מחקר: גם פייסבוק וגוגל לא מבינות את הניסויים שהן עושות עליכם

חוקרים מבית הספר לעסקים סאודר באוניברסיטת קולומביה הבריטית טוענים שמשתמשים ברשתות חברתיות הם חלק מניסויים שיווקיים מתמידים שלעתים קרובות בלתי אפשרי, אפילו עבור החברות שמבצעות אותם, להבין לגמרי.

החוקרים סקרו את כל המחקרים הידועים שעברו ביקורת עמיתים על השימוש בניסויים שבהם פייסבוק וגוגל מציגות לצרכנים שונים פרסומות שונות כדי לקבוע אילו יעילות ביותר — וגילו פגמים משמעותיים.

מחברי המחקר ד"ר יאן קורניל וד"ר דיוויד הארדיסטי אומרים שבכל רגע נתון נבחנים מיליארדי משתמשים ברשתות חברתיות כדי לראות על מה הם לוחצים ומה הם קונים. אפשר היה להניח מכך שמפרסמים יוכלו לדעת אילו מסרים יעילים ואילו לא — אבל מסתבר שזה לא פשוט כלל.

באמצעות כלי הבדיקה של פייסבוק, חוקרים יכולים לגשת לקהל עצום ולצפות בהתנהגות אמיתית — ומכיוון שהמשתתפים אינם מודעים לכך שהם חלק מניסוי, התגובות שלהם נחשבות אותנטיות ואמינות יותר. הבעיה היא שאלגוריתמים מורכבים ביותר מחליטים אילו צרכנים יראו תוכן ופרסומות שונות; וכתוצאה גם למפתחים שיצרו את האלגוריתמים קשה להבין למה פרסומת אחת מוצגת למשתמש אחד ואחרת לאחר. 

"אתה לא יכול לומר שהשינויים שעשית בפרסומת שלך גורמים לעלייה בהתנהגות הלחיצה, כי בכל פרסומת יהיה אלגוריתם שיבחר את המשתתפים שסביר יותר שילחצו עליה. אם האלגוריתמים שונים, זה אומר שאין הקצאה אקראית אמיתית" הסביר קורניל. "זה גם אומר שאנחנו לא יכולים לומר בוודאות שפרסומת יצרה שיעור לחיצות גבוה יותר כי באופן יצירתי זו פרסומת טובה יותר. יתכן שזה בגלל שהיא קשורה לאלגוריתם טוב יותר" הוא הוסיף.

יתר על כן, לעתים קרובות מוצגות לאנשים פרסומות על סמך היסטוריית החיפוש שלהם, אבל אם הם כבר החליטו על מוצר מסוים, ואז האלגוריתם מציג להם פרסומת עבורו מתבונן מהחוץ עלול להסיק בטעות שהפרסומת הובילה לרכישה.

"[האלגוריתם] יבחר אנשים לא רק על סמך דברים נצפים כמו גיל או מגדר או מיקום שאנחנו יכולים לדעת בקלות, אלא על דברים בלתי נצפים כמו התנהגות עבר, תחומי עניין, ואפילו דברים שפייסבוק עצמה לא יכולה לכמת, כי הם נקבעים על ידי למידת מכונה ובינה מלאכותית" אומר ד"ר הארדיסטי. הקבוצות המיועדות עשויות להיראות דומות בכמה אופנים, הוא מוסיף, אבל האלגוריתם עשוי לבחור בהן מסיבות שונות לחלוטין.

"זה בעצם מודל מסובך שאיכשהו הבין שסוג מסוים של אדם — אנחנו לא יודעים איזה סוג — ילחץ בסבירות גבוהה יותר. גם אם היינו שואלים אנשים בפייסבוק, 'למה נבחרה קבוצת אנשים זו?' הם לא היו יודעים את התשובה".

למה זה משנה? ראשית, משווקים רבים מסתמכים על בדיקות A/B של פייסבוק כדי לקבוע מה לפרסם ואיך; אבל אולי חשוב עוד יותר, מגזרים שונים של הציבור יכולים להיות מודרים ממידע חשוב, מה שיכול לחזק פערים.

"יש מאמר אחד שמסביר מדוע נשים אינן מטרה לפרסומות לחינוך במדע, טכנולוגיה, הנדסה ומתמטיקה רק בגלל אלגוריתמים" הסביר ד"ר קורניל. "נשים יקרות יותר כמטרה במדיה חברתית, ואותם אלגוריתמים הולכים לנסות לייצר כמה שיותר לחיצות בעלות הנמוכה ביותר. אז אם נשים יקרות מדי, הן אינן מטרות."

יתר על כן, האלגוריתמים אז מחזקים את מה שעובד ומה לא, כך שאם נשים לא לוחצות על פרסומות מסוימות, הן תהיינה חשופות אליהן עוד פחות.

המחקר מתמקד בפייסבוק וגוגל אך החוקרים ציינו שכל הרשתות החברתיות העיקריות, מאינסטגרם ועד טיקטוק, משתמשות בשיטות דומות.

"הכל קורה בקופסה שחורה. המפרסם לא יודע, אבל המכונה יודעת. בינה מלאכותית יודעת" ציין קורניל.