Алгоритми соціальної мережі відіграють вагому роль у формуванні інформаційного простору. Facebook, TikTok і YouTube не просто відображають новини, а фільтрують та персоналізують їхній потік для кожного користувача. Наукові дослідження показують, що платформи керуються логікою Engagement-Based ranking (ранжування на основі залучення): чим більше реакцій, тим вище контент у стрічці. Це породжує так званий “ефект кривого дзеркала”, коли користувач отримує не об’єктивну картину світу, а інформацію, що відповідає його вподобанням і емоційній реакції.

Наприклад, дослідження, опубліковане в журналі Science показало, що публікації з дезінформацією, які викликають обурення, швидше поширюються в соціальних мережах, ніж достовірні новини. Дослідники проаналізували понад мільйон посилань у Facebook і 44 000 публікацій у мережі X (колишній Twitter), класифікуючи джерела як надійні або дезінформаційні. Вони виявили, що люди можуть поділитися інформацією, не перевіряючи її точність, через обмін є способом сигналізувати про свою моральну позицію або приналежність до певної групи.

TikTok відрізняється від інших платформ тим, що алгоритм рекомендацій не орієнтується на підписку, а працює за принципом “контент перед користувачем”. Наприклад, під час війни в Україні TikTok став одним із основних джерел інформації, адже відео з гарячого потоку швидко набрало мільйони переглядів. Проте медіадослідники, зокрема Клер Вордл (Harvard Shorenstein Center), наголошують на проблемах достовірності: без належного журналістського контролю платформа часто поширює неперевірені або маніпулятивні матеріали. Алгоритм робить так, що користувач може потрапити в “інформаційний вакуум” – замість об’єктивного аналізу він отримує лише хайпові та часто спрощені версії подій.

YouTube став альтернативною платформою для розслідувальної журналістики (наприклад, канал Bellingcat активно використовує відео як доказову базу). Проте, одночасно з цим, алгоритми YouTube створюють ризики радикалізації: дослідження показало, що перегляд відео на певну тему змушує алгоритм підсовувати екстремальний контент. Це було помітно під час пандемії COVID-19: користувач, який зацікавився вакцинацією, через кілька років перегляду міг отримати в рекомендаціях теорії змови про “чіпування населення”. Така тенденція боротьби свідчить про те, що алгоритми YouTube не просто впливають на інформаційний ландшафт, а й можуть трансформувати суспільні настрої, зокрема шляхом поширення конспірології.

Відповідно до звіту від Reuters Institute, споживання новин серед молоді суттєво змінилося. До того ж, TikTok є зростаючою соціальною мережею: 20% молоді віком 18–24 років використовує її для отримання новин, що на 5% більше відповідає попереднім рокам. Однак алгоритмічний відбір не враховує журналістських стандартів: баланс думок, фактчекінг і контекст часто виходять на інший план перед вірусністю. Це загрожує розмиванням професійної журналістики як такої.

Виживання традиційних медіа залежить від того, чи будуть вони інтегрувати алгоритми на своїй сторінці. Багато видань (The Washington Post, BBC, The Guardian) вже активно використовують AI-аналітику, щоб покращити свою присутність у соцмережах. Також популяризується формат “повільних новин” (slow journalism) – аналітичні матеріали, які не орієнтовані на вірусність, а пропонують глибокий контекст подій. Крім того, журналістські стандарти можуть бути впроваджені і на платформних рівнях: наприклад, Facebook і YouTube вже перевіряють функції пріоритетності надійних джерел у стрічці новин.

Отже, алгоритми соцмереж та журналістика – це не взаємовиключні явища, а дві сили, що формують майбутнє інформаційного простору. Журналістика може пристосуватися до алгоритмічної епохи, але для цього потрібно переосмислити її принципи подачі та адаптуватися до змінених моделей поведінки аудиторії. Чи витіснять алгоритми традиційні медіа з інфопростору? Поки що йдеться лише про зміну ландшафту, а не про занепад журналістики. Але якщо вона не знайде способу співіснування з алгоритмами медіаплатформ, ризик інформаційного хаосу залишиться лише питанням часу.

Марія Кузьмін, студентка факультету журналістики ЛНУ ім. Івана Франка

За матеріалами:

• Cetina Presuel R., Martínez Sierra J. M. Algorithms and the News: Social Media Platforms as News Publishers and Distributors. Revista de Comunicación. 2019. Vol. 18, no. 2. P. 261–285. URL: https://doi.org/10.26441/rc18.2-2019-a13
• Hendrickx J., Vázquez-Herrero J. Dissecting Social Media Journalism: A Comparative Study Across Platforms, Outlets and Countries. Journalism Studies. 2024. P. 1–23. URL: https://doi.org/10.1080/1461670x.2024.2324318

Comments are closed.