Алгоритмическая аренда внимания ⇐ Васина Википедия

[Гость]

«Алгоритмическая рента внимания» — это концепция, разработанная в Университетском колледже Лондона | Институте инноваций и общественных целей Лондонского университетского колледжа | Общественная цель в серии из трех статей, спонсируемых сетью Omidyar Network,
= Предыстория и мотивация =
Алгоритмическая рента внимания в значительной степени опирается на Герберта А. Саймона | Теорию Герберта Саймона о потребителях как «обработчиках информации» и проблемах принятия решений в условиях чрезвычайного изобилия информации в Интернете, которые алгоритмические продукты, такие как поисковые алгоритмы Google | Поиск Google, помогают потребителям перемещаться.
Мотивация концепции
= Теория =
Общая теория алгоритмической ренты внимания, изложенная в обзорной статье О'Рейли, Штрауса и Марианы Маццукато|Маццукато (опубликованной в журнале Data & Policy издательством Cambridge University Press), заключается в том, что ухудшение качества алгоритмической информации проявляется в Интернете в виде сверхнормального распределения внимания пользователей на низкокачественную платную рекламу или вызывающий привыкание контент, как правило, с целью получения большего дохода от рекламы от рекламодателей. Пользователи платят с помощью «рента внимания» (время) и рекламодатели с денежной рентой, что делает эту теорию власти платформ многосторонней, соответствующей многосторонней природе платформ.

В сопутствующей статье Штрауса, О'Рейли и Маццукато, посвященной информационным основам концепции применительно к рынку Amazon, они отмечают, что рекламодатели, которым приходится платить за видимость в результаты поиска могут совпадать с результатами сторонних продавцов на платформе, при этом реклама представляет собой чистый механизм извлечения ренты от этих продавцов и появляется в верхней части результатов поиска продуктов. Идея состоит в том, что из-за того, что рекламе отводится все больше места на главном экране, продукты больше не могут конкурировать по своим достоинствам и должны платить все более высокие рекламные сборы, чтобы получить доступ к потребителям. Поскольку органические результаты на экране понижаются в пользу платных рекламных продуктов, алгоритм больше не вознаграждает более релевантные продукты. Платный контент вытесняет органические результаты, занимающие более низкие позиции, в конечном итоге, учитывая сильную предрасположенность пользователей нажимать на первые несколько отображаемых результатов поиска (см. раздел «Доказательства»).

== Внимание Рента и рыночная власть ==
Рента внимания — это, по сути, многосторонний взгляд на рыночную власть платформы, при этом власть над одной стороной используется для эксплуатации другой.
По данным О’Рейли и др.:

Распределяя внимание пользователей, платформа также формирует распределение экономической ценности между конкурирующими заинтересованными сторонами на платформе, включая себя, своих пользователей, экосистему сторонних поставщиков и рекламодателей. Сторонние производители платформы конкурируют друг с другом, а рекламодатели конкурируют с этими производителями и другими рекламодателями за фиксированный объем внимания пользователей. Ограничено не только внимание пользователя, но и узкое окно к обильной информации, предоставляемой экраном, дизайн интерфейса которого контролируется платформой. Таким образом, каждое распределение внимания пользователя может привести к финансовой выгоде или вреду для фирмы, владельца веб-сайта или создателя контента на другой стороне платформы. Распределение внимания стимулирует распределение ценностей».
== Доказательства: сторонняя торговая площадка Amazon ==
Рок, Штраус, О'Рейли и Маццукато
Исследование сосредоточено на данных о результатах поиска продуктов на Amazon Marketplace в 2023 году и направлено на выявление факторов, которые наиболее существенно влияют на поведение потребителей при кликах, а также объединение уникальных наборов данных о кликах пользователей с результатами поиска Amazon. Результаты показывают сильную корреляцию между визуальной заметностью продукта на экране (так называемая «доля внимания») и вероятностью получения кликов от пользователя. Это оказалось правдой даже в тех случаях, когда продукты стоили дороже или имели более низкие рейтинги, чем другие, но просто имели более высокую визуальную заметность. Исследование показало, что в пяти лучших результатах поиска, которые обычно включают до четырех рекламных объявлений, ни снижение релевантности продукта, ни повышение цены существенно не удерживают потребителей от кликов. Такое поведение указывает, утверждает автор, на то, что потребители чаще выбирают товары, которые отображаются более заметно алгоритмами Amazon, вместо того, чтобы тщательно искать наиболее подходящие варианты. Исследование подтверждает распространенный вывод о том, что пользователи имеют эвристику «предвзятости позиции» (клики зависят от положения экрана), которую Amazon удалось использовать.
Эмпирически результаты исследования по рекламе заключаются в том, что почти треть (31,8%) продуктов из топ-3 самых популярных продуктов в самых популярных результатах поиска на стороннем рынке Amazon являются спонсируемыми (рекламными) результатами. Было обнаружено, что топ-3 рекламируемых продуктов с наибольшим количеством кликов оказались на 17% дороже, чем органические (19,3 доллара против 16,5 доллара) и на одну треть менее релевантны (рейтинг в органическом рейтинге 4 против 3). Они также обнаружили значительное дублирование продуктов в результатах поиска на Amazon, поскольку это позволяет размещать несколько объявлений от одного продавца. Было обнаружено, что четверть результатов поиска товаров на первой странице являются рекламой, в результате чего 48,3% рекламируемых результатов имеют по крайней мере один повторяющийся органический результат на первой странице, а 93,6% объявлений из топ-3 самых популярных объявлений дублируются.< бр />
== Прием и связь с другими популярными концепциями ==
Ведущий исследователь антимонопольного права США Герберт Ховенкамп (автор учебника «Антимонопольное право») назвал статью Штрауса и др. «Превосходная и, я считаю, очень важная статья о стоимости информации, алгоритмах поиска, обилии, но несовершенной информации и роли Новой институциональной экономики | Новой институциональной экономики с упором в основном на Amazon».
Алгоритмическая рента тесно связана с «эншиттификацией» Кори Доктороу |

== Последующее развитие ==
Марианна Маццукато и Илан Штраусс написали в Project Syndicate об алгоритмах ленты Facebook и их смещении контента, который соответствует предпочтениям пользователей, на «рекомендуемый», вызывающий привыкание контент. Это более выгодно для платформы, поскольку увеличивает вовлеченность пользователей и время, проводимое на платформе.
== Ссылки ==


Информационное общество
Социальное влияние
Социальные сети
Анализ социальных сетей
Социология технологии
Технологии в обществе
Регулирование технологий

Source: https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithm ... tion_rents