Internet als echokamer

Het internet biedt de belofte van een haast onbegrensde pluriformiteit, alle informatie van alle kleuren en gezindten is immers binnen handbereik. De praktijk ontwikkelt zich anders. Internet wordt steeds meer een echokamer, waar netizens hun buurt nauwelijks nog uitkomen. Het enge is dat ze dat vaak niet eens door hebben.

Vandaag presenteert de Raad voor Maatschappelijke Ontwikkeling (RMO) haar nieuwe, wat inspiratieloos betitelde rapport De nieuwe regels van het spel: internet en het publiek debat. Daarin staan een hoop waarheden en open deuren. De oude media en de overheid zijn hun sturing van het publieke debat kwijtgeraakt, of optimistisch gezien, moeten die delen met nieuwe online spelers. Door het netwerkkarakter kunnen er veenbranden woeden, die af en toe ontaarden in vuurstormen, zoals het redeloze protest tegen de intentingen tegen baarmoederhalskanker van een paar jaar geleden. Het rapport bevestigt vooral wat we allemaal weten: het internet vreet aan machtsposities van intermediairs en leidt tot grotere pluriformiteit.

Interessant wordt het rapport als het gaat over internet als echokamer. De pluriformiteit van internet wordt niet waargemaakt omdat a) mensen elkaar nu eenmaal opzoeken en de discussies daardoor vooral in eigen kring worden gevoerd. En b) de technische en commerciële krachten op internet mensen letterlijk uit elkaar spelen. Hoe zit dat?

De Amerikaanse internetactivist Eli Pariser liet twee vrienden, Scott en Daniel, een zeer simpel experiment uitvoeren. Beide googleden ‘Egypte’. Scott kreeg resultaten terug over de opstand die toen woedde en over de Arabische Lente. Daniel kreeg vooral reissites te zien. Eli Pariser trekt hieruit de conclusie dat er geen standaard Google meer bestaat. Er zijn een hele hoop kleine Google’s die toegesneden zijn op de individuele gebruiker.

Het voorbeeld staat in Pariser’s zeer lezenswaardige boek The Filter Bubble: What The Internet is Hiding From You. Pariser signaleert dat netizens, u en ik online, in een ‘filter bubble’ komen te leven. Een filter bubble is een unieke en persoonlijk informatie-universum waarin je terechtkomt zodra je online gaat. Er is nog nooit zoveel content beschikbaar geweest, maar die content wordt steeds meer gefilterd door bedrijven als Google, Yahoo!, Facebook, Amazon en kranten.

Google gebruikt bijvoorbeeld 57 ‘signals’ om te bepalen welke content je aangeboden krijgt. Die signals behelsen bijvoorbeeld waar je bent, je zoekgeschiedenis, maar ook welke browser je gebruikt. Het idee erachter is om de zoekresultaten zo relevant mogelijk te maken. Google heeft er nooit een geheim van gemaakt dat ze eigenlijk geen zoekmachine wil zijn. Google wil leveren wat je wilt, nog voordat je zoekt.

Nu is informatie altijd gefilterd geweest, bijvoorbeeld door media als kranten en televisie. Die hebben veel van hun macht moeten inleveren de komst van het internet. Maar dat betekent niet dat medierende entiteiten zijn verdwenen. Het zijn nu alleen de grote informatieplatforms, zoals zoekmachines, sociale media, maar ook datagiganten als Lexis Nexis ChoicePoint en DoubleClick die over vrijwel iedere internetter informatie bezit waarmee content gepersonaliseerd kan worden.

De ‘filter bubble’ is dan ook wezenlijk anders dan de oude media, betoogt Pariser. Je bent alleen, de bubble is speciaal voor jou gemaakt. Het filter is onzichtbaar, je ziet niet dat een algoritme voor jou selecteert. En je kiest er niet voor. Als je de wereld door een rechtse bril wilt zien, lees je de telegraaf. Online is dat veel minder duidelijk.

Pariser vreest dat door gepersonaliseerde diensten er schuttingen ontstaan waar je niet meer overheen kunt kijken. Hij merkte dat zelf aan zijn Facebook-timeline. Langzaam aan werden de meer conservatieve ‘vrienden’ uit zijn time-line gefilterd, terwijl Pariser, zelf een liberal, juist ook andere geluiden wilde horen. Het Facebook-algoritme merkte dat hij vaker op zijn progressieve vrienden reageerde en trok daaruit de conclusie dat de conservatieve input minder relevant was.

Dat is de grote makke van algoritmische selectie. Het vaststellen van een algoritme is geen neutraal proces. Een ontwerper bepaalt immers wat een algoritme moet leren, waar die naar moet kijken. De uitkomst van het algoritmische proces kan daarom tamelijk onverwacht zijn.

Als voorbeeld noemt Pariser algoritmen die sollicitanten screenen. In de VS gebruiken grote bedrijven software om een eerste selectie te maken van cv’s. De software leert ook te kijken naar wie uiteindelijk wordt aangenomen, zodat de selectie beter geschiedt. Als blijkt dat iemand met een blanke naam veel vaker wordt aangenomen, zal de algoritme leren dat er meer behoeften is aan sollicitanten met een blanke naam en cv’s van afro-Amerikanen eerder eruit filteren.

Volgens Pariser is dit een gevaarlijke ontwikkeling. ,,Of course, there are some advantages to the rise of the personalized internet. I enjoy using Pandora, Netflix and Facebook as much as the next person. I appreciate Google’s shortcuts throug the information jungle (…). But what’s troubling about this shift toward personalization is that it’s largely invisible to users and, as a result, out of our control. We are not even aware that we’re seeing increasingly divergent images of the internet. The internet may know who we are, but we don’t knwo who it thinks we are ofr how it’s using that information. Technology designed to give us more controle over our lives is actually taking control away.’’