个性化如何在网上改变你的身份

个性化如何在网上改变你的身份

无论你在哪里上网,有人正试图个性化您的网络体验。 您的偏好被预先设定,您的意图和动机预测。 你在三个月前简要地看过的烤面包机不断返回,在你定制的广告侧边栏中浏览你的浏览器。 而且这不是一条单行道。 事实上,一些个性化系统的非个人化机制不仅影响我们如何看待世界,而且影响我们如何看待自己。

每天都在发生,我们所有人都在线。 Facebook的新闻源 试图提供量身定制的内容 “最大的利益” 个人用户。 亚马逊的推荐引擎使用个人数据跟踪结合其他用户的浏览习惯来建议 相关产品。 谷歌 定制搜索结果,以及更多:例如,个性化应用程序 谷歌现在 试图“在你甚至要求之前给你提供你所需要的信息”。 这样的个性化系统不仅旨在提供与用户的相关性, 通过有针对性的营销策略,他们也为许多免费使用的Web服务创造了利润。

也许这个过程的最着名的批评是 “过滤泡沫” 理论。 由互联网活动家提出 Eli Pariser这个理论表明,个性化会对网络用户的体验产生不利影响。 用户不需要接触到通用的,多样化的内容,而是通过算法交付与预先存在的自我肯定观点相匹配的材料。 因此,过滤泡沫对民主参与构成了一个问题:通过限制接触具有挑战性和多样性的观点,用户无法参与集体和知情的辩论。

试图找到过滤器泡沫的证据已经产生了混合的结果。 一些研究 已经表明,个性化确实可以导致对一个话题的“近视”观点; 其他研究 发现在不同的情况下,个性化实际上可以帮助用户发现共同和多样化的内容。 我的研究表明,个性化不仅影响我们如何看待世界,而且影响我们如何看待自己。 更重要的是,个性化对我们身份的影响可能不在于消费消费泡沫,而是因为在某些情况下,在线个性化并不是非常“个人化”的。

数据跟踪和用户抢占

为了理解这一点,考虑如何实现在线个性化是有用的。 虽然个性化系统追踪我们个人的网络动向,但并不是要将我们“认识”或识别为个人。 相反,这些系统将用户的实时动作和习惯整理成海量数据集,并查找用户动作之间的模式和相关性。 那么发现的模式和相关性 翻译回来 到我们可能认识的身份类别(如年龄,性别,语言和兴趣)以及我们可能适合的身份类别中。 通过寻找大众模式来传递个人相关的内容,个性化实际上是基于 一个相当客观的过程.

当过滤泡沫理论在2011中首次出现时,Pariser认为,个性化的最大问题之一是用户不知道发生了这种情况。 如今,尽管反对数据追踪, 很多用户都知道 他们正在被跟踪以换取免费服务的使用,并且这种跟踪被用于个性化的形式。 然而,不太清楚的是什么是为我们个性化的具体细节,如何和何时。


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寻找“个人”

我的研究表明,一些用户假设他们的经验正在被复杂化程度的个性化。 在对36网站用户进行深入的定性研究之后,当在Facebook上看到有关减肥产品的广告时,一些女性用户报告说,他们认为Facebook已经将其视为超重或健身导向。 事实上,这些减肥广告是一般交付给年龄为24-30的女性。 但是,由于用户可能不知道某些个性化系统的非个人化特征,因此这些定位广告可能会对这些用户的自身观点产生不利影响:粗暴地说,他们必须超重,因为Facebook告诉他们自己。

这不仅仅是有针对性的广告可以产生这样的影响:在对少数18和19岁的Google Now用户进行的民族志和纵向研究中,我发现一些参与者认为该应用程序能够以非常复杂的程度进行个性化。 用户报告,他们认为谷歌现在向他们显示股票信息,因为谷歌知道他们的父母是股东,或谷歌(错误地)预先“通勤”“工作”,因为参与者曾经谎称他们的YouTube帐户上学年龄。 不用说,这个小规模的研究并不代表所有Google Now用户的参与:但是这确实表明对于这些人来说,Google Now的预测性承诺几乎是无懈可击的。

事实上, 以用户为中心的设计评论 建议谷歌的推论的现实是非人格化:谷歌现在假定它的 “理想用户” 是否应该 - 或者至少应该 - 对股票有兴趣,而所有的用户都是通勤的工人。 这样的批评强调,正是这些假设主要结构谷歌的个性化框架(例如通过应用程序的遵守 预定义的“卡”类别 如“体育”,在我的研究中,只允许用户“追随”男性而不是女性的英国足球俱乐部)。 然而,我的研究并没有质疑应用程序的假设,而是建议参与者将自己置于预期的规范之外:他们信任Google告诉他们他们的个人体验应该是什么样子。

虽然这些可能看起来像是非个人化算法推理和用户假设的极端例子,但是我们无法确定什么是个性化的,事实上什么时候或者如何是更常见的问题。 对我来说,这些用户的证言强调,裁剪在线内容的含义超出了对民主有害的事实。 他们认为,除非我们开始明白个性化有时可以通过非人格化的框架来运作,否则我们可能过于相信个性化,告诉我们应该如何行事,我们应该是谁,而不是反过来。

关于作者

媒体与文化研究讲师Tanya Kant, 萨塞克斯大学

这篇文章最初发表于 谈话。 阅读 原创文章.

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