мини|Grafička reprezentacija filtriranja informacija u filter mehuriću. Filter mehurić ili ideološki okvir predstavlja stanje intelektualne izolacije koja može proizaći iz personalizovanih pretraga, sistema preporuka i algoritamskog kuriranja. Rezultati pretrage zasnivaju se na informacijama o korisniku, poput njihove lokacije, prethodnog kliktanja i istorije pretrage. Kao posledica, korisnici se udaljavaju od informacija koje se ne slažu sa njihovim stavovima, efektivno ih izolujući u sopstvene kulturne ili ideološke mehure, što rezultuje ograničenim i prilagođenim pogledom na svet. Odluke koje donose ovi algoritmi ponekad su samo delimično transparentne. Primeći primeri uključuju Guglove personalizovane rezultate pretrage i personalizovani „news-feed” na Facebooku.
Međutim, postoje suprotstavljena izveštavanja o obimu personalizovanog filtriranja i o tome da li takva aktivnost donosi koristi ili štetu, pri čemu različite studije proizvode neodređene rezultate.
Izraz „filter mehur” je smislio internet aktivista Eli Pariser oko 2010. godine. U knjizi istog naziva, The Filter Bubble iz 2011., Pariser je predvideo da će individualizovana personalizacija putem algoritamskog filtriranja dovesti do intelektualne izolovanosti i socijalne fragmentacije. Prema Pariserovim rečima efekat mehura može imati negativne implikacije za građanske odnose, ali stavovi suprotni njegovim smatraju da je efekat minimalan i da se može rešiti. Prema Pariseru, korisnici manje dolaze u kontakt sa suprotnim stavovima i intelektualno su izolovani u svom informacionom mehuru. On je naveo primer u kojem je jedan korisnik pretraživao Gugl za „BP” i dobio vesti o investicijama u British Petroleum-u, dok je drugi korisnik dobio informacije o havariji na platformi Deepwater Horizon, primećujući da su dve stranice rezultata pretrage bile dosta različite uprkos korišćenju istih ključnih reči. Rezultati predsedničkih izbora u Sjedinjenim Američkim Državama 2016. godine povezani su sa uticajem društvenih medija poput Twittera i Facebooka, što je dovelo u pitanje efekte fenomena filter mehurića na izloženost korisnika lažnim vestima i eho komorama. Ovo je potstaklo novo interesovanje za termin jer su mnogi postali zabrinutim da bi fenomen mogao da šteti demokratiji i blagostanju tako što bi pogoršao efekte dezinformacija.
Koncept мини|220x220п|Eli Pariser, aktivista koji je prvi upotrebio termin filter mehur, na svom Ted govoru 2011. govori o opasnostima filter mehura. Parizer je svoj koncept filter mehurića definisao u formalnijim terminima poput: „lični ekosistem informacija, prilagođen od strane algoritama”. Istorija pregleda i pretraživanja internet korisnika se vremenom gradi kada korisnici pokazuju interesovanje za teme klikom na linkove, pregledom sadražaja koji objavljuju njihovi prijatelji, dodavanjem filmova u svoju listu za gledanje, čitanjem vesti i slično. Internet firma zatim koristi ove informacije kako bi kreirala personalizovane oglase, ili kako bi određene vrste informacija bile više prikazivane na stranicama rezultata pretrage.
Prema Pariseru, ovaj proces nije slučajan jer funkcioniše po trostepenom procesu: „Prvo utvrdite ko su ljudi i šta vole. Zatim im pružite sadržaj i usluge koje im najviše odgovaraju. Na kraju, prilagodite kako biste dobili savršeno uklapanje. Vaš identitet oblikuje vaše medije”. Parizer takođe izveštava: Prema jednom istraživanju Wall Street Journal-a, top pedeset internet stranica, uključujući CNN, Yahoo i MSN, instalira, u proseku, 64 kolačića i ličnih oznaka za praćenje. Ako pretražujete reč kao što je „depresija” na Dictionary.com, stranica instalira do 223 pratećih kolačića i oznaka na vašem računaru kako bi druge veb stranice mogle da vas „ciljaju” sa antidepresivima. Podelite članak o kuvanju na ABC News-u, i možete biti progonjeni putem društvenih mreža oglasima za lonce sa teflonskim premazom. Čak i ako samo na trenutak otvorite stranicu koja navodi znake da vas partner možda vara, pripremite se da budete progonjeni oglasima za DNK testove očinstva. Pristupanje podacima o klikovima na linkove prikazanim kroz merenje saobraćaja na sajtu određuje da filter mehuri mogu biti kolektivni ili individualni.
Kako je navedeno 2011. godine, jedan inženjer je rekao Parizeru da Gugl posmatra 57 različitih podataka kako bi personalizovao rezultate pretrage korisnika, uključujući i podatke koji nisu u kolačićima, poput vrste računara koji se koristi i fizičke lokacije korisnika. Pariserova ideja filter mehura postala je popularna nakon TED govora u maju 2011. godine, u kojem je dao primere kako filter mehuri funkcionišu i gde se mogu videti. U testu koji je sproveden kako bi se demonstrirali efekti filter mehura, Parizer je zamolio nekoliko prijatelja da pretraže reč "Egipat" na Guglu i pošalju mu rezultate. Iako je bilo preklapanja između njih po pitanju tema poput vesti i putovanja, rezultati jednog prijatelja su prominentno uključivali linkove ka informacijama o tada aktuelnim protestima u Egiptu 2011. godine, dok prva stranica rezultata drugog prijatelja nije uključivala takve linkove.
U knjizi The Filter Bubble, Parizer upozorava da potencijalna negativna strana filtriranog pretraživanja jeste da nas isključuje od novih ideja, tema i važnih informacija, i stvara utisak da su naša uska interesovanja sve što postoji. Po njegovom mišljenju, filter mehuri su potencijalno štetni kako za pojedince tako i za društvo. Kritikovao je Gugl i Fesjbuk zbog toga što korisnicima nude „previše slatkiša a premalo šargarepa”. Upozorio je da „nevidljivo algoritamsko uređivanje veba” može da ograniči našu izloženost novim informacijama i da nam suzi pogled. Prema Parizeru, štetni efekti filter mehura uključuju štetu po opšte društvo u smislu da imaju mogućnost potkopavanja građanskog blagostanja i čine ljude ranjivijim na propagandu i manipulaciju. Napisao je: „Svet koji je konstruisan iz poznatog je svet u kojem nema šta da se nauči ... (jer postoji) nevidljiva autopropaganda koja nas indoktrinira našim vlastitim idejama.”, izjavio je Eli Pariser 2011. za časopis The Economist.Mnogi ljudi nisu svesni postojanja filter mehura. To se može videti u članku u The Guardian-a, koji pominje činjenicu da više od 60% korisnika Facebook-a uopšte nije svesno bilo kakvog „nameštanja” na Fejsbuku, već veruju da se svaka priča njihovih prijatelja i pratilaca pojavljuje na njihovoj početnoj stranici. Kratko objašnjenje kako Facebook odlučuje šta ide na početnu stranicu je putem algoritma koji uzima u obzir vašu interakciju sa sličnim objavama u prošlosti.
Proširenja koncepta Filter mehur je opisan kao pogoršavanje fenomena nazvanog „splinternet” ili „sajberbalkanizacija”, što je pojava koja se dešava kada internet postane podeljen na podgrupe slično nastrojenih ljudi koji postaju izolovani unutar svoje sopstvene internet zajednice i ne dolaze u dodir sa različitim stavovima. Ova zabrinutost datira još od ranog perioda javno dostupnog interneta, pri čemu je izraz „sajberbalkanizacija” smišljen 1996. godine. Za opis ovog fenomena korišćeni su i drugi izrazi, uključujući i „ideološki okviri” i „figurativna sfera koja vas okružuje dok pretražujete internet”.
Koncept filter mehura je proširen i na druge sfere, kako bi opisao društva koja se samoizoluju prema političkim stavovima i ekonomskim, društvenim i kulturnim situacijama. Ta izolacija dovodi do gubitka šire zajednice i stvara osećaj da, na primer, deca ne pripadaju društvenim događajima osim ako ti događaji nisu posebno planirani da budu privlačni za decu i neprivlačni za odrasle bez dece.
U svom oproštajnom govoru, Barak Obama je identifikovao koncept sličan filter mehuru kao pretnju demokratiji, odnosno „povlačenje u svoje sopstvene mehure, posebno na društvenim mrežama, okruženi nama sličnim ljudima koji dele iste političke stavove i nikada ne izazivaju naše. I sve više postajemo sigurni u naše mehure da počinjemo da prihvatamo samo informacije koje odgovaraju našim stavovima bez obzira da li su istinite ili ne, umesto da zasnivamo svoja mišljenja na dokazima koji postoje.”
Poređenje sa eho komorama Kao što je već pomenuto, eho komore i filter mehuri opisuju situacije u kojima su pojedinci izloženi uskom rasponu mišljenja i perspektiva koje ojačavaju njihova postojeća uverenja i pristrasnosti, ali postoje neke suptilne razlike između ova dva koncepta, posebno u praksama vezanim za društvene mreže.
Kada je reč o vestima, eho komora je metaforički opis situacije u kojoj se verovanja pojačavaju ili potvrđuju komunikacijom i ponavljanjem unutar zatvorenog sistema. Ovaj termin potiče iz sociološkog koncepta teorije selektivne izloženosti i metafora je zasnovana na akustičnoj eho komori, gde zvukovi odjekuju u praznom zatvorenom prostoru. Što se društvenih mreža tiče, ovakva situacija se uklapa u eksplicitne mehanizme samopersonalizacije, koji opisuju sve procese u kojima korisnici određene platforme mogu aktivno da izaberu uključivanje i isključivanje iz konzumiranja informacija, kao što je sposobnost korisnika da prati druge korisnike ili da se učlanjava u grupe.
U eho komorama, ljudi su sposobni da traže informacije koje potvrđuju njihove postojeće stavove, potencijalno kao nesvesno vežbanje potvrđivanja pristrasnosti. Ovaj tip povratne informacije može da poveća političku i društvenu polarizaciju i ekstremizam. To može dovesti do toga da se korisnici grupišu u homofilne grupe unutar društvenih mreža, što doprinosi grupnoj polarizaciji. Eho komore ojačavaju verovanja pojedinca bez podrške činjenica. Individue su okružene drugim individuama koje prihvataju i slede iste stavove, ali koje takođe imaju sposobnost da izađu iz eho komora.
S druge strane, filter mehuri su implicitni mehanizmi personalizacije, gde se korisnikova internet konzumacija kreira personalizovanim algoritmima. Sadržaj koji korisnik vidi filtrira se kroz algoritam pokretan od strane veštačke inteligencije koji ojačava korisnikova postojeća verovanja i preference, potencijalno isključujući suprotne ili različite stavove. U ovom slučaju, korisnici imaju pasivniju ulogu i postavljaju se kao žrtve tehnologije koja automatski ograničava njihovu izloženost informacijama koje bi izazvale njihove stavove. Ipak, neki istraživači tvrde da zato što korisnici i dalje igraju aktivnu ulogu u kreiranju svojih stranica i izvora informacija kroz njihove interakcije sa pretraživačima i društvenim mrežama, oni direktno pomažu u procesu filtriranja od strane algoritama, čime efektivno učestvuju u formiranju svojih filter mehura u koje se sami izoluju.
Iako se razlikuju, upotreba ova dva termina ide ruku pod ruku kako u akademskim istraživanjima tako i u platformskim studijama. Često je teško razlikovati ova dva koncepta u studijama društvenih mreža, zbog ograničenog pristupa algoritmima filtriranja, što bi možda omogućilo istraživačima da uporede delovanja ova dva koncepta. Ovakve vrste istraživanja postaju sve teže za sprovođenje, s obzirom na to da su mnoge društvene mreže takođe počele da ograničavaju pristup API-ju potrebnim za akademska istraživanja. Reakcije i istraživanja
Reakcije medija