Экономическая наука в тяжелые времена. Продуманные решения самых важных проблем современности

И даже если правда в конечном итоге выйдет наружу, многочисленные повторения лжи могут заострить спорный вопрос и ожесточить экстремистские взгляды. Вспомним хотя бы бесконечные разговоры о мексиканцах (которым мы никогда не доверяли в любом случае) и не факт, что иммигранты первого поколения, легальные или нет, на самом деле менее склонны быть преступниками, чем урожденные американцы[276]. Разумеется, это создает очень сильные стимулы наводнить рынки альтернативными фактами. Сто пятнадцать благоприятных для Трампа фейковых новостей, которые распространялись до президентских выборов 2016 года, были просмотрены 30 миллионов раз (существовали также и благоприятные для Клинтон фейковые новости, но они были просмотрены только 8 миллионов раз)[277].

Третье опасение связано с тем, что раздраженный язык интернет-коммуникации (который Twitter доводит до крайности) поощряет прямые и краткие высказывания, что способствует эрозии норм гражданского дискурса. В результате Twitter превратился в лабораторию, где испытываются самые последние мерзкие слухи. Политические предприниматели с удовольствием выкладывают свои самые смелые заявления в Twitter, а затем смотрят, как они воспринимаются, с оглядкой на то, не зашли ли они слишком далеко. Если оказывается, что это работает, по крайней мере среди целевой группы (которая измеряется ретвитами или лайками, например), подобная позиция добавляется в пакет потенциальных стратегий на будущее.

В-четвертых, существует автоматическая настройка персонализации. В 2001 году, когда Санстейн писал об эхо-камерах, он был обеспокоен возможностью пользователей выбирать потребляемые ими новости. Теперь же необходимость выбирать все чаще отсутствует. Сложные алгоритмы применяют методы машинного обучения, чтобы попытаться выяснить, что нам может понравиться, основываясь на том, кто мы есть, что мы искали раньше и так далее. Цель, совершенно очевидно, состоит в том, чтобы дать людям то, что им нравится, чтобы они посвятили этому больше времени.

Facebook столкнулся с давлением за то, что алгоритмы отбора новостей использовались для продвижения тех или иных историй и в 2018 году руководство Facebook пообещало изменить приоритет их показа в ленте, чтобы пользователи видели в первую очередь сообщения от своих друзей и семьи. Но вам не нужно быть зарегистрированным в этой социальной сети, чтобы это произошло. Например, 2 июля 2018 года на домашней странице Эстер в Google оказались ссылки: на статью из The Atlantic «Торговый дефицит – проблема Китая»; последнюю колонку Пола Кругмана из New York Times; статью из New York Times о социалистах-миллениалах; статью о чемпионате мира по футболу; статью из Boston Globe о Лоуренсе Бэкоу, новом президенте Гарварда; статью о похоронах Симоны Вейль; статью из Huffington Post о мнении сенатора Сьюзен Коллинз по поводу предстоящего назначения судьи Верховного суда; а также неизбежную статью о часах Pixel Watch. Было только две истории, которые ее явно не интересовали – одна о преступнике, сбежавшем из французской тюрьмы на вертолете (что оказалось очень забавно), а другая, из Fox News, о столкновении Бизи Филиппс с компанией Delta Air Lines, которая перебронировала ее с ребенком на разные рейсы. Только последняя новость была из правого медиа. Подобная персонализация повсеместна. Больше того, например, приложение National Public Radio (или NRP One, для знатоков) рекламируется как «Пандора общественного радио», поскольку это приложение подбирает для слушателя те передачи разных радиостанций, которые ему понравятся, основываясь на том, что он слушал в прошлом. В эхо-камере для либеральных идей, которой является NPR, алгоритм будет фильтровать для пользователя именно то, что он, вероятно, захочет услышать.