27 november 2019
Column Data Data

Column: algoritmewijsheid

Laatste update: 27 nov '19 - 9:09

Ondanks dat ik eerder deze week het boek Superforecasting: The Art and Science of Prediction heb uitgelezen (leestip!), verleid ik me toch tot het schrijven van een voorspelling. Ik vind het namelijk best leuk om mijn mening te delen, zonder al te veel belemmerd te worden door nuance. Daarbij raad ik de lezer aan het advies van Gardner en Tetlock rond het beoordelen van moeilijk te meten voorspellingen, ingebed in wollige woorden, ter harte te nemen. Voor dat exacte advies verwijs ik u door naar hun boek.

De toekomst van media is er eentje zonder AI. Althans, zonder dat we het zo noemen. Het is er ook eentje zonder deep fakes, en fake news, of de angst ervoor. Het is een toekomst zonder zorgen over tracking cookies als de op handen zijnde ondergang van onze democratie. Zonder angst voor de niet bestaande filterbubbel, of de vrees voor blackbox algoritmen die onze samenleving polariseren.

Hoe kan dat? Door een veranderde beeldvorming. Een veranderde beeldvorming die je gratis krijgt bij een nieuwe generatie mediaconsumenten én producenten. Eentje die je gratis krijgt aan de hand van een haast continu publiek debat over de “algoritmisering” in de samenleving.

Maar daar zijn we nog niet. Voorlopig zijn het namelijk nog de kinderen die hun ouders moeten vertellen om wél hun interactieve tv te laten weten dat ze nog aan het kijken zijn, om te verzekeren dat de op maat gesneden profielen juist worden bijgehouden. Voorlopig hebben we nog te maken met de privacy-bewuste burger met de (ironische) neiging om big techs te veroordelen voor thoughtcrimes. De observatie dat Google veel data verzamelt is namelijk vaak al voldoende om ze in het verdachtenbankje te krijgen. Want wat ze allemaal eventueel wel niet zouden kunnen met die data…

Maar wat we óók kunnen met zulke data, is nu al tastbaar. De datahonger speelt een belangrijke rol in het béter ontsluiten, doorzoekbaar, en vindbaar maken van media content, door het op maat gesneden en gepersonaliseerd aan te bieden.

Dat gaat van de gepersonaliseerde geaggregeerde nieuwsfeed van je Google Assistant, tot Netflix die tot op het niveau van programma-stills haar content toespitst op de (voorspelde) persoonlijke voorkeuren van haar kijkers. Dat gaat van de oneindige door AI geserveerde stroom filmpjes van TikTok, tot de AI-gegenereerde afspeellijsten van Spotify die de laatste must-listens, the ones that got away, of taste breakers uniek en op maat aan elke luisteraar serveert.

Want ja, Spotify weet meer dan uw partner over uw luistergedrag, anders was ’t een waardeloze dienst.

Dit is dus niets nieuws en futuristisch. Het is dan ook niet technologie die mijn toekomst inluidt, het is perceptie.

In mijn gedroomde toekomst snapt de gemiddelde algoritme-wijze mediagebruiker namelijk dat historisch kijk-, luister-, of leesgedrag ingezet kan – nee moet – worden om aanbevelingen te genereren die de smaak van gebruikers verbreedt, en niet vernauwt, met een hogere waardering voor de geconsumeerde content tot gevolg.

Ze weet dat aanbevelingssystemen de media in staat stelt nichepublieken te bereiken, die voorheen te niche waren om iets op te leveren.

Ze begrijpt dat gepersonaliseerde aanbevelingen, samengesteld door een blackbox, op clicks en views geoptimaliseerd algoritme, complementair zijn aan aanbevelingen die ze krijgt uit een gecureerde feed van experts. Complementair aan de tips die ze via sociale media, of haar homogene vriendenkring krijgt. Complementair ook aan de lijstjes “trending”, meest gelezen, of meest gedeelde content.

Ze begrijpt dat een algoritme maakbaar is, en dat we zelf kunnen beslissen om diversiteit, pluriformiteit, breedheid, of verrassing in te bouwen.

Ze weet dit omdat het bewijs daarvoor al lang en breed voor geleverd is, al in het begin van de 21e eeuw.

Tekst: David Graus, lead data scientist bij FD Mediagroep