어디를 가든지 온라인상에서 누군가가 귀하의 웹 경험을 개인화하려고합니다. 귀하의 선호도가 선매되어 있으며 귀하의 의도와 동기가 예측됩니다. 3 개월 전에 간략히 훑어 본 토스터는 맞춤형 광고 사이드 바에서 브라우징을 계속합니다. 그리고 그것은 일방 통행의 거리가 아닙니다. 사실, 일부 개인화 시스템의 아주 비인간적 인 메커니즘은 우리가 세상을 보는 방식에 영향을 미칠뿐만 아니라 우리 자신을 보는 방식에도 영향을 줄 수 있습니다.
우리가 온라인 상태 일 때 매일 우리 모두에게 일어납니다. 페이스 북의 뉴스 피드 맞춤형 콘텐츠를 제공하려는 시도 "가장 관심있는" 개별 사용자. Amazon의 추천 엔진은 다른 사용자의 브라우징 습관과 결합 된 개인 데이터 추적을 사용하여 제안합니다 관련 제품. Google 맞춤 검색 결과, 기타 : 예 : 맞춤 앱 Google Now를 "물어보기도 전에 하루 종일 필요한 정보를 제공합니다". 이러한 개인화 시스템은 사용자에게 관련성을 제공하는 것을 목표로하지 않습니다. 타겟 마케팅 전략을 통해 많은 무료 웹 서비스에 대한 수익을 창출합니다.
아마도이 과정에 대해 가장 잘 알려진 비판은 "필터 버블" 이론. 인터넷 운동가 제안자 파리 에리,이 이론은 개인화가 웹 사용자의 경험에 악영향을 미칠 수 있다고 제안합니다. 보편적이고 다양한 콘텐츠에 노출되는 대신 사용자는 사전에 존재하는 자기 긍정의 관점과 일치하는 알고리즘으로 전달되는 자료입니다. 따라서 필터 거품은 민주적 인 참여에 문제를 일으 킵니다. 접근을 도전적이고 다양한 관점으로 제한함으로써 사용자는 집단적이고 정보에 입각 한 토론에 참여할 수 없습니다.
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필터 버블의 증거를 찾기위한 시도는 혼합 된 결과를 가져 왔습니다. 일부 연구 개인화가 실제로 주제의 "근시안적"관점을 유도 할 수 있음을 보여주었습니다. 다른 연구 다른 상황에서 개인화는 실제로 사용자가 공통적이고 다양한 콘텐츠를 발견 할 수 있음을 발견했습니다. 내 연구에 따르면 맞춤 설정은 우리가 세상을 보는 방식에 영향을 미치지 않고 자신을 보는 방식에 영향을 미친다 고합니다. 더 중요한 것은 개인 신상에 대한 개인의 영향력은 필터 버블로 인한 것이 아니라, 온라인 개인화가 전혀 "개인적인"것이 아닐 수도 있기 때문입니다.
데이터 추적 및 사용자 선점
이를 이해하려면 온라인 개인화가 어떻게 이루어지는 지 고려하는 것이 유용합니다. 개인화 시스템은 개인의 웹 이동을 추적하지만 개인을 "알거나"식별하도록 설계되지 않았습니다. 대신 이러한 시스템은 사용자의 실시간 움직임과 습관을 대량 데이터 세트로 대조하고 사용자 움직임 간의 패턴과 상관 관계를 찾습니다. 발견 된 패턴과 상관 관계는 다음과 같습니다. 번역 된 뒤 성별, 언어 및 관심사와 같은 인식 할 수있는 신원 카테고리와 우리가 적합 할 수있는 범주로 분류됩니다. 개인 관련 콘텐츠를 제공하기 위해 대량 패턴을 찾고 개인화는 실제로 오히려 비인간적 인 과정.
파리 버는 2011에서 필터 버블 이론이 처음 등장했을 때, 개인화의 가장 큰 문제점 중 하나는 사용자가 그것이 일어나고 있다는 것을 모르는 것이라고 주장했다. 요즘에는 데이터 추적에 대한 반대에도 불구하고, 많은 사용자가 알고있다. 무료 서비스 사용에 대한 대가로 추적되고 있으며,이 추적은 개인화 양식에 사용됩니다. 그러나 우리에게 개인화 된 것이 무엇이고, 언제, 언제 어떻게 구체화되는지는 분명하지 않습니다.
'개인적'
내 연구에 따르면 일부 사용자는 자신의 경험이 복잡한 학위에 맞게 개인화되고 있다고 가정합니다. 36 웹 사용자에 대한 심층적 인 연구에서 페이스 북의 체중 감량 제품에 대한 광고를 보았을 때 일부 여성 사용자들은 페이스 북이 과체중 또는 피트니스 중심으로 프로파일 링했다고 가정했다고보고했습니다. 실제로 이러한 체중 감량 광고는 일반적으로 24-30 세 여성에게 제공되었습니다. 그러나 사용자가 일부 개인화 시스템의 비 개인적인 성향을 인식하지 못하기 때문에 그러한 타겟팅 된 광고는 사용자가 자신을 보는 방식에 해로운 영향을 줄 수 있습니다. 페이스 북에서 말하는 것처럼 과도하게 표현해야합니다.
18 및 19 세의 Google Now 사용자를 소수 민족 및 민족 학자가 연구 한 결과 몇몇 참가자는 앱이 매우 복잡한 정도로 개인화가 가능하다고 생각한 것으로 나타났습니다 . 사용자는 자신의 YouTube 계정에서 취학 연령 이상인 것에 대해 거짓말을했기 때문에 Google이 부모님을 주주라고 알고 있거나 Google이 (잘못해서) "출퇴근길"을 선취했다고 생각했기 때문에 Google Now에 주식 정보가 표시되었다고보고했습니다. . 이 작은 규모의 연구가 모든 Google Now 사용자의 참여를 대표하지는 않지만이 개인에게는 Google Now의 예측 약속이 거의 틀림 없음이라고 제안합니다.
사실, 사용자 중심의 디자인 비판 구글 추론의 현실은 훨씬 더 비인간적이다. 구글 우드는 "이상적인 사용자" 적어도 주식에 관심을 가지고 있으며, 모든 사용자는 통근하는 근로자입니다. 이러한 비판은 Google의 맞춤 설정 프레임 워크를 크게 구성하는 가정이라고 강조합니다 (예 : 앱의 미리 정의 된 "카드"카테고리 내 연구 중에는 사용자가 여성의 영국 축구 클럽이 아닌 남성을 '추적'할 수 있도록 허용 한 '스포츠'와 같은). 그러나 앱의 가정에 의문을 제기하기보다는 참가자들이 예상 한 표준을 벗어난 것으로 나타났습니다. Google은 자신의 개인 경험이 어떤 모습이어야 하는지를 Google에 알리기 위해 신뢰했습니다.
이러한 것들은 비 개인적인 알고리즘 추론과 사용자 가정의 극단적 인 예처럼 보일 수 있지만, 우리가 개인화되고있는 것이 무엇인지, 더 일반적인 문제가 언제 어떻게 발생 하는지를 확신 할 수 없다는 사실입니다. 나에게 이같은 사용자 증언은 온라인 콘텐츠의 맞춤화가 민주주의에 해를 끼칠 수 있다는 사실 외의 의미가 있다는 것을 강조한다. 우리는 개인화가 때로는 매우 비인간적 인 프레임 워크를 통해 작동 할 수 있다는 것을 이해하기 시작하지 않는다면 우리는 우리가 어떻게 행동해야하는지, 누구에게 있어야 하는지를 알려주기 위해 개인화에 너무 많은 믿음을두고 있습니다.
저자에 관하여
Tanya Kant, 미디어 및 문화 연구 강사, 서식 스 대학교
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관련 서적
at 이너셀프 마켓과 아마존
