Algorytmy personalizacji. Naukowcy zbadali, kto rozumie media cyfrowe

ilustracja: DALL-E

W erze cyfrowej dominacji, gdzie każde kliknięcie i przesunięcie palca zostawia ślad, temat personalizacji treści zyskuje nowy wymiar. Vaclav Moravec z Uniwersytetu Karola w Pradze i zespół badaczy z Czech, Chorwacji, Polski, Słowacji i Ukrainy zbadali, jak różne grupy społeczne rozumieją zjawisko personalizacji treści online. Na podstawie danych zebranych od 1213 obywateli Czech, autorzy pokazują, że świadomość tego, jak działają algorytmy personalizujące przekaz w mediach, jest bardzo zróżnicowana społecznie. Wyniki badania opublikowali w artykule „Algorithmic personalization: a study of knowledge gaps and digital media literacy” na łamach Humanities and Social Sciences Communications, wchodzącego w skład Nature Portfolio.

Personalizacja treści: szansa czy zagrożenie?

Zasadniczym celem badania była analiza wiedzy obywateli na temat tego, jak internetowe serwisy dostosowują treści do użytkowników. Personalizacja opiera się na danych od historii wyszukiwania po lokalizację i preferencje zakupowe i służy zwiększeniu trafności przekazu. Ale choć korzyści są oczywiste (szybszy dostęp do interesujących informacji, dopasowane reklamy), to rośnie też niepokój związany z utratą prywatności i manipulacją informacyjną.


Autorzy raportu „Algorithmic personalization” podkreślają, że zrozumienie mechanizmów personalizacji jest kluczowe nie tylko dla ochrony danych osobowych, lecz również dla zdolności krytycznego odbioru treści. Osoby świadome mogą wpływać na algorytmy, ograniczać manipulacje i lepiej chronić swoją prywatność.

Kto wie więcej? Społeczne różnice w wiedzy o algorytmach

Badacze zastosowali trzystopniowy system analizy, oparty na modelu informacyjnym, metodzie logiki rozmytej oraz klasyfikacji społecznej. Pytali respondentów o:

• świadomość, że treści w sieci są personalizowane,
• znajomość technicznych sposobów dostosowywania treści,
• poczucie kontroli nad tym, co widzą w internecie.

Na podstawie tych trzech obszarów badacze opracowali miary wiedzy, które uwzględniają zarówno obiektywną znajomość działania algorytmów, jak i subiektywne odczucia użytkowników co do wpływu, jaki mają na swoje cyfrowe otoczenie. Autorzy badania wykorzystali dane z 1213 ankiet, analizując je z uwzględnieniem zmiennych demograficznych: wieku, płci i poziomu wykształcenia. Wyniki pozwoliły określić poziom wiedzy o personalizacji dla różnych grup społecznych z precyzją wyrażoną w wartościach liczbowych między 0 a 1 im wyższa wartość, tym większa świadomość użytkownika.

Grupa społeczna	Poziom wiedzy o personalizacji
Mężczyźni 35 44 lata, wyższe wykształcenie	0,812 (powyżej przeciętnej)
Kobiety 15 24 lata, wyższe wykształcenie	0,821 0,812
Osoby z wykształceniem zawodowym	0,661 0,672 (niskie wyniki)

źródło: „Algorithmic personalization: a study of knowledge gaps and digital media literacy”

Różnice te pokazują, że młodsi użytkownicy z wyższym wykształceniem lepiej rozumieją, jak działają algorytmy personalizujące treści. Z kolei osoby z niższym wykształceniem częściej deklarują brak kontroli nad tym, co widzą online. To rodzi pytania o równość informacyjną i potrzebę edukacji.

Przykład z życia. Netflix i iluzja wyboru

Wyobraźmy sobie dwóch użytkowników Netflixa trzydziestolatkę z wyższym wykształceniem i pięćdziesięcioletniego pracownika fizycznego. Choć oboje włączają tę samą platformę, algorytm pokazuje im zupełnie różne rekomendacje. Ona widzi dokumenty polityczne i filmy niezależne, on komedie i programy rozrywkowe. Oboje są przekonani, że mają wybór, ale w rzeczywistości oglądają to, co algorytm uznał za stosowne. Jeśli nie są świadomi tego mechanizmu, mogą błędnie sądzić, że to wynik ich „wolnej woli”.

To właśnie ten problem porusza raport Moravca i współautorów niewidzialna ręka algorytmu prowadzi użytkownika, który często nie zdaje sobie z tego sprawy.

Edukacja jako odpowiedź

Zespół badawczy proponuje konkretne rozwiązania. Opracowany przez nich system analityczno-informacyjny umożliwia ocenę wiedzy obywateli w sposób zniuansowany, uwzględniający różnice demograficzne. Co istotne:

• system działa niezależnie od liczby kryteriów czy pytań,
• można go dostosować do innych regionów lub krajów,
• daje możliwość wdrażania programów edukacyjnych „szytych na miarę” danej grupy społecznej.

Dzięki temu narzędziu możliwe jest np. zidentyfikowanie grup najbardziej narażonych na manipulację i objęcie ich specjalnymi programami z zakresu edukacji medialnej. Jak pokazuje raport „Algorithmic personalization”, takie działania są konieczne zwłaszcza wobec ryzyka, że personalizacja pogłębia podziały społeczne, zamyka użytkowników w bańkach informacyjnych i ułatwia rozprzestrzenianie dezinformacji.

Wśród planów badaczy znajduje się opracowanie oprogramowania, które umożliwi praktyczne zastosowanie metodologii w różnych kontekstach. Kolejnym krokiem ma być analiza czynników, które wpływają na akceptację spersonalizowanych treści, oraz badania nad związkami między percepcją ryzyka dezinformacji a poziomem zaufania do mediów.

Badanie Moravca i współautorów to nie tylko naukowa analiza, ale też apel do decydentów od organizacji pozarządowych po instytucje państwowe by nie ignorowali różnic w kompetencjach cyfrowych. Im większa świadomość mechanizmów działania algorytmów, tym mniejsze ryzyko, że społeczeństwo stanie się bezwolnym odbiorcą spreparowanego przekazu.

* * *
Więcej o badaniu: Moravec V., Hynek N., Skare M., Gavurova B., Polishchuk V. (2025). Algorithmic personalization: a study of knowledge gaps and digital media literacy. Humanities and Social Sciences Communications. https://doi.org/10.1057/s41599-025-04593-6