Пузы́рь фи́льтров (англ. filter bubble; информационный пузырь, фильтр интересов, стена фильтров), ситуация информационной изоляции, обусловленная действием персонализированных алгоритмов, на основе которых работают поисковые системы и ленты социальных сетей. Анализируя данные об устройствах, месторасположении, контактах и предыдущих действиях интернет-пользователей (например, посты с какой тематикой отмечаются ими как «понравившиеся»), алгоритмы отсеивают из поисковой выдачи и новостных лент ту информацию, которую относят к нерелевантной, тем самым уменьшая возможность появления в персональном онлайн-окружении пользователей новых тем и альтернативных точек зрения.

Концепция Э. Паризера

Автор термина – американский политический активист и предприниматель Э. Паризер. В своей работе 2011 г. «За стеной фильтров: что Интернет скрывает от вас?» (Паризер. 2012) он критикует алгоритмы таких интернет-гигантов, как Google и Facebook (принадлежит корпорации Meta, которая внесена в перечень организаций, причастных к терроризму и экстремизму, и запрещена на территории Российской Федерации), которые не только подстраиваются под пользователей и выдают то, что могло бы им с наибольшей вероятностью понравиться, но и фундаментально меняют подход к восприятию информации в Интернете.

Паризер назвал три главных отличия новой информационной ситуации от той, которая была характерна в период потребления традиционных СМИ (Паризер. 2012. С. 20): во-первых, пользователь становится единственным потребителем и не может сопоставить свой опыт с чужим; во-вторых, фильтры невидимы, а задачи их разработчиков непрозрачны; в-третьих, сама эта ситуация не добровольна для пользователя. При этом, потребляя контент традиционных СМИ, человек становится частью аудитории (пусть и довольно узкой в отдельных случаях) со схожей системой взглядов, почти всегда понимает политическую позицию этих СМИ и делает это осознанно.

Согласно Паризеру, фильтры «вмешиваются в вашу жизнь, и, поскольку они приносят прибыль сайтам, на которых установлены, их всё труднее избегать» (Паризер. 2012. С. 21). Несмотря на то, что в мире, пресыщенном информацией, такое вмешательство может расцениваться как облегчение выбора из почти бесконечного числа вариантов, подобная «информационная диета» делает пользователя более уязвимым и подверженным манипуляциям. Всё это влечёт за собой серьёзные социальные, культурные и политические последствия. Персонализированные фильтры искажают «представления о том, что значимо, истинно, реально» (Паризер. 2012. С. 30), замыкают человека на его собственные убеждения и исключают случайные контакты, которые могли бы быть стимулом для самокритики и саморазвития.

Критика

После выхода книги И. Паризера в СМИ и соцсетях начались дискуссии о правомерности использования платформами алгоритмов персонализации. Стали появляться советы по выходу из «информационного пузыря». Некоторые сервисы (например, поисковик DuckDuckGo) открыто отказались от персонализации ради сохранения приватности данных своих пользователей. Даже Facebook и Google признали проблему и предпринимают меры (Bell. 2018; Hao. 2018) по совершенствованию алгоритмов своих платформ, чтобы избежать негативных эффектов «пузырей фильтров».

В СМИ термин «пузырь фильтров» иногда используется как синоним термина «эхо-камера» (хотя эти термины обозначают разные феномены) для описания деструктивного влияния социальных сетей на политическую обстановку и демократическое общество. Алгоритмы, создающие информационные пузыри в соцсетях, усиливают «сегрегацию» онлайн-сообществ по политическим предпочтениям, лишая их возможности диалога (El-Bermawy. 2016).

Термин использовал в своей прощальной речи президент США в период 2009–2017 гг. Б. Обама: «…нам становится настолько безопасно в своих пузырях, что мы начинаем принимать только ту информацию, правдивую или нет, которая соответствует нашим мнениям, вместо того, чтобы основывать наши мнения на имеющихся доказательствах» (Obama. 2017). Речь Обамы отразила растерянность американских элит после неожиданной победы Д. Трампа на президентских выборах 2016 г. Тогда политический истеблишмент оказался в плену иллюзии неизбежной победы их фаворита – кандидата от Демократической партии Х. Клинтон. Отчасти это произошло из-за исключения фильтрами альтернативной – республиканской – повестки из новостных лент лидеров мнений.

C момента появления термина «пузырь фильтров» его критиковали за произвольность и недостаточную подкреплённость эмпирическими данными. Так, ещё в год выхода книги Паризера аналитик Дж. Вайсберг в статье для издания Slate подверг сомнению тезис о том, что алгоритмы персонализации сужают информационное пространство и манипулируют пользователями (Weisberg. 2011). Австралийский медиаисследователь А. Брунс упрекал Паризера за увлечение описаниями негативных эффектов без чёткого определения самого термина «пузырь фильтров», в результате чего он смешивается со схожим (и столь же неопределённым) термином «эхо-камера». Ссылаясь на отсутствие в других исследованиях достоверного подтверждения обоих эффектов, Брунс сомневается в их реальности (Bruns. 2019).

Проведя критический анализ эффекта «пузыря фильтров», шведский медиаисследователь П. М. Дальгрен высказывает контраргументы против концепции Паризера: например, по мнению Дальгрена, выбор в Сети не обязательно раскрывает истинные предпочтения человека (Dahlgren. 2021. P. 21). Дальгрен критикует исследователя за упрощённое понимание взаимодействия человека с алгоритмом и излишний технологический детерминизм. Люди могут находиться на разных социальных платформах, а их медиапотребление составляют не только политические СМИ. По мнению Дальгрена, лишь небольшая часть пользователей действительно находится в информационных пузырях. При этом алгоритмы становятся скорее модераторами выборочного влияния посредством тех источников, которые эти люди предпочитают альтернативным, стремясь найти подтверждения своей точке зрения (Dahlgren. 2021. P. 29).

Несмотря на критику, термин «пузырь фильтров» активно используется в современных академических исследованиях Интернета (включая отечественные) для анализа глобальной цифровой трансформации, социальных и политических предпочтений различных аудиторий, а также потенциальных рисков онлайн-коммуникации для индивида и общества в целом.