Aus dem Leben von Algorithmen
Ist der Benutzer immer noch ein Mensch?

Wir setzen das Projekt "Aus dem Leben der Algorithmen" mit einem großen Gespräch zwischen Polina Kolozaridi und Ilya Utekhin fort, ob Algorithmen mit Fake News umgehen können, wie viel in den Algorithmen von ihrem Schöpfer - einem Menschen - noch übrig bleibt und wie sich ein Mensch unter ihrem Einfluss ändert. Das Material wurde im Rahmen eines Sonderprojekts des Goethe-Instituts in Moskau und des Portals Сolta.ru erstellt.
 

Von Polina Kolozaridi

- Ilya, Sie haben einen Nachrichten-Aggregator in Telegram erstellt - den Bot @ONOMediaScopeBot. Die Kanalbeschreibung enthält folgenden Satz: „Nachrichtenbild des Tages und Schlüsselworttrends der heutigen Nachrichten." Dabei haben Sie erzählt, dass dieser Bot dem Leser verschiedene Bilder der Welt zeigen sollte. Was bedeutet das und warum wird es benötigt?

- Früher haben wir die Zeitung Izvestia oder Kommersant gekauft und diese von Anfang bis Ende durchgeblättert, das tut jetzt niemand mehr. Wir konsumieren Nachrichten entweder durch den Empfang von Links, die von unserem Facebook-Feed ausgewählt wurden, oder durch die Verwendung von Aggregatoren wie Yandex oder Google. Seinerzeit passte der Yandex-Aggregator nicht mehr zu mir, es wurde klar, dass dort etwas nicht stimmte. Ich erinnere mich an diesen Moment: Es war eine Wahl, bei der Navalny 27% der Stimmen erhielt. Zuvor berichtete Yandex über die Situation, sich stützend auf qualitativ hochwertige Medien, hauptsächlich vom unabhängigen Ende dieser Runde: Vedomosti, Kommersant, RBK noch in der alten Version... Aber sie alle sagten nicht das, was der Chef oder beispielsweise ein Beamter der Präsidialverwaltung gerne sehen würde, wenn er sich einfach an eine Suchmaschine wandte.

- Ja, im Buch der Journalisten Andrei Soldatov und Irina Borogan „Battle for Runet“ wird beschrieben, wie zu dieser Zeit der Leiter der Präsidialverwaltung, Vladislav Surkov, zu Yandex kam.

- Ja, aber was ist genau passiert? Anstatt Informationen im ganzen ehrlichen Internet zu sammeln, war Yandex verpflichtet, Verträge mit Quellen abzuschließen und Nachrichten nur von denen zu erhalten, mit denen Verträge unterschrieben wurden. Und die Verträge mussten zwangsweise mit einer großen Anzahl regionaler Medien aus Moskau und der Region Moskau abgeschlossen werden, in welche die Nachrichten aus einem Trog gegossen werden.

Um ein aktuelles Nachrichtenbild zu zeigen, benötigt man einen Algorithmus zur Bestimmung der Relevanz. Der einfachste Weg ist, sich dabei auf zwei Faktoren zu stützen: Der erste ist die Aktualität der Nachricht, der zweite - die Anzahl der Quellen, die sie veröffentlicht haben (obwohl es möglicherweise andere Faktoren gibt). Dementsprechend sammelt der Aggregator entweder Nachrichten über RSS-Feeds oder parst HTML-Seiten, um die Volltexte abzurufen, legt sie in einer Datenbank ab und ermittelt dann, welche dieser Newsfeeds ungefähr über dasselbe sind: dies wird als Clustering bezeichnet. Um die Nachricht ganz oben in den SERPs zu bringen, müssen viele Quellen gleichzeitig darüber schreiben. Und wenn du Verträge mit allen regionalen Zeitungen unterzeichnet hast, die jetzt auf gleicher Ebene mit Vedomosti und Kommersant konkurrieren, bekommt der Chef die Möglichkeit zu beeinflussen, welche Nachrichten oben angezeigt werden. Dabei versucht Yandex bei einer regelmäßigen Suche nach Anfragen solche Manipulationen loszuwerden.

Tatsache ist, dass Yandex sich auf Qualität konzentriert, um uns die relevantesten Ergebnisse anzubieten. Es gibt jedoch die erste Seite mit Suchergebnissen - dies ist der wertvollste Ort für Werbung, welche Yandex verkauft. Das heißt, Yandex stellt sicher, dass es unmöglich wäre, Werbelinks zu diesem Top einzuholen, ohne ihm Geld zu zahlen. Er kämpft ständig mit den sogenannten Optimierern - das sind die Leute, die dem Kunden sagen: Zahlen Sie uns, und wir werden sicherstellen, dass der Link zu Ihrer Ressource auf der ersten Seite erscheint.

In verschiedenen Perioden hat die Spitzfindigkeit der Optimierer verschiedene Dinge dafür erfunden, die Geschichte der Suchmaschinenoptimierung ist ein wunderbarer Spiegel der Geschichte der Webtechnologien, die noch nicht geschrieben wurde. In grauer Vorzeit wurden beispielsweise auf Ihrer Seite, die man in den Suchergebnissen nach oben führen musste, versteckte Links platziert, die mit einem Einzelpixel-GIF verknüpft sind, der für Menschen unsichtbar (für Roboter jedoch sichtbar) ist. Er war wiederum an einen Link gebunden, der zu einer Seite führte, auf der alle gängigen Suchbegriffe in großen Mengen platziert wurden. Dies waren jedoch die Zeiten, als Suchmaschinen für versteckte Links nicht aus dem Index gestrichen haben und das gesamte Internet auf eine Festplatte passen konnte.

Aber auch heute, wenn Yandex neue Systemupdates herausbringt, werden Optimierer sofort aktiv, da ihre Links, die sie künstlich in SERPs gefördert haben, plötzlich irgendwie verschwunden sind. Dies bedeutet, dass sie erneut Reverse Engineering durchführen müssen, um zu sehen, was Yandex entwickelt hat und wie man ihn vernarren kann.

- Geht es über Suche und Nachrichten gleichzeitig?

- Leider, das, worauf Yandex in den Suchergebnissen der ersten Seite verzichtete, musste Yandex in den Nachrichten tun. Dies wurde besonders deutlich mit dem Ausbruch des Krieges in der Ukraine, als die Nachrichten, die wir in sozialen Netzwerken unter Berufung auf unabhängige Quellen gelesen haben, ab 2015 systematisch herabgestuft wurden. Es wurde klar, dass die Yandex-Nachrichten leider unter Druck stehen. Das heißt, mehr als eine Version des Weltbildes ist möglich. Aber ein Aggregator ist doch einer Suche ähnlich, und eine Suchmaschine ist unsere Schnittstelle zur Welt, sie zeigt uns, was es in dieser Welt gibt und was nicht. Sie legt sozusagen unsere Ontologie fest. So entstand die Idee, einen Aggregator zu erstellen, der die Unterschiede zwischen verschiedenen Bildern der Welt zeigen würde.

- Das heißt, wir sprechen von einer multiplen Ontologie der Welten, wenn jedem Benutzer unterschiedliche Bilder der Welt und Worte für das Leben in ihnen gegeben werden. Und dies ist das Gegenteil der Idee der Personalisierung, bei der jeder seine eigene Welt hat und die benachbarte nicht sichtbar ist. Aber wie kann man alle Bilder der Welt beschreiben?

- Alle wahrscheinlich unmöglich. Es geht um sozial-politische Nachrichten in föderalen Medien. Wir haben versucht, uns auf zwei Gruppen von Medien zu beschränken - bedingt unabhängige und solche, welche die offizielle Agenda fördern.

Was machen wir? Wir nehmen vollständige Nachrichtentexte mit ihren Überschriften und bearbeiten sie so, dass die sogenannten benannten Entitäten hervorgehoben werden. Das nennt sich NER — named-entity recognition. Unter diesen werden geografische Namen, Namen von Organisationen und Namen als Standard unterschieden. Zum Beispiel V.V. Putin ist in verschiedenen Quellen mehr oder weniger gleichmäßig vertreten. Und Navalny oder Lyubov Sobol - ungleichmäßig. Und wir können durch die Erwähnung einer bestimmten Gruppe von Personen berechnen, in welchem ​​Abstand die Medien in Bezug auf die Tagesordnung voneinander entfernt sind.

Darüber hinaus unterscheiden sich die Nachrichten selbst auch darin, wie sie verbreitet werden - wer veröffentlicht sie zuerst, wer wiederholt sie. Zum Beispiel werden einige Nachrichten zweifelhafter Natur innerhalb eines Kreises verwandter Quellen beworben. Dort entsteht ein solches Bild der Welt mit einer spezifischen Orientierung.

Es gab, sagen wir mal, eine solche Methode von Fake-News Verbreitung: eine Site in der LNR oder DNR veröffentlicht etwas, dann nimmt die russisch gespeiste Site, mit einem Link "nach unseren Quellen", sie auf, und dann verbreitet sich alles über die russischen Medien und sozialen Netzwerke. Und es ist notwendig, dass diejenigen, die sich mit der Überprüfung von Fakten befassen, die Möglichkeit haben, schnell festzustellen, dass dies eine wahrscheinliche Fälschung ist, zumindest nach dem Muster ihrer Verbreitung. Dies ist möglich, wenn Sie über eine Datenbank mit vielen tausend Quellen verfügen, darunter Massenmedien, Telegram-Kanäle und VKontakte-Beiträge. Wiederverwendungen und Wiederholungen können mit demselben Algorithmus festgestellt werden, der beispielsweise zur Bekämpfung von Plagiaten oder zum Entfernen von Duplikaten aus Suchergebnissen verwendet wird; Dubletten - sind es, wenn sich die gleichen Texte oder teilweise wiederholen. Dieser Algorithmus heißt Shingles - "Ziegel": Der gesamte Text wird in Teile mit einer Überlappung verteilt, jede Hash-Summe wird berechnet, und wenn es Übereinstimmungen in den Hash-Summen zwischen verschiedenen Texten gibt, ist es klar, dass einige der Teile direkt entlehnt werden.

Oder noch ein Beispiel. Wir haben einen speziellen Button namens "Trash", alle "gelben" Nachrichten kommen dort an. Ein neuronale Netzwerk, das von Schlagzeilen wie „Ein Bewohner der Stadt Omsk, der den Garten seiner Geliebten umgrub hat den Schädel seines Vorgängers gefunden“ geleitet wird, wählt den ganzen lustigen Müll aus dem Nachrichtenstrom aus. Sie wissen wohl, Yandex hat Alice, mit der man sprechen kann. Wenn Sie Alice bitten, "Starte Cool News", können Sie mit dieser unserer Fähigkeit des neuronalen Netzwerks chatten.

Tatsächlich sind dies die Überreste meiner ursprünglichen Idee: Ich möchte am Steuer sitzen und mit einem intelligenten Assistenten sprechen, der auf Fragen die relevanten Nachrichten auswählen kann, da er Zugriff auf die gesamte Datenbank hat. Wir haben diesen Traum zwar noch nicht verwirklicht und sind uns nicht ganz sicher, ob das Ergebnis besser sein wird als bei gewöhnlichen Talk-Radio - Redaktionsmedien mit echten Personen.

- Aber alle diese Parameter für die Auswahl von Nachrichten werden immer von jemandem festgelegt?

- Google und Yandex sagen: Wir haben einen Algorithmus, wir machen das alles nicht manuell. Aber höchstwahrscheinlich gibt es dort Leute, Gutachter, welche die Algorithmen optimieren, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen - im Sinne der angestrebten Qualität. Und Qualität hat unterschiedliche Metriken, einschließlich der Vorstellung des Service-Herstellers und Redakteurs davon, was ein Qualitätsprodukt sei. Letztendlich ist diese Maschine auf die Arbeit von Menschen angewiesen, die einen Teil ihrer Intelligenz in sie stecken. Oder die Entscheidung, welche Nachrichten zuverlässig sind, ist auch ein Werturteil. Die Bewertung von Nachrichten auf Glaubwürdigkeit ist keine Frage, die vom Algorithmus gelöst werden kann, da der Algorithmus Zugriff auf die Texte und ihre Metadaten hat, jedoch nicht auf die Welt.

- Das heißt, wir sprechen von ständiger Verfeinerung, Verbesserung von Algorithmen durch Menschen. Aber so erscheint das, was den Nutzern später als einzig Existierendes, „Natürliches“ erscheint. Zum Beispiel haben SMM-Manager und Optimierer den Begriff des "natürlichen Verkehrs" - von echten Menschen. Von der Seite des Nutzers sieht er auch wie "richtig" aus, stößt nicht auf Widerstand, die Person versteht, dass dies keine Werbung ist, nicht bezahlt. Auf der anderen Seite gibt es viele Geschichten innerhalb der SMM-Community, SEOs darüber, wie der Algorithmus selbst hier etwas für sie getan hat und jetzt muss man sich diesem, wie den Naturkräften, anpassen. Gleichzeitig versuchen aber verschiedene Leute, in die Algorithmen einzudringen. Wir sprechen also über die Mechanismen zur Schaffung dieser "Natürlichkeit".

Ich erinnerte mich, wie das Begriff "Spam" geschaffen wurde. Finn Brunton beschrieb dies in seinem Buch „Spam: die Schattengeschichte des Internets“ (2013). Es gibt eine ausgezeichnete Rezension von meinem Kollegen Dmitrii Muraviev, in der er ausführlich darüber spricht.

Tatsächlich wurde alles auf die gleiche Weise geschaffen: die Leute, die politische Entscheidungen treffen, setzten Grenzen. Jede Community definiert sich auch durch die Reihenfolge des Umgangs mit Informationen: dies halten wir für nützlich, gut und das für Müll. Und hier gibt es immer eine riesige Grauzone - was ist Spam, was ist Fake. Und Sie als Anthropologe können erklären, wodurch bestimmte Normen und Regeln in Gemeinschaften bedingt sind, wie sie zu den Instrumenten wechseln, die sie für sich selbst und für andere produzieren. Können Sie diese "Natürlichkeit" untergraben, indem Sie zeigen, wie sie sich auf verschiedene Gemeinschaften bezieht?

- Wir können Menschen beobachten, die direkt mit Technologie arbeiten, sie als professionelle, subkulturelle Gruppe beobachten, und wir können die Logik betrachten, welche die Schöpfer dieser technischen Systeme, ihre Designer, leitet, um zu sehen, wie sie sich auf ihre eigenen Ideen orientieren.

Zum Beispiel, als wir uns entschieden haben, zu definieren, was „Nachrichtenlärm“ ist. Weil wir das Gefühl hatten, wenn alle Medien in einem Teil des Spektrums mit einem wichtigen oder empörenden Ereignis beschäftigt sind, gibt es im anderen Teil des Spektrums kein Wort darüber, sondern eine Fülle weltlicher Nachrichten, Zwischenfälle und Sport. Als ob der Newsfeed von jemandem absichtlich "umlärmt" wäre. Aber sehr bald wurde es klar, dass es unmöglich ist, "Lärm" zu definieren, solange wir keine Definition von "nützliches Signal" haben. Und das nützliche Signal ist für verschiedene Personen unterschiedlich. Nehmen wir an, ich habe unsere Suchergebnisse auf politisch und sozial wichtige Nachrichten konzentriert und die Anzahl der weltlichen oder sportlichen Nachrichten in den Tops ganz bewusst begrenzt. Aber es gibt Menschen, die sich für Sport interessieren, und wir müssen sicherstellen, dass ein solcher Nutzer das sehen kann, was seinen Interessen entspricht.

-Und wie kann man das erreichen?

- Dies ist mit maschinellem Lernen, sich selbst anpassenden Systemen und wiederum mit dem endgültigen Qualitätskriterium verbunden. In den Suchergebnissen lautet eines dieser Kriterien beispielsweise: Link, auf den der Mensch geklickt hat, als er die Ergebnisse erhalten hat. Wenn auf den ersten oder zum Beispiel den zweiten, bedeutet dies, dass er ein gutes Ergebnis erhalten hat. Wenn er bis zweite und dritte Seite gerollt hat, bedeutet dies, dass ihm auf der ersten Seite nicht das gegeben wurde, wonach er gesucht hat.

Wenn dieser Benutzer jedoch angemeldet ist, schulen wir uns für ihn auf besondere Weise um. Und das nächste Mal wird für das neuronale Netzwerk das, worauf er geklickt hat, ein Grund sein, die Gewichte der Faktoren neu aufzubauen, das heißt in unserem Fall so zu machen, dass ähnliche Nachrichten für diesen bestimmten Kerl angeboten würden.

- Entschuldigung, aber das ist nie ein bestimmter Kerl. Dies ist immer eine bestimmte Reihe von Eigenschaften. Aber sie sind uns nicht ursprünglich immanent, es ist das, wie wir uns auf einem Monitor drucken können, auf dem eine digitale Spur unserer Präsenz verbleibt. Und sie werden von denen vorgegeben, die glauben, dass dies unsere relevante Eigenschaft sei. Und um den Kerl für sich selbst konkret zu machen, entkonkretisiert ihn das Informationssystem im Gegenteil, es zieht ihn in die Isometrie flacher Qualitäten heraus und schiebt ihn in sein Netz. Andererseits macht es dieses Netz immer kleiner, um diesen Kerl von allen Seiten einzubinden, zu festigen. Aber selbst zu unterschiedlichen Zeiten, zu unterschiedlichen Momenten, wann dieses Netz existiert, sind es unterschiedliche Personen. Das heißt Ihr digitaler Fußabdruck vor fünf Jahren und Ihr digitaler Fußabdruck heute sind also unterschiedliche Fußabdrücke, oder?

– Ja! Aber Sie sehen, da ich seit mehr als fünf Jahren einen Yandex-Account habe, weiß Yandex vielleicht mehr über mich als ich selbst. Es ist jedoch immer noch eine Frage, ob es sich um mich oder eine abstrakte Gruppe von Clusterfaktoren mit angehängter Geschichte handelt. Weil Yandex alle meine Suchanfragen hat. Und diese lange Geschichte spiegelt nicht nur meine Interessen wider, sondern auch, wie sich Suchanfragen im Laufe der Jahre im Allgemeinen entwickelt haben.

Schließlich ist die Art und Weise, wie eine Person eine Anfrage formuliert, charakteristisch für ihre Vorstellung dessen, worauf die Suchmaschine oder zumindest dieselbe Alice reagiert. Wenn Sie mit Alice sprechen, können Sie sich nicht darauf verlassen, dass sie alles versteht, Sie vereinfachen Ihre Sprache. Und die Art und Weise, wie die Anfrage formuliert und geändert wird, ist auch meine individuelle Sache - einerseits. Andererseits ist dies eine Manifestation eines allgemeinen Trends. Ich bin nicht allein so, es ist nur ein Sonderfall in einer Gruppe meinesgleichen. Alle unsere Handlungen, alle unsere Worte und Arten unserer Persönlichkeiten können in eine bestimmte Anzahl von Haufen zerlegt werden, und ihre Anzahl ist begrenzt. Das heißt, wenn Yandex etwas über mich herausfindet, lernt er gleichzeitig etwas über Menschen im Allgemeinen und kann dies extrapolieren.

Auf den ersten Blick mag dies die menschliche Natur beleidigen, aber es lässt Sie Ihr Leben mit etwas anderen Augen betrachten. Sie verstehen, dass Sie nicht nur eine begrenzte Anzahl von Tassen Tee haben, die Sie im Leben trinken können, sondern auch, dass Ihre Wunschtypen, etwas zu finden, begrenzt sind.

- Das heißt, die Suchmaschine zerstört trotzdem die Konkretheit, um sie später zu schaffen?

- Für mich ist das eine zu philosophische These. Denken wir über das Abstrahieren nach, dies wird uns zurück auf die Erde bringen. Bei der Programmierung verwenden wir vorgefertigte Methoden, Bibliotheken, die bereits von jemandem erstellt wurden. Das heißt, wir nähen eine beträchtliche Anzahl von Operationen auf niedrigerer Ebene zusammen, um übergeordnete Konzepte zu verwenden. Mit anderen Worten, was wir tun, wird von den Implementierungsdetails abstrahiert. Dies ist eine universelle technologische Gesetzmäßigkeit.

Schauen Sie: Ich fahre ein Auto mit Schaltgetriebe, aber dies ist das vorige Jahrhundert. Welcher Schalter, welches Getriebe, wen interessiert es, wenn man nur will, dass das Auto vorwärts fährt? Gib mir zwei Fußhebel und was ist drin - wer denkt darüber nach? Was passiert, wenn Sie vom Schaltgetriebe zum Automat wechseln? Wir steuern weiterhin das Auto, aber die Prozesse, die wir in der vorherigen Phase manuell reguliert haben, sind jetzt nicht mehr in unserem Fokus. Und das ist gut so, dass wir das Auto effizienter nutzen können...

Abstrahieren ermöglicht es in der Tat, Produkte zu erstellen, ohne sich mit der Bedeutung ihrer Funktionsweise und dem, was in ihnen fest verdrahtet ist, auseinanderzusetzen. Wenn diese bedingte Macht der Algorithmen über uns entsteht, entsteht sie genau an dieser Stelle.

- Dort, wo eine solche Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine beginnt? Dies ist eine anthropologische Frage, auch an Sie als Entwickler.

- Erinnern Sie sich daran, vor langer Zeit gab es ein solches Computerspiel, es hieß "The Incredible Machine". Da musste man eine Maschine aus verschiedenen Dingen, Federn, Schaukeln, Trampolinen starten, die eine Aktion ausführt. Etwas rollte, explodierte, warf die Katze, die Katze sprang und warf selbst etwas, und am Ende gab das alles irgendein seltsames Ergebnis.

Bis zu einem gewissen Grad sind viele Systeme der "The Incredible Machine" ähnlich, bei der jedes Element sein eigenes Leben hat: Es wurde einmal erfunden, als Open-Source-Code ausgelegt und wir haben es einfach angeschraubt. Aber zu diesem Zeitpunkt wurde beispielsweise ein Update für Schaukel veröffentlicht, und sie begannen anders zu arbeiten. Das heißt, wenn Sie ein System erstellt und es nur auf dem Server belassen haben, wird der Code irgendwann veraltet, die Softwareumgebung ändert sich und es treten Fehler auf.

Das Interessanteste ist jedoch, dass dieses autogenes Leben auch nicht zu Abstürzen führen kann. Weil das System komplex und robust genug ist, um Ausnahmen zu behandeln und auch mit isolierten Fehlern zu arbeiten. Als Kind war ich von einer Sache erstaunt, als ich an der Fahrerkabine eines Oberleitungsbusses stand und ihm beim Fahren zusah. Auf der Vorderseite befanden sich verschiedene Geber: Tachometer, Voltmeter, Amperemeter. Es gab immer einen Tacho, aber Voltmeter, Amperemeter - oft waren es nur Löcher an der Konsole und Drähte, die mit Klebeband umwickelt waren, ragten aus ihnen heraus. Das Fehlen eines Amperemeters stört dem O-Bus im Wesentlichen nicht beim Fahren.

So passiert es manchmal bei Programmen - sie arbeiten auf Ehrenwort und auf einem Flügel, auf Stützkrücken aus Stöcken, ohne in Details einzutauchen, insbesondere in Low-Level-Details. Dies geschieht normalerweise, wenn Sie sich auf ein vorübergehendes Zwischenergebnis konzentrieren, eine Demoversion erstellen und eine weitere Nachbesserung erwarten. Aber das Temporäre wird manchmal konstant.

- Ilya, wir sind an den heißesten Punkt gekommen mit einer Reihe zusätzlicher Szenarien. Und hier habe ich zwei Fragen. Eine klammert sich an Ihre Worte, dass eine Maschine Verhalten und Leben besitzt und daher ob sie auf die gleiche Weise anthropologisch untersucht werden kann?. Und gleich die zweite Frage. Wir sind zu der Frage über Menschen gekommen. Wie wir wissen - dank Steve Woolgar und denen, die dieses Thema weiterentwickelt haben - ist dies nicht nur eine Person, sondern ein Benutzer. Ich beziehe mich auf einen Text von Woolgar aus dem Jahr 1990 „Vom Konfigurieren des Benutzers“ („Configuring the user: the case of usability trials“). Dort zeigt er, wie tatsächlich ein Benutzer als Ergebnis der Arbeit von IT-Spezialisten entsteht. Ein Benutzer ist eine Person, welche die Abstraktionsmaschinerie durchlaufen hat, die wir ausführlich beschrieben haben. Wofür ist das gut? Hier sagen Sie immer wieder: Mensch, Mensch. Vielleicht kriegen wir gerade ... einen Hybrid, einen Cyborg? Das heißt, die erste Frage lautet: Können Sie das Leben von Maschinen genauso beobachten wie das Leben von Menschen? Und andererseits, ändert sich Ihre Vorstellung darüber, was ein Mensch ist, wenn Sie ihn als einen Benutzer betrachten?

- Hören Sie, natürlich, das autogene Leben in technischen Systemen ist gewissermaßen eine Metapher. Ich glaube nicht, dass Anthropologie überhaupt etwas mit der Erforschung des Lebens zu tun hat. Anthropologie untersucht Gruppen von Menschen, und durch diese Menschen, die sich aus irgendeinem Grund vereinen und einander zeigen, dass sie etwas Gemeinsames haben, verstehen wir, was ein Mensch ist. Also, beim Leben einer Maschine geht es nicht um Anthropologie. Hier haben wir nichts zu suchen.

Eine andere Sache ist, dass die Optik, durch die wir Menschen betrachten, uns durch die institutionelle Umgebung vorgegeben wird. Wissen Sie wie eine Person mit militärischer Erfahrung "Zivilgesellschaft" definiert? Nun, die Zivilgesellschaft ist jeder, der nicht zur Militär gehört. Wir haben also eine Optik, die auf der Logik der Entwickler des technischen Systems basiert, für die alle diese Personen in erster Linie Benutzer sind und erst dann - Jungen, Mädchen und alle anderen: fortgeschrittene Benutzer, unerfahrene Benutzer, und sie müssen auf unterschiedliche Weise gefüttert werden. In dieser Logik besteht der Benutzer aus einer Reihe eigenrelativer Merkmale.

Hier gibt es wirklich einmal eine große Lücke zwischen Entwicklern und Benutzern. Und die meisten Startups kreieren etwas, das sich als nicht angefragt herausstellt, gerade weil ihre Autoren aus den perversen Vorstellungen von Computerfreaks über die Bedürfnisse der Menschen ausgehen. Und diese Vorstellungen basieren oft nicht auf spezifischen Forschungsergebnissen.

Obwohl sich die Technologiegiganten auf sie stützen. Zum Beispiel ist es kein Zufall, dass Intel einst Genevieve Bell, eine Anthropologin, einstellte, die, wie man es damals nannte, User Experience Research Unit zu leiten. Und Genevieve stellte ihrerseits 40 Personen mit ethnografischem Hintergrund in Positionen wie Visual Ethnographer ein. Intel entwickelt eigentlich Chips, was soll ein Visual Ethnographer? Aber sie verstehen, dass die Chips für bestimmte Anwendungen hergestellt werden, wir brauchen Verständnis, worauf die zugeschnitten werden müssen. Und dafür muss man schauen, was die Leute wirklich tun.

Sogar ein Investor wird Startupper fragen: „Erzählen Sie mir von den Szenarien. Wie stellen Sie sich Ihre Benutzer vor?" Und dann kommt eine Präsentation mit Personen und Biografien - laut Alan Cooper, wie im Buch "About Face". Aber bis es nicht auf bestimmte Leute stößt, die es aus irgendeinem Grund brauchen, sind dies unsere Fantasien. Sie können sich zum Beispiel mehr oder weniger auf Interviews verlassen. Aber selbst wenn ich ehrlich spreche, irre ich mich nie mehr als wenn ich ganz ehrlich über mich erzähle. Daher ist ein Interview hier nicht geeignet, man muss reales Verhalten beobachten, die Struktur des Alltags. Deshalb braucht man insbesondere einen Anthropologen in Technologieunternehmen.

Aber Technologiegiganten forschen nicht, um die Wahrheit über die menschliche Natur zu erfahren, sondern um Geld zu bekommen. Sie existieren nur, solange sie expandieren, etwas Neues anbieten, den Cashflow steigern und so weiter. Dies bedeutet, dass wir mehr aus einem Menschen herausholen müssen, und dafür muss man bei ihm Bedürfnisse formen. Oder zu sehen, dass er Bedürfnisse hat, die er selbst nicht erkennt. Dies bedeutet, dass eine Anwendungsforschung der Benutzer erforderlich ist, um diejenigen Lücken zu identifizieren, die noch nicht durch Dienstleistungen und Produkte abgedeckt sind.

- Und wie passiert dies?

- Einmal gab ich eine solche Meisterklasse: Ich schlug den Studenten vor, eine Idee für eine neue mobile Anwendung zu entwickeln. Wir begannen damit, dass die Teilnehmer alles, was sie in ihren Taschen, Handtaschen und Rucksäcken hatten, rausgenommen haben. Danach haben wir jeden dieser "mobilen" Gegenstände, die eine Person mit sich trägt, ausführlich besprochen: Was dieser Gegenstand bewirkt, welche menschlichen oder nicht ganz menschlichen Beziehungen er vermittelt - Beziehungen zu einer Institution, zu Raumelementen in der Stadt. Und dann sprachen wir darüber, ob seine Funktionen nicht einen Keim für eine mobile App enthalten.

- Das heißt, wenn wir ein paar Schritte zurück zum Gespräch über Optik gehen, gibt es Menschen mit Brille, es gibt Menschen ohne Brille und es gibt Menschen mit unterschiedlichen technischen Dingen.

- Brillen ergänzen den organischen Teil des Menschen. Ich verstehe, dass Sie mit Kopfhörer und Sie mit Brille - sind dieselbe Person. Dies ist ein organischer Teil des gesamten Komplexes namens „Polina“. Und wie ein Computer, mit dem Sie Musik komponieren oder per Zoom verbinden können, ist er gewissermaßen eine Erweiterung von mir. In dieser Hinsicht liegt es in der Tat in der Natur des Menschen, technologische Lösungen in sich einzubinden. Im Gegensatz zu einfachen Technologien, bei denen es sich um mechanische Werkzeuge handelt, verwendet eine Person jedoch auch Technologien, die sie selbst transformieren. Der Hammer kann eine Person nicht besonders abändern, aber ein Abakus, ein Taschenrechner, ein Mobiltelefon oder eine App beeinflussen ihr Verhalten so, dass ihre kognitiven Prozesse umgebaut werden. Und in diesem Sinne sind wir natürlich geborene Cyborgs.

- Nun, das ist es, was mich hier verwirrt. Wir nehmen alle Menschen mit Brille und bilden eine Gruppe. Wenn wir die Benutzer einer Dienstleistung erforschen, tun wir dasselbe: Wir gründen eine Community auf ihren Beziehungen zu Technik. Es stellt sich heraus, dass wir sie an der Brille rausziehen?

- Niemand sagt doch, dass sie, weil sie ein Smartphone haben, derselben Gruppe angehören sollten. Ja, sie haben ein Smartphone, aber es gibt immer noch Unterschiede, die weiter untersucht werden können - und nicht nur, wie sie das Smartphone verwenden.

Hier gibt es jedoch eine merkwürdige Überlegung: Es handelt sich um Menschen, die sich völlig darin erschöpfen, wie sie sich mit Hilfe ihrer Geräte präsentieren. Zum Beispiel, auf Instagram. Wie Maximilian Voloshin sagte - und er sprach viel darüber, wie Gesicht, Persönlichkeit, Maske und Nacktheit miteinander verbunden sind, unter Berufung auf Nietzsches Konstruktionen - „oberflächliche Menschen denken an sich an der Oberfläche der Kleidung“. Derzeit führen wir mehrere Projekte zur Analyse von benutzergenerierten Inhalten auf Instagram durch. Das eine ist dem "Unsterblichen Regiment" gewidmet, es gibt mehr als eine Million Fotos, das andere ist viel bescheidener - über das Smolny College (Fakultät für Geisteswissenschaften der Uni St. Petersburg) und über die liberale Ausbildung. Ein Instagram-Profil erstellt ein Bild einer Person, in dem ihre stilistischen, ästhetischen Bestrebungen und Werte sichtbar sind. Im Fall von beispielsweise Studenten ist es offensichtlich, dass dies Personen sind, die viele Facetten, Interessen haben, die sich in keiner Weise in Instagram widerspiegeln, und auf Instagram hängen sie nur die Dinge, die ihnen von Anfang an am liebsten aus Sicht der Selbstdarstellung sind.

Aber es ist durchaus möglich, dass sich in einer anderen Gruppe Instagram als ihre Hauptschnittstelle herausstellt. Diese Leute posten, was sie gegessen haben, wie sie im Bett liegen, wie sie auf einem Spinningrad trainieren, alles. Dies ist die "Kleidung", durch die sie sich ihrer selbst bewusst werden. Diese sorgfältig konstruierte Selbstdarstellung erinnert an ein junges Mädchen, das zu einem Spiegel geht und versucht, aussagekräftig zu rauchen. Sie versteht sich durch diese Haltung, diese Bewegung, in diesem Moment ist sie dieses Bild.

- Und ich bin in folgenden Punkten nicht einverstanden. Sie sagen nun: egal welche technischen Geräte jetzt eingeschaltet sind, es gibt immer noch einen Menschen. Das heißt, der Mensch kroch wieder heraus, aber es geht nicht um ihn. Der Punkt ist, dass Sie über diese technischen Dinge sprechen, als ob sie einem Menschen zugewiesen wären. Gleichzeitig bilden sie aber auch die Infrastruktur unserer Kommunikation. Wenn Sie angenommen in ein Bereich kommen, sei es in der Stadt oder auf dem Land - ja, Sie meinen, wie Menschen im Kontext ihrer Infrastruktur existieren, in der sie sich aufhalten; Für Sie bestimmt ihre Infrastruktur die Existenz ihrer Gemeinschaft. Und wenn wir eine Community um eine technische Sache bilden, gibt uns das nicht die Möglichkeit, die menschliche Kollektivität auf eine neue Art und Weise zu sehen? Wie kann eine Person getrennt von ihr erforscht werden? Und ob es nötig ist?

- Das heißt, es geht darum, wie wir uns selbst präsentieren und wie wir uns den anderen präsentieren? Und eine neue Spannung entsteht dort, wo es nicht einen Benutzer gibt, sondern deren Gruppen?

- Wie wir uns präsentieren indem wir sehen, wie wir uns in anderen widerspiegeln. Wir können also ein anderes Mal darüber sprechen, dies ist ein großes Thema.
 
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