Kjenner internett deg bedre enn dine nærmeste?

Når man blar nedover sin egen Facebook- side dukker det plutselig opp en annonse for de skoene man var innom og så på tideligere den uken. Er man inne på en nettside, vil annonser for hotellet man tidligere har sett på lyse opp på siden. Overalt på internett dukker det opp annonser som er relevant og skreddersydd for hver enkelt person. Hvordan har det seg slik at internett kan «kjenne» hvert enkelt individ så godt?

Bilde link

Algoritmer 

Ulike internettsider henter inn informasjon om deg og dine søk hver dag ved hjelp av algoritmer. Tonje Robertsen forklarer at algoritmer er et oppsett på hvordan datamaskinen skal kommer frem til en løsning på ulike oppgaver. Videre forklarer hun at det er disse algoritmene som avgjør hva som kommer opp på nettsidene man er inne på. Ved å registere hva vi klikker inn på og stopper opp ved, kan dette brukes for å skreddersy annonser rettet mot oss. Dette gjelder ikke kun annonser, men også hvilken informasjon vi skal få. Google benytter seg av algoritmer og ut av informasjonen de får inn, plukker de ut de nettsidene som skal komme først opp når vi søker på nett. På denne måten kan de styre hva slags informasjon vi leser.

Google og Facebook

Mange internettsider og sosiale medier benytter seg av denne teknologien, blant annet Google og Facebook. I følge Arne Krokan (2013, 91) bruker Google det som kalles Pagerank og Facebook benytter Edgerank. Her blir din digitale profil brukt som utgangspunkt for å finne sider som passer deg best. Google har enormt mange sider man kan velge mellom, og uten denne teknologien ville det være svært tidskrevende å finne den ene siden man leter etter. Når de derimot har en profil av deg utifra det du har vært innom tidligere, vil sidene som dukker opp først være direkte tilpasset etter deg. På denne måten vil man få opp sider som er relevant for hver enkelt.

Bilde link

NRK TV 

9. januar 2017 var det et innlegg på nrkbeta.no med overskriften «Slik skal NRK TV bruke algoritmer for å anbefalte deg nytt innhold«. Grunnlaget for dette er at det er kun de programmene man har hørt mest om som blir sett, resten blir liggende urørt. Ved å gå ut ifra algoritmer skal de nå lage en anbefalingsmotor hvor man søker på ett program, for å finne lignende programmer. Anbefalingene bygger på bruksmønster og metadata hvor man tar utgangspunkt i like brukere og deres seerhistorikk, og tematikken i programmet. De gir altså anbefalinger ut ifra de som har sett på det samme programmet, og hva de har sett på videre. Slik anbefalingsmotor ser man ofte hos nettbutikker hvor det kommer opp «andre som kjøpte denne, kjøpte også…». På denne måten kan man se hva slags ting andre som er «like» deg har kjøpt, og dermed kanskje finne noe mer som faller i smak hos en selv også.

En slik metode for bruk av algoritmer kan være effektfullt dersom man ser på hvordan mennesker blir påvirket. Robert B. Cialdini skriver i boken Påvirkning- teori og praksis fra 2011 om påvirkningsprinsippet sosiale bevis:

"Vi avgjør hva som er riktig, gjennom å finne ut av hva    andre mennesker synes er riktig"

I dette syn vil man gjennom å se hva andre har sett på, også selv ønske å se på det. Man bedømmer ting ut ifra hva andre synes, og ser på det andre gjør og tenker som retningslinjer for hva vi skal gjøre.

 

Bilde link

Utfordringer ved algoritmer

Som man ser ovenfor gir algoritmer fordeler både til oss som forbrukere og for bedrifter. Men en av utfordringene er at arbeidsplasser kan bli erstattet til fordel for mulighetene algoritmer gir. I en artikkel på gmufourthestate.com i november 2015 sto det at algoritmer skrev rapporter for ulike aviser ved å sortere, organisere, analysere og dermed skrive selve innlegget. Videre står det at dette ble godt nok skrevet til at man ikke trengte å endre noe på det før det ble publisert. Man kunne altså ikke se om det var et menneske eller en datamaskin som hadde skrevet det. Arbeidsplasser kan dermed bli erstattet med datamaskiner uten at noen merker forskjell.

En annen utfordring er at algoritmene bygger på vår historikk, altså det vi har vært innom å søkt på tidligere. Det vil derfor ikke alltid være like oppdatert. Har man vært på en nettside og bestilt en jakke, kan man få opp en annonse for samme jakken på Facebook en uke senere. Man må derfor finne en løsning som gjør at ikke det man allerede har kjøpt blir annonsert senere.

Kilder
– Cialdini, Robert B. 2011. Påvirkning- teori og praksis. 2. utg. Oslo: Abstrakt.
– Krokan, Arne. 2013. Nettverksøkonomi- digitale tjenester og sosiale mediers    
økonomi. Oslo: Cappelen Damm. 

– Amanda Bergland Haukås

2 kommentarer til «Kjenner internett deg bedre enn dine nærmeste?»

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *