Dijital Görünürlük, Web & AI
Filtre Balonu
- Diğer kullanım
- Filter bubble
Hızlı Tanım
Filtre balonu, algoritmik kişiselleştirme ve içerik seçimi nedeniyle kullanıcının kendisine benzer ilgi, tercih veya görüşlerle uyumlu sınırlı bir bilgi evrenine daha fazla maruz kalması fikrini ifade eder.
Kavramın Açıklaması
“Filter bubble” terimi Eli Pariser tarafından 2011'de popülerleştirilmiştir. Kavramın temel iddiası, arama motorları, sosyal medya veya öneri sistemlerinin kullanıcının geçmiş davranış ve tercihleri üzerinden içerik seçmesi sonucunda kişinin kendine özgü ve giderek daralan bilgi evreni içinde kalabilmesidir.[1]
Bu mekanizma teorik olarak kullanıcıya daha alakalı içerik sunarken, farklı veya beklenmedik görüşlerle karşılaşma ihtimalini azaltabilir.
Ancak filtre balonu kavramı kanıtlanmış evrensel bir internet yasası değildir. 2024 tarihli güncel akademik değerlendirme, Pariser'in metaforunun kişiselleştirme risklerini anlaşılır biçimde ifade ettiğini ancak insanların çevrimiçi bilgi deneyimini aşırı basitleştirebildiğini; araştırmaların güçlü ve tamamen izole bireysel balonların varlığı konusunda karmaşık sonuçlar verdiğini vurgular.[2]
2024'te Google Search üzerinde yapılan deneysel çalışma da farklı politik sorguların sonuçları değiştirdiğini, ancak kişiselleştirme geçmişinin tek başına güçlü “filter bubble” etkisi oluşturduğuna dair sınırlı bulgu elde edildiğini göstermiştir.[3]
Bu nedenle algoritmik kişiselleştirme var demek ile kullanıcı filter bubble içinde demek aynı şey değildir.
Filtre balonu ile Yankı Odası da ayrılmalıdır. Filter bubble özellikle teknolojik veya algoritmik seçime vurgu yapar. Echo chamber ise sosyal ağ veya topluluk içinde benzer görüşlerin tekrar edilmesi, dış kaynakların dışlanması veya güvenilmez görülmesiyle oluşan daha sosyal ve epistemik yapıdır.
Filtre balonu yalnız siyasi içerikte de ortaya çıkmak zorunda değildir. Ürün önerileri, müzik, haber, video ve e-ticaret içeriklerinde algoritmalar kullanıcının geçmiş tercihlerine benzeyen öğeleri ağırlıklandırabilir.[4]
Neden Önemli?
MedyaBudur açısından filtre balonu, sosyal veya dijital görünürlük verisini “bütün kamuoyunun görüşü” gibi okumamayı hatırlatır. Service 10 platform ve topluluk davranışlarını; Service 16 ise hedef kitlelerin farklı bilgi ortamlarında nasıl mesajla karşılaştığını değerlendirebilir. Kavram platform algoritmaları hakkında kanıtsız kesinlik üretmek için kullanılmaz.
Kaynaklar
- Pariser, E.: The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You — 2011.
- Magin, M.: Bursting the belief in filter bubbles: A single-class activity to enhance critical thinking on algorithmic personalization — Communication Teacher, 2024
- Haim, M. ve diğerleri: It matters how you google it? Using agent-based testing to assess the impact of user choices in search queries and algorithmic personalization on political Google Search results — Journal of Computer-Mediated Communication, 2024
- Areeb, Q. M. ve diğerleri: Filter bubbles in recommender systems: Fact or fallacy—A systematic review — WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 2023