Платформы и алгоритмизация в медиа: содержание и социальные следствия

Рассматриваются новые особенности цифровой медиасреды, связанные с широким внедрением платформ и алгоритмов в управление массовыми информационными процессами. Обсуждаются технологические, бизнес и социальные предпосылки медиа инноваций. Показано, что широкое внедрение платформ и алгоритмизация является эффективным инструментом реализации коммерческого императива в деятельности медиа. В целом эти инновации отражают важную особенность развития современного общества - тренд к всеобъемлющей метризации. Наряду с преимуществами, использование предиктивных алгоритмов, персонализация контента, основанные на отслеживании прошлого коммуникативного поведения имеет ряд негативных социальных следствий. Формируются «пузыри фильтров», способствующих формированию замкнутых информационных сегментов аудитории. Лежащая в основе рекомендательных сервисов модель социального бихевиоризма способствует модификации информационного поведения людей. Алгоритмизация медиапространства усиливает тренды предложения контента индивидуальным потребителям, а не гражданам, склонным принимать солидарные решения относительно общих интересов жизни сообщества.

1. Вартанова Е.Л. (1999). К чему ведѐтконвергенция СМИ? // Информационное общество. No 5. С. 11-14.

2. Глазьев С.Ю. (2013). О политике опережающего развития в условиях смены технологических укладов // Вестник РАЕН. №1. С. 29-35.

3. Паризер Э. (2012). За стеной фильтров. Что интернет скрывает от вас. М.: Альпина Бизнес Букс.

4. Харви Д. (2007). Краткая история неолиберализма. Актуальное прочтение. М.: «Поколение».

5. Шваб К. (2018.) Четвертая промышленная революция. М.: Эксмо.

6. Энциклопедия эпистемологии и философии науки (2009). М.: Канон+.

7. Andrejevic M. (2013). Infoglut: How Too Much Information is Changing the Way We Think And Know. London, New York: Routledge.

8. Andrejevic M. (2020). Automated Media. London, New York: Routledge. Beer D. (2016). Metric Power. London: Palgrave Macmillan.

9. Bruns A. (2019). Filter bubble. In: Internet Policy Review. Journal on internet regulation. November 2019. Volume 8. Issue 4 [access]: http://policyreview.info/concepts/filter-bubble.

10. Chandler D., Munday R. (2020). A Dictionary of Media and Communication (3 ed.). Oxford University Press.

11. Evens T., Donders K. (2018). Platform Power and Policy in Transforming Television Markets. New York: Palgrave Macmillan.

12. Finlay S. (2014). Predictive analytics, big data and data mining: myths, misconceptions and methods. New York: Palgrave Macmillan.

13. Gilder G. (1994). Life After Television. New York: Norton.

14. Hallinan D., Striphas T. (2016). Recommended for you: The Netflix Prize and the production of algorithmic culture // New media & society. Vol. 18 (1). P. 117-137.

15. Jenkins H. (2006) Convergence Culture: Where Old and New Media Collide. New York: New York University Press.

16. Jones P., Holmes D. (2011). Key concepts in media and communications. London: Sage.

17. Krafft T., Gamer M., Zweig K. (2017). What did you see? Personalization, regionalization and the question of the filter bubble in Google’s search engine // Computer Science. Cornell University. Conference’17, July 2017, Washington, DC, USA [el. source]: https://arxiv.org/abs/1812.10943.

18. Lanier J. (2018). Ten arguments for deleting your social media accounts right now. New York: Henry Holt & Company.

19. McConnell T. (2014). The Programmatic Primer. A marketer’s guide to the online advertising ecosystem. London: WARC.

20. Negroponte N. (1999). Being Digital. New York: Knopf.

21. Pariser E. (2011). The Filter Bubble: What the Internet is Hiding from You. London: Penguin.

22. Poster M. (1995). The Second Media Age. London: Polity Press.

23. Rheingold H. (2000). The Virtual Community. Mass: The MIT Press.

24. Scott S. (2019).YouTube’s algorithm is spreading a series of unfortunate far-right events. The Drum. 14 May: https://www.thedrum.com/opinion/2019/05/14/youtube-s-algorithm-spreading-series-unfortunate-far-right-events.

25. Seargeant P., Tagg C. (2019). Social media and the future of open debate: A user-oriented approach to Facebook’s filter bubble conundrum // Discourse, Context & Media. No.27. P. 41-48.

26. Siegel E. (2013). Predictive analytics: the power to predict who will click, buy, lie or die. New Jersey: John Wiley & Sons.