Бүх нийтлэлүүд
2026.10.145 min read#хиймэлоюунбаөгөгдлийншинжлэхухаан#Сошиал медиа#Алгоритм#Дижитал боловсрол
Сошиалын алгоритм бидний сонголтод хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
М.Наранбат
Багш
М.Наранбат
Багш
Та унтахынхаа өмнө утсаа аваад ганцхан бичлэг үзэхээр шийдлээ гэж төсөөлье. Нэг нь сонирхолтой санагдаж, дараагийнхыг нь үзнэ. Удалгүй аяллын газар, шинэ дуу, амттай хоолны жор ээлжлэн гарч ирнэ. Анх хайгаагүй зүйлээ хадгалж, бүр худалдаж авах талаар бодож эхэлж ч магадгүй.
Энэ дарааллыг зөвхөн аз таарсан хэрэг гэж ойлгож болохгүй. Сошиал платформын санал болгох систем танд ямар агуулгыг түрүүлж харуулахыг сонгоход оролцдог. Бидний сонголтод нөлөөлөх хамгийн шууд зам нь энэ: юунд итгэхийг шийдэхээс өмнө юуг олж харахыг эрэмбэлнэ.
Алгоритм гэдэг нь тодорхой зорилгыг биелүүлэх алхам, дүрмийн дараалал юм. Харин сошиалын санал болгох систем нь олон алгоритм, машин сургалтын загвар ашиглан “энэ хүнд аль нийтлэл сонирхолтой байж болох вэ?” гэдгийг таамагладаг.
Үүнийг номын санчтай зүйрлэж болно. Та өмнө нь аяллын ном сонирхсон бол номын санч дараа нь төстэй ном санал болгоно. Сошиалын систем ч таны өмнөх үйлдлийг дараагийн саналд ашигладаг. Гэхдээ таны бодлыг уншдаггүй, үйлдлээс тань магадлал тооцдог.
TikTok-ийн тайлбараар үзсэн хугацаа, бичлэгийг дуустал үзсэн эсэх эсвэл алгассан байдал, лайк, сэтгэгдэл, хуваалцах үйлдэл зэрэг нь санал болгох системийн ашигладаг дохионд ордог. Агуулгын мэдээлэл, хэл зэрэг бусад хүчин зүйл ч нөлөөлнө. Дохио бүрийн жин платформ болон хэсгээсээ шалтгаалан өөр байдаг. [1]
Жишээ нь, та ууланд алхах тухай хэд хэдэн бичлэгийг дуустал үзлээ гэж бодъё. Систем үүнийг сонирхлын дохио гэж үзээд аялал, хэрэгсэл, маршруттай холбоотой агуулгыг илүү санал болгож болно. Энэ бол ажиллагааг ойлгуулах жишээ болохоос платформын яг мөрддөг дүрэм биш.
Үзэх → дохио үлдээх → сонирхлыг таамаглах → төстэй агуулга санал болгох → дахин үзэх.
Ингэж таны үзсэн зүйл дараагийн саналд нөлөөлж, дараагийн санал таны үзэх боломжийг өөрчилдөг мөчлөг үүснэ. Гэхдээ сонирхолгүй агуулгыг шүүмжлэх гэж удаан үзсэн үйлдэл ч анхаарлын дохио болж болно. Удаан үзсэн нь заавал таалагдсан гэсэн үг биш тул таамаглал алдаатай байж болно.
Meta Facebook-ийн эрэмбэлэлтийг боломжит нийтлэлүүдийг цуглуулж, дохиог нь үнэлж, тухайн хүн хэрхэн харилцахыг таамаглаад дараалуулах үйл явц гэж тайлбарласан. Өөрөөр хэлбэл дэлгэцийн эхэнд гарч ирсэн нийтлэл нь бүх хүнд ижил байр эзэлдэггүй. [2]
Нэгдүгээрт, анзаарах зүйлсийг сонгоно. Та нэг дууг өөрөө хайгаагүй ч хэд хэдэн бичлэгээс сонсоод бүтнээр нь сонсохоор шийдэж болно. Анх олж харсан боломжууд дундаас сонголт хийж байгаа учраас тэдгээрийг ямар дарааллаар үзүүлсэн нь чухал.
Хоёрдугаарт, сонирхлыг үйлдэлд ойртуулна. Кофе хийх бичлэг үзсэний дараа кофе бутлагчийн тойм сонирхож, өөр загваруудыг харьцуулж болно. Энэ нь худалдаж авна гэсэн баталгаа биш. Харин өмнө нь бодоогүй бүтээгдэхүүн таны авч үзэх сонголтын нэг болж байна гэсэн үг. Энгийн санал болгосон агуулга болон төлбөртэй сурталчилгаа нь ялгаатай ч хоёул таны дэлгэц дээр гарч болно.
Гуравдугаарт, бусад хүмүүсийн талаар авах төсөөлөлд нөлөөлж болно. Ижил байр суурьтай нийтлэлүүд олон харагдвал “бүгд ингэж боддог юм байна” гэж дүгнэхэд амархан. Гэвч таны мэдээллийн урсгал нийт нийгмийн санал асуулга биш.
Тийм гэж дүгнэхэд нотолгоо хүрэлцэхгүй. Ямар мэдээлэл харсныг өөрчлөх, хүний тогтсон үзэл бодлыг өөрчлөх хоёр өөр үр дүн юм.
2023 онд Nature-д нийтлэгдсэн судалгаанд АНУ-ын 23,377 Facebook хэрэглэгчийн ижил үзэлтэй эх сурвалжаас харах агуулгыг 2020 оны сонгуулийн үеэр ойролцоогоор гуравны нэгээр бууруулжээ. Харах агуулга өөрчлөгдсөн ч судалгаанд хэмжсэн улс төрийн хандлага, итгэл үнэмшилд мэдэгдэхүйц өөрчлөлт илрээгүй. Энэ нь нэг улс, нэг хугацаа, тодорхой үзүүлэлтүүдийн үр дүн бөгөөд алгоритм ямар ч нөлөөгүй гэсэн дүгнэлт биш. [3]
Иймээс “алгоритм бүхнийг шийддэг” гэж үзэхийн оронд бидний харж буй сонголтуудыг хэрхэн бүрдүүлж байгааг анзаарах нь илүү бодитой.
“Мэдээллийн урсгалаа өөрөө чиглүүлье”
Санал болгох системийн тусламжтайгаар хэрэгтэй хичээл, шинэ уран бүтээлч, урьд нь мэддэггүй сонирхлоо нээж болно. Мэдээллийн урсгалдаа ухамсартай оролцохын тулд дараах алхмуудыг туршаарай.
Хэрэгтэй зүйлээ зориуд хай. Сурахыг хүссэн сэдвийнхээ сайн эх сурвалжийг хайж, тохирох бүтээгчийг дага. Зөвхөн дараагийн санал болгосон бичлэгээр бүү хязгаарла.
Сонирхолгүй гэдгээ илэрхийл. Платформд байгаа “Not interested” зэрэг тохиргоог ашигла. TikTok ийм санал хүсэлтээр цаашдын зөвлөмжөө тохируулдаг гэж тайлбарладаг. [1]
Өөр өнцгийг зориуд унш. Маргаантай асуудлын тухай мэдээллийг өөр эх сурвалжтай харьцуул. Эсрэг бодолтой байна гэдэг нь өөрөө чанартай эх сурвалжийн баталгаа биш; баримт, тайлбарын үндэслэлийг нь шалга.
Шийдвэрээсээ өмнө түр азна. Худалдан авалт хийхдээ “Надад үнэхээр хэрэгтэй юу, эсвэл олон удаа харсан болохоор сонирхож байна уу?” гэж өөрөөсөө асуу.
Үзэх цагаа урьдчилан тогтоо. Апп нээхдээ юу хийх, хэдий хугацаа зарцуулахаа шийд. Ингэснээр дараагийн бичлэг таны цагийг дангаараа тодорхойлохгүй.
Дараагийн удаа сошиал нээхдээ эхний 10 нийтлэлийн сэдвийг тэмдэглээрэй. Хэд нь таны дагасан хүнээс, хэд нь санал болгосон агуулгаас, хэд нь зар сурталчилгаанаас ирснийг ялга. Дараа нь “Би үүнийг өөрөө хайсан уу, эсвэл надад санал болгосон уу?” гэж асуу.
Энэ дасгал алгоритмын кодыг тайлахгүй. Харин өөрийн сонирхол болон платформын санал хоёр хаана огтлолцож байгааг анзаарахад тусална.
Таны дэлгэц дээр харагдаж байгаа зүйл бол дэлхийн бүх мэдээлэл биш. Танд зориулж сонгон эрэмбэлсэн нэг хэсэг нь юм.
Юуг үзэх, юуг шалгах, юуг алгасахдаа анхааралтай байх нь өдөр тутмын жижиг боловч чухал сонголт юм.