Tento materiál pochází ze staršího archivu rvp.cz a už není součástí aktuální nabídky. Uchováváme ho, aby na něj dál vedly původní odkazy.
Odborný článek
Filtrování informací
Článek se věnuje problematice filtrování informací a informačních bublin. Snaží se ukázat význam tématu v kontextu středoškolského vzdělávání i učící se společnosti a současně ho spojuje s konkrétními didaktickými doporučeními.
Článek vznikl jako součást řešení projektu Platforma pro transfer znalostí: informační gramotnost pro středoškoláky v otevřeném mash-up virtuálním učebním prostředí (TIGUP) podpořeného TA ČR – kód projektu TL02000040. Web: https://kisk.phil.muni.cz/onlife.
Kompetence spočívající ve vyhledávání a hodnocení informací jsou velice důležité, ale určitě nejsou jediné. Filtrování informací je téma, které má mnoho vrstev, a domníváme se, že ve školním prostředí je třeba mu věnovat dostatečnou pozornost a péči. Přitom při pohledu do školních vzdělávacích programů právě tato rovina poměrně často v kurikulu chybí, případně je silně upozaděna.
Informační zahlcení, přetížení, informační záplava. To jsou jen některé pojmy, které ilustrují situaci, do které se dostává většina lidí žijících v okcidentálním kulturním okruhu. Není pro nás těžké informace získat, naopak máme jich takový nadbytek, že dokonce můžeme volit různé strategie k tomu, abychom je neviděli, nebo propadnout infostresu.
Informační záplava nebo exploze je pojem fixovaný na vznik informační společnosti. Pravděpodobně poprvé ho použil ve své knize The Managing of Organizations Bertram Gross v roce 1964, zpopularizoval ho pak o šest let později Alvin Toffler v knize
. Velice jednoduše řečeno jde o masivní nárůst informací a jejich dostupnosti, na který společnost nebyla připravena. Pokud se podíváme na většinu produktivní populace, nikdy ve škole neslyšela o kritickém myšlení, informační nebo mediální gramotnosti a podobných pojmech. Naopak v rámci socialistického, ale i raně postsocialistického školství zde byl akcent na poslušnost vůči autoritativním zdrojům a určité pěstování hladu po informacích.
Roerzel například tvrdí, že informační přetížení je možné definovat tak, že tomu, kdo se má rozhodnout, je dostupných příliš mnoho informací, které jsou složité, často protichůdné, s rozdílnou strukturou, kvalitou a ve velkém množství. Tím, že na rozhodování máme jen omezený čas a omezené kognitivní zdroje, se dostáváme do situace, kdy se rozhodujeme zcela paradoxně – velké množství informací vede k chybnému rozhodnutí nebo k naprosté paralýze.
To znamená, že informace jsou danému jedinci více na obtíž než ku prospěchu. Jistý technooptimistický scénář spočívající v tom, že čím více dodáme lidem informací, tím budou spokojenější, svobodnější a vzdělanější, se v této perspektivně nenaplňuje. Ostatně Moorův zákon říká, že exponenciálně roste nejen výpočetní výkon, ale také množství dat a informací, které jsou k dispozici. Problémem ale je – čehož si ve svém úvodním článku ke konektivismu všiml už Siemens –, že zatímco informace rostou exponenciálně, tak lidské možnosti jen velice pomalu (Flynnův efekt), pokud vůbec.
Siemens na tento problém odpovídá tím, že navrhuje změnit koncept vzdělávání na konektivistický, více založený na informační gramotnosti než na faktografických znalostech. Kop, jediná žena mezi zakladateli konektivismu, mu však bude brzy oponovat v tom, že lidé napřed potřebují vysoce rozvinutou schopnost pracovat s informacemi (informační gramotnost), než se případně mohou do konektivismu bez obav o výsledek svého učení pustit. A právě schopnost filtrovat a organizovat informace je podle Evropského rámce digitálních kompetencí jednou ze tří složek informační gramotnosti.
Cílem tedy je, aby člověk nejen nepodlehl informační záplavě, ale aby s ní dokázal vhodně zacházet. Peter Jaravis ve svém konceptu vývoje společnosti hovoří o posunu od informační společnosti ke znalostní, která se vyznačuje právě vysoce rozvinutou dovedností informace filtrovat a organizovat. To, že o těchto dvou činnostech mluvíme spojeně, má svůj zřejmý důvod – jedna bez druhé nedává ve vztahu k reálné práci konkrétního člověka (studenta) příliš velký smysl.
Když informace filtrují za nás
Otázkou tedy je, jak se s takovým nárůstem informací vypořádat, sám Google uvádí, že „Index Vyhledávání Google obsahuje stovky miliard webových stránek a má hodně přes 100 000 000 gigabajtů“. Pokud se podíváme na data z roku 2016, tak Google indexoval asi 130 biliónů stránek a Archive.org má na konci roku 2020 uložených přes 486 miliard webových stránek. To jsou nepředstavitelně velká čísla. Ještě připomeňme, že Google indexuje jen dostupný web, tedy celkem asi 4 % celého internetu.
Jsou to právě vyhledávače, které pravděpodobně jako první začaly řešit, jakým způsobem obsah filtrovat. Respektive není třeba ho filtrovat, stačí ho vhodně organizovat, téměř nikdo totiž nechodí na druhou a další stránku ve vyhledávání, takže pokud se nějaká informace objeví na stránce číslo 20, je pod daným heslem poměrně spolehlivě filtrovaná. Jinými slovy lze říci, že informace na internetu existuje tehdy, pokud se k ní je schopen někdo dostat, nikoliv tehdy, když má nějakou fyzickou evidenci. To většinou pro zajištění návštěvnosti nestačí.
Jenže jak vybrat těch nejlepších deset stránek pro všechny uživatele Google? Ukazuje se, že lidé z různých míst, kultur a zájmů budou mít různé preference, budou chtít číst něco jiného, vidět jiné informace. Platformy se přitom všemožně snaží maximalizovat čas, který na nich uživatel je ochotný strávit, takže nabízení relevantního obsahu je pro ně zcela zásadní.
Odpovědí na takto popsaný problém jsou tzv. informační bubliny (v angličtině filter bubble), do kterých jednotlivé nástroje své uživatele postupně uzavírají. Jednoduše řečeno, čím více o uživateli konkrétní platforma ví, tím lépe je schopná mu nabízet obsah, který bude dobře korespondovat s jeho představou o světě. To s sebou může přinášet řadu benefitů – vyhledávání je rychlejší a podstatně přesnější (roste tedy relevance výsledků), sociálně sítě nás nezatěžují informacemi, které opravdu vidět nechceme (dezinformace o očkování či škodlivosti 5G sítích). Jsou tedy nástrojem, který přispívá k tomu, že jednotlivé vyhledávače a sociální sítě pomáhají konstruovat váš obraz reality.
Jenže právě zde se nachází problém – pokud se necháme do takových sítí vtáhnout, tak se ocitáme v prostředí, které s sebou nese nejméně dva nepříjemné efekty. Petrifikuje naše sebeverifikační klamy – zobrazuje pouze takové informace, kterým sami věříme. Příklad s 5G sítěmi je vlastně poměrně dobře ilustrativní; pokud někdo věří, že 5G sítě jsou škodlivé, pak se postupně obklopí výhradně informacemi, které toto tvrzení obsahují. A naopak jestliže preferujete informace z vědy, pak se vám nebudou zobrazovat informace ze SputnikNews. Tento přístup tedy znamená, že se postupně uzavíráme ve svém světě rychle se homogenizujících názorů.
Mimo informace jsou tímto způsobem filtrováni také lidé, takže k bublinám informačním se zcela přirozeně přidávají také bubliny sociální, což vede k fragmentaci společnosti, ztráty heterogenity názorů uvnitř určité skupiny a spoustě dalších problémů, které rozvoj něčeho, co bychom mohli označit za moderní demokratickou společnost, výrazně stěžují.
Výsledkem je, že například voliči republikánů a demokratů mají zcela jinou sadu informací, které jim zobrazuje například Twitter; od různých interpretačních posunů až po zprávy, které očerňují druhého protikandidáta a osočují ho z manipulace s volbami. Toto rozdělení bylo vidět už u prezidentských voleb v USA voleb v roce 2016 a pokračovalo také letos. Pokud se vrátíme k definici informačního přetížení, tedy že množství informací nám nepomůže v kvalifikovanějším rozhodování, pak můžeme říci, že zde je situace snad až opačná – informace působí pouze petrifikaci vlastních názorových postojů. To, co vidíme, nepřináší mnoho nového, jen nás upevňuje v tom, co už jsme stejně věděli.
V případě některých informací, které jsou zjevně zavádějící nebo nepravdivé, sociální sítě postupně začínají dodávat značky, že jde o dezinformaci. To je poměrně důležitý krok, protože na první pohled stěžuje šíření takových zpráv, ale nese s sebou také problematické mementy. Čtenáři protiproudu se těžko „chytnou za nos“ a řeknou si, že do teď četli špatné zdroje. Tím nechceme říci, že tato aktivita je zcela nefunkční, ale jde vlastně o polovičaté řešení – skutečně efektivní cesta by byla takové příspěvky vůbec nezobrazovat. Právě nezobrazování je, jak jsme uvedli na začátku tohoto článku, cestou k reálnému filtrování obsahu.
Téma, na které zde přirozeně narážíme, je na diskusi ohledně cenzury. Tu jsme tradičně zvyklí chápat jako zásah státu do publikačních svobod. Během nultých let tohoto století pak v českém prostředí dostala význam jakékoli omezení svobody slova a v části populace se v této podobě stále drží. Vychází z předpokladu jistého vyhraněného předpokladu, že každý může říkat cokoliv. Také z tohoto důvodu je pro provozovatele sociálních sítí náročné proti dezinformacím razantněji zakročovat – mají obavu z nepříjemné mediální štvanice, z odlivu uživatelů nebo z nařčení, že stojí na jedné straně bipolárního názorového střetu.
Poslední rovinou filtrování obsahu je pak samozřejmě cenzura. V západním světě se týká například dětské pornografie, černého obchodu se zbraněmi nebo drogami, ale jsou státy jako Čína, Turecko, Kuba nebo Rusko, kde se státní cenzura projevuje silně. Například uživatelé v Číně musí využívat systémy pro komunikaci nebo vyhledávání informací, které jsou spojené přímo se stranickým aparátem. Cenzura na internetu představuje velké téma, se kterým je třeba počítat.
Didaktické impulsy
Co s výše uvedenou situací v kontextu moderních technologií lze dělat ve výuce? Určitě lze zformulovat například tyto zásady, o které je možné se výuce opřít:
Přemýšlejte o tom, co vám nabízí vyhledávač na prvních stránkách.
Nebojte se využít pokročilé funkce vyhledávání.
Pokud se chcete vyhnout personalizaci, použijte třeba DuckDuckGo.
Pokud jste v cizině, kde k filtrování obsahu dochází, pracujte skrze VPN, často to funguje.
Najděte si způsob, jak si ukládat výsledky vyhledávání.
Nespoléhejte se na jediný vyhledávač.
Pokud jste nespokojení s úpravou výsledků vašeho vyhledávání, smažte si (nebo upravte) cookies.
Pamatujte, že filtrování není nikdy stoprocentně úspěšné.
A zcela konkrétní inspirace na konec. Zkuste formulovat nějaké téma, které může být například v Číně vnímané jako kontroverzní – spor USA a Huawei, občanská práva, Liou Siao-po, Aj Wej-wej, události v Hongkongu v roce 2020, … Zkuste třídu rozdělit na dvě skupiny, jednu, která bude vyhledávat informace na Google anglicky, a druhou, která bude pracovat s čínským obsahem. V obou případech je možné využít VPN nebo proxy servery, čímž se ocitnou dle IP adresy v daném státě. A pro vyhledávání v Číně nezapomeňte použít Baidu. A protože asi neumíte čínsky, tak nejlepší variantou je Google Translator integrovaný do Chromu, který je pro orientační překlad ideální. Pak není nic snazšího než po dvojicích diskutovat o tom, co zjistili. V čem se jejich informace liší? Proč?
Závěrem
Filtrování obsahu je něčím, co provádí organizaci informací na úrovni nástroje, který používáme. Ve volném pokračování článku se zaměříme na to, jak data filtrovat a organizovat na úrovni jedince, tedy jakým způsobem si strukturovat informace, se kterými pracujeme. Domníváme se, že téma informačního přetížení je něčím, co má současně velký vliv na digital wellbeing, tedy na to, jakým způsobem technologie používáme ke své (ne)spokojenosti.
Filtrování obsahu je pravděpodobně jedno z nejvýraznějších současných celospolečenských témat, se kterým se musíme naučit vypořádávat – a to jak na úrovni celý států a jejich informačních politik, tak také konkrétních služeb, ale i uživatelských dovedností. Zdá se, že informační záplava a filtrování obsahu jsou dvě odvrácené strany světa, který se poměrně nepříjemně vychýlil od ideálů společnosti, která bude skrze určitou pansofickou strukturu lepší, bezpečnější, vzdělanější. Nebo dokážeme ve studentech rozvinout digitální kompetence do té míry, že se s touto výzvou dokážeme vypořádat?
