Článek
V newsletteru Pod čarou popisuje každou sobotu Matouš Hrdina společenské trendy, které sice vídáme všude kolem sebe, ale v přílivu každodenního zpravodajství trochu zanikají mezi řádky. Pokud vás ukázka zaujme, přihlaste se k odběru plné verze newsletteru.
V uplynulých týdnech začalo být stále zřetelnější, že se Twitter může pod vedením Elona Muska velmi rychle sesypat, a řada uživatelů tak začala pátrat po alternativách. Jednou z nejpopulárnějších se stala decentralizovaná síť Mastodon, která Twitter silně připomíná, ale má také spoustu odlišných prvků a zvláštností.
Kromě složitého systému jednotlivých autonomních serverů si noví uživatelé Mastodonu musejí zvykat i na to, že místo srdíčkových likes dávají hvězdičkové favorites, které se ovšem nezobrazují jiným uživatelům. Retweetům se říká boosts, na rozdíl od Twitteru je není možné sdílet s komentářem, a samotné tweety se nazývají toots.
Jsou to zdánlivé maličkosti, na které si lze rychle zvyknout, ale které také výrazně ovlivňují naše chování na dané platformě – třeba zmíněný zákaz quote tweets čili okomentovaného sdílení příspěvků Mastodon zavedl pro omezení trollingu a digitální šikany. Zároveň tím ale znesnadnil kritickou debatu a rychlejší propojování uživatelů.
Podobný posun významu a dynamiky komunikace už před lety provedl Twitter, když původní lajkovací hvězdičku změnil na srdíčkovou ikonu (kterou tak udělujete s trochu jiným úmyslem a významem) a všichni si nejspíš pamatujeme na zavádění palety sedmi emotikonů, které na Facebooku rozšířily původní jednoduchý palec nahoru.
Digitální platformy vždy poskytují jen omezené množství nástrojů a postupů, kterými se na nich můžeme projevovat a komunikovat, a nám nezbývá než se danému systému přizpůsobit a co nejlépe ho využít – ať už tak, jak to jeho designéři zamýšleli, nebo ironicky či v jiném, zcela nečekaném kontextu. Pořád se ale pohybujeme v úzkých mantinelech: například tweet nemůžeme okomentovat hlasovou zprávou.
Nejde o žádnou novinku, protože každé médium ze své podstaty omezuje výrazové prostředky a nikdy nemůže plně kopírovat přímou mezilidskou komunikaci (do fotografie nedostanete zvuk a do telefonátu emoce v obličeji volajícího). Na digitálních platformách má ale tato redukce lidského chování do omezené a počítačově jasně čitelné „gramatiky“ dalekosáhlé následky.
Newsletter si můžete také poslechnout v audioverzi.
Pro sledování je potřeba porozumění
Aby mohly digitální platformy, potažmo jakékoliv IT systémy s člověkem komunikovat, musejí mu nejprve rozumět a jeho chování si přeložit do strojově zpracovatelné podoby. Bylo to jasné už od samotného úsvitu moderních počítačů (či dokonce před ním) a řadu současných dopadů tohoto procesu bylo proto možné předpovědět už v dobách, kdy o sociálních sítích či seznamovacích aplikacích ještě nikdo neslyšel.
Jedno z nejzajímavějších varování poskytl už v roce 1994 americký IT teoretik Philip Agre (mimochodem člověk s velmi zajímavým životním příběhem) v krátkém, ale velmi výstižném článku o tom, jak digitální sledování nabourává naše soukromí.
Už tehdy se řada odborníků oprávněně obávala širokých možností pro špehování a dozor, které vládám i dalším aktérům poskytne rychlý technologický rozvoj. A už tehdy také pracovali s metaforami, které ve veřejné debatě kolují dodnes. Skloňují se Orwell, Huxley i Kafka, cituje se z románu 1984, rozebírá se Benthamův panoptikon, všichni se bojí všudypřítomných odposlechů a v pozadí všeho stojí představa zlé tajné služby ve službách totality, která sleduje každý náš krok.
Jde jistě o důvodné obavy, které se ostatně z velké části naplnily (stačí se podívat na poměry v současné Číně nebo Snowdenovu aféru), ale Agre varuje, že tento přístup má i přesto jisté mezery. Jde o metafory, které vycházejí ze starších historických zkušeností s totalitami 20. století – většinou jsou vizuální (řeší se ono reálné sledování, kamery a obrazovky) – a jde spíše o politické varování, které je sice důležité, ale neřeší skutečné principy fungování digitálních technologií. Jsou tu ovšem i méně zjevné, ale potenciálně mnohem závažnější cesty, kterými nás mohou nové technologie kontrolovat a usměrňovat.
Vybízí proto, abychom celou věc řešili spíše optikou jazyka a lingvistických metafor. Dnes už neřešíme ani tak otázku, zda nás „počítače“ sledovat mohou (internetová komunikace ze své podstaty tak či onak sledovatelná být musí). Problém byl a stále je hlavně v tom, aby rozuměly tomu, co vlastně sledují. Lidské chování musejí nejprve zachytit a poté kategorizovat a vyložit pomocí určité „gramatiky“, která je pro ně srozumitelná. Jinými slovy, přeložit si jej do své srozumitelné „řeči“.
Je to princip, který se často aplikuje i mimo sféru IT – příkladem mohou být třeba dopravní předpisy, které řidičům umožňují jen omezené množství předepsaných akcí, podobně funguje i telemarketing, kdy při rozhovorech operátoři call center řadí odpovědi klientů do předem stanovených kategorií a postupují podle automatického vzorce, a asi největší inspirací pro rozvoj počítačové analýzy lidského chování byl moderní management továren či kanceláří, kde se činnost zaměstnanců překládá do jasně vymezených a vyčíslitelných kroků.
Sám o sobě to není závadný postup a digitální platformy by ani jinak fungovat nemohly. Pokud novinářskému kolegovi pod sdílený článek napíšu komentář „to se ti povedlo víc než ten předchozí text“, bude to pro příslušnou síť dost nejasný signál, ale pokud mu dám srdíčko, palec nahoru či rozzuřeného smajlíka, může si to její algoritmus najednou lépe zařadit a vyhodnotit, byť se značná část významu ztratí v překladu. Problém je v tom, jaké následky může tento proces překladu našeho chování do „počítačové řeči“ mít.
Myslím jako stroj
První zádrhel může nastat už při samotném zachycení informací o lidském chování – věci, které neodpovídají daným kategoriím strojové gramatiky a nejsou pro stroj z jakýchkoliv důvodů čitelné (třeba jak se při udělování daného smajlíka tvářím), se vytratí a dál se s nimi nepočítá.
Další problémy mohou přijít při jejich třídění a nakonec i při automatické strojové interpretaci – lidé totiž dostupné nástroje často využívají nečekaně a po svém, a tak si počítač jejich kroky nemusí správně vyložit, protože i klíče lze občas použít jako otvírák na pivo. Jednoduchým příkladem byla třeba záhada, kterou ve svých začátcích řešil Facebook. Jistá část uživatelů lajkovala každý příspěvek na timeline a administrátoři až po čase přišli na to, že nejde o spam, ale někteří lidé si prostě tímto způsobem označují příspěvky, které už přečetli.
I v době rozmachu samoučících algoritmů v poslední fázi procesu vše zase vykládají lidé, a i tam může dojít k dalším nedorozuměním – trochu se to podobá humorným výsledkům, kterých dosáhneme, když nějaký text protáhneme překladačem z jednoho jazyka do druhého a pak zase zpět, popřípadě to ještě několikrát zopakujeme. I tady by se našla spousta příkladů – třeba z (pro algoritmus) jasně vyložitelného palce nahoru se pro mladší generace stal symbol pasivní agrese a podivného utnutí konverzace.
Pokud nám to dojde a začneme místo zdviženého palce používat jiný symbol nebo frázi, dostaneme se do pozice, před kterou opakovaně varuje Agre ve zmiňovaném článku. Začali jsme totiž své chování a vyjadřování přizpůsobovat počítačové srozumitelnosti, i když nás to třeba v mnohém poškozuje.
Nic jiného nám bohužel nezbývá, protože jinak bychom na příslušných platformách ostatním nerozuměli, a často to děláme i proto, abychom si na sítích lépe vydělali. Ten největší tlak na rozvoj jednoduché a čitelné digitální gramatiky totiž nepřichází ani tak od tajných agentů nakukujících do našeho soukromí, ale především ze strany digitálního byznysu.
Přísliby efektivní online inzerce jsou z větší části založeny právě na jasném a čitelném strojovém sledování uživatelského chování (realitu ovšem zná každý, kdo někdy na sociálních sítích inzeroval nebo se snažil zbavit dotěrných reklam na výrobek, který už dávno koupil) a Agre podotýká, že pro jakékoliv efektivní tržní prostředí je potřeba jasná čitelnost a co nejméně nejasností.
Začíná to již u toho, že cena informace coby komodity stoupá v přímé úměře k její čitelnosti. A projevuje se to také tím, že se mnohoznačná, nejasná a na kontextu závisející komunikace používá hlavně v rodinách a těsně spjatých komunitách (kde dokážeme odhadnout, proč je na nás naštvaná partnerka nebo jestli se babičce doopravdy líbil vánoční dárek), kdežto na burze či v armádě komunikujeme pomocí jasných, předem definovaných pokynů a akcí.
Není náhodou, že odpor proti logice strojové gramatiky existoval už dávno před počítači a mnozí kritici tohoto fenoménu vycházeli z prostředí odborů a zaměstnaneckého aktivismu. Jedním z prvních případů ohýbání lidského chování do strojově čitelné logiky bylo zavádění moderní pásové výroby. Kontrolovat a hodnotit práci malé dílny se zkušenými řemeslníky je mnohem těžší než dohlížet na výrobní linku, kde lze vše snadno a efektivně spočítat a pracovníky dle libosti nahrazovat.
V současnosti se to jasně projevuje v sektoru takzvané gig economy, kde lze nájemnou práci kurýrů či taxikářů velmi efektivně hodnotit a řídit právě díky tomu, že je zprostředkovaná aplikacemi a strukturovaná tak, aby byla pro algoritmy co nejlépe čitelná.
A každý, kdo někdy pracoval v „moderně a efektivně“ řízené továrně či kanceláři, také dobře ví, k čemu tyto postupy vedou. Zaměstnanci se místo skutečně smysluplné práce zaměřují na ony strojově čitelné cíle (všechny ty KPI, ROI a hodinové výkazy práce), a na druhou stranu také velmi dobře vědí, jak kontrolu obcházet a „imitovat činnost“. Digitální inzerce a SEO jsou obory doslova definované snahami o co nejlepší zvládnutí strojové řeči a její využití ve svůj prospěch a intuitivně to chápe i každý influencer nebo i řadový uživatel sociálních sítí.
Filtry nevhodných slov lze obcházet kreativním slangem, popmusic se přizpůsobuje limitům a jazyku tiktokových videí a taktiky seznamování se řídí designem aplikace Tinder. Ať už se ale jakkoliv kreativně (a většinou proti vůli jeho designérů) snažíme obehrát jakýkoliv systém, pořád své chování přizpůsobujeme možnostem digitální gramatiky a nemůžeme se z ní vyvázat, protože příslušné platformy prostě jiné možnosti komunikace a chování nedovolují.
Vyjednávání místo vzdoru
Teorie Philipa Agreho byly na začátku 90. let velmi vizionářské, ale v jedné věci se přesto mýlily. Tehdejší odborníci předpokládali, že se lidé budou tomuto ohýbání komunikace a přizpůsobování digitální gramatice bránit, stejně jako se kdysi dělníci bránili zavádění pásové výroby a větší kontroly práce.
Nejspíš ale nečekali, že to nakonec řada z nás udělala ráda a dobrovolně. Sociální sítě totiž vedle těchto (na první pohled neviditelných) problémů nabídly hlavně lákavé benefity a nakonec jsme se zamilovali i do oněch záseků a problémů způsobených limity strojové řeči – pokud se vrátím k úvodnímu příkladu rozdílů Twitteru a Mastodonu, jedním z chybějících prvků Mastodonu jsou právě ony neodolatelné hádky, ironie a digitální šikana, kterou umožňují nedokonale nastavené nástroje Twitteru.
I přes v současnosti populární předpovědi o pádu sociálních sítí se zdá, že tu s námi budou i nadále, a potíže s omezeným a život nevystihujícím počítačovým jazykem bychom ostatně řešili i na jakémkoliv jiném typu platforem. Není také reálné, abychom každou komunikaci řešili hezky lidsky a nezprostředkovaně tváří v tvář, a tak je v otázce digitální gramatiky na místě spíše vyjednávání než radikální odpor.
Pokud chceme část svého digitálního chování před vševidoucími platformami ukrýt, nabízí se nejrůznější taktiky rezistence, ať už výše uvedené slangy, skryté významy nejrůznějších dostupných akcí (třeba oblíbené okaté ignorování přečtené zprávy neboli left on read) nebo na sociálních sítí všudypřítomná ironie, dvojsmysly a napůl vážně myšlené vtipy.
Je ovšem potřeba myslet i na to, že snadná strojová čitelnost a omezený digitální „slovník“ jsou nezbytné třeba i pro kvalitní moderaci obsahu a jasné čitelnosti se snaží uniknout i nejrůznější typy propagandy, šikany a nenávistných projevů. Začít lze už u toho, že video je i přes technické pokroky stále strojově „čitelné“ hůře než text, a proto se také na TikToku a dalších video platformách výrazně hůře rozpoznává a filtruje závadný obsah.
Stejně jako u mnoha jiných otázek v oblasti nových médií, i v případě negativních efektů omezeného digitálního jazyka je potřeba hlavně mít na mysli, že něco takového vůbec existuje. Že naše komunikace na sociálních sítích není „přirozená“, ale formována omezenou paletou dostupných nástrojů, jejichž logice pak sami přizpůsobujeme naše chování.
A že jakékoliv strojové vyhodnocování lidského chování bude vždy plné chyb, které se ještě dále násobí při zpětném lidském výkladu, a musíme se proto mít na pozoru, když ke zdánlivě vědeckému a efektivnímu strojovému řízení lidí přikročí bezskrupulózní politici či manažeři.
V plné verzi tohoto vydání Pod čarou najdete mimo jiné i spoustu tipů na další zajímavé čtení z českých i zahraničních médií. Přihlaste se k odběru a v sobotu ráno ho najdete ve své e-mailové schránce.
