Marken und Bots sind von Spread ausgeschlossen und die Plattform unterstützt wie PI.FYI keine Werbung. Anstatt daran zu arbeiten, die Zeit vor Ort zu maximieren, werden Rogers‘ primäre Erfolgsmetriken Indikatoren für „sinnvolles“ menschliches Engagement sein, etwa wenn jemand auf die Empfehlung eines anderen Benutzers klickt und später Maßnahmen ergreift, wie sich für einen Newsletter oder ein Abonnement anmeldet. Er hofft, dass dadurch Unternehmen, deren Inhalte auf Spread geteilt werden, mit den Nutzern der Plattform in Einklang gebracht werden. „Ich denke, es gibt eine Nostalgie für das, was mit dem ursprünglichen Social-Media-Programm erreicht werden sollte“, sagt Rogers.
Sie sind also einem sozialen Netzwerk ohne Ranking-Algorithmen beigetreten – ist jetzt alles in Ordnung? Jonathan Stray, leitender Wissenschaftler am UC Berkeley Center for Human-Compatible AI, hat Zweifel. „Es gibt mittlerweile eine Reihe von Untersuchungen, die zeigen, dass chronologisch nicht unbedingt besser ist“, sagt er und fügt hinzu, dass einfachere Feeds Aktualitätsverzerrungen fördern und Spam ermöglichen können.
Stray glaubt nicht, dass sozialer Schaden ein unvermeidliches Ergebnis einer komplexen algorithmischen Kuratierung ist. Er stimmt jedoch mit Rogers darin überein, dass die Praxis der Technologiebranche, das Engagement zu maximieren, nicht unbedingt zu gesellschaftlich wünschenswerten Ergebnissen führt.
Stray vermutet, dass die Lösung für das Problem der Social-Media-Algorithmen tatsächlich … weitere Algorithmen sein könnten. „Das grundlegende Problem besteht darin, dass es viel zu viele Informationen gibt, als dass irgendjemand sie konsumieren könnte, also muss man sie irgendwie reduzieren“, sagt er.
Im Januar startete Stray die Prosoziale Ranking-Herausforderung, ein Wettbewerb mit einem Preisgeld von 60.000 US-Dollar, der die Entwicklung von Feed-Ranking-Algorithmen vorantreiben soll, die sozial wünschenswerte Ergebnisse priorisieren, basierend auf Messungen des Wohlbefindens der Benutzer und der Information, wie informativ ein Feed ist. Von Juni bis Oktober werden fünf Gewinneralgorithmen mithilfe einer Browsererweiterung auf Facebook, X und Reddit getestet.
Bis ein tragfähiger Ersatz zustande kommt, bedeutet die Umgehung von Algorithmen, die auf Engagement abzielen, im Allgemeinen, dass man chronologisch vorgehen muss. Es gibt Hinweise darauf, dass die Leute dies auch über Nischenplattformen wie PI.FYI und Spread hinaus suchen.
Gruppennachrichten werden beispielsweise häufig als Ergänzung zu künstlich kuratierten Social-Media-Feeds verwendet. Private Chats – durchzogen von der Logik der Uhr – können einen intimeren, weniger chaotischen Raum bieten, um Erkenntnisse aus dem algorithmischen Bereich auszutauschen und zu diskutieren: den Austausch von Witzen, Memes, Links zu Videos und Artikeln sowie Screenshots von Social-Media-Beiträgen.
Die Missachtung des Algorithmus könnte eine Erklärung für die wachsende Beliebtheit von WhatsApp in den USA sein, die anderswo seit langem allgegenwärtig ist. Laut Daten von Apptopia verzeichnete die Messaging-App von Meta im vergangenen Jahr in den USA einen Anstieg der täglichen Nutzerzahl um 9 Prozent Der Wrap. Selbst in den heute vorherrschenden sozialen Apps Die Aktivität verlagert sich von öffentlichen Feeds hin zu Direktnachrichtenentsprechend Geschäftseingeweihterwo die Chronologie herrscht.
Gruppenchats sind zwar werbefreie und relativ kontrollierte soziale Umgebungen, sie bringen jedoch ihre eigenen Vorurteile mit sich. „Wenn man sich die Soziologie ansieht, haben wir viele Untersuchungen gesehen, die zeigen, dass Menschen von Natur aus nach Dingen suchen, die keine kognitive Dissonanz verursachen“, sagt Stoldt von der Drake University.
Obwohl Gruppennachrichten eine organischere Methode zur Kompilierung darstellen, können sie dennoch Echokammern und andere Fallstricke erzeugen, die mit komplexen Algorithmen verbunden sind. Und wenn der Inhalt Ihres Gruppenchats aus dem jeweiligen hochgradig personalisierten algorithmischen Feed jedes Mitglieds stammt, kann die Sache noch komplizierter werden. Trotz der Flucht in algorithmenfreie Räume ist der Kampf um einen perfekten Informationsfeed noch lange nicht vorbei.