Опыт Боффона соответствует фундаментальному правилу Мира-фильтра: в условиях алгоритмической подачи популярное становится еще популярнее, а малозаметное – еще менее заметным. Успех или неудача ускоряются. “Жизнь обычного поста в Инстаграме определяется первыми тремя-пятью минутами”, – отмечает Боффон. Если пост сразу же получает отклики, то эта вовлеченность, скорее всего, будет усиливаться, и наоборот. Подобная динамика может оказаться жестокой. Когда я публикую нестандартную картинку в Инстаграме или пишу невразумительный твит и они не вызывают активных действий, это не мешает мне несколько раз проверять свой пост в надежде на новые лайки, даже если я знаю, что не сорвал алгоритмический джекпот.
Отсутствие внимания неизбежно поднимает вопрос о том, что будет продвигать лента: негласно поощряется более безопасный выбор и конформизм. Проблема и в том, кого продвигают. Зачастую славу, внимание и, соответственно, финансовую выгоду от популярности в алгоритмической ленте получают не создатели мемов или трендов. Примером может служить как раз хореография ТикТока. Тиктокер Чарли Грейс Д’Амелио прославилась в 2019 году благодаря своим танцевальным видеороликам на этой платформе. При этом хореографию одного из популярных танцев Д’Амелио – Renegade, – которую часто ей приписывают, на самом деле создала Джалайя Хармон, темнокожая девушка-подросток из Джорджии. Танец Renegade – это ряд размашистых движений руками перед корпусом и покачиваний бедрами; он идеально подходит для экрана ТикТока – движения не слишком сложны для исполнения, но их последовательность трудно запомнить, а поэтому зрители вынуждены запускать ролик снова и снова.
Сначала Хармон продемонстрировала танец в приложении Funimate, затем в Инстаграме. Однако именно гипералгоритмическая лента ТикТока довела его до мейнстримной славы, которую обеспечили подписчики Д’Амелио – хотя при этом исчезло авторство Хармон, поскольку Д’Амелио на нее не сослалась. Создателям контента из социально обособленных групп, у которых нет такого же доступа к СМИ и вниманию, какой есть, скажем, у профессионально подготовленной белой танцовщицы, получившей образование в частной школе (например, Д’Амелио), труднее воспользоваться приливами Мира-фильтра. (После того, как авторство Хармон все же установили, на нее подписалось три миллиона пользователей ТикТока.)
Если учесть, что эти своевольные системы контролируют такое множество аспектов нашей жизни – от общения с друзьями до формирования аудитории для наших творческих проектов, – то стоит ли удивляться тому, что пользователи социальных сетей чувствуют себя параноиками? Нас призывают не обращать внимания на алгоритмические процессы, но их сбои напоминают нам об их незаслуженной власти. Неоднозначность влияния алгоритмов порождает чувство, которое получило название “алгоритмическая тревожность”. Алгоритмическая тревожность описывает растущее осознание того, что мы вынуждены постоянно бороться с автоматизированными технологическими процессами, находящимися за пределами нашего понимания и контроля, будь то наши ленты в Фейсбуке, указания для водителей от Google Maps или раскрутка товаров в Amazon. Мы постоянно пытаемся предугадать последствия решений, которые принимают алгоритмы, и сомневаемся в них. Алгоритмическая тревожность – это не гипотеза и не абстракция: она уже распространилась. Технологические компании знают об этом и уже много лет манипулируют таким ощущением своих пользователей.
В 2018 году Шагун Джавер, на тот момент аспирант Технологического института Джорджии, совместно с двумя сотрудниками Airbnb провел социологическое исследование пользователей этой компании. Они проанализировали, как хозяева, сдающие свое жилье с помощью этого сервиса, взаимодействовали на платформе с алгоритмическими системами рекомендаций, поиска и рейтингов Airbnb, которые помогали арендаторам находить нужные объявления, и как они относились к этим системам. В своих выводах Джавер и другие исследователи использовали термин “алгоритмическая тревожность” для обозначения “неуверенности владельцев жилья в том, как работают алгоритмы Airbnb, и ощущаемого отсутствия контроля”. Арендодатели беспокоились, что поисковый алгоритм игнорирует их или отдает предпочтение другой недвижимости. Джавер заметил, что эта тревожность связана с технологией, а не с качеством жилья, которое хозяева сдавали в аренду: “Это было связано скорее с самим алгоритмом, нежели с улучшением их объявлений и недвижимости другими способами”, – сообщил он мне.