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सोशल मीडिया जानकारी नहीं बढ़ाता, पैसे कमाता है
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राजनीतिक विचारधारा का प्रचार पैसे से होता है
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बिना पुष्टि के बगैर इंसान गलत राय बनाता है
राष्ट्रीय खबर
रांचीः प्राचीन काल से मानव के क्रमिक विकास की कहानी समाज विज्ञान के उस उक्ति से जुड़ी है कि मनुष्य एक सामाजिक प्राणी है। इसी वजह से प्राचीन काल में बने समाज में मनुष्य अपने समूह के सदस्यों या अधिक प्रतिष्ठित व्यक्तियों से सीखते थे, क्योंकि इस जानकारी के विश्वसनीय होने और समूह की सफलता की संभावना अधिक थी।
कोई नई जानकारी अथवा विधि किसी एक के पास आने के बाद दूसरों को उसे सीखने में समय नहीं लगता था। प्राचीन भारत के पौराणिक इतिहास में भी तकनीक का स्थानांतरণণण गुरु से शिष्य तक होता था, ऐसा बताया जाता है। यहां तक कि ब्रिटिश साम्राज्य के पहले तक भारत में गुरुकुल की शिक्षा व्यवस्था प्रचलित थी।
अब यह बदल गया है। विविध और जटिल आधुनिक समुदायों के आगमन के साथ – और विशेष रूप से सोशल मीडिया में – ये पूर्वाग्रह कम प्रभावी हो जाते हैं। उदाहरण के लिए, जिस व्यक्ति से हम ऑनलाइन जुड़े हैं, जरूरी नहीं कि वह भरोसेमंद हो, और लोग सोशल मीडिया पर आसानी से प्रतिष्ठा का दिखावा कर सकते हैं।
3 अगस्त को जर्नल ट्रेंड्स इन कॉग्निटिव साइंस में प्रकाशित एक समीक्षा में, सामाजिक वैज्ञानिकों के एक समूह ने वर्णन किया है कि कैसे सोशल मीडिया एल्गोरिदम के कार्यों को सहयोग को बढ़ावा देने के लिए मानव सामाजिक प्रवृत्ति के साथ गलत तरीके से जोड़ा जाता है, जिससे बड़े पैमाने पर ध्रुवीकरण और गलत सूचना हो सकती है।
ट्विटर और फेसबुक दोनों पर कई उपयोगकर्ता सर्वेक्षणों से पता चलता है कि अधिकांश उपयोगकर्ता उनके द्वारा देखी जाने वाली राजनीतिक सामग्री से थक गए हैं। बहुत से उपयोगकर्ता नाखुश हैं, और जब चुनाव और प्रसार की बात आती है तो ट्विटर और फेसबुक को कई प्रतिष्ठित घटकों का सामना करना पड़ता है। गलत सूचना के बारे में, शोध के पहले लेखक विलियम ब्रैडी ऐसा कहते हैं, जो नॉर्थवेस्टर्न में केलॉग स्कूल ऑफ मैनेजमेंट में एक सामाजिक मनोवैज्ञानिक हैं।
ब्रैडी कहते हैं, हम एक व्यवस्थित समीक्षा करना चाहते थे जो यह समझने में मदद करने की कोशिश कर रही है कि मानव मनोविज्ञान और एल्गोरिदम किस तरह से बातचीत करते हैं जिसके ये परिणाम हो सकते हैं। यह समीक्षा जिन चीज़ों को सामने लाती है उनमें से एक सामाजिक शिक्षण परिप्रेक्ष्य है। सामाजिक मनोवैज्ञानिकों के रूप में, हम लगातार अध्ययन कर रहे हैं कि हम दूसरों से कैसे सीख सकते हैं। यह रूपरेखा मौलिक रूप से महत्वपूर्ण है यदि हम यह समझना चाहते हैं कि एल्गोरिदम हमारे सामाजिक इंटरैक्शन को कैसे प्रभावित करते हैं ।
मनुष्य दूसरों से सीखने के पक्षपाती होते हैं जो आम तौर पर सहयोग और सामूहिक समस्या-समाधान को बढ़ावा देता है, यही कारण है कि वे उन व्यक्तियों से अधिक सीखते हैं जिन्हें वे अपने समूह का हिस्सा मानते हैं और जिन्हें वे प्रतिष्ठित मानते हैं। इसके अलावा, जब सीखने के पूर्वाग्रह पहली बार विकसित हो रहे थे, तो नैतिक और भावनात्मक रूप से चार्ज की गई जानकारी को प्राथमिकता देना महत्वपूर्ण था, क्योंकि यह जानकारी समूह मानदंडों को लागू करने और सामूहिक अस्तित्व सुनिश्चित करने के लिए प्रासंगिक होने की अधिक संभावना होगी।
इसके विपरीत, एल्गोरिदम आमतौर पर ऐसी जानकारी का चयन कर रहे हैं जो विज्ञापन राजस्व बढ़ाने के लिए उपयोगकर्ता की सहभागिता को बढ़ाती है। इसका मतलब यह है कि एल्गोरिदम उसी जानकारी को बढ़ाते हैं जिससे मनुष्य सीखने के इच्छुक होते हैं, और वे सोशल मीडिया फीड को उस जानकारी से भर सकते हैं जिसे शोधकर्ता प्रतिष्ठित, इनग्रुप, मोरल और इमोशनल (प्राइम) जानकारी कहते हैं, सामग्री की सटीकता या किसी समूह की राय की प्रतिनिधित्वशीलता की परवाह किए बिना। परिणामस्वरूप, अत्यधिक राजनीतिक सामग्री या विवादास्पद विषयों को बढ़ावा मिलने की अधिक संभावना है, और यदि उपयोगकर्ताओं को बाहरी राय के संपर्क में नहीं लाया जाता है, तो वे खुद को विभिन्न समूहों के बहुमत की राय के बारे में गलत समझ पा सकते हैं।
ब्रैडी कहते हैं, शोधकर्ताओं के रूप में हम उस तनाव को समझते हैं जिसका सामना कंपनियों को इन परिवर्तनों और उनकी निचली रेखा को करने में करना पड़ता है। यही कारण है कि हम वास्तव में सोचते हैं कि ये परिवर्तन सैद्धांतिक रूप से अभी भी सहभागिता बनाए रख सकते हैं और साथ ही असली जानकारी के इस अतिप्रस्तुतिकरण को भी अस्वीकार कर सकते हैं। इसमें से कुछ करने से उपयोगकर्ता अनुभव वास्तव में बेहतर हो सकता है।