Рекомендательные алгоритмы как инструмент управления потребительским поведением в «цифровом» обществе
|
Введение 3
Глава 1. Теоретико-методологические основы управления потребительским поведением 11
1.1. Потребности как научная категория 11
1.2. Информационное пространство общества в социологических концепциях 23
1.3. Социальное управление потребительским поведением 34
Глава 2. Взаимодействие алгоритмов и потребителей в «цифровом» обществе 45
2.1. Принципы функционирования рекомендательных алгоритмов 45
2.2. «Алгоритмические» риски, общество, культура 54
2.3. Алгоритмы как инструмент социального управления 61
Глава 3. Социологическое исследование потребительских практик с использованием рекомендательных алгоритмов 71
3.1. Программа и методика исследования 71
3.2. Практики использования рекомендаций и потребительские ценности 78
3.3. Потребительская активность и культура пользователей маркетплейсов 86
Заключение 97
Список использованной литературы 100
Приложения 111
Приложение 1. Программа социологического исследования 111
Приложение 2. Анкета пилотажного исследования и кодировка вопросов 114
Приложение 3. Результаты анкетированного опроса 120
Приложение 4. Гайд интервью 124
Приложение 5. Таблица кодов транскриптов интервью 125
Глава 1. Теоретико-методологические основы управления потребительским поведением 11
1.1. Потребности как научная категория 11
1.2. Информационное пространство общества в социологических концепциях 23
1.3. Социальное управление потребительским поведением 34
Глава 2. Взаимодействие алгоритмов и потребителей в «цифровом» обществе 45
2.1. Принципы функционирования рекомендательных алгоритмов 45
2.2. «Алгоритмические» риски, общество, культура 54
2.3. Алгоритмы как инструмент социального управления 61
Глава 3. Социологическое исследование потребительских практик с использованием рекомендательных алгоритмов 71
3.1. Программа и методика исследования 71
3.2. Практики использования рекомендаций и потребительские ценности 78
3.3. Потребительская активность и культура пользователей маркетплейсов 86
Заключение 97
Список использованной литературы 100
Приложения 111
Приложение 1. Программа социологического исследования 111
Приложение 2. Анкета пилотажного исследования и кодировка вопросов 114
Приложение 3. Результаты анкетированного опроса 120
Приложение 4. Гайд интервью 124
Приложение 5. Таблица кодов транскриптов интервью 125
Сейчас человечество ежедневно создаёт, обменивается, транслирует куда больше информации, чем когда-либо до этого. Информация играет важную роль в обществе, она представляет собой важнейший фактор для осуществления политических, экономических, культурных и социальных процессов. Можно сказать, что данные изменения обусловлены развитием информационно-цифровых технологий, которые позволяют снять с участников коммуникации многие ограничения относительно времени, пространства и объема отправляемой и получаемой информации. Научно-технический прогресс в общем и новые технологии, в частности, влияют на общественные структуры, на институты, группы и индивидов, определяет социальные отношения и повседневные взаимодействия.
Одной из таких технологий являются цифровые алгоритмы - программы, созданные людьми для того, что автоматизировать информационно-технологические процессы. К тому же, подобные алгоритмы часто используются для выполнений задач, связанных с обработкой информации для того, чтобы представлять очищенные результаты конечному потребителю. Более того, некоторые из них исходя из вводных данных о самом пользователе, могут предлагать персонализированную информацию - то есть ту, которая подходит получателю по определенным характеристикам. Такие алгоритмы называют рекомендательными.
Технический прогресс влияет не только на коммуникации, он позволяет производить и транспортировать ещё больше товаров и услуг, чем раньше. Благодаря развитию интернета, цифровых платформ внутри него, а также влиянию глобализации и налаживания сетей логистики, практически в любой части мира человек может получить тот товар или услугу, либо увидеть тот контент, который захочет (конечно, при условии, что он может себе позволить).
Актуальность исследования заключается в том, что в условиях высокой конкуренции стейкхолдеры, занимающиеся распространением товаров и услуг, участники системы, в которой происходит массовое потребление, прибегают к различным методам и инструментам управления этим потреблением. При этом осуществлять такое управление они могут неявно, скрывая свои действия от потребителей. Одними из таких инструментов являются рекомендательные алгоритмы. В российском законодательстве «информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет"». На данный момент они интегрированы в структуру многих интернет-платформ и выполняют на них функции, суть которых позиционируется в положительном ключе - помогают найти подходящий товар или контент, уменьшают время, которое потребители тратят на выбор благ, помогают спрогнозировать и ускорить время, за которое пользователь сможет получить желаемое - то есть всё, чтобы облегчить процесс потребления. Во-первых, на данном этапе уже видно, что алгоритмы выступают как средство стимулирования потребления, а, во- вторых, зачастую принципы их работы скрываются разработчиками и владельцами, что поднимает вопрос о приватности и безопасности потребителей. При этом в современном научном поле мало именно социологических исследований влияния рекомендательных алгоритмов на потребительское поведение, то есть работ, которые используют категории социологии и её теоретический аппарат для описания как положительных, так и возможных негативных последствий распространения этой технологии...
Одной из таких технологий являются цифровые алгоритмы - программы, созданные людьми для того, что автоматизировать информационно-технологические процессы. К тому же, подобные алгоритмы часто используются для выполнений задач, связанных с обработкой информации для того, чтобы представлять очищенные результаты конечному потребителю. Более того, некоторые из них исходя из вводных данных о самом пользователе, могут предлагать персонализированную информацию - то есть ту, которая подходит получателю по определенным характеристикам. Такие алгоритмы называют рекомендательными.
Технический прогресс влияет не только на коммуникации, он позволяет производить и транспортировать ещё больше товаров и услуг, чем раньше. Благодаря развитию интернета, цифровых платформ внутри него, а также влиянию глобализации и налаживания сетей логистики, практически в любой части мира человек может получить тот товар или услугу, либо увидеть тот контент, который захочет (конечно, при условии, что он может себе позволить).
Актуальность исследования заключается в том, что в условиях высокой конкуренции стейкхолдеры, занимающиеся распространением товаров и услуг, участники системы, в которой происходит массовое потребление, прибегают к различным методам и инструментам управления этим потреблением. При этом осуществлять такое управление они могут неявно, скрывая свои действия от потребителей. Одними из таких инструментов являются рекомендательные алгоритмы. В российском законодательстве «информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет"». На данный момент они интегрированы в структуру многих интернет-платформ и выполняют на них функции, суть которых позиционируется в положительном ключе - помогают найти подходящий товар или контент, уменьшают время, которое потребители тратят на выбор благ, помогают спрогнозировать и ускорить время, за которое пользователь сможет получить желаемое - то есть всё, чтобы облегчить процесс потребления. Во-первых, на данном этапе уже видно, что алгоритмы выступают как средство стимулирования потребления, а, во- вторых, зачастую принципы их работы скрываются разработчиками и владельцами, что поднимает вопрос о приватности и безопасности потребителей. При этом в современном научном поле мало именно социологических исследований влияния рекомендательных алгоритмов на потребительское поведение, то есть работ, которые используют категории социологии и её теоретический аппарат для описания как положительных, так и возможных негативных последствий распространения этой технологии...
В данной работе дано социологическое описание рекомендательных алгоритмов. Продемонстрировано то, как подобные технологии можно рассматривать в контексте социологических теорий: теории социального действия М. Вебера, теории обмена Дж. Хоманса, концепций потребительского поведения и потребительской культуры. Рассмотрено влияние рекомендательных алгоритмов как инструмента социального управления потребительским поведением на формирование «алгоритмической» культуры и информационно-потребительской активности как ключевых аспектов потребительского поведения, которые формируются по мере становления цифрового общества. Проанализированы риски цифрового общества, связанные с работой алгоритмов.
В результате эмпирических исследований, проведенных в данной работе, была подтверждена гипотеза о использовании рекомендательных алгоритмов как инструмента управления потребительским поведением на платформах цифровой коммерции. Более того, было установлено, что потребительское поведение в онлайн пространстве строится на ценностях, отличных от присущих офлайн потребительской культуре. К тому же, в ходе исследования была подтверждена роль алгоритмов в формировании «пузырей» фильтров и информационно-потребительской активности.
В связи с вышеописанным, были сформулированы следующие рекомендации для того, чтобы минимизировать риски интеграции рекомендательных алгоритмов в социальные отношения.
Во-первых, проведение просветительской деятельности в отношении рекомендательных алгоритмов, используемых для управления потребительским поведением. Для уменьшения связанных с ними рисков, необходимо формировать осознанность потребителей. В связи с этим предлагается распространять информацию о несовершенстве рекомендательных алгоритмов: чаще упоминать о возможных ошибках в их расчётах и отсутствии у них представления о морали и нравственности, сокращать уровень предвзятости и безусловного доверия к результатам их работы, тем самым повышая уровень критического мышления пользователей рекомендательных алгоритмах при принятии потребительского решения.
Во-вторых, дизайн, ориентированный на пользователя-потребителя. На платформах участникам должна быть предоставлена свобода выбора уровня интеграции рекомендательных алгоритмов в пользовательский интерфейс, включая возможность полного отключения рекомендательных систем на отдельно взятой учетной записи. Помимо этого, рекомендуется создать систему гибких настроек, чтобы, к примеру, регулировать соответствие соотношения рекомендаций, основанных на прошлом опыте и новых товаров, выходящих за рамки интересов и вкусовых предпочтений потребителей. Подобные опции на площадках, на наш взгляд, должны помочь избежать появление негативных эффектов работы алгоритмов, описанных выше.
В-третьих, прозрачность и гарантии приватности. Пользователи должны иметь больше возможностей узнать о том, почему они видят те или иные рекомендации. Также они должны быть уверены в том, что их данные не будут использованы для того, чтобы каким-то образом им навредить или ими манипулировать. Для этого на платформах должны быть созданы специальные разделы, в которых потребители могут ознакомиться с тем, как их персональные данные собираются и обрабатываются алгоритмами...
В результате эмпирических исследований, проведенных в данной работе, была подтверждена гипотеза о использовании рекомендательных алгоритмов как инструмента управления потребительским поведением на платформах цифровой коммерции. Более того, было установлено, что потребительское поведение в онлайн пространстве строится на ценностях, отличных от присущих офлайн потребительской культуре. К тому же, в ходе исследования была подтверждена роль алгоритмов в формировании «пузырей» фильтров и информационно-потребительской активности.
В связи с вышеописанным, были сформулированы следующие рекомендации для того, чтобы минимизировать риски интеграции рекомендательных алгоритмов в социальные отношения.
Во-первых, проведение просветительской деятельности в отношении рекомендательных алгоритмов, используемых для управления потребительским поведением. Для уменьшения связанных с ними рисков, необходимо формировать осознанность потребителей. В связи с этим предлагается распространять информацию о несовершенстве рекомендательных алгоритмов: чаще упоминать о возможных ошибках в их расчётах и отсутствии у них представления о морали и нравственности, сокращать уровень предвзятости и безусловного доверия к результатам их работы, тем самым повышая уровень критического мышления пользователей рекомендательных алгоритмах при принятии потребительского решения.
Во-вторых, дизайн, ориентированный на пользователя-потребителя. На платформах участникам должна быть предоставлена свобода выбора уровня интеграции рекомендательных алгоритмов в пользовательский интерфейс, включая возможность полного отключения рекомендательных систем на отдельно взятой учетной записи. Помимо этого, рекомендуется создать систему гибких настроек, чтобы, к примеру, регулировать соответствие соотношения рекомендаций, основанных на прошлом опыте и новых товаров, выходящих за рамки интересов и вкусовых предпочтений потребителей. Подобные опции на площадках, на наш взгляд, должны помочь избежать появление негативных эффектов работы алгоритмов, описанных выше.
В-третьих, прозрачность и гарантии приватности. Пользователи должны иметь больше возможностей узнать о том, почему они видят те или иные рекомендации. Также они должны быть уверены в том, что их данные не будут использованы для того, чтобы каким-то образом им навредить или ими манипулировать. Для этого на платформах должны быть созданы специальные разделы, в которых потребители могут ознакомиться с тем, как их персональные данные собираются и обрабатываются алгоритмами...
