Рекомендательные системы помогают экономить время на поиск необходимой информации, но могут погружать пользователей в «информационные пузыри». Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ проанализировал, насколько российские интернет-пользователи откликаются на рекомендации цифровых сервисов и какие преимущества это им дает.
Применение технологий искусственного интеллекта и больших данных позволило различным цифровым ресурсам (онлайн-платформам, сайтам, соцсетям) формировать на основе анализа пользовательских запросов персонализированные рекомендации в виде подборок развлекательного и образовательного контента (фильмов, видеороликов, книг), списков знакомых, друзей и коллег, а также сообществ и тематических каналов, на которые можно подписаться.
Рекомендательные системы могут использоваться также как инструмент манипуляции потребительским выбором (пользователям могут предлагаться только отобранные товары, услуги, любой другой значимый контент). Этот и другие потенциальные риски привлекли к рекомендательным системам внимание регуляторов. В 2022 г. в Евросоюзе был принят Закон о цифровых услугах (Digital Services Act)1, предписывающий онлайн-платформам предоставлять пользователям информацию о работе рекомендательных алгоритмов в понятном виде, в том числе разъяснять критерии ранжирования предлагаемой их вниманию информации. Так, видеохостинг YouTube в разделе «Рекомендуемые видео» сообщает, что рекомендации учитывают предыдущие поисковые запросы, ранее просмотренные видео (включая факт просмотра до конца), подписки на каналы, местоположение пользователя и текущее время суток. Сервис также разъясняет, как пользователи могут управлять рекомендациями — сортировать по темам или вовсе помечать контент как неинтересный.
В России работа рекомендательных систем обсуждается с 2021 г. По результатам дискуссий в июне 2023 г. в Госдуму был внесен законопроект по их регулированию в различных сервисах (соцсетях, поисковиках, онлайн-кинотеатрах, видеохостингах и маркетплейсах). Российский законопроект частично повторяет европейский: также требует информировать пользователей о применяемых алгоритмах, разъяснять, какие сведения используются, из каких источников получены, как их систематизируют и анализируют2. В ходе обсуждений предлагалось обязать цифровые платформы предоставлять пользователям возможность отключать рекомендательные алгоритмы полностью или частично; однако после критики со стороны соцсетей, поисковых систем и разработчиков рекомендательных алгоритмов предложение не вошло в итоговый документ.
Насколько велика группа интернет-пользователей, интересы которых законопроект напрямую затрагивает? ИСИЭЗ НИУ ВШЭ провел опрос населения (в возрасте 14 лет и старше), результаты которого показали, что большинство (60%) россиян, выходящих в сеть хотя бы время от времени, просматривают рекомендации цифровых сервисов регулярно (часто / почти всегда).
Наибольший интерес представляют подборки новостей (их просматривают 40% опрошенных пользователей интернета) и развлекательных ресурсов (фильмы и сериалы — 32%, музыка — 29%).
В пользовательских предпочтениях заметны гендерные различия: женщины чаще мужчин просматривают рекомендации в области здоровья (28% против 16%) и подборки товаров (26% против 19%), а мужчины чаще обращают внимание на рекомендуемые онлайн-игры (17% против 8% среди женщин).
С возрастом доля пользователей интернета, которые регулярно просматривают рекомендации, снижается по большинству категорий. Исключением являются подборки новостей: доля тех, кто обращает на них внимание, практически равна во всех возрастных группах, а в самой юной
Результаты опроса позволяют предположить, что рекомендательные системы повышают шансы получить преимущества и выгоды от использования интернета.
Среди пользователей, которые часто просматривали перечни рекомендуемых товаров и услуг, 61% смогли найти товар в интернете дешевле, чем в ближайшем магазине. Среди тех, кто просматривал их редко, таких 43%, а среди респондентов, не получавших подобные рекомендации, — только 26%.
Аналогичная ситуация наблюдается и по другим категориям: рекомендациям в сфере обучения, здоровья и межличностной коммуникации. Чем активнее пользователь просматривает рекомендации, тем чаще он получает преимущества от использования интернета.
