home   |   А-Я   |   A-Z   |   меню


Информационная перегрузка

Джей Розин

Доцент журналистики, Нью-Йоркский университет.

Нам следует отказаться от идеи «информационной перегрузки». В ней больше нет никакой пользы. Исследователь интернета Клэй Ширки отлично описал проблему, которая на самом деле есть:

Такой вещи, как информационная перегрузка, просто не существует. Есть только проблема с фильтрацией[74].

Если ваши фильтры работают плохо, то вам приходится обращать внимание на слишком много вещей, и вам вечно не хватает времени. Это не тенденция нового мира, возникшего в ходе развития технологий, а обычные правила жизни.

Работа фильтров в цифровом мире устроена таким образом, что вы не отсеиваете ненужное вам: вы просто не выбираете ненужное. Не выбранный вами материал никуда не исчезает. Он продолжает существовать и вполне может проникнуть через фильтры других людей. Необходимые вам «умные» фильтры могут иметь три вида:

• Разумный человек, принимающий много информации, осваивающий ее и сообщающий вам то, что вам полезно и нужно знать. С давних пор эта работа описывается словом «редактура». Примерно по этому принципу до сих пор верстается первая полоса газеты The New York Times.

• Алгоритм, способный просеять варианты выбора, сделанного другими людьми, оценить их, а затем предоставить вам лучшие результаты. Примерно по такому принципу работает Google.

• Система машинного обучения, которая чем дальше, тем лучше узнает ваши интересы и приоритеты и начинает фильтровать для вас мир все более и более разумным образом. Примерно так строится работа Amazon.


Вот как выглядит лучшее из известных мне определений информации: «Информация – это мера снижения неопределенности». Эта дефиниция обманчиво проста. Для процесса создания информации вам необходимы две вещи – сама эта неопределенность (на завтра назначен пикник, не пойдет ли дождь?) и данные, позволяющие снизить ее уровень (прогноз погоды). Однако некоторые виды информации сами по себе создают неопределенность, которая требует снижения.

Предположим, мы узнали из выпуска новостей, что Агентству национальной безопасности удалось взломать алгоритмы шифрования в интернете. Это информация. Она снижает степень неопределенности в вопросе о том, как далеко готово зайти правительство США, пытаясь получить доступ к данным пользователей. Однако эта же информация повышает неопределенность в вопросе о том, сохранится ли в будущем единый интернет. И мы начинаем искать новую информацию, которая позволит нам снизить уровень этой новой неопределенности и увидеть картину в более широкой перспективе. Таким образом, информация может одновременно и снижать неопределенность, и порождать ее. Возможно, что-то подобное мы и имеем в виду, когда говорим, что некая информация «создает больше вопросов, чем ответов».

Проблема с фильтрами возникает не из-за того, что информации слишком много, а из-за того, что эта информация не снижает уровень неопределенности в важных вопросах. Возможное решение для этой проблемы может крыться в комбинации трех типов фильтрации: разумные люди, профессионально выполняющие фильтрацию для нас; разумное сообщество и его выбор; разумные системы, которые обучаются в процессе общения с каждым из нас.

Обычно, когда я говорю все это, кто-то обязательно спрашивает: «А как же интуиция?» Это довольно справедливый вопрос. Нам нужны фильтры, способные не только выполнять наши требования, но и пропускать к нам информацию, которую мы не затребовали – поскольку просто не знаем о ней. Ведь фильтры могут дать сбой не только когда знают нас слишком плохо, но и когда знают нас слишком хорошо.


Знание есть половина победы в битве Лори Сантос И Тамар Гендлер | Эта идея должна умереть. Научные теории, которые блокируют прогресс | Рациональная личность Алекс (Сэнди) Пентленд



Loading...