في العصر الرقمي، أصبح كل قرار نتخذه، بدءًا من الفيلم الذي نشاهده على نتفليكس وصولًا إلى المقالة التي نقرأها، مُتأثرًا بشكل عميق بنظام غير مرئي: خوارزميات التوصية (Recommendation Algorithms). هذه الخوارزميات هي القلب النابض للمنصات الكبرى مثل يوتيوب، تيك توك، أمازون، وسبوتيفاي، وهي مصممة لإبقائك منخرطًا لأطول فترة ممكنة عن طريق تقديم محتوى تتوقع أنك ستحبه. وبينما تُحسن هذه الأنظمة تجربة المستخدم بشكل لا يمكن إنكاره وتُسهل اكتشاف المنتجات والخدمات، فإنها تُثير مخاوف كبيرة بشأن تشكيل ما يُعرف باسم “فقاعات الترشيح” (Filter Bubbles) وتأثيرها الخفي على طريقة رؤيتنا للعالم واستهلاكنا للمعلومات.
1. كيف تعمل خوارزميات التوصية؟
تعتمد هذه الخوارزميات على ثلاثة أنواع رئيسية من البيانات والنماذج لتحقيق هدفها:
-
التصفية التعاونية (Collaborative Filtering): هذا هو النموذج الأكثر شيوعًا. يقوم النظام بتوصية العناصر بناءً على سلوك المستخدمين المتشابهين. فإذا أحب المستخدم “أ” و “ب” نفس ثلاثة أفلام، وشاهد “أ” فيلمًا رابعًا، فإن الخوارزمية ستوصي به لـ “ب”.
-
التصفية القائمة على المحتوى (Content-Based Filtering): يقوم هذا النموذج بتحليل سمات العنصر الذي تفاعلت معه سابقًا (مثل نوع الفيلم، الممثلين، الموضوع) ويقترح عناصر ذات سمات مشابهة.
-
التعلم العميق (Deep Learning) والنماذج الهجينة: تستخدم المنصات الحديثة نماذج تعلم عميق مُعقدة تجمع بين كلتا الطريقتين، وتأخذ في الاعتبار عوامل زمنية وسياقية هائلة (مثل وقت اليوم، موقعك الجغرافي، وسرعة تفاعلك).
الهدف النهائي ليس مجرد مطابقة التفضيلات، بل التنبؤ بسلوكك المستقبلي وزيادة زمن بقائك على المنصة، وهو ما يُترجم إلى المزيد من الإعلانات وبالتالي المزيد من الأرباح.
2. الفقاعة الكبرى: فقاعات الترشيح (Filter Bubbles):
المشكلة الجوهرية التي تثيرها هذه الأنظمة هي “فقاعة الترشيح” و “صدى الغرف” (Echo Chambers). عندما تكتشف الخوارزمية تفضيلاتك وتُصبح فعالة للغاية في تلبية هذه التفضيلات، فإنها تبدأ في عزل المستخدم عن المحتوى والآراء التي تتعارض معها أو التي لم يُظهر اهتمامًا بها سابقًا. النتائج المترتبة على ذلك مقلقة:
-
التأثير على الرأي العام: في منصات الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي، يؤدي ذلك إلى تضييق نطاق الرؤية المعرفية للمستخدم. يرى فقط الآراء التي تؤكد معتقداته، مما يزيد من الاستقطاب وصعوبة التعاطف مع وجهات النظر المختلفة.
-
الرتابة الثقافية: في مجال الترفيه (الموسيقى والأفلام)، قد يجد المستخدم نفسه محصورًا في أنماط محددة دون اكتشاف أعمال جديدة أو أنواع فنية لم يكن يعلم أنها قد تعجبه، مما يحد من النمو الثقافي والذوق الشخصي.
-
تشويه الواقع: تُظهر الخوارزميات ما تعتقد أنك تريد أن تراه، وليس بالضرورة ما هو الأكثر أهمية أو واقعية، مما يمكن أن يُنشئ نسخة مشوهة من الواقع مُصممة خصيصًا لك.
3. ما بين الكفاءة والمسؤولية الأخلاقية:
تُواجه شركات التكنولوجيا ضغوطًا متزايدة لإيجاد توازن بين كفاءة التوصية والمسؤولية الأخلاقية والاجتماعية.
-
الحاجة إلى “التنوع المُنظم”: بدأ بعض المطورين في إدخال متغيرات “عشوائية” أو “تنوعية” (Serendipity) في الخوارزميات لضمان أن يرى المستخدم محتوى خارج فقاعته من وقت لآخر.
-
الشفافية والتحكم: هناك مطالب مُتزايدة بأن تكون خوارزميات التوصية أكثر شفافية للمستخدمين، وتوفير أدوات واضحة للسماح لهم بتحديد ما إذا كانوا يريدون “الغوص العميق” في تفضيلاتهم الحالية أو “الخروج والاستكشاف”.
-
التأثير الاجتماعي والسياسي: أدركت المنصات أن خوارزمياتها ليست مُحايدة؛ فهي تلعب دورًا محوريًا في انتشار المعلومات المضللة (Disinformation) وخطاب الكراهية. لذا، يتم تحديث هذه الخوارزميات باستمرار للتركيز على “المحتوى الموثوق” وليس فقط “المحتوى المُثير للتفاعل”.
في الختام، تُعد خوارزميات التوصية إنجازًا تقنيًا هائلاً غيّر كيفية تفاعلنا مع المحتوى والمعلومات. ومع ذلك، فإننا كمستخدمين نحتاج إلى أن نكون واعين بأن ما نراه ونستهلكه ليس كونًا عشوائيًا، بل بيئة مُصممة ببراعة للتحكم في انتباهنا. تقع المسؤولية الآن على عاتقنا في محاولة اختراق الفقاعة عمدًا، والبحث عن مصادر ومعلومات متنوعة، وعدم الاكتفاء بما “توصي به” الآلة. المفتاح هو استخدام هذه الأدوات لخدمتنا، وليس السماح لها بتشكيل واقعنا بالكامل.
