كيف تعمل الخوارزميات السرية وراء وسائل التواصل الاجتماعي؟

هل تساءلت يومًا كيف تقرر منصات التواصل الاجتماعي كيفية ملء خلاصات حساباتنا؟ إنها تستخدم الخوارزميات بالطبع، ولكن كيف تعمل هذه الخوارزميات؟ تُقدم سلسلة من التسريبات المؤسسية على مدار السنوات القليلة الماضية لمحةً ثاقبةً عن المحركات الخفية التي تُشغل وسائل التواصل الاجتماعي، بحسب تقرير موسع نشرته مجلة “تايم” الأمريكية في أغسطس الجاري، من إعداد نوح جيانسيراكوزا مؤلف كتاب “رياضيات روبن هود: تحكم في الخوارزميات التي تُدير حياتك”، حيث نستعرض أبرز ما جاء في التقرير على النحو التالي:

• فيسبوك

في يناير 2021، نشر عدد من موظفي فيسبوك مقالًا على المدونة الهندسية للشركة، يُزعم أنه يشرح خوارزمية خلاصة الأخبار التي تُحدد أي المنشورات المتاحة التي لا تُحصى سيشاهدها كل مستخدم وترتيبها. وتضمنت المقالة صيغة مُعقدة تُشكل جوهر الخوارزمية، ولكن يكاد يكون من المستحيل فك رموزها لأنّ واضعيها لم يكلفوا أنفسهم عناء شرح نصف رموزها.

وبعد ثمانية أشهر، هزّت واحدة من أكبر الفضائح التي ضربت صناعة التكنولوجيا شركة فيسبوك، حين سربت فرانسيس هاوجن، مديرة منتجات فيسبوك التي تحولت إلى مُبلّغة عن المخالفات، أكثر من 10 آلاف صفحة من الوثائق والرسائل الداخلية من مقر فيسبوك الرئيسي إلى عدد من وسائل الإعلام، ركزت بشكل كبير على أكثر الاكتشافات إثارة للقلق وجذب الانتباه.

فقد وثقت دراسات داخلية التأثير الضار لإنستغرام على الصحة النفسية للفتيات المراهقات المعرّضات للخطر. وأُعفي برنامج سري للقائمة البيضاء (تضم مستخدمين من المشاهير) من نظام الإشراف على المنشورات الذي يواجهه عموم المستخدمين.

وزُعم أن مارك زوكربيرج وغيره من المديرين التنفيذيين لم يكونوا مستعدين لوقف سيل المحتوى المتطرف الخطير الذي انتشر على المنصة.

كما كشف ويل أوريموس، الكاتب المتخصص في الشؤون التقنية في صحيفة “واشنطن بوست” الأمريكية، عن تفاصيل صيغة الخوارزمية الواردة في منشور المدونة، مشيرا إلى أن وثائق هاوجن هي المفتاح لتحقيق ذلك، حيث اتضح أن مهندسي فيسبوك خصصوا قيمة نقاط لكل نوع من التفاعل الذي يمكن للمستخدمين القيام به على المنشور (الإعجاب، التعليق، إعادة المشاركة.. إلخ).

فلكل منشور يظهر لك، تُضرب قيم النقاط هذه باحتمالية أن الخوارزمية تعتقد أنك ستؤدي هذا النوع من التفاعل، ثم يتم جمع هذه الأرقام، ويكون المجموع هو النتيجة المخصصة لك للمنشور. وبشكل عام، يتم إنشاء موجزك عن طريق فرز المنشورات وفقًا لهذه الدرجات، من الأعلى إلى الأدنى.

بعبارة أخرى، الخوارزمية تريد إبراز المنشورات التي يُرجح تفاعلك معها، ولكن هناك عدة أشكال للتفاعل وليس من خلال شكل واحد فقط. ومن غير المنطقي معاملة جميع أشكال التفاعل بالتساوي؛ فإعادة المشاركة تبدو بالفعل تفاعلًا أقوى من الإعجاب، ولذلك تختلف أوزان أشكال التفاعل المختلفة ويُجمع مجموعها في مقياس إجمالي للتفاعل المتوقع.

ولتجربة هذا ببعض الأرقام الملموسة، نفترض أن الإعجاب يساوي نقطة واحدة، ورمز القلب يساوي 5 نقاط، والتعليق يساوي 30 نقطة. ولنفترض أن أحد أصدقائك نشر صورة للجرو الذي تبناه للتو، بينما كتب صديق آخر منشورًا عن وظيفة جديدة حصل عليها.

أنت معجب بكلا الصديقين، ولكن لنكن واقعيين: أنت متحمس لمنشور الجرو أكثر من الوظيفة. وإذا كانت نسبة إعجابك بصورة الجرو 50%، ونسبة منح رمز القلب 20%، ونسبة تعليقك عليها 10%، فإن منشور الجرو يحصل على 1 × 0.5 + 5 × 0.2 + 30 × 0.1 = 4.5. أما إذا كانت نسبة إعجابك بمنشور إعلان الوظيفة 20%، ونسبة منح رمز القلب له 10%، ونسبة تعليقك عليه 5%، فإن نتيجته هي 1× 0.2 + 5 × 0.1 + 30 × 0.05 = 2.2. وبالتالي تفوز صورة الجرو وتحتل مرتبة أعلى في خلاصتك عن إعلان الوظيفة.

لنفترض الآن أن هناك منشورًا لعمك يدّعي زورًا أن أبراج شبكات الجيل الخامس سبب جائحة كوفيد-19. لنفترض أن احتمال إعجابك بهذا المنشور أو إعجابك به صفر. لكنك تميل إلى كتابة تعليق تخبر فيه عمك أنه مليء بالهراء، أو على الأقل تشرح فيه بأدب سبب الخطأ. لنفترض أن احتمال تعليقك على هذا المنشور هو 20%. عندها تكون نتيجته 1 × 0 + 5 × 0 + 30 × 0.2 = 6، أي أكبر من 4.5. لذا، قبل أن تصل إلى منشور الجرو الذي يسعدك ومنشور الوظيفة الذي سيثير اهتمامك، سترى منشورًا عن نظرية مؤامرة حول كوفيد يُثير غضبك. لا يحاول فيسبوك إغضابك، لكن الخوارزمية قد اكتشفت أنواع المنشورات التي ستبقيك متفاعلًا.

لكن يمكنك التأثير على تقديرات احتمالات تفاعلك. إذا كنت تميل إلى التفاعل مع منشورات الطعام، فمع مرور الوقت سترفع الخوارزمية احتمالات تفاعلك المتوقعة. وإذا كنت ترغب في مزيد من محتوى الطعام في خلاصتك، فأعجب به، وعلق عليه، وشاركه. أما إذا كنت لا ترغب في محتوى طعام، فلا تتفاعل معه.

حيث تصبح الأمور خفية في المنشورات غير السارة، وخاصة تلك التي تغضبك أو تسيء إليك. فكر في الأمر بهذه الطريقة. عندما تتجادل مع عمك، فإنك تمنح منشوراته حول مؤامرة الجائحة 30 نقطة لكل تعليق تتركه – بغض النظر عن مدى أهمية تعليقك – وهذه النقاط ترفع جميع منشوراته الأخرى حول مؤامرة كوفيد في موجزك.

في الواقع، ترفع هذه النقاط منشوراته الأخرى حول مؤامرة كوفيد في موجز الجميع، لأن الخوارزمية ذكية بما يكفي لإدراك أنه إذا كنت تميل إلى التعليق على هذه المنشورات، فإن أصدقاءه الآخرين يميلون أيضًا إلى ذلك. والأسوأ من ذلك، أن الخوارزمية تربط محتوى مؤامرة كوفيد بمحتوى آخر حول المؤامرة، لذلك عندما ينشر عمك رابطًا بأن الأرض مسطحة، فإن الخوارزمية في جوهرها تفكر: “لقد علقوا على منشورات المؤامرة الأخرى، لذا أراهن أنهم سيعلقون على هذا المنشور أيضًا”.

ولا ينتهي الأمر عند هذا الحد، حيث تستنتج الخوارزمية بشكل صحيح أنه إذا كنت ستعلق على المحتوى التآمري الذي نشره عمك، فمن المرجح أن تعلق أيضًا على محتوى المستخدمين الآخرين. في النهاية، فإن جهدك الجدير بالثناء لتثقيف عمك بتعليق مُصاغ بعناية يُؤتي ثماره، ويدفع الخوارزمية إلى تعزيز جميع المحتوى التآمري في موجزك.

• تيك توك

تستخدم منصة تيك توك أيضًا خوارزمية لتحديد أي من مليارات مقاطع الفيديو على المنصة سيتم عرضها لكل مستخدم من مستخدميها البالغ عددهم مليار مستخدم. والسؤال هو كيف تعمل تلك الخوارزمية؟ بحثت صحيفة “نيويورك تايمز” الأمريكية عن إجابات وحصلت على وثيقة داخلية بعنوان “TikTok Algo 101” كتبها فريق هندسة تيك توك. ففي مقال نُشر في ديسمبر 2021، كتبت “نيويورك تايمز” أن هذه الوثيقة تتضمن “معادلة تقريبية لكيفية تقييم مقاطع الفيديو:

“Plike × Vlike + Pcomment × Vcomment + Eplaytime × Vplaytime + Pplay × Vplay”. على الرغم من أن المقال لم يشرح هذه الصيغة أو الرموز الموجودة فيها، إلا أنها تشبه خوارزمية فيسبوك بما يكفي بحيث يمكننا فهمها. وبالتأكيد، “Plike” هو الاحتمال المقدر أن ينقر المستخدم على زر الإعجاب على شكل قلب في الفيديو، بينما “Vlike” هو قيمة النقاط التي خصصها المهندسون لهذا النوع من التفاعل.

ونفس القصة بالنسبة لـ “Pcomment”، احتمال التعليق على مقطع فيديو، و”Pplay”، احتمال تشغيل مقطع فيديو، وعلى الأرجح فإن وقت اللعب الإلكتروني هو عدد الثواني التي تتوقع الخوارزمية أن يشاهد المستخدم الفيديو خلالها، ووقت اللعب الافتراضي هو مجموع النقاط الذي يشير إلى قيمة كل ثانية من وقت اللعب. وإذا افترضنا أن التعليق يساوي 20 نقطة، والثانية من وقت اللعب تساوي نقطتين، فإن احتمالية التعليق بنسبة 50% تُحتسب بنفس مقدار التفاعل المتوقع لخمس ثوانٍ من وقت اللعب.

وتجدر الإشارة هنا إلى أنه إذا لم يعجبك فيديو لأي سبب، فحدّ من وقت مشاهدته. والأهم من ذلك، قاوم الرغبة في إعادة مشاهدته بسبب الإحباط أو الاشمئزاز. ولا تستسلم لإغراء التعليق، لأن التعليقات والثواني التي شاهدتها، مهما كانت جودتها ونوعها، تخبر خوارزمية “تيك توك” بشيء واحد: “أعطني المزيد من الفيديوهات المشابهة”.

• منصة إكس

في مارس 2023، نشر إيلون ماسك جزءًا كبيرًا من شفرة منصة إكس (تويتر آنذاك) على الإنترنت. هل ستفاجأ إذا علمت أن المنصة تُصنف المنشورات باستخدام مجموع مرجح لاحتمالات التفاعل المُقدرة؟ فرغم كل المنافسة بين عمالقة التكنولوجيا، ورغم كل المنافسة لبناء أفضل منصة تواصل اجتماعي، اتضح أن فيسبوك و”تيك توك” وإكس تعمل جميعها بنفس الصيغة الرياضية البسيطة.

وأعتقد أنه من المؤكد أن جميع المنصات الأخرى تعمل أيضًا كذلك، فمجموع احتمالات التفاعل هو الصيغة التي تحرك وسائل التواصل الاجتماعي.

إن أكبر ما استخلصته من هذه الصيغة وانتشارها الواسع هو أن المستخدمين يمكنهم تطوير خلاصات حساباتهم على وسائل التواصل الاجتماعي بشكل أكثر سلامة، لكن ذلك يتطلب ضبطًا للنفس.

كما أن خوارزميات وسائل التواصل الاجتماعي، تقربنا من الأشياء التي نتفاعل معها أكثر فأكثر، فبمجرد أن نبدأ بالنقر على شيء ما على منصات التواصل، سنجد أنفسنا أمام كميات أكبر بكثير منها، مما يُصعب مقاومتها، لذا نضغط عليها أكثر، وتروج لها الخوارزمية بشكل أكبر في خلاصاتنا.

وختامًا، إنها حلقة مفرغة يمكن أن تحول خلاصاتنا بسرعة إلى سيل لا ينتهي من النفايات الرقمية، وتبقي معرفة كيفية حدوث هذه الحلقة وأسبابها هي الخطوة الأولى لإيقافها.