критика политики персонализации Facebook и ее последствий начинается во второй половине 2010-х и связана в первую очередь с моральной паникой по поводу «фейк-ньюс» и скандалом вокруг Cambridge Analytica.

Одним из первых попытку разобраться, какие экономические и социальные мотивы стоят за персонализацией платформ, предпринял журналист и киберактивист Эли Паризер. В 2011 году в США выходит его книга «За стеной фильтров: что скрывает от нас интернет?», ставшая точкой отсчета в многолетней дискуссии о работе алгоритмов и системе персонализации социальных сетей. Именно Паризер ввел в широкое употребление выражение «пузырь фильтров» (filter bubble) или «информационный пузырь» для описания персонализированной картины мира, основанной на массиве личных данных, а не на выборе отдельного пользователя:

Фильтры нового поколения изучают то, что вам, судя по всему, нравится: ваши предшествующие действия или то, что нравится людям, похожим на вас, – и пытаются экстраполировать эти данные. Это механизмы предсказаний, постоянно уточняющие теорию о том, кто же вы на самом деле, что вы сделаете и чего захотите дальше. Вместе они творят уникальную информационную вселенную для каждого из нас – я называю этот процесс возведением «стены фильтров» – и фундаментально меняют наш подход к восприятию информации[156].

В пресс-релизе Цукерберга и Facebook за апрель 2014 года говорилось, что компания изменила свою политику в отношении доступа к конфиденциальной личной информации пользователей и расширенной сети их друзей и родственников и делает шаг к тому, чтобы «ставить людей на первое место». В тот же день компания объявила о запуске крупнейшей на тот момент кампании по отслеживанию и таргетированию рекламы Facebook Audience Network[157].

На это время приходится и первый масштабный всплеск активности ботов и приложений для масс-лайкинга, затронувший в первую очередь Instagram. Как пишет Сара Фрайер, это был самый неподходящий момент, поскольку компания как раз вела переговоры с официальными рекламодателями, пытаясь убедить их вложить деньги в приложение. Если бы маркетологи знали, что значительная часть инстаграм-блогеров – боты, переговоры бы провалились. Поэтому в декабре 2014 году Instagram впервые серьезно взялся за решение проблемы. Как только технология была готова, инженеры приложения удалили все учетные записи, которые, по их мнению, не принадлежали реальным людям. Миллионы аккаунтов в Instagram исчезли. Джастин Бибер потерял 3,5 миллиона подписчиков, Кендалл и Кайли Дженнер – сотни тысяч. А число подписчиков популярного в 1990-х рэпера Мейса сократилось с 1,6 миллиона до 100 тысяч, после чего он удалил свой аккаунт.

Тем не менее спам-боты никуда не делись: в 2015 году в США действовали уже десятки фирм, специализирующихся на продаже ботов, накрутке лайков и созданию фейковой активности. Они стали выглядеть более человечными, предлагая ищущим популярности пользователям обмениваться лайками и комментариями с другими пользователями, используя для этого специальные страницы и чаты. Тогда же, во второй половине 2010-х, появляется целая страта «специалистов» и «экспертов», готовых за деньги раскрыть тайну алгоритмов и рассказать, как заставить их работать на себя. Многие популярные блогеры признались в использовании подобных программ – в частности Александра Митрошина рассказала, что на начальном этапе раскрутки блога использовала масс-фолловинг и масс-лайкинг.

Показательно, что чем больше ужесточалась политика платформ в отношении фейковой активности, тем более изощренными становились способы обхода ограничений и тем больше слухов и домыслов возникало вокруг работы алгоритмов. В 2017 году датская медиаисследовательница Тина Бухер ввела термин «алгоритмическое воображаемое». Алгоритмическое воображаемое – это пространство, где встречаются люди и алгоритмы. После серии интервью с пользователями Facebook Бухер пришла к выводу, что понимание работы алгоритмов лежит в области домыслов и аффектов, а не знаний или логики. Исследовательницу интересовало, в каких ситуациях люди узнают об алгоритмах, как они их понимают и воспринимают, учитывая их невидимую природу. «Ссылка в первом комментарии», «теневой бан», «лайк-тайм», комментарии в виде эмоджи, чтобы поднять «охваты», – эти и многие другие негласные правила работы соцсетей можно описать как алгоритмическое воображаемое.

25 респондентов, которых Бухер опросила в ходе своего этнографического исследования, рассказывали, как пытались подстроить под себя алгоритмы. А также какие чувства испытывали, сталкиваясь с алгоритмами Facebook, как пытались понять, почему видят в ленте рекламу, не соответствующую их интересам, почему посты одних друзей видны каждый день, а других людей алгоритмическая лента скрывает неделями. При этом опыт встречи людей с алгоритмами не был воображаемым. Он был в высшей степени реальным, вызывая у людей тоску, тревогу, радость, гнев, отчаяние. Именно поэтому на алгоритмы соцсетей часто проецируют человеческие качества: они «скрывают», «прячут», «игнорируют», «манипулируют».

Схожий взгляд на алгоритмы предлагает британская исследовательница Софи Бишоп. В ходе изучения гендерных и технологических аспектов бьюти-блогинга она предложила использовать термин «алгоритмические сплетни»[158]. «Алгоритмические сплетни» – система способов обхода алгоритмов YouTube, основанная на сотрудничестве: блогеры, работающие на одних и тех же платформах, делятся своим алгоритмическим опытом с помощью формализованных рассылок, закрытых групп в фейсбуке и через ответы на личные запросы подписчиков. Сплетни дают возможность более осмысленно обсуждать границы алгоритмических систем, их построение и воплощение. Таким образом производители контента пытаются обойти систему, которая скрывает их видео и посты из ленты выдачи. С методологической точки зрения алгоритмические сплетни сложны: они нестатичны и часто невоспроизводимы из-за изменчивого характера алгоритма YouTube. Тем не менее Бишоп приводит доводы в пользу того, что серьезное отношение к алгоритмическим сплетням может стать ценным ресурсом для обнаружения фрагментов информации о том, как работают алгоритмы.

В столкновении блогеров и алгоритмов комичнее всего выглядит представление о личном бренде как собственности человека. Меритократический миф о самостоятельном, самодостаточном субъекте, своими силами добившемся признания в социальных сетях, рассыпается, как только сталкивается с фактом, что все загруженное пользователями в инстаграм, фейсбук или на ютуб может быть удалено в один момент по решению модераторов социальной сети. Или же демонетизировано по причинам, которые блогеру никто разъяснять не будет. Решения об удалении контента и блокировке аккаунтов по-прежнему принимаются в одностороннем порядке, и наиболее интересным здесь выглядит столкновение интернет-звезд, производителей вирального контента и анонимных модераторов.

Исследователи медиа, в частности Кристал Абидин, предлагают использовать для обозначения интернет-славы слово «видимость» (visibility), а не «слава», «известность» или «популярность». Главное качество интернет-знаменитости – высокая видимость. Видимость означает, что интернет-знаменитость должна быть признана, аудитория должна постоянно наблюдать и обсуждать ее. Тот, кто регулярно производит и размещает контент в социальных сетях, но при этом обладает низкой видимостью, не может считаться интернет-знаменитостью[159].

При этом война за видимость идет с невидимыми модераторами. Теми тысячами анонимных людей, часто работающих в IT-корпорациях на аутсорсе, в чьи обязанности входит удалять нарушившие правила