Platformele online implementează funcții care le permit utilizatorilor să configureze în mod direct conținutul recomandat. Recent, YouTube a anunțat introducerea unui nou sistem numit „Custom Feeds”, disponibil momentan doar în SUA, care permite utilizatorilor să creeze feed-uri personalizate prin descrieri scrise. Similar, Spotify utilizează funcția „Taste Profile” pentru a ajusta recomandările de muzică, podcasturi și audiobook-uri bazate pe gusturile exprimate de utilizatori. În schimb, Instagram și TikTok oferă instrumente unde utilizatorii pot ajusta preferințele prin selectarea de teme generale sau reguli de filtrare, fără posibilitatea de a descrie detaliat feed-ul dorit.
Funcționarea noilor instrumente de personalizare
YouTube permite exprimarea preferințelor printr-un prompt pentru Gemini, creatorul feed-urilor, ce va construi conținutul în funcție de descriere. Utilizatorii pot solicita un homepage plin cu documentare despre istorie sau videoclipuri despre gătit, sau pot cere un feed de podcasturi de 30-40 de minute pentru drumuri zilnice. Feed-ul personalizat este separat de pagina principală „Home” și poate fi accesat oricând, fiind momentan disponibil doar în Statele Unite.
Spotify a introdus „Taste Profile”, o funcție care interpretează gusturile utilizatorului și le solicită să expreme preferințele pentru a crea recomandări adaptate. Poți cere, de exemplu, mai mult hip-hop românesc sau muzică energică pentru antrenament. Sistemul ajustează conținutul în funcție de aceste indicații și experiența de recomandare se rafinează pe măsură ce Spotify continuă să învețe din interacțiuni.
Limitări și diferențe pe alte platforme
Instagram oferă funcția „Your Algorithm”, în care utilizatorii pot vizualiza și modifica subiectele pe care platforma le consideră relevante. Se pot indica teme preferate sau cele mai puțin dorite, iar AI-ul interpretează aceste preferințe pentru a ajusta recomandările. TikTok are și el instrumente similare, precum „Manage Topics” și „Not Interested”, care permit utilizatorilor să regleze cât conținut din categorii generale vor să vadă, precum sport, mâncare sau lifestyle. Resetează recomandările prin opțiunea „Refresh your For You Feed” dacă doresc o nouă direcție în feed.
Se observă o diferență clară față de sistemele tradiționale: pe aceste platforme, puterea utilizatorului de a influența recomandările este limitată la setări generale și nu la descrieri detaliate. De asemenea, aceste funcții nu permit utilizatorilor să creeze propriile algoritmi, ci doar să îi influențeze.
Controlul recomandărilor și controversele legate de algoritmi
Instrumentele introduse sunt doar semnale folosite de platforme pentru a învăța preferințele utilizatorilor. Controlul efectiv asupra sistemului de recomandări rămâne în mainile platformei, iar instrucțiunile oferite de utilizatori sunt doar o parte a ecuației. Acest demers indică o tendință de transparență mai mare, dar nu înseamnă că utilizatorii pot construi în totalitate propriul algoritm.
În contextul dezbaterilor legate de algoritmi, aceste funcții apar în momentul în care autoritățile și cercetătorii analizează impactul sistemelor de recomandare asupra comportamentului, în special în cazul minorilor și adolescenților. În Europa, legislația precum Digital Services Act impune platformelor obligații privind transparența și identificarea riscurilor generate de algoritmi.
Dublu stil de răspuns la aceste preocupări ar fi oferirea utilizatorilor de opțiuni pentru dezactivarea personalizării totale sau dezvoltarea unor interfețe directe de ajustare a preferințelor. Platformele, însă, par să aleagă varianta de a permite utilizatorilor să-și exprime preferințele, dar păstrează controlul asupra modului în care aceste preferințe influențează conținutul recomandat.
Viitorul personalizării și implicațiile pentru utilizatori
Un aspect paradoxal al acestor funcții noi este că pentru a avea mai mult control asupra recomandărilor, utilizatorii trebuie să ofere platformelor mai multe informații despre preferințele lor. Astfel, în loc să învețe doar din comportament, sistemele pot fi ghidate explicit de utilizatori în moduri detaliate, exprimând preferințe despre gen, subiecte sau stil de conținut.
De exemplu, se poate spune platformei: „Îmi plac documentarele istorice, dar nu despre războaie” sau „Ascult muzică electronică, dar nu techno”. Aceste detalii devin semnale directe pentru algoritm, dar implică și un ris de exploatare a datelor personale. Într-un efort de a oferi control, utilizatorii trebuie să dezvăluie mai multe despre gusturile și interesele lor, ceea ce ridică întrebări legate de confidențialitate.
Astfel, platformele încearcă să echilibreze dorința de control cu necesitatea de a colecta și folosi date pentru personalizare. În același timp, utilizatorii pot avea mai puțină încredere în rezultatele finale, deoarece algoritmii continuă să fie influențați de multiple semnale, inclusiv cele explicite și cele comportamentale.