов. В погоне за аудиторией медиакомпании переориентировались на создание таких роликов – иногда обращаясь за финансированием к самому Фейсбуку. Подобная политика продлилась всего несколько лет, после чего Фейсбук снова лишил видеоконтент приоритета, что привело к волнам увольнений в этих медиакомпаниях, включая BuzzFeed, Mashable и MTV. (После завершения программы выяснилось, что Фейсбук также лгал о трафике видеороликов, завышая показатели в девять раз, если верить судебному разбирательству.) Алгоритмическая лента продолжала меняться. В 2016 году Фейсбук добавил к постам “реакции”, чтобы зрители могли поставить не только лайк, но и различные смайлики. Посты с большим количеством смайликов продвигались выше. Однако это нововведение привело к обратному эффекту: высоко поднимались посты, получившие много сердитых смайликов (например, политические истории, вызывавшие у людей злость), а это портило эмоциональный фон всего сайта. То, что подобные посты привлекали больше пользователей, не обязательно означало, что они были более ценными.
От хронологической ленты к увеличению алгоритмических рекомендаций перешел не только Фейсбук: этим путем в 2010-е годы проследовали почти все крупные социальные сети. В середине десятилетия, когда алгоритмизация усилилась, начал формироваться Мир-фильтр.
Фейсбук приобрел Инстаграм в 2012 году, когда там работало всего тринадцать человек. За прошедшие годы это приложение для обмена фотографиями стало больше походить на сам Фейсбук, перейдя от линейной ленты фотографий, загруженных друзьями, к потоку видео, рекламы и рекомендуемых постов. Лента Инстаграма начала переходить от хронологического к алгоритмическому расположению в марте 2016 года. Сначала нововведение тестировалось на небольших группах пользователей, а затем распространялось на все большее количество, пока не коснулось всех. Все более хаотичная лента вызывала чувство растерянности и тревоги – сродни ощущению, когда кто-то без вашего ведома переставляет мебель в вашем доме. Раньше, прокручивая ленту, вы постепенно перемещались в прошлое. Теперь же в верхней части вашей ленты могло внезапно появиться сообщение двухдневной давности.
В начале 2016 года менее хронологическим стал и Твиттер, на короткое время сделав алгоритмическую ленту выбором по умолчанию при входе пользователей в приложение – явная проблема для сайта, который многие использовали в качестве ленты новостей в реальном времени. (Хронологический вариант назывался Twitter Classic, словно любимый вкус какой-то вредной пищи.) Позже приложение начало автоматически через некоторое время переключать пользователей на алгоритмическую ленту, вынуждая их отказаться от хронологии. Хотя рекомендации контента Netflix уже давно были алгоритмическими, в 2016 году этот стриминговый сервис начал менять интерфейс главной страницы, определяя приоритет рекомендаций и индивидуализируя их для каждого пользователя.